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Google prépare une rupture dans la manière même de concevoir une puce d'intelligence artificielle. Selon des informations révélées par The Information et largement reprises depuis, Alphabet travaille sur un processeur serveur connu en interne sous le nom de « Frozen v2 », dont le déploiement est envisagé à partir de 2028. Sa particularité : au lieu d'être polyvalent, il grave l'architecture du modèle Gemini directement dans le circuit.
Le principe mérite d'être expliqué. Les accélérateurs actuels, qu'il s'agisse des processeurs graphiques de Nvidia ou des TPU maison de Google, sont conçus pour exécuter n'importe quel modèle. Cette flexibilité est leur produit, mais elle a un coût caché : à chaque requête, la puce doit recalculer comment router les données, quelles unités activer, quand aller chercher des paramètres en mémoire externe. Or ces allers-retours vers la mémoire consomment infiniment plus d'énergie que les calculs eux-mêmes.
Frozen v2 attaque ce goulot d'étranglement. En câblant physiquement la structure de Gemini dans le silicium, la puce n'a plus besoin d'organiser son propre ordonnancement : le chemin correct est déjà inscrit dans le matériel. Les ingénieurs du projet évoquent un rendement de six à dix fois supérieur aux derniers TPU, mesuré en nombre de jetons produits par unité d'énergie consommée. Ce serait l'un des bonds les plus importants jamais enregistrés sur l'inférence.
Une première version du projet, portée par Jeff Dean, scientifique en chef de Google DeepMind, allait plus loin encore : elle prévoyait de graver les poids entraînés du modèle, c'est-à-dire les milliards de valeurs numériques issues de l'entraînement. L'idée a été écartée. Elle aurait figé la puce sur une version unique de Gemini et raccourci dangereusement sa durée de vie. Google a donc choisi de graver l'architecture, ce qui autorise le chargement de nouveaux paramètres.
La limite est claire et Google ne la masque pas : la puce ne conserve son intérêt que si les futures générations de Gemini restent bâties sur la même architecture. C'est un pari technique assumé, et un pari sur la stabilité d'un modèle. Le groupe n'a d'ailleurs pas confirmé officiellement le projet, se bornant à évoquer des équipes qui « expérimentent en permanence » et une approche intégrée du matériel et du logiciel.
Le calendrier de cette fuite n'est pas neutre. Elle intervient à quelques jours de la publication des résultats trimestriels d'Alphabet, alors que les investisseurs scrutent la rentabilité de dépenses annoncées entre 180 et 190 milliards de dollars. Le titre a gagné jusqu'à 3 % en séance avant de refermer la journée en hausse de 1,51 %.
Le mouvement dépasse largement Google. En juin, OpenAI a dévoilé Jalapeño, son premier circuit d'inférence développé avec Broadcom. Anthropic discute avec Samsung. Amazon pousse Trainium et Inferentia, Microsoft ses accélérateurs Maia. Chacun cherche à internaliser la conception du silicium, pour desserrer l'étau de Nvidia et surtout pour économiser des watts. Dans un secteur où chaque watt représente des centaines de millions de dollars sur la durée, l'efficacité énergétique est devenue l'argument commercial décisif.
Cette bataille se lit aussi depuis l'Afrique. Si l'inférence devient massivement moins chère et moins gourmande en énergie, les services d'IA deviennent plus accessibles là où l'électricité et la connectivité restent contraintes. La question de fond demeure : qui possédera ces infrastructures, et à quelles conditions le continent y accédera-t-il ?
SOURCE ET RÉFÉRENCE
Média source : Tech Generation (Nina Gavetière)
Titre d'origine : Google peut-il vraiment gagner la guerre des puces pour l'IA ?
Date de publication : 25 juillet 2026
Sources complémentaires : The Information, TechCrunch, ZDNet France (informations d'origine et confirmations)
Traitement : Reformulation, synthèse et mise en perspective éditoriale par la rédaction de BNTIC News
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