Lauren Goode
Cette annonce révèle une stratégie d'accaparement qui dépasse largement la vente de cartes graphiques. Nvidia vend désormais à Meta "des millions de puces Blackwell et Rubin" mais aussi, pour la première fois à cette échelle, ses processeurs Grace CPU en version autonome. L'entreprise ne se contente plus d'être le fournisseur dominant des GPU pour l'entraînement IA : elle veut contrôler toute la pile technologique, des puces de calcul aux systèmes d'interconnexion. Ce que Ben Bajarin de Creative Strategies appelle l'approche "soupe-aux-noix" de Nvidia cache un verrouillage technologique redoutable.
"Des dizaines de milliers de CPU sont désormais nécessaires pour traiter et gérer les pétaoctets de données générées par les GPU, un cas d'usage qui n'aurait pas existé sans l'IA"
— Analystes Semianalysis, Newsletter spécialisée puces
L'analyste explique que l'IA agentique nécessite désormais des architectures CPU généralistes, créant un nouveau marché que Nvidia compte capturer avant ses concurrents. Résultat : Meta prévoit de dépenser entre 115 et 135 milliards de dollars cette année en infrastructure IA, soit près du double de 2023. Ce qui se joue ici dépasse la simple transaction commerciale : c'est la construction d'une dépendance technologique structurelle où un seul acteur contrôle les fondements matériels de l'intelligence artificielle.
Points de vigilance
Risque de concentration technologique extrême avec un quasi-monopole sur l'infrastructure matérielle de l'IA. La diversification des fournisseurs par OpenAI, Meta et autres reste marginale face à la domination croissante de Nvidia.
Et maintenant ?
- 🤘 Créer un consortium européen d'achat groupé de puces alternatives
Alliance des gouvernements européens + grands groupes tech européens (SAP, ASML, Atos) pour négocier collectivement avec AMD, Intel et les foundries asiatiques. Commandes groupées de plusieurs milliards pour créer une demande critique et financer le développement d'architectures alternatives aux solutions Nvidia tout-en-un.
→ On saura que ça marche quand les prix des GPU d'entraînement chuteront de 30% suite à la concurrence stimulée par les commandes européennes groupées.
- 🤘 Standardiser les protocoles d'interconnexion entre puces IA
Coalition IEEE + hyperscalers + régulateurs pour imposer des standards ouverts d'interconnexion entre GPU, CPU et accélérateurs IA. Empêcher Nvidia de verrouiller les clients via ses systèmes propriétaires de connexion inter-puces, comme elle le fait déjà avec NVLink.
→ On saura que ça marche quand les datacenters pourront mixer des puces de différents fournisseurs sans perte de performance, cassant l'effet vendor lock-in.
- 💪 Auditer les contrats fournisseurs avant migration cloud
Pour les entreprises : exiger la transparence sur les puces utilisées par votre fournisseur cloud et négocier des clauses de portabilité en cas de changement d'architecture matérielle. Créer une base de données partagée des pratiques contractuelles pour éviter le vendor lock-in invisible.
→ On saura que ça marche quand les contrats cloud incluront systématiquement des garanties de portabilité inter-architectures et des SLA indépendants du matériel sous-jacent.
8/10 : Score sur l'échelle des "5 piliers de la liberté", inspiré de l'ouvrage de Timothy Snyder
Damien Van Achter
Ces pistes ne sont pas des recettes toutes faites, mais des points d'entrée pour repenser nos systèmes numériques selon une logique de liberté positive : non pas limiter, mais augmenter nos capacités collectives d'action.
Si tu connais des exemples réels qui vont dans ce sens — ou des contre-exemples qui méritent d'être documentés — partage-les en commentaires et discutons-en ensemble sur Discord !
