OpenAI, Google et Anthropic veulent tuer leur dépendance à Nvidia

Ils paient des milliards à Nvidia. Et ils détestent ça.

Chaque fois qu'OpenAI entraîne un nouveau modèle, chaque fois que Google déploie Gemini à grande échelle, chaque fois qu'Anthropic fait tourner Claude sur des millions de requêtes simultanées — c'est Nvidia qui encaisse. Des milliards de dollars. Chaque année. Et cette dépendance, discrète mais absolue, est en train de devenir le problème stratégique numéro un de l'industrie de l'IA.

La réponse ? Fabriquer leurs propres puces. Un chantier colossal, risqué, mais qui pourrait redistribuer les cartes de toute la géopolitique technologique mondiale.

Pourquoi Nvidia est devenu un problème existentiel

Nvidia contrôle aujourd'hui entre 70 et 95 % du marché des GPU dédiés à l'IA, selon les segments. Ses puces H100 et H200 sont devenues la matière première de l'intelligence artificielle moderne. Résultat : les grandes entreprises tech se retrouvent dans une position inconfortable — dépendre d'un seul fournisseur pour leur infrastructure la plus critique.

Ce n'est pas qu'une question financière. C'est une question de souveraineté. Quand Nvidia fixe ses prix, ses délais de livraison, ses priorités d'allocation — OpenAI, Google et Anthropic n'ont aucun levier de négociation réel. Et dans un secteur où la puissance de calcul est l'avantage compétitif, cette vulnérabilité est inacceptable à long terme.

Trois stratégies, trois chemins vers l'indépendance

Google : le pionnier discret

Google a pris de l'avance. Ses TPU (Tensor Processing Units) existent depuis 2016 et propulsent aujourd'hui Gemini dans ses versions les plus avancées. La sixième génération, Trillium, affiche des performances jusqu'à 4,7 fois supérieures à la génération précédente selon Google. L'entreprise n'a pas attendu la crise : elle l'a anticipée.

L'avantage de Google ? Elle contrôle toute la chaîne — du hardware au framework (JAX), jusqu'au déploiement. C'est une intégration verticale totale qui lui permet d'optimiser chaque couche du système.

OpenAI : l'outsider qui joue gros

OpenAI a annoncé en 2024 son intention de développer sa propre puce, en collaboration avec TSMC, le géant taïwanais de la fonderie. Un investissement estimé à plusieurs centaines de millions de dollars, avec une mise en production espérée pour 2026.

Le paradoxe est savoureux : OpenAI reste l'un des plus gros clients de Nvidia tout en finançant le développement de son concurrent interne. C'est une stratégie de hedge — on ne coupe pas la branche sur laquelle on est assis, mais on plante un autre arbre en parallèle.

Anthropic : l'allié inattendu d'Amazon

Anthropic a choisi une voie différente : le partenariat stratégique. Via son accord avec Amazon Web Services, la société utilise les puces AWS Trainium pour entraîner Claude, réduisant ainsi sa dépendance à Nvidia sans porter seule les coûts de R&D hardware. En échange, Amazon bénéficie d'un accès privilégié aux modèles d'Anthropic.

C'est une stratégie plus modeste en apparence, mais redoutablement pragmatique pour une entreprise dont la priorité reste le développement de modèles, pas la fabrication de silicium.

Les implications géopolitiques que personne ne dit à voix haute

Derrière ces décisions industrielles se joue quelque chose de bien plus large. Les puces IA sont désormais explicitement classifiées comme infrastructures stratégiques nationales par les États-Unis, l'Union européenne et la Chine. Les restrictions américaines à l'export de GPU Nvidia vers la Chine ont accéléré la prise de conscience : celui qui contrôle le hardware contrôle l'IA.

• TSMC, basé à Taïwan, fabrique les puces les plus avancées de la planète — et représente donc un point de fragilité géopolitique majeur pour l'ensemble de l'industrie.
• La Chine accélère le développement de ses propres puces (Huawei Ascend, Biren) précisément à cause des embargos américains.
• L'Europe tente de rattraper son retard via le European Chips Act, avec 43 milliards d'euros engagés — mais reste très en retard sur les applications IA spécifiques.

Construire sa propre puce, ce n'est donc pas seulement réduire une facture fournisseur. C'est décider de quel côté de l'échiquier géopolitique on se place.

Le risque que tout le monde sous-estime

Concevoir une puce IA de niveau mondial est un projet de 5 à 10 ans, avec des taux d'échec élevés. Des géants comme Microsoft et Meta ont déjà tenté l'aventure — avec des résultats mitigés. La puce Maia 100 de Microsoft, dévoilée en 2023, reste cantonnée à des usages internes spécifiques et n'a pas remplacé les H100 dans les centres de données.

Le danger ? Distraire des ressources humaines et financières colossales sur un projet hardware pendant que la course aux modèles continue à pleine vitesse. Nvidia, elle, ne dort pas — ses prochaines architectures Blackwell et Rubin promettent des sauts de performance qui pourraient rendre caduques certains paris matériels avant même leur commercialisation.

Conclusion : une guerre à 10 ans, pas à 10 mois

La vraie question n'est pas de savoir si OpenAI, Google ou Anthropic réussiront à s'affranchir de Nvidia. C'est de savoir à quel prix — financier, humain, stratégique — et dans quel délai. Ce qui se joue ici dépasse largement les batailles de benchmarks ou de parts de marché.

Il s'agit de définir qui, demain, détiendra les clés de l'infrastructure cognitive mondiale. Et dans cette course, les puces sont devenues ce que le pétrole était au XXe siècle : la ressource pour laquelle on refait la carte du monde.

— Reservoir Live