Top 30+ Fabricants de Puces d'IA: NVIDIA et ses Concurrents

D'après notre expérience de l'exécution du benchmark cloud GPU d’AIMultiple avec 10 modèles de GPU différents dans 4 scénarios différents, voici les principales entreprises de matériel d'IA pour les charges de travail des centres de données. Suivez les liens pour voir notre raisonnement derrière chaque sélection :

30+ fabricants de puces d'IA par catégorie

*Les modèles sélectionnés sont basés sur les dernières annonces.

**Broadcom ne vend pas d'accélérateur IA de marque. Ses XPUs sont co-conçus avec, et livrés sous le nom du client qui les exploitera. Le Jalapeño a été dévoilé avec OpenAI le 24 juin 2026 et est au stade d'échantillon d'ingénierie.¹

***Le CPU Arm AGI est un CPU hôte de centre de données plutôt qu'un accélérateur IA. Arm l'a annoncé le 24 mars 2026 comme son premier silicium de production. Les premiers systèmes sont disponibles maintenant, avec une disponibilité plus large prévue au 2S 2026.²

Le tri est par catégorie. Les fournisseurs sont classés par part de marché estimée dans les 3 premières catégories (c'est-à-dire, producteur leader, cloud public, cloud IA public) parce que les chiffres de vente ou l'utilisation du cloud peuvent être estimés. Les fournisseurs des trois dernières catégories (c'est-à-dire, startup IA, producteur à venir, autres producteurs) sont triés par ordre alphabétique. Les fournisseurs de la catégorie co-conception ASIC / XPU IA personnalisé sont classés par part estimée du marché de conception ASIC personnalisé.

5 fournisseurs de puces IA mobiles

*Les puces les plus populaires et récentes sont sélectionnées.

7 puces d'IA en périphérie de réseau

La demande de traitement à faible latence a stimulé l'innovation dans les puces d'IA en périphérie de réseau. Les processeurs de ces puces sont conçus pour effectuer des calculs d'IA localement sur les appareils plutôt que de dépendre de solutions basées sur le cloud. Les fournisseurs citent le débit de pointe à différentes précisions numériques, le tableau indique donc la précision derrière chaque chiffre :

*Ce sont les valeurs maximales citées par chaque fournisseur, et elles ne sont pas directement comparables entre les lignes. Un chiffre cité en FP4 ou INT4 décrit une opération différente de celle citée en INT8, et les lignes marquées sparse sont des chiffres de fournisseurs qui supposent la sparsité, donc la colonne de précision doit être lue avec le nombre. TOPS signifie téra opérations par seconde, TFLOPS signifie téra opérations en virgule flottante par seconde, et GOPS signifie giga opérations par seconde.

Comprendre les architectures de puces d'IA : GPUs vs ASICs

Toutes les puces d'IA ne se valent pas. Bien que les fournisseurs ci-dessus soient en concurrence sur le même marché, ils utilisent des architectures de puces fondamentalement différentes :

• GPUs (Unités de Traitement Graphique) sont des processeurs polyvalents capables de gérer à la fois l'entraînement et l'inférence pour une large gamme de charges de travail d'IA. NVIDIA et AMD dominent cette catégorie.
• ASICs (Circuits Intégrés Spécifiques à une Application) sont conçus sur mesure pour des tâches spécifiques. Certains prennent en charge à la fois l'entraînement et l'inférence (Google TPU, AWS Trainium), tandis que d'autres sont uniquement dédiés à l'inférence (Groq LPU, AWS Inferentia).

Intel a abandonné Gaudi 3 au profit d'une feuille de route centrée sur les GPU.³ Crescent Island est l'entrée de remplacement, un GPU de centre de données optimisé pour l'inférence qu'Intel annonce comme échantillonné au second semestre 2026.⁴

La ligne de Broadcom est une pièce co-conçue plutôt qu'un produit vendu sur le marché général, et elle n'est pas encore en production. Les deux sociétés déclarent que « Les échantillons d'ingénierie de la puce Jalapeño exécutent des charges de travail ML en laboratoire à la fréquence et à la puissance cibles de production, y compris GPT-5.3-Codex-Spark, » et que la plateforme est « conçue pour un déploiement initial d'ici la fin 2026 ».⁵

Aperçu clé :

Tous les ASICs ne sont pas uniquement dédiés à l'inférence. Les TPU Google, AWS Trainium, Cerebras et SambaNova prennent en charge à la fois l'entraînement et l'inférence, tandis que les Groq LPU, AWS Inferentia et les AI200 et AI250 annoncés par Qualcomm se concentrent exclusivement sur l'inférence. Les systèmes Qualcomm ne peuvent pas encore être achetés. Qualcomm indique une disponibilité commerciale en 2026 pour l'AI200 et 2027 pour l'AI250.⁶

Cette distinction est importante pour les acheteurs : les GPUs offrent une flexibilité pour différentes charges de travail d'IA, tandis que les ASICs offrent de meilleures performances par watt mais sont plus difficiles à reprogrammer à mesure que les architectures de modèles changent.

Selon TrendForce⁷ , les livraisons de serveurs IA construits sur des ASICs personnalisés de fournisseurs cloud devaient croître de 44,6% en 2026, contre 16,1% pour les serveurs IA basés sur GPU. Ces chiffres sont des taux de croissance des livraisons de serveurs IA répartis par type d'accélérateur, et non le nombre de puces livrées. TrendForce a depuis révisé à la baisse la composition pour 2026, plaçant les systèmes basés sur ASIC à environ 27% des livraisons unitaires de serveurs IA et les systèmes basés sur GPU à 69,7%, les ASICs atteignant environ 40% d'ici 2030. La part des ASIC a été révisée par rapport à 27,8% le 15 avril 2026, citant des retards de validation et de réglage des puces chez Meta et AWS.⁸

Quels sont les principaux producteurs de puces d'IA ?

1. NVIDIA

NVIDIA conçoit des unités de traitement graphique (GPUs) pour le secteur du jeu vidéo depuis les années 1990. NVIDIA est un fabricant de puces sans usine qui externalise la majeure partie de sa fabrication de puces à TSMC. Ses principales activités incluent :

Solutions d'IA de bureau

DGX Spark (anciennement Project Digits) est un supercalculateur d'IA de bureau pour les ingénieurs et les scientifiques des données, doté d'un superpuce Grace Blackwell avec un NVIDIA Blackwell RTX GPU avec 6 144 cœurs CUDA et des cœurs Tensor de cinquième génération avec précision FP4, connecté via l'interconnexion puce-à-puce NVIDIA NVLink-C2C à un NVIDIA Grace CPU haute performance à 20 cœurs, offrant jusqu'à 1 pétaflop de calcul IA et 128GB de mémoire unifiée pour les agents sur appareil.^{9 10}

NVIDIA et Microsoft s'associent pour fournir une plateforme Windows sécurisée pour les agents sur appareil, basée sur de nouvelles primitives de sécurité du système d'exploitation.¹¹

Solutions pour centres de données

L'entreprise fabrique des puces d'IA selon ses architectures Ampere, Hopper et, plus récemment, Blackwell. Grâce au boom de l'IA générative, NVIDIA a obtenu d'excellents résultats ces dernières années, a atteint une valorisation d'un billion de dollars et a consolidé son statut de leader des marchés des GPU et du matériel d'IA. Le graphique suivant montre comment les revenus de NVIDIA dans ce segment ont augmenté au fil des ans et comment il est devenu la principale source de revenus de l'entreprise.

Source : Rapports financiers de NVIDIA Corporation.¹²

DGX™ A100 et H100 ont été des puces d'IA phares à succès de Nvidia, conçues pour l'entraînement et l'inférence de l'IA dans les centres de données. NVIDIA a poursuivi avec

• les puces H200, B300 et GB300
• les serveurs HGX tels que HGX H200 et HGX B300 qui combinent 8 de ces puces
• la série NVL et le GB200 SuperPod qui combinent encore plus de puces en grands clusters.¹³

GPUs cloud

Grâce à la force de son offre pour centres de données, la plupart des acteurs du cloud proposent du matériel NVIDIA comme GPUs cloud. Morgan Stanley estimait NVIDIA à environ 85% des revenus des processeurs d'IA en mars 2026, les ASICs personnalisés au-dessus de 10% et AMD en dessous de 5%.¹⁴ Bloomberg Intelligence s'attend à ce que NVIDIA détienne 70% à 75% du marché des accélérateurs d'IA jusqu'en 2030.¹⁵

NVIDIA a également lancé son offre DGX Cloud, fournissant une infrastructure de GPU cloud directement aux entreprises, contournant les fournisseurs de cloud.

GPUs pour graphiques

Xbox utilise un chipset co-développé par NVIDIA et Microsoft. Les GPUs de NVIDIA pour les utilisateurs particuliers incluent la série GeForce.

Développements récents

DGX Cloud Lepton

Annoncé le 19 mai 2025 au Computex, DGX Cloud Lepton de NVIDIA est une place de marché qui met en relation les développeurs d'IA avec les fournisseurs de cloud GPU de NVIDIA, y compris CoreWeave, Lambda et Crusoe. Il permet un accès flexible aux ressources GPU pour l'entraînement et l'inférence de modèles d'IA, contournant les dépendances traditionnelles des fournisseurs de cloud. Cela renforce la stratégie cloud de NVIDIA axée sur les entreprises.¹⁶

NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo, annoncé au GTC 2025, est un nouveau framework d'inférence open source conçu pour le déploiement à haut débit et faible latence de modèles d'IA générative dans des environnements distribués, augmentant le service de requêtes jusqu'à 30x sur NVIDIA Blackwell comme le montre la figure ci-dessous. Ce framework, compatible avec des outils populaires comme PyTorch et TensorRT-LLM, utilise des innovations telles que des étapes d'inférence désagrégées et une planification dynamique des GPU pour optimiser les performances et réduire les coûts. Disponible sur GitHub pour les développeurs et inclus dans les microservices NVIDIA NIM pour les solutions d'entreprise, Dynamo facilite un service d'IA générative évolutif et rentable, des systèmes simples aux systèmes multi-GPU.¹⁷

Figure 1. NVIDIA Dynamo accélère considérablement les performances des modèles d'IA. Plus précisément, il offre une accélération de 30x pour le modèle DeepSeek-R1 671B sur la plateforme NVIDIA GB200 NVL72. Il double également plus que les performances du modèle Llama 70B lors de l'utilisation de NVIDIA Hopper GPUs.¹⁸

Serveurs NVIDIA RTX PRO et l'Usine d'IA d'Entreprise

Annoncés en mai 2025 au Computex, NVIDIA a présenté les serveurs RTX PRO alimentés par les GPUs RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, conçus pour les usines d'IA d'entreprise. Ces serveurs offrent une accélération universelle pour les applications d'IA, de conception, d'ingénierie et commerciales, prenant en charge des charges de travail telles que l'inférence IA multimodale, l'IA physique et les jumeaux numériques sur la plateforme NVIDIA Omniverse.

La conception validée de l'Usine d'IA d'Entreprise NVIDIA, intégrant les serveurs RTX PRO, NVIDIA Spectrum-X Ethernet, les NVIDIA BlueField DPUs et le logiciel NVIDIA IA Enterprise, permet à des partenaires comme Cadence, Foxconn et Lilly de construire une infrastructure d'IA sur site. Cette initiative accélère la transition de l'industrie informatique de mille milliards de dollars vers des usines d'IA accélérées par GPU. ¹⁹

Plateforme NVIDIA Vera Rubin

NVIDIA a dévoilé Vera Rubin, sa plateforme après Blackwell Ultra, au CES 2026 en tant que plateforme à six puces.²⁰ Au GTC le 16 mars 2026, NVIDIA l'a étendue à sept puces, le CPU Vera, le GPU Rubin, le Switch NVLink 6, le SuperNIC ConnectX-9, le DPU BlueField-4, le switch Ethernet Spectrum-6 et le Groq 3 LPU, et les a déclarées en pleine production.²¹ Les livraisons de production commencent à l'automne 2026, initialement à huit partenaires cloud, a déclaré NVIDIA le 31 mai 2026.²² Blackwell et le GB300 NVL72 sont restés le produit de volume de revenus jusqu'au T1 FY2027.

Le rack Vera Rubin NVL72 associe 72 GPUs Rubin avec 36 CPUs Vera pour 3 600 PFLOPS d'inférence NVFP4, 20,7 TB de HBM4 et 260 TB/s de bande passante scale-up NVLink 6.²³ Le GPU Rubin serait construit sur le nœud N3P de TSMC avec HBM4, un nœud que NVIDIA n'a pas confirmé.

La septième puce provient de la transaction Groq. Groq a annoncé un accord de licence non exclusif avec NVIDIA pour sa technologie d'inférence le 24 décembre 2025, et le fondateur et PDG Jonathan Ross a rejoint NVIDIA avec d'autres membres seniors de l'équipe.²⁴ CNBC a rapporté l'accord à environ 20 milliards de dollars en espèces, et pour les ~20 milliards de dollars rapportés, ce serait la plus grande transaction de NVIDIA à ce jour.²⁵

Le Groq 3 LPU est une puce d'inférence dédiée que le blog technique de NVIDIA décrit comme « la septième puce de la plateforme Vera Rubin », et Samsung Foundry la fabrique.^{26 27} Les racks Groq 3 LPX sont prévus pour le second semestre 2026, et NVIDIA projette jusqu'à 35x de débit supérieur par mégawatt pour les modèles à mille milliards de paramètres lorsque LPX est associé à Vera Rubin NVL72, un chiffre que NVIDIA note comme « Performance projetée sujette à changement ».²⁸

DeepSeek

La sortie de R1 de DeepSeek a montré que des modèles de pointe pouvaient être entraînés avec un nombre relativement faible de GPUs. Cela a entraîné une réduction du cours de l'action de NVIDIA. Bien que ce ne soit pas un conseil en investissement, cela peut être positif pour NVIDIA car plus la puissance de calcul est utile, plus elle devrait être largement utilisée (c'est-à-dire le paradoxe de Jevons²⁹ ).

Cependant, étant donné que les performances des systèmes GPU s'améliorent plusieurs fois par an grâce aux progrès de la conception des puces et de l'interconnexion, les acheteurs seraient avisés de ne pas acheter au-delà de leurs besoins annuels, car cela peut conduire à posséder des systèmes obsolètes.

Tarifs douaniers et restrictions à l'exportation

Quatre mesures distinctes régissent les ventes de puces d'IA avancées vers la Chine, et elles sont souvent confondues.

Les licences ont changé en premier. Le 13 janvier 2026, le Bureau de l'Industrie et de la Sécurité des États-Unis a annoncé une règle finale faisant passer les demandes de licence pour les NVIDIA H200, AMD MI325X et puces similaires d'une présomption de refus à un examen au cas par cas, sous réserve de conditions couvrant les certifications des exportateurs, les vérifications de connaissance du client et les tests indépendants avant expédition.³⁰ Un plafond de volume l'accompagne : les expéditions globales d'une puce donnée vers la Chine et Macao ne peuvent pas dépasser 50% de la quantité de ce même produit que l'exportateur a expédiée à des clients américains pour une utilisation finale aux États-Unis.³¹

Deux autres mesures sont toutes deux fixées à 25% et sont systématiquement traitées comme une seule. Le président Trump a annoncé un partage des revenus du gouvernement américain de 25% sur les ventes de H200 à la Chine le 8 décembre 2025 et l'a réitéré le 14 janvier 2026, tandis que la Maison Blanche a annoncé un tarif distinct de 25% en vertu de la section 232 sur les semi-conducteurs avancés aux mêmes seuils de performance le 14 janvier 2026, avec des exemptions incluant les centres de données américains et la R&D américaine.³²

La Chine a évolué dans la direction opposée, bien que de manière moins formelle. Reuters a rapporté le 5 novembre 2025, citant des sources anonymes, que les autorités avaient interdit les puces d'IA étrangères dans les centres de données financés par l'État, et aucune réglementation chinoise officielle à cet effet n'a été publiée.

L'autorisation ne s'est pas traduite par des ventes. Le 14 juillet 2026, le sous-secrétaire au Commerce Jeffrey Kessler a déclaré lors d'une audience au Congrès que « très peu d'expéditions contre des licences pour les H200 et équivalents ont eu lieu. C'est une très petite quantité de puces. » NVIDIA n'avait enregistré aucun revenu de calcul de centre de données en Chine à la fois pour ses résultats de février 2026 et de mai 2026.

Concurrence sur le marché de l'inférence

Alors que NVIDIA domine le marché de « l'entraînement » de l'IA, la concurrence s'intensifie dans « l'inférence », le déploiement de modèles d'IA pour des tâches du monde réel. Des entreprises comme AMD et Qualcomm, aux côtés de spécialistes de l'inférence, notamment Cerebras, SambaNova, d-Matrix et Positron, développent des puces visant à fournir des solutions d'inférence plus rentables, avec un accent particulier sur une consommation d'énergie réduite. Le domaine s'est à la fois éclairci et élargi : Untether IA a fermé ses portes en juin 2025 et a déposé son bilan en octobre suivant, et la technologie d'inférence de Groq a été concédée sous licence à NVIDIA en décembre 2025.

Les nouvelles techniques d'IA de « raisonnement » exigent plus de puissance de calcul. NVIDIA pense que le raisonnement favorisera son architecture à long terme et s'attend à ce que le marché de l'inférence dépasse finalement le marché de l'entraînement en taille, même si sa part de marché est plus petite. ³³

2. AMD

AMD est un fabricant de puces sans usine avec des produits CPU, GPU et accélérateurs d'IA.

AMD a lancé le MI300 pour les charges de travail d'entraînement de l'IA en juin 2023 et est en concurrence avec NVIDIA pour la part de marché. Les startups, les entreprises et les géants de la technologie ont adopté le matériel d'AMD en 2023, alors que le matériel NVIDIA était difficile à se procurer dans le cadre du boom de l'IA générative déclenché par le lancement de ChatGPT.^{34 35 36}

En 2025, AMD a acquis une équipe d'ingénieurs en matériel et logiciels d'IA d'Untether IA, un développeur de puces d'inférence IA économes en énergie, ainsi que la startup de compilateur Brium, renforçant ainsi ses travaux de compilateur IA, de développement de noyau et de conception de puces. En juin 2026, AMD a annoncé l'acquisition de MEXT, dont la technologie de mémoire prédictive est conçue pour faire fonctionner la mémoire flash davantage comme la DRAM et réduire le coût de la mémoire des centres de données ; AMD n'a divulgué aucun prix.^{37 38}

AMD a lancé les Instinct MI350X et MI355X le 12 juin 2025 lors d'Advancing IA 2025.³⁹ Le MI355X est construit sur CDNA4 chez TSMC 3nm avec 288 Go de HBM3E et 10,1 PFLOPS de MXFP4, et AMD le positionne face au Blackwell B200 de NVIDIA plutôt qu'au H200. AMD a suivi le 7 mai 2026 avec l'Instinct MI350P, une carte PCIe 5.0 passive dotée de 144 Go de HBM3E et d'un TBP maximum de 600 W.⁴⁰

AMD a signé quatre accords Instinct à grande échelle depuis octobre 2025. Il a annoncé un accord définitif multi-générationnel avec OpenAI le 6 octobre 2025 couvrant 6 GW, la première capacité de 1 GW de la série MI450 étant prévue pour le second semestre 2026.⁴¹ Il a nommé Oracle Cloud Infrastructure partenaire de lancement le 14 octobre 2025 pour une première tranche de 50 000 GPUs de la série MI450 à partir du troisième trimestre civil 2026.⁴² Il a convenu avec Meta le 24 février 2026 de déployer jusqu'à 6 GW à partir du second semestre 2026, en utilisant un GPU Instinct personnalisé basé sur l'architecture MI450 plutôt qu'un MI450 standard.^{43 44} Et il a annoncé un partenariat avec Anthropic le 22 juillet 2026 pour déployer jusqu'à 2 GW de GPU de la série MI450 dans des racks Helios à partir du premier semestre 2027, avec un engagement déclaré d'investir jusqu'à 5 milliards de dollars dans Anthropic à l'avenir.⁴⁵

AMD travaille également avec Hugging Face pour permettre aux scientifiques des données d'utiliser son matériel plus efficacement.⁴⁶

L'écosystème logiciel est critique car les performances matérielles dépendent fortement de l'optimisation logicielle. Après un désaccord public entre AMD et NVIDIA sur l'analyse comparative du H100 et du MI300, les derniers benchmarks placent le MI300 meilleur ou à égalité avec le H100 pour l'inférence sur un LLM de 70B.⁴⁷

Série MI400

AMD a lancé la série Instinct MI400 lors d'Advancing IA 2026 les 22-23 juillet 2026 à San Francisco.⁴⁸ Le MI455X est le membre de la famille axé sur l'IA, avec une date de lancement de la page produit au 23 juillet 2026. AMD le répertorie comme CDNA5 sur « TSMC 2nm | 3nm FinFET » avec 320 milliards de transistors, 432 Go de HBM4, 23,3 TB/s de bande passante mémoire de pointe et 40,3 PFLOPs de OCP MXFP4.⁴⁹ Lisa Su a déclaré que Helios, le système à l'échelle de rack construit autour de la série MI400, est en pleine production avec les premières expéditions commençant à la fin du T3 2026, donc rien n'avait été expédié au moment de l'événement.⁵⁰

Un troisième membre de la famille, le MI440X, a été présenté au CES 2026 le 5 janvier 2026 pour l'IA d'entreprise sur site dans un format compact à huit GPUs, et AMD n'a publié aucune spécification pour celui-ci depuis.⁵¹ Plus loin, la feuille de route d'AMD place la série Instinct MI500 en 2027 et la série MI600 en 2028, avec les détails de l'architecture CDNA 6, de la technologie de processus 2nm et de la mémoire HBM4E pour le MI500 donnés au CES 2026.⁵²

Le MI430X est le membre HPC et IA souveraine de la série MI400. AMD l'a annoncé le 19 novembre 2025 pendant la semaine SC25 plutôt qu'à Advancing IA 2026, donnant 432 Go de HBM4 et 19,6 TB/s à l'époque, et a mis à jour les chiffres le 23 juillet 2026. La page produit d'AMD indique maintenant jusqu'à 288 TFLOPs de FP64 théorique de pointe basé sur le matériel, jusqu'à 9,2 PFLOPs de FP4 et MXFP4 de pointe, 432 Go de HBM4 intégrée et jusqu'à 23,3 TB/s de bande passante mémoire théorique de pointe.⁵³ La caractéristique distinctive par rapport au MI455X est le FP64 à plein débit pour le calcul scientifique plutôt que le débit d'IA à basse précision.

AMD déclare que le MI430X « devrait être disponible en 2027 », il s'agit donc d'une pièce annoncée plutôt que d'une pièce en cours de livraison, et il n'a publié aucun nombre de transistors, puissance de carte ou lithographie pour celle-ci. Deux chiffres dans les propres documents d'AMD sont en désaccord : la FAQ de la page d'accueil de la série MI400 indique toujours jusqu'à 19,6 TB/s là où la page de spécification du MI430X donne 23,3 TB/s, et la FAQ de la page MI430X contient une coquille indiquant 2,3 TB/s.⁵⁴

AMD nomme trois systèmes cibles pour le MI430X : Discovery au Laboratoire National d'Oak Ridge, prévu pour 2028 ; Alice Recoque, le premier système exascale de la France ; et Herder au HLRS Stuttgart, annoncé avec HPE le 2 décembre 2025. Lux, le cluster d'usine d'IA d'Oak Ridge annoncé le 27 octobre 2025, est construit sur MI355X et n'est pas un système MI430X.

Logiciel

Le logiciel d'IA d'AMD fonctionne sur la pile ROCm. SemiAnalysis, dans un benchmark du 22 décembre 2024 du MI300X contre H100 et H200, donnait à AMD une probabilité de 0% de briser la douve CUDA de NVIDIA, constatant que CUDA fonctionnait immédiatement pour la plupart des tâches tandis que le logiciel AMD nécessitait une configuration importante. ⁵⁵

Les mêmes analystes ont depuis révisé cet appel, d'abord à une chance significative en avril 2025, puis, le 25 juillet 2026, à « une grande chance de succès tant qu'AMD résout les deux risques majeurs que nous décrivons ci-dessous ».⁵⁶ Les risques cités sont la montée en puissance de la production du rack Helios, où des SerDes faibles nécessitent que jusqu'à 85% du fond de panier soit resynchronisé avec plus de 550 retimers Ethernet Broadcom par rack, et un manque persistant de clusters GPU internes stables pour le développement logiciel et les tests automatisés CI.

Lors d'Advancing IA 2026, AMD s'est engagé à un rythme fixe de publication de fonctionnalités toutes les six semaines à la place de son cycle précédent d'environ un trimestre,⁵⁷ et a introduit ROCm.ai, une plateforme de développement pilotée par l'IA destinée à permettre aux agents de codage tels que Claude, Codex et Cursor de comprendre nativement les plateformes AMD et ROCm.

Écosystème

Comme NVIDIA, AMD investit de manière sélective dans les utilisateurs de ses solutions pour stimuler l'adoption de son matériel. ⁵⁸

Depuis fin 2025, AMD a également lié des actions à ses plus grands engagements clients, émettant à OpenAI et Meta chacun un bon de souscription basé sur la performance pour jusqu'à 160 millions d'actions ordinaires d'AMD à 0,01 $ par action, acquis par tranches en fonction des étapes d'expédition d'Instinct.^{59 60}

3. Intel

Intel est l'acteur le plus important du marché des CPU et possède une longue histoire dans le développement de semi-conducteurs. Contrairement à NVIDIA et AMD, Intel utilise sa propre fonderie pour construire ses puces.

Gaudi 3 est l'accélérateur d'IA le plus récent d'Intel et n'a pas de successeur annoncé. ⁶¹ Les prévisions de ventes d'Intel pour Gaudi3 étaient de ~500M$ pour 2024, un objectif qu'Intel a publiquement abandonné en novembre 2024.⁶² Anil Nanduri, vice-président de la gestion des produits et de la mise sur le marché pour les accélérateurs d'IA de centre de données d'Intel, a déclaré au CES 2026 qu'Intel « n'a pas répondu aux besoins du marché de l'entraînement d'IA de pointe, et nous n'avons pas répondu aux besoins du marché. »⁶³

Sous la direction du nouveau PDG Lip-Bu Tan (nommé en mars 2025), la stratégie d'IA d'Intel s'est clarifiée autour de solutions à l'échelle du rack.⁶⁴ Intel a annulé son GPU Falcon Shores pour pivoter vers Jaguar Shores, un accélérateur d'IA à l'échelle du rack dont les détails confirmés se limitent à la marque Gaudi et à la mémoire HBM4 de SK hynix, sans nœud de processus indiqué.⁶⁵ Au CES 2026, la feuille de route d'Intel faisait référence à « la gamme de produits Shores » sans le nom Jaguar, et un porte-parole d'Intel a répété cette nomenclature à CRN, ce que CRN rapporte comme une observation parce qu'Intel n'a pas annoncé de changement de nom. Intel a fait de nouvelles annonces de matériel d'IA au Computex 2026, y compris son processeur Xeon 6+ sur le nœud 18A et le GPU de centre de données Crescent Island.^{66 67}

Crescent Island est un GPU de centre de données basé sur Xe3P et optimisé pour l'inférence, annoncé pour la première fois le 14 octobre 2025 lors du Sommet Mondial OCP avec 160GB de LPDDR5X et un échantillonnage client prévu au second semestre 2026.⁶⁸ Intel l'a détaillé au Computex 2026 comme une carte PCIe refroidie par air de 350W prenant en charge les types de données de FP4 à FP64, avec jusqu'à 480GB comme maximum que les partenaires peuvent construire plutôt que la capacité propre de la carte.⁶⁹

4. Qualcomm

Qualcomm est un concepteur sans usine surtout connu pour les SoCs mobiles, et il a annoncé une gamme de produits pour centres de données construite autour de l'inférence. Chaque produit de cette gamme porte une date de disponibilité future, et seule l'ancienne famille Cloud IA 100 est disponible à l'achat aujourd'hui.

AI200, AI250 et la feuille de route pour les centres de données

Le 27 octobre 2025, Qualcomm a annoncé les AI200 et AI250, deux solutions d'inférence IA à l'échelle du rack désormais commercialisées sous la marque Dragonfly.⁷⁰ L'AI200 prend en charge 768 Go de LPDDR par carte et est disponible commercialement en 2026 ; l'AI250 introduit une architecture de calcul proche de la mémoire qui, selon Qualcomm, offre plus de 10x de bande passante mémoire effective en plus, disponible commercialement en 2027. Les deux racks utilisent un refroidissement liquide direct et 160 kW de puissance au niveau du rack. Le chiffre de 10x est une affirmation du fournisseur concernant un produit non commercialisé.

Lors de sa Journée Investisseurs le 24 juin 2026, Qualcomm a dévoilé trois autres produits pour centres de données.⁷¹ Le Dragonfly C1000 est un CPU de centre de données dont la disponibilité commerciale est prévue en 2028, et Qualcomm a nommé Meta comme son client dans le cadre d'une collaboration multi-générationnelle couvrant les CPUs de centre de données plutôt que les accélérateurs d'IA. Le Qualcomm High Bandwidth Compute (HBC) lie le calcul à une bande passante mémoire accélérée dans une solution de silicium empilé en 3D, ce qui en fait une architecture de calcul plutôt qu'une pièce mémoire, et HBC Gen 1, associé à l'AI250, devrait atteindre l'échantillonnage commercial à la mi-2027. Le Dragonfly AI300 est un accélérateur d'inférence dont l'échantillonnage commercial est prévu en 2028. Lors du même événement, Qualcomm a fixé un objectif de revenus pour les centres de données de plus de 15 milliards de dollars d'ici l'exercice 2029, un objectif d'entreprise plutôt qu'un résultat rapporté.⁷²

Qualcomm prévoit des expéditions initiales à un client de silicium personnalisé hyperscaler, qu'il n'a pas nommé, plus tard dans l'année civile 2026. Le PDG Cristiano Amon a répété cette attente avec les résultats du T2 FY2026 le 29 avril 2026, ce qui est une déclaration prospective plutôt qu'une confirmation que les expéditions ont eu lieu.

Acquisitions et la famille Cloud IA 100

Qualcomm a finalisé son acquisition d'Alphawave le 18 décembre 2025. Le 24 juin 2026, il a accepté d'acquérir Modular Inc, une transaction qui devrait être finalisée au second semestre 2026 sous réserve des approbations réglementaires, cette acquisition n'est donc pas terminée.⁷³

Avant la gamme Dragonfly, les accélérateurs d'inférence de centre de données de Qualcomm étaient les cartes Cloud IA 100. Dans le propre tableau comparatif de Qualcomm, la carte PCIe Cloud IA 100 Pro consomme 75W et est évaluée jusqu'à 400 TOPS INT8, une pièce de centre de données plutôt qu'une puce de périphérie.

Quels fournisseurs de cloud public produisent des puces d'IA ?

5. AWS

AWS produit des puces Trainium pour l'entraînement de modèles et des puces Inferentia pour l'inférence. Bien qu'AWS soit le leader du marché du cloud public, elle a commencé à développer ses propres puces après Google.

Des centaines de milliers de puces Trainium2 sont utilisées pour former le cluster Project Rainier, qui alimente les modèles du développeur de LLM Anthropic. Le nombre au lancement du cluster en octobre 2025 était de près d'un demi-million de puces, et Anthropic a déclaré le 20 avril 2026 qu'il utilise plus d'un million de puces Trainium2.⁷⁴

Les Trainium3 et Trn3 UltraServers ont atteint la disponibilité générale le 2 décembre 2025.⁷⁵ Trainium3 est la puce d'IA de quatrième génération d'AWS et la première construite sur un processus 3nm, évaluée à 2,52 PFLOPS de calcul FP8, 144 Go de HBM3e et 4,9 TB/s de bande passante mémoire par puce. Un Trn3 UltraServer évolue jusqu'à 144 puces pour 362 FP8 PFLOPS, 20,7 TB de HBM3e et 706 TB/s de bande passante mémoire, jusqu'à 4,4x les performances d'un Trn2 UltraServer.

AWS a annoncé Trainium4 comme élément de sa feuille de route lors de re:Invent 2025, avec la prise en charge de NVIDIA NVLink Fusion. Lors de l'appel sur les résultats du T1 2026, le PDG d'Amazon, Andy Jassy, a déclaré que Trainium4 est à environ 18 mois d'une large disponibilité et est déjà en grande partie réservé.⁷⁶

6. Google Cloud Platform

Le TPU de Google Cloud est la puce d'accélération d'apprentissage automatique spécialement conçue qui alimente les produits Google tels que Translate, Photos, Search, Assistant et Gmail. Google a annoncé les TPU en 2016.⁷⁷ Le TPU Trillium est la 6ème génération.⁷⁸

Google a introduit Ironwood. Cette génération est spécifiquement conçue pour les « modèles de réflexion » complexes comme les LLMs et les MoE, offrant un traitement parallèle massif (4 614 TFLOPS de calcul FP8 par puce) et passant à l'échelle jusqu'à 42,5 Exaflops dans des pods de 9 216 puces.⁷⁹ Ironwood, également appelé TPU v7 ou TPU7x, est entré en préversion le 24 novembre 2025 et a atteint la disponibilité générale le 31 mars 2026.⁸⁰

Ironwood offre des avancées significatives par rapport à Trillium, notamment une efficacité énergétique 2x supérieure, 6x la capacité de mémoire à large bande passante (192 Go/puce), 4,5x la bande passante HBM (7,37 TB/s par puce), et 1,5x la vitesse d'interconnexion inter-puces (1,2 TB/s bidirectionnel, 9,6 Tb/s).⁸¹ Il dispose également d'un SparseCore amélioré pour les grands embeddings. Google produit également le Edge TPU, beaucoup plus petit, pour différents besoins, conçu pour le déploiement sur des appareils en périphérie de réseau comme les smartphones et le matériel IoT.

Lors de Cloud Next le 22 avril 2026, Google a annoncé sa huitième génération de TPU sous la forme de deux puces dédiées, le TPU 8t pour l'entraînement et le TPU 8i pour l'inférence.⁸² Un superpod TPU 8t peut évoluer jusqu'à 9 600 puces, deux pétaoctets de HBM partagée et 121 ExaFLOPS en FP4. Les deux puces sont annoncées plutôt qu'en cours de livraison, et Google indique qu'elles seront généralement disponibles plus tard en 2026.

7. Alibaba

Alibaba conçoit des accélérateurs d'IA via son unité de puces T-Head (PingTouGe), sur une architecture d'unité de traitement parallèle (PPU) auto-développée avec une interconnexion ICN personnalisée.⁸³

T-Head a publiquement détaillé le Zhenwu 810E le 29 janvier 2026, parallèlement au lancement de son site Web officiel. La puce embarque 96 Go de HBM2e et 700 Go/s de bande passante inter-puces sur 7 liaisons ICN indépendantes, des performances que la société décrit comme comparables au H20 de NVIDIA, et Alibaba Cloud la déploie dans des clusters de 10 000 cartes. Il s'agissait d'une divulgation de spécifications plutôt que d'un lancement de produit. Le 810E n'est pas un nouveau silicium 2026, et les déploiements de 10 000 cartes sont antérieurs à l'annonce.

Lors du Sommet Alibaba Cloud à Hangzhou les 19-20 mai 2026, Alibaba a annoncé le Zhenwu M890, avec 144 Go de mémoire, 800 Go/s de bande passante d'interconnexion inter-puces, une prise en charge native de FP32 à FP4, et trois fois les performances du 810E. Il est livré à l'intérieur du supernœud Panjiu AL128, qui contient 128 accélérateurs par rack et utilise le Switch ICN 1.0 à 25,6 Tbps. Alibaba déclare que les livraisons cumulées de la série Zhenwu dépassent 560 000 unités, adoptées par plus de 400 clients externes dans 20 industries. Ce chiffre couvre toute la série, pas les unités M890.

La puce d'inférence Hanguang 800 antérieure d'Alibaba date de 2019. Cependant, certaines organisations nord-américaines, européennes et australiennes (par exemple, celles du secteur de la défense) peuvent ne pas préférer utiliser Alibaba Cloud pour des raisons géopolitiques.

8. IBM

IBM a annoncé sa puce d'apprentissage profond, l'unité d'intelligence artificielle (AIU), en 2022.⁸⁴ . IBM envisage d'utiliser ces puces pour alimenter sa plateforme d'IA générative Watsonx.⁸⁵

L'AIU d'IBM s'appuie sur le processeur IBM Telum, qui alimente les capacités de traitement d'IA des serveurs mainframe IBM Z. À son lancement, les cas d'utilisation mis en avant pour les processeurs Telum incluaient la détection de fraude.⁸⁶

IBM a également démontré que la fusion du calcul et de la mémoire peut conduire à des gains d'efficacité. Ceux-ci ont été démontrés dans le prototype de processeur North Pole.⁸⁷

L'accélérateur d'IA d'IBM commercialisé est l'accélérateur Spyre, annoncé le 7 octobre 2025 et généralement disponible à partir du 28 octobre 2025 sur z17 et LinuxONE 5, et à partir de début décembre 2025 sur Power11.⁸⁸ Le Spyre embarque 32 cœurs d'accélérateur et 25,6 milliards de transistors sur un processus 5nm, conditionné sous forme de carte PCIe 75W avec 128 Go de LPDDR5. Jusqu'à 48 cartes se regroupent dans un système Z ou LinuxONE, contre 16 dans Power.

9. Huawei

L'Ascend 910C d'HiSilicon de Huawei fait partie de la famille de puces Ascend 910 introduite en 2019.

En raison des sanctions, les laboratoires d'IA en Chine ne peuvent pas acheter les puces les plus récentes et les plus performantes auprès d'entreprises américaines comme NVIDIA ou AMD. Par conséquent, ils expérimentent avec l'Ascend 910C. Le cloud de Huawei héberge des modèles DeepSeek, et un chercheur de DeepSeek affirme qu'il peut atteindre 60% des performances d'inférence du NVIDIA H100. ⁸⁹

Huawei a dévoilé la puce Ascend 950PR aux côtés de la carte accélératrice Atlas 350 lors de la Conférence Partenaires Chine 2026 de Huawei à Shenzhen le 20 mars 2026.⁹⁰ La carte Atlas 350 est spécifiée à 1,56 PFLOPS de calcul FP4, 112 Go de mémoire HBM HiBL 1.0 propriétaire de Huawei à 1,4 TB/s de bande passante mémoire, 600 W de puissance (environ 1,5 fois le H20) et 2 TB/s d'interconnexion. Ces chiffres de mémoire appartiennent à la carte. Le silicium Ascend 950PR lui-même est spécifié à 128 Go et 1,6 TB/s. Zhang Dixuan, responsable de l'activité informatique Ascend de Huawei, affirme que la carte offre 2,8 fois les performances du H20 de NVIDIA (2,87 fois dans certains rapports). Il s'agit d'une affirmation du fournisseur, elle n'a pas été vérifiée de manière indépendante, et ce n'est pas une comparaison comparable, car le H20 de classe Hopper n'a pas de support FP4 natif.

La mémoire interne est une déclaration de Huawei lui-même. Lors de Huawei Connect 2025 à Shanghai le 18 septembre 2025, le vice-président Eric Xu a déclaré que la série 950 utiliserait « deux HBM propriétaires... HiBL 1.0 et HiZQ 2.0 », décrivant HiBL 1.0 comme « notre HBM propriétaire à faible coût qui est plus rentable que HBM3E et HBM4E ».⁹¹

Huawei a publié une feuille de route Ascend, dans ce même discours liminaire. Elle répertorie Ascend 950PR au T1 2026, Ascend 950DT au T4 2026, Ascend 960 au T4 2027 et Ascend 970 au T4 2028. L'Ascend 950DT est spécifié pour 144 Go de mémoire HiZQ 2.0, 4 TB/s de bande passante mémoire, 2 TB/s d'interconnexion et des charges de travail de décodage et d'entraînement, mais en juillet 2026, il s'agit d'un engagement de feuille de route plutôt que d'un produit lancé. Huawei a présenté l'Atlas 950 SuperPoD à la WAIC 2026 le 18 juillet 2026, avec un déploiement commercial toujours prévu pour le T4 2026. Les rapports sur un « Ascend 920 » remontent à la couverture de la chaîne d'approvisionnement d'avril 2025 (DigiTimes Asia, 17 avril 2025 ; Commercial Times, 21 avril 2025) décrivant un remplacement présumé du H20 en SMIC N+3 / 6nm. Huawei n'a jamais annoncé, spécifié ou expédié une telle pièce, et elle n'apparaît nulle part sur la feuille de route publiée.

Quels fournisseurs d'IA cloud produisent leurs propres puces ?

Ces fournisseurs ne disposent pas de clouds publics avec des capacités complètes comme les hyperscalers. Ils fournissent des services cloud limités, généralement axés sur l'inférence IA. Nous avons pu nous inscrire à ces services sans parler aux équipes commerciales :

10. Groq

Groq a été fondé par d'anciens employés de Google et a construit son activité autour du LPU (Language Processing Unit), une architecture de puce visant l'inférence à faible latence plutôt que l'entraînement.

Le 24 décembre 2025, Groq a annoncé avoir conclu un accord de licence non exclusif avec NVIDIA couvrant la technologie d'inférence de Groq, et que le fondateur et PDG Jonathan Ross, le président Sunny Madra et d'autres membres seniors de l'équipe avaient rejoint NVIDIA.⁹² Groq a déclaré qu'il continuait en tant que société indépendante. CNBC a évalué la transaction à environ 20 milliards de dollars en espèces, un chiffre attribué à Alex Davis, PDG de l'investisseur de Groq, Disruptive, qui a également déclaré que NVIDIA acquiert tous les actifs de Groq à l'exception de l'activité GroqCloud.⁹³ NVIDIA n'a publié aucun communiqué de presse sur l'accord, la directrice financière de NVIDIA, Colette Kress, a refusé de commenter le prix, et Reuters a noté qu'aucune des deux sociétés ne l'a confirmé. Jensen Huang a déclaré aux employés : « Bien que nous ajoutions des employés talentueux dans nos rangs et que nous prenions sous licence la propriété intellectuelle de Groq, nous n'acquérons pas Groq en tant que société. » NVIDIA a dévoilé le produit résultant, le NVIDIA Groq 3 LPU, au GTC le 16 mars 2026 en tant que septième puce de la plateforme Vera Rubin.⁹⁴

Groq opère désormais en tant que fournisseur de cloud d'inférence, présidé par Alex Davis de Disruptive et dirigé par le PDG Adam Winter. En juin 2026, la société a déclaré exploiter 13 centres de données en Amérique du Nord, en Europe, au Moyen-Orient et en Asie-Pacifique, et étend son cloud d'inférence vers 200 MW de capacité d'ici 2027.⁹⁵

Groq a levé environ 2,4 milliards de dollars de financement divulgué et a expédié des produits, notamment le processeur GroqChip™ et l'accélérateur GroqCard™. Sa série D de 640 millions de dollars, dirigée par BlackRock Private Equity Partners et annoncée le 5 août 2024, valorisait la société à 2,8 milliards de dollars.⁹⁶ Elle a annoncé un montant supplémentaire de 750 millions de dollars pour une valorisation post-money de 6,9 milliards de dollars le 17 septembre 2025, dirigé par Disruptive.⁹⁷ Le 22 juin 2026, elle a annoncé 650 millions de dollars de capital de croissance dirigé par Disruptive et Infinitum, avec le réinvestissement des investisseurs existants, sans divulguer de valorisation, ce qui laisse 6,9 milliards de dollars comme dernière valorisation confirmée.

La société se concentre sur l'inférence de LLM et a publié des benchmarks pour Llama-2 70B.⁹⁸

Récemment, Groq a obtenu un important engagement d'investissement de 1,5 milliard de dollars de l'Arabie Saoudite pour étendre la livraison de ses puces d'IA avancées dans le pays. Cet investissement servira à étendre le centre de données existant de Groq à Dammam, en Arabie Saoudite, construit en partenariat avec Aramco Digital.⁹⁹

Au cours de son premier trimestre 2024, Groq a signalé plus de 70 000 nouveaux développeurs sur sa plateforme cloud et plus de 19 000 nouvelles applications construites sur celle-ci.¹⁰⁰ En juin 2026, la société a déclaré servir plus de cinq millions de développeurs.¹⁰¹

Le 1er mars 2022, Groq a acquis Maxeler, qui possède des solutions de calcul haute performance (HPC) pour les services financiers.¹⁰²

11. SambaNova Systems

SambaNova Systems a été fondée en 2017 pour développer des systèmes matériels-logiciels haute performance et haute précision pour les charges de travail d'IA générative à haut volume. Elle a levé un tour de série E de 350 millions de dollars en février 2026.¹⁰³ Le 8 juillet 2026, elle a réalisé la première clôture d'une série F de 1Md$ pour une valorisation post-money de 11 milliards de dollars, dirigée par General Atlantic.¹⁰⁴

En février 2026, SambaNova a dévoilé la puce SN50, sa dernière Unité de Données Reconfigurable (RDU), revendiquant une vitesse maximale 5x plus rapide que les puces concurrentes et un coût total de possession 3x inférieur à celui des GPUs pour les charges de travail d'IA agentique. Le SN50 offre 5x plus de calcul par accélérateur et 4x plus de bande passante réseau que la génération précédente SN40L, et prend en charge une architecture mémoire à trois niveaux pour des modèles jusqu'à 10 billions de paramètres et un contexte jusqu'à 10 millions de tokens.¹⁰⁵ Le SN50 a été annoncé le 24 février 2026, avec des expéditions aux clients prévues pour le second semestre 2026. En juillet 2026, aucun SN50 n'a été expédié.

SoftBank Corp. sera le premier client à déployer le SN50 dans ses centres de données d'IA de nouvelle génération au Japon.

SambaNova a également annoncé une collaboration stratégique pluriannuelle prévue avec Intel pour fournir des solutions d'inférence d'IA, combinant les systèmes SambaNova avec les processeurs Intel Xeon, les GPUs Intel et la mise en réseau Intel pour alimenter une infrastructure d'inférence évolutive comme alternative aux solutions centrées sur les GPU.

SambaNova Systems loue sa plateforme aux entreprises via SambaCloud. Cette approche d'IA en tant que plateforme de service rend leurs systèmes plus faciles à adopter et encourage la réutilisation du matériel pour l'économie circulaire.¹⁰⁶

Quelles sont les principales startups de puces d'IA ?

Nous aimerions également présenter quelques startups de l'industrie des puces d'IA dont nous pourrions entendre les noms plus souvent dans un avenir proche.

12. Cerebras

Cerebras a été fondée en 2015 et est le seul grand fabricant de puces à se concentrer sur les puces à l'échelle de la plaquette. ¹⁰⁷ Les puces à l'échelle de la plaquette présentent des avantages en termes de parallélisme par rapport aux GPUs, grâce à leur bande passante mémoire plus élevée. Cependant, la conception et la fabrication de telles puces sont une technologie émergente.

Les puces Cerebras incluent :

• WSE-1 avec 1,2 billion de transistors et 400k cœurs de traitement.
• WSE-2, avec 2,6 billions de transistors et 850k cœurs, a été annoncé en avril 2021. Il a tiré parti du processus 7nm de TSMC
• WSE-3, doté de 4 billions de transistors et de 900k cœurs d'IA, a été annoncé en mars 2024. Il tire parti du processus 5nm de TSMC¹⁰⁸

WSE-3 est la génération actuelle en cours de livraison, et Cerebras n'a pas annoncé de successeur.

Le système de Cerebras fonctionne avec des sociétés pharmaceutiques telles qu'AstraZeneca et GlaxoSmithKline et des laboratoires de recherche qui en dépendent pour les simulations. Il cible également les fabricants de LLM car ses puces peuvent réduire les coûts d'inférence pour les modèles de pointe.

Cerebras propose également ses puces sur son cloud aux entreprises.

Cerebras est une société publique. Elle a fixé le prix de son introduction en bourse à 185,00 $ par action le 13 mai 2026 et a commencé à être négociée sur le Nasdaq sous le symbole CBRS le 14 mai 2026, en vendant 34,5 millions d'actions de classe A pour un produit brut d'environ 6,38 milliards de dollars, ce que la société décrit comme la plus grande introduction en bourse de semi-conducteurs de tous les temps.¹⁰⁹ L'action a clôturé sa première journée de négociation à 311,07 $, en hausse de 68%.

Le revenu du T1 2026 était de 193,4 millions de dollars, en hausse de 94% d'une année sur l'autre, et Cerebras prévoit un revenu de base pour l'exercice 2026 de 855 à 865 millions de dollars.¹¹⁰ Cerebras a signé un accord d'inférence de 750 MW avec OpenAI le 14 janvier 2026, que son propre communiqué du T1 valorise à plus de 20 milliards de dollars.¹¹¹

13. d-Matrix

d-Matrix suit une nouvelle approche, abandonnant l'architecture traditionnelle de von Neumann au profit du calcul en mémoire. Bien que cette approche ait le potentiel de résoudre le goulot d'étranglement entre mémoire et calcul, elle est nouvelle et non éprouvée. En novembre 2025, d-Matrix a levé 275M$ lors d'une série C codirigée par Bullhound Capital, Triatomic Capital et Temasek, avec la participation de M12 de Microsoft en tant qu'investisseur de suivi, valorisant la société à 2 milliards de dollars.^{112 113}

Corsair, la plateforme d'inférence IA de la société, est entrée en pleine production le 9 juin 2026, construite sur une architecture de chiplet de calcul en mémoire basée sur SRAM.¹¹⁴

L'accélération de 10x attachée à Corsair provient de tests comparatifs menés par des partenaires plutôt que de tests indépendants. Le testeur, Gimlet Labs, est un partenaire commercial de d-Matrix, et le billet de benchmark porte la signature du co-fondateur et CTO de d-Matrix. Le résultat mesuré est une amélioration de 2-10x de la latence de requête de bout en bout sur gpt-oss-120b pour une configuration de décodage spéculatif, pas un 10x généralisé par rapport aux GPUs.

14. Rebellions

Une startup basée en Corée a levé 124M$ en 2024 et se concentre sur l'inférence des LLM.¹¹⁵

Rebellions a fusionné avec une autre société coréenne de conception de semi-conducteurs, SAPEON, et a atteint une valorisation licorne en 2024.¹¹⁶

En juillet 2025, Rebellions a obtenu un investissement du géant technologique Samsung dans le cadre d'un tour de financement visant jusqu'à 200 millions de dollars, avant une introduction en bourse (IPO) prévue. ¹¹⁷

Rebellions a clôturé une série C de 250 millions de dollars en septembre 2025 et un tour pré-IPO de 400 millions de dollars le 30 mars 2026 mené par Mirae Asset Financial Group et le Korea National Growth Fund, portant le financement total à environ 850 millions de dollars pour une valorisation d'environ 2,34 milliards de dollars.¹¹⁸

L'introduction en bourse n'a pas eu lieu. Le PDG Sunghyun Park a déclaré le 8 juillet 2026 que Rebellions vise le premier ou le deuxième trimestre 2027, avec une préférence pour une cotation sur le tableau principal KOSPI.¹¹⁹

REBEL-Quad est l'accélérateur de deuxième génération, quatre chiplets construits sur le processus 4 nanomètres de Samsung, et Rebel100 est son nom commercial produit.

15. Tenstorrent

Le dernier processeur Blackhole Tensix de Tenstorrent offre 664 TFLOPS (BLOCKFP8) de performance, associé à 32GB de mémoire GDDR6 et 512 GB/s de bande passante mémoire.

La carte P150a est au prix de 1 399 $ et dispose de quatre ports QSFP-DD 800G pour la mise à l'échelle multi-cartes. Le modèle d'entrée de gamme P100a commence à 999 $.¹²⁰

À partir de janvier 2026, toutes les cartes Blackhole p150 sont livrées avec 120 cœurs Tensix au lieu de 140, et la version du firmware v19.5.0 a appliqué la même réduction rétroactivement aux cartes déjà vendues. Tenstorrent évalue le coût à 1-2% sur les charges de travail typiques.¹²¹

Tenstorrent propose une pile logicielle entièrement open source. La société a levé 700M$ pour une valorisation de plus de 2,6 milliards de dollars auprès d'investisseurs, dont Jeff Bezos, en décembre 2024. ¹²²

16. Positron

Positron a été fondée en 2023 et se concentre exclusivement sur l'inférence de modèles de transformateur. La société adopte une approche ASIC, construisant du matériel spécialement conçu et optimisé spécifiquement pour les architectures de transformateur plutôt que pour le calcul à usage général sur GPU.

Produits :

• Atlas (en cours d'expédition) : Un serveur d'inférence de transformateur doté de 8x accélérateurs de transformateur Positron Archer avec 256 Go de HBM totale. La société revendique >4x de performance par watt et >3x de performance par dollar par rapport aux systèmes NVIDIA Hopper, évalué sur Llama 3.1 8B avec un calcul BF16.¹²³
• Titan (à venir en 2027) : Un système de nouvelle génération avec plus de 8 To de mémoire alimenté par 4x puces personnalisées Asimov, conçu pour prendre en charge jusqu'à 16 billions de modèles de paramètres et des fenêtres de contexte de plus de 10 millions de tokens dans un format 4U refroidi par air.¹²⁴
• Asimov (à venir en 2027) : Silicium d'accélérateur d'inférence personnalisé avec plus de 2 To de mémoire par puce.

Positron a levé un tour de série B de plus de 230M$ début 2026 avec des investisseurs incluant QIA, Arm Holdings, Arena et Jump Trading¹²⁵

Atlas est actuellement utilisé par des entreprises de réseaux, de jeux, de modération de contenu, de CDN et de Token-as-a-Service. Positron affirme que son système Atlas a démontré une latence de bout en bout 3x inférieure pour les charges de travail d'inférence de trading par rapport aux systèmes H100 comparables tout en consommant un tiers de la puissance.

Les puces de Positron sont conçues, fabriquées et assemblées aux États-Unis.

17. _etched

Leur approche sacrifie la flexibilité pour l'efficacité en gravant les architectures de modèles dans leurs puces.

Etched est sorti de la clandestinité le 30 juin 2026 avec un premier silicium A0 issu du processus N4P de TSMC, plus d'un milliard de dollars de contrats clients signés et 800 millions de dollars levés.¹²⁶ Le 23 juillet 2026, elle a annoncé une série C de 300 millions de dollars pour une valorisation de 10,3 milliards de dollars, dirigée par Sequoia.¹²⁷

La société n'utilise plus le nom de produit Sohu. Elle se décrit maintenant comme construisant des clusters d'inférence de pointe qui exécutent DeepSeek, Qwen, Mamba et Llama, donc la conception n'est plus uniquement basée sur les transformateurs.¹²⁸

Deux questions restent ouvertes. Etched n'a publié aucun benchmark tiers et ne nomme aucun client derrière les contrats qu'elle rapporte, de sorte que ses chiffres de performance restent des mesures internes. La question de l'obsolescence que la conception originale de Sohu soulevait s'applique maintenant à l'ensemble plus large de modèles, car une puce construite autour d'un groupe fixe d'architectures doit être reciblée une fois que ces architectures sont remplacées.

18. Taalas

Taalas a été fondée début 2023 et adopte l'approche la plus extrême de la spécialisation des puces d'IA : câbler directement des modèles individuels dans du silicium personnalisé, produisant ce que la société appelle des « Hardcore Models ».¹²⁹ La société affirme pouvoir transformer n'importe quel modèle d'IA inédit en silicium personnalisé en deux mois.

L'architecture de Taalas unifie le stockage et le calcul sur une seule puce à une densité de niveau DRAM, éliminant le besoin de HBM, d'emballage avancé, d'empilement 3D, de refroidissement liquide ou d'E/S haute vitesse. La société décrit cela comme une simplification radicale de la pile matérielle.

Produits :

• HC1 (disponible maintenant) : Un démonstrateur technologique câblé avec Llama 3.1 8B, construit sur TSMC 6nm avec 53 milliards de transistors. Taalas revendique 17 000 tokens par seconde par utilisateur, ce qui, selon elle, est près de 10x plus rapide que l'état de l'art actuel, tout en coûtant 20x moins cher à construire et en consommant 10x moins d'énergie dans un serveur refroidi par air de 2,5 kW. Cependant, le modèle utilise une quantification agressive personnalisée en 3 et 6 bits, ce qui introduit des dégradations de qualité par rapport aux références des GPU.¹³⁰
• HC2 (cible de la feuille de route pour l'hiver 2026, pas encore un produit) : Une plateforme de deuxième génération avec une densité plus élevée, une exécution plus rapide et des formats standard 4 bits en virgule flottante pour répondre aux limitations de quantification du HC1.

Taalas a levé 219 millions de dollars au total, y compris un tour de 169 millions de dollars annoncé le 19 février 2026, et rapporte avoir dépensé 30 millions de dollars pour commercialiser son premier produit avec une équipe de 24 personnes.

19. Extropic

Extropic a levé un tour de 14M$ fin 2023 pour utiliser la thermodynamique pour le calcul. Sa page matérielle répertorie trois pièces. X0 est un prototype de silicium du T1 2025, et XTR-0 est une plateforme de développement expédiée en nombre limité à des chercheurs sélectionnés au T3 2025. Tous deux ont été dévoilés le 29 octobre 2025. Z1, la première puce à l'échelle de production, est répertoriée en accès anticipé en 2026.¹³¹

20. Vaire

Vaire est une startup basée au Royaume-Uni, pionnière du calcul réversible, une approche innovante qui vise à créer des puces à énergie quasi nulle. Contrairement au calcul traditionnel, où l'énergie est perdue sous forme de chaleur, le calcul réversible recycle une partie importante de l'énergie pour les calculs suivants.

Vaire a démontré une puce de test capable de récupérer 50% de son énergie, montrant le potentiel de la technologie pour réduire la consommation d'énergie des charges de travail d'IA et contourner les limitations physiques, ou mur thermique, qui défient la fabrication moderne de semi-conducteurs. ¹³²

21. Fractile

Fractile est une startup britannique de puces d'inférence IA sortie de la clandestinité en juillet 2024 avec 15 millions de dollars de financement pour défier NVIDIA sur l'inférence de modèles de pointe.¹³³

La société construit des processeurs qui entrelacent physiquement la mémoire et le calcul sur la même puce, ce qui, selon elle, résout l'exigence simultanée de faible latence et de haut débit que les GPUs ne peuvent pas satisfaire pour l'inférence de modèles de pointe. Fractile affirme que sa conception peut exécuter des modèles de pointe jusqu'à 25x plus rapidement et à 1/10ème du coût des solutions existantes, avec pour objectif de servir des milliers de tokens par seconde à des milliers d'utilisateurs simultanés.

Fractile a son siège à Londres avec une ingénierie matérielle à Bristol, et a été profilé par le Financial Times en mars 2025 dans le cadre d'une vague de startups axées sur l'inférence défiant la domination de NVIDIA.¹³⁴

Fractile a annoncé une série B de 220 millions de dollars le 13 mai 2026, codirigée par Accel, Factorial Funds et Founders Fund, et s'est engagée séparément à hauteur de 100 millions de livres sterling pour les opérations au Royaume-Uni en février 2026.¹³⁵ Les rapports sur le tour de table évaluent la valorisation à environ 1 milliard de dollars, un chiffre que la société n'a pas confirmé.

Quels sont les prochains producteurs de matériel d'IA ?

Bien qu'il s'agisse de solutions matérielles d'IA convaincantes, il existe actuellement peu de benchmarks sur leur efficacité car ce sont de nouveaux venus sur le marché.

22. Apple

Le projet ACDC d'Apple serait axé sur la construction de puces pour l'inférence d'IA dans les centres de données.¹³⁶ La puce serveur serait nommée Baltra et développée avec Broadcom, et Apple ne l'a jamais officiellement reconnue. Reuters a rapporté le 15 juillet 2026, citant The Information, que le projet a été repoussé et que les serveurs d'IA internes d'Apple fonctionnent toujours sur des puces M2 Ultra.^{137 138} Apple est déjà un concepteur majeur de puces avec ses semi-conducteurs conçus en interne utilisés dans les iPhones, iPads et MacBooks. Le M5 a été lancé le 15 octobre 2025, et les M5 Pro et M5 Max ont été annoncés le 3 mars 2026 avec un accélérateur neuronal dans chaque cœur de GPU. Apple renforce sa stratégie d'IA sur appareil avec le framework Core IA, qui exécute des modèles entièrement sur le silicium Apple sans dépendance au serveur, soutenu par un dépôt open source de modèles Core IA sur GitHub.^{139 140}

23. Meta

L'accélérateur d'entraînement et d'inférence Meta (MTIA) est une famille de processeurs pour les charges de travail d'IA telles que l'entraînement des modèles LLaMa de Meta.

Meta a renommé la famille MTIA le 11 mars 2026. La pièce que la société appelait auparavant Next Gen MTIA est maintenant MTIA 200. Elle est basée sur la technologie TSMC 5nm, est censée offrir 3x les performances du MTIA v1, et est hébergée dans des racks contenant jusqu'à 72 accélérateurs.¹⁴¹ Le MTIA 300 est en production pour l'entraînement de classement et de recommandation, et les MTIA 400, 450 et 500 suivent en 2026 et 2027.¹⁴²

MTIA est actuellement destiné à un usage interne de Meta. Cependant, à l'avenir, si Meta lançait une offre d'IA générative d'entreprise basée sur LLaMa, ces puces pourraient alimenter une telle offre.

Le 14 avril 2026, Meta et Broadcom ont annoncé un partenariat stratégique pluriannuel et multi-générationnel s'étendant jusqu'en 2029, dans le cadre duquel Broadcom fournit une technologie soutenant les puces MTIA de Meta. L'engagement initial dépasse 1 GW en tant que première phase d'un déploiement multi-gigawatt, et Broadcom indique qu'il inclut le premier accélérateur de calcul IA 2nm de l'industrie aux côtés de sa mise en réseau Ethernet scale-up, scale-out et scale-across.¹⁴³ Lors de son appel sur les résultats du T2 FY2026, Broadcom a décrit le partenariat comme visant 3 GW jusqu'à fin 2028, avec la première commande de 1 GW livrée à partir du second semestre 2027.¹⁴⁴

24. Microsoft Azure

À Hot Chips 2024, Microsoft a dévoilé Maia 100, son premier accélérateur d'IA personnalisé conçu pour optimiser les charges de travail d'IA à grande échelle dans Azure grâce à une co-optimisation matérielle et logicielle. Construit sur le processus N5 de TSMC avec une technologie avancée de mémoire et d'interconnexion, Maia 100 cible un débit élevé et divers formats de données, offrant aux développeurs une flexibilité via son SDK pour un déploiement rapide des modèles PyTorch et Triton. Microsoft a lancé Maia 200 (nom de code Braga) le 26 janvier 2026, en tant qu'accélérateur d'IA axé sur l'inférence pour Azure, conçu pour réduire les coûts des tokens d'IA et offrir des performances par dollar 30% meilleures par rapport aux systèmes existants.¹⁴⁵

Maia 200 est construit sur TSMC 3nm avec plus de 140 milliards de transistors, 216 Go de HBM3e à 7 TB/s, 272 Mo de SRAM sur puce et plus de 10 pétaFLOPS de calcul FP4 dans un TDP SoC de 750 W. Il est déployé dans la région US Central d'Azure près de Des Moines, Iowa, avec US West 3 près de Phoenix ensuite.¹⁴⁶

25. OpenAI

OpenAI a conçu sa première puce d'IA avec Broadcom, et la direction de son équipe de puces a de l'expérience dans la conception de TPU chez Google.¹⁴⁷ OpenAI a confirmé TSMC comme fonderie, mais ni OpenAI ni Broadcom n'ont confirmé de nœud de processus.¹⁴⁸ Les rapports de la chaîne d'approvisionnement coréenne ont utilisé le nom de code « Titan » pour la puce et l'ont placée sur le processus N3 de TSMC, bien qu'aucune des deux sociétés n'utilise ce nom.¹⁴⁹

Samsung a obtenu un accord pour fournir de la mémoire HBM4 pour la puce d'OpenAI, allouant prétendument plus de 50% de sa capacité de la fonderie de Pyeongtaek aux matrices de base HBM4 à cette fin.¹⁵⁰ OpenAI et Broadcom ont annoncé une collaboration pour 10 gigawatts d'accélérateurs d'IA personnalisés en octobre 2025, OpenAI concevant les accélérateurs et les systèmes et Broadcom les développant et les déployant. Les racks « devraient commencer au second semestre 2026, pour être terminés d'ici fin 2029. » L'annonce indique que les parties « ont signé une feuille de conditions » pour les racks, elle couvre donc une feuille de conditions ainsi que des accords de co-développement et de fourniture préexistants plutôt qu'un contrat d'achat définitif divulgué, et aucune des deux sociétés n'a publié de valeur financière pour la collaboration.¹⁵¹ Le 24 juin 2026, les deux ont dévoilé Jalapeño, décrit comme « le premier processeur d'intelligence d'OpenAI », co-développé « de la conception initiale au tape-out de fabrication en seulement neuf mois. » Les deux sociétés déclarent que « Les échantillons d'ingénierie de la puce Jalapeño exécutent des charges de travail ML en laboratoire à la fréquence et à la puissance cibles de production, y compris GPT-5.3-Codex-Spark, » et que la plateforme est « conçue pour un déploiement initial d'ici fin 2026, » ce qui place la puce au stade d'échantillon d'ingénierie post-tape-out plutôt qu'en production de masse. Celestica est nommée pour l'expertise en matière de cartes, de racks et de systèmes, tandis que Broadcom fournit l'implémentation du silicium et la mise en réseau Tomahawk.¹⁵² Lors de son appel sur les résultats du T2 FY2026, Broadcom a déclaré que le silicium a été livré, la production est attendue pour fin 2026, et OpenAI a un contrat pour 1,3 GW en 2027 dans le cadre de l'accord de 10 GW d'ici 2029.¹⁵³ Le côté de l'accord pour Broadcom, y compris ses autres clients d'accélérateurs personnalisés, est couvert dans la section Broadcom ci-dessous.

Quels sont les autres producteurs de puces d'IA ?

26. Graphcore

Graphcore est une société britannique fondée en 2016. La société a annoncé sa puce d'IA phare sous le nom d'IPU-POD256. Graphcore a déjà été financée à hauteur d'environ 700 millions de dollars.

La société a des partenariats stratégiques avec des sociétés de stockage de données comme DDN, Pure Storage et Vast Data. Les puces d'IA de Graphcore servent des instituts de recherche comme l'Oxford-Man Institute of Quantitative Finance, l'Université de Bristol et l'Université de Californie à Berkeley.

La viabilité à long terme de l'entreprise était menacée car elle perdait environ 200M$ par an.¹⁵⁴ SoftBank a annoncé l'acquisition de Graphcore le 11 juillet 2024, et aucune des deux parties n'a officiellement divulgué le prix, rapporté à environ 600 millions de dollars.¹⁵⁵ SoftBank a injecté 457 millions de dollars supplémentaires dans Graphcore le 10 avril 2026.¹⁵⁶

27. Mythic

Mythic a été fondée en 2012 et se concentre sur l'IA en périphérie. Mythic suit une voie non conventionnelle, une architecture de calcul analogique, qui vise à fournir un calcul d'IA en périphérie économe en énergie.

Elle a développé des produits tels que M1076 AMP et la carte clé MM1076, et a déjà levé environ 165 millions de dollars de financement.¹⁵⁷

Mythic a licencié la plupart de son personnel et a restructuré ses activités avec son tour de financement en mars 2023.¹⁵⁸

Mythic a levé un tour sursouscrit de 125 millions de dollars dirigé par DCVC le 17 décembre 2025, avec Honda Motor et Lockheed Martin parmi les investisseurs stratégiques, et a acquis Videantis en mai 2026.¹⁵⁹

28. Speedata

Fondée en 2019 à Tel Aviv, Speedata développe une unité de traitement analytique (APU) conçue pour accélérer l'analyse de données massives et les charges de travail d'IA. C'est une APU qui cible les charges de travail Apache Spark, avec des plans pour prendre en charge d'autres plateformes d'analyse de données majeures.

Speedata a levé 44M$ lors d'une série B en juin 2025, menée par Walden Catalyst Ventures, 83North et d'autres, portant son financement total à 114M$. La société affirme que son APU surpasse les processeurs à usage général et les GPUs en remplaçant des racks de serveurs par une seule puce, offrant des performances et une efficacité énergétique supérieures pour le traitement des données.¹⁶⁰

29. Axelera IA

Fondée en juillet 2021 à Eindhoven, aux Pays-Bas, Axelera IA est spécialisée dans la technologie d'accélération matérielle de l'IA pour la vision par ordinateur et l'IA générative. La société développe Titania, un chiplet d'inférence IA basé sur son architecture Digital In-Memory Computing (D-IMC), conçu pour accélérer les charges de travail d'IA de la périphérie au cloud.

Axelera IA a levé plus de 250 millions de dollars le 24 février 2026 lors d'un tour mené par Innovation Industries, avec la participation de BlackRock et SiteGround Capital, et Bitfury, CDP Venture Capital, le Fonds du Conseil Européen de l'Innovation, SFPIM et Invest-NL parmi les investisseurs existants. La société évalue son total à plus de 450 millions de dollars en fonds propres, subventions et dette de risque depuis sa création en juillet 2021, et décrit le tour comme le plus grand investissement jamais réalisé dans une entreprise de semi-conducteurs d'IA de l'UE.^{161 162} Ce total antérieur comprenait jusqu'à 61,6 millions d'euros de l'entreprise commune EuroHPC et des États membres dans le cadre du projet DARE en mars 2025, et une série B de 68 millions de dollars auparavant.

Son Europa AIPU, annoncé le 21 octobre 2025, est évalué jusqu'à 629 TOPS INT8 sur 8 cœurs d'IA de deuxième génération et 16 processeurs RISC-V à environ 45 W. Le communiqué de lancement indiquait que les expéditions commenceraient au premier semestre 2026 ; un communiqué d'Andes Technology en juin 2026 décrivait Europa comme étant en cours d'échantillonnage pour les principaux clients. Titania, le chiplet d'inférence D-IMC, reste prévu pour 2028.

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Quels fournisseurs co-conçoivent des ASICs IA personnalisés ?

Plusieurs accélérateurs énumérés ci-dessus ne sont pas conçus seuls par l'entreprise dont le nom figure sur eux. Broadcom co-conçoit des accélérateurs personnalisés, qu'il appelle XPU, avec le client qui les exploitera, et fournit le silicium de commutation et de structure Ethernet qui les connecte. Il est un fournisseur pour plusieurs fournisseurs couverts plus tôt dans cet article plutôt qu'un concurrent pour eux, c'est pourquoi il se trouve dans une catégorie à part.

30. Broadcom

Broadcom ne vend pas d'accélérateur d'IA de marque sur le marché général. Son activité d'IA est le silicium personnalisé co-conçu avec un petit nombre de grands acheteurs, plus du silicium de mise en réseau commercial vendu aux mêmes acheteurs.

Pour le T2 FY2026 (trimestre clos le 3 mai 2026, publié le 3 juin 2026), Broadcom a déclaré un chiffre d'affaires total record de 22 187 millions de dollars, en hausse de 48% d'une année sur l'autre. Le chiffre d'affaires des semi-conducteurs IA était de 10,8 milliards de dollars, en hausse de 143% d'une année sur l'autre, ce que le PDG Hock Tan a attribué à la demande d'accélérateurs d'IA personnalisés et de mise en réseau IA.¹⁶³

Trois chiffres proviennent de l'appel sur les résultats plutôt que du communiqué. Tan a évalué les réservations à « plus de 30 milliards de dollars par rapport aux 10,8 milliards de dollars que nous avons expédiés », a guidé le chiffre d'affaires total des semi-conducteurs IA pour l'exercice 2026 à 56 milliards de dollars, en hausse d'environ 180% par rapport à l'exercice 2025, et a réitéré les prévisions pour l'exercice 2027 de plus de 100 milliards de dollars, une réitération plutôt qu'une augmentation. Les prévisions pour le T3 FY2026 sont un chiffre d'affaires total d'environ 29,4 milliards de dollars, en hausse de 84%, et un chiffre d'affaires des semi-conducteurs IA de 16,0 milliards de dollars, en hausse de plus de 200%.¹⁶⁴

Lors de cet appel, Broadcom a passé en revue six principaux clients IA mais en a nommé quatre, Google, Anthropic, OpenAI et Meta. Les deux autres restent non divulgués et ont été décrits seulement comme deux clients avec 6 milliards de dollars de commandes reçues à ce jour, les expéditions commençant fin 2026 et s'accélérant en 2027. Les listes publiées qui nomment les six sont des déductions d'analystes plutôt qu'une divulgation de Broadcom.¹⁶⁵

La divulgation de Broadcom varie selon le client :

• Google a un accord TPU et réseau IA multi-générationnel, décrit lors de l'appel seulement comme un engagement en dollars « très, très substantiel », sans chiffre en gigawatt donné. Le formulaire 8-K de Broadcom du 6 avril 2026 divulgue un accord à long terme pour développer et fournir des TPU personnalisés pour les générations futures de Google, plus un accord d'assurance d'approvisionnement couvrant les composants de réseau jusqu'en 2031.¹⁶⁶
• Anthropic prend plus de 1 GW de calcul basé sur TPU en 2026, plus un accord en avril pour 5 GW supplémentaires de calcul de nouvelle génération à partir de 2027. Le même formulaire 8-K chiffre le montant à environ 3,5 gigawatts à partir de 2027, dans le cadre des multiples gigawatts auxquels Anthropic s'est engagé, et ajoute que la consommation de cette capacité « dépend du succès commercial continu d'Anthropic ». Le chiffre de 3,5 GW provient du dépôt de Broadcom, tandis que le propre message d'Anthropic quantifie l'engagement comme « de multiples gigawatts ». Le dépôt présente également l'arrangement comme une expansion d'une collaboration existante plutôt que comme un nouveau contrat tripartite.¹⁶⁷
• Pour OpenAI, le silicium a été livré, la production est attendue pour fin 2026, et OpenAI a un contrat pour 1,3 GW en 2027 dans le cadre de l'accord plus large de 10 GW d'ici 2029. La puce elle-même est couverte dans la section OpenAI ci-dessus.¹⁶⁸
• Meta a un partenariat XPU MTIA multi-générationnel visant 3 GW d'ici fin 2028, avec une commande initiale de 1 GW livrée à partir du second semestre 2027. L'annonce du 14 avril 2026 décrit un partenariat pluriannuel et multi-générationnel s'étendant jusqu'en 2029, dans le cadre duquel Broadcom fournit une technologie soutenant les puces MTIA de Meta, avec un engagement initial supérieur à 1 GW en tant que première phase d'un déploiement multi-gigawatt qui, selon Broadcom, inclut le premier accélérateur de calcul IA 2nm de l'industrie, construit sur sa plateforme XPU et sa mise en réseau Ethernet. Hock Tan passe du conseil d'administration de Meta à un rôle de conseiller.¹⁶⁹

Le 26 février 2026, Broadcom a commencé à expédier ce qu'il appelle le premier SoC de calcul personnalisé 2nm de l'industrie, construit sur sa plateforme 3.5D eXtreme Dimension System in Package (XDSiP). Ce premier SoC est pour Fujitsu, soutenant le programme de processeur FUJITSU-MONAKA, plutôt qu'un XPU hyperscaler, et Broadcom indique que les XPU pour sa clientèle plus large seront expédiés à partir du second semestre 2026.¹⁷⁰ En matière de réseau, Broadcom a déclaré en mars 2026 que le Tomahawk 6 est le seul commutateur 102.4T livré en volume de production, et que le Jericho 4, un routeur de structure de 51,2 Tbps lancé en août 2025, est en cours de livraison et a été cité lors de l'appel du T2 FY2026 comme permettant les plus grands déploiements chez plusieurs hyperscalers.

Le 9 juin 2026, Broadcom a annoncé la plateforme IA XPV avec Apollo (NYSE : APO) et l'activité Crédit & Assurance de Blackstone (NYSE : BX) en tant qu'investisseurs piliers initiaux. La plateforme est conçue pour permettre plus de 20 gigawatts de capacité de calcul d'ici 2028, en utilisant les XPU et la mise en réseau de Broadcom personnalisés pour les laboratoires d'IA de pointe, y compris Anthropic et OpenAI. Elle a été lancée avec une tranche initiale de 35 milliards de dollars dirigée par Apollo avec Blackstone, finançant l'expansion précédemment annoncée d'Anthropic de plus de 1 gigawatt dans des sites basés sur Fluidstack à partir de mi-2026. Les 35 milliards de dollars constituent la tranche de lancement et sont liés à plus de 1 GW pour Anthropic, tandis que les plus de 20 gigawatts sont l'objectif de conception de la plateforme d'ici 2028 et ne sont pas financés par cette tranche.¹⁷¹

Les estimations tierces de la part des ASIC personnalisés sur le marché des processeurs d'IA dépendent de ce qui est compté. Bloomberg Intelligence divise le marché des ASIC personnalisés entre Broadcom à 60% à 80% et Marvell à 20% à 25%. Morgan Stanley place les ASICs personnalisés au-dessus de 10% des revenus des processeurs d'IA, avec NVIDIA autour de 85% et AMD en dessous de 5%. TrendForce place les serveurs IA basés sur ASIC à environ 27% des livraisons unitaires de serveurs IA en 2026, révisé à la baisse par rapport à 27,8% le 15 avril 2026, citant des retards de validation et de réglage des puces chez Meta et AWS.

31. Marvell

Marvell conçoit du silicium d'IA personnalisé, qu'il appelle XPU, pour les hyperscalers, ainsi que le silicium d'interconnexion, d'optique et de mise en réseau qui connecte ces puces. Bloomberg Intelligence place Broadcom à 60-80% du marché des ASICs IA personnalisés et Marvell à 20-25%.

Marvell a déclaré un chiffre d'affaires net record de 8,195 milliards de dollars pour l'exercice 2026, qui s'est terminé le 31 janvier 2026, en hausse de 42% d'une année sur l'autre, avec un BPA GAAP de 3,07 $ et un BPA non-GAAP de 2,84 $. Le chiffre d'affaires du quatrième trimestre était de 2,219 milliards de dollars.¹⁷² Pour le trimestre suivant, publié le 27 mai 2026, Marvell a affiché un chiffre d'affaires record de 2,418 milliards de dollars, en hausse de 28% d'une année sur l'autre et de 9% séquentiellement, un chiffre d'affaires record des centres de données de 1,83 milliard de dollars, en hausse de 27% d'une année sur l'autre, et un flux de trésorerie d'exploitation record de 639 millions de dollars.

Lors de cet appel, le PDG Matt Murphy a relevé les perspectives de l'entreprise. Ces chiffres sont des prévisions de la direction plutôt que des résultats rapportés. Marvell a guidé pour environ 11,5 milliards de dollars pour l'exercice 2027, environ 40% de croissance et plus de 500 millions de dollars au-dessus de la vue précédente, et environ 16,5 milliards de dollars pour l'exercice 2028, environ 1,5 milliard de dollars au-dessus de la vue précédente d'environ 15 milliards de dollars. Marvell a également réaffirmé un objectif de plus de 10 milliards de dollars de revenus d'activité personnalisée pour l'exercice 2029.

Le 31 mars 2026, NVIDIA et Marvell ont annoncé un partenariat stratégique qui connecte Marvell à l'usine d'IA NVIDIA et à l'écosystème IA-RAN via NVLink Fusion, ainsi qu'une collaboration sur la photonique sur silicium. NVIDIA a investi 2 milliards de dollars dans Marvell dans ce cadre. Dans le cadre du partenariat, Marvell fournit des XPU personnalisés et une mise en réseau scale-up compatible NVLink Fusion, tandis que NVIDIA fournit le CPU Vera, les NICs ConnectX, les DPUs BlueField, l'interconnexion NVLink, les commutateurs Spectrum-X et le calcul à l'échelle du rack.¹⁷³

Marvell a finalisé trois acquisitions entre février et avril 2026, toutes dans la couche optique et d'interconnexion :

• Celestial IA, annoncée le 2 décembre 2025 pour 3,25 milliards de dollars payables à la clôture, 1,0 milliard de dollars en espèces plus environ 27,2 millions d'actions Marvell. L'acquisition a été finalisée le 2 février 2026 et a réduit la trésorerie de Marvell d'un milliard de dollars. Marvell attend un premier revenu de Celestial IA au second semestre de l'exercice 2028, un taux d'exécution annualisé de 500 millions de dollars au quatrième trimestre de l'exercice 2028 et 1 milliard de dollars annualisé d'ici le quatrième trimestre de l'exercice 2029.¹⁷⁴
• XConn Technologies, annoncée le 6 janvier 2026 pour environ 540 millions de dollars, environ 60% en espèces et 40% en actions. L'acquisition a été finalisée le 10 février 2026 et a réduit la trésorerie de Marvell de 325 millions de dollars.
• Polariton Technologies, une spin-off suisse de l'ETH Zurich travaillant sur la photonique sur silicium basée sur les plasmoniques, acquise le 22 avril 2026 à des conditions non divulguées.

La position de Marvell chez Amazon est contestée. Les analystes et les rapports de la chaîne d'approvisionnement disent que Marvell a conçu Trainium2 mais a perdu le design de Trainium3 au profit d'Alchip. SemiAnalysis a écrit en décembre 2025 que « Marvell finit par être le grand perdant de cela. Bien qu'ils aient conçu Trainium2, ils ont perdu le concours de conception avec Alchip pour cette génération, » attribuant la perte à des problèmes d'exécution de Trainium2, y compris des retards de calendrier et des problèmes d'interposeur RDL qu'Alchip a dû résoudre, et décrivant Trainium3 comme une conception frontale Annapurna avec Alchip gérant la conception physique et de package dorsale.¹⁷⁵ Le 8 décembre 2025, Benchmark a dégradé Marvell à Conserver, avec un commentaire d'analyste selon lequel Marvell avait perdu à la fois Trainium 3 et Trainium 4 au profit d'Alchip, et l'action a chuté d'environ 7%. Deux limites s'appliquent à ce rapport. Le récit technique sourcé couvre uniquement Trainium3, et la perte de Trainium 4 est l'affirmation de l'analyste sell-side. Marvell, Amazon Annapurna Labs et Alchip n'ont rien confirmé de cela, et d'autres analystes, dont JPMorgan, ont réfuté.

La taille du compte en discussion explique la réaction du marché. AWS Trainium3 a atteint la disponibilité générale le 2 décembre 2025 à 2,52 PFLOPS FP8, 144 Go de HBM3e et 4,9 TB/s par puce, et Amazon a divulgué lors de son appel sur les résultats du premier trimestre 2026 le 29 avril 2026 qu'elle détient plus de 225 milliards de dollars d'engagements de revenus pour Trainium et que son activité de puces atteint un taux d'exécution annuel de revenus supérieur à 20 milliards de dollars.

Quels CPUs fonctionnent aux côtés des accélérateurs d'IA ?

Les accélérateurs ne fonctionnent pas seuls. Chaque rack d'IA les associe à des CPUs hôtes, et en 2026, cette association est devenue un choix délibéré plutôt qu'un choix par défaut. Le CPU Vera de NVIDIA embarque 88 cœurs Olympus personnalisés, qui sont compatibles Arm, avec 176 threads via le Multithreading Spatial et 1,5 To de LPDDR5X. L'Axion de Google est le CPU hôte pour les deux TPU de huitième génération, la première fois que Google remplace x86 dans ce rôle, et ses VMs N4A sont devenues généralement disponibles fin janvier 2026. Les racks Helios d'AMD associent les GPUs Instinct avec les CPUs x86 EPYC « Venice » de 6ème génération. Qualcomm a annoncé le CPU de centre de données Dragonfly C1000 le 24 juin 2026 avec Meta comme client, avec une disponibilité commerciale prévue en 2028.

Arm

Arm a annoncé le 24 mars 2026 qu'il « s'étend aux produits en silicium de production pour la première fois de l'histoire de l'entreprise », en commençant par le CPU Arm AGI, un CPU de centre de données pour l'infrastructure d'IA agentique. Meta « sert de partenaire principal et de co-développeur », et les deux sociétés déclarent s'engager à collaborer sur plusieurs générations de la feuille de route du CPU AGI.^{176 177}

Arm indique que le CPU embarque jusqu'à 136 cœurs Arm Neoverse V3, 6 Go/s de bande passante mémoire par cœur avec une latence inférieure à 100ns et un TDP de 300 W, évoluant jusqu'à 8 160 cœurs par rack refroidi par air et plus de 45 000 cœurs par rack refroidi par liquide. Arm revendique plus de 2x de performance par rack par rapport à x86 et jusqu'à 10 milliards de dollars d'économies de dépenses d'investissement par gigawatt. Ce sont les propres chiffres d'Arm et ils n'ont pas été mesurés de manière indépendante.¹⁷⁸

ASRock Rack, Lenovo, Quanta et Supermicro sont les partenaires OEM/ODM annoncés, avec des systèmes précoces disponibles maintenant et une disponibilité plus large attendue au second semestre 2026. Aux côtés de Meta, Arm nomme Cerebras, Cloudflare, F5, OpenAI, Positron, Rebellions, SAP et SK Telecom comme clients engagés, dont quatre apparaissent comme fournisseurs ailleurs dans cet article.¹⁷⁹

Arm continue d'octroyer des licences IP et des sous-systèmes de calcul (CSS). Le CPU AGI ajoute une gamme de produits en silicium plutôt que de remplacer l'activité de licence, ce qui signifie que plusieurs entreprises couvertes ici sont désormais à la fois titulaires de licences Arm et clients Arm. Meta est le cas le plus clair du même flou du côté acheteur. Il conçoit son propre silicium MTIA, est le partenaire principal et co-développeur du CPU AGI d'Arm, est un client annoncé du CPU de centre de données Qualcomm, et achète à AMD et Broadcom.

Partenaires de fonderie et rôle de TSMC

En tant que première fonderie pure player au monde, TSMC fabrique des semi-conducteurs basés sur des conceptions de clients plutôt que de créer ses propres puces, ce qui la distingue d'entreprises comme NVIDIA et AMD. Bien que Samsung Foundry et Intel Foundry Services soient en concurrence dans cet espace, TSMC conserve une avance technologique.

Le N2, le nœud 2nm de TSMC, est entré en production en volume au quatrième trimestre 2025 et a représenté 3% du chiffre d'affaires des wafers au deuxième trimestre 2026, contre 33% pour le 5nm, 30% pour le 3nm et 11% pour le 7nm.¹⁸⁰ La feuille de route de TSMC place A16 en 2027, A14 au second semestre 2028, et A13 et A12 en 2029, comme présenté lors de son Symposium Technologique Amérique du Nord le 22 avril 2026.¹⁸¹ TSMC fabrique des accélérateurs d'IA pour les concepteurs suivants :

La puce d'inférence Hanguang 800 d'Alibaba, produite chez TSMC en 2019, n'est pas incluse. Les contrôles à l'exportation américains empêchent désormais TSMC de produire des puces d'IA avancées pour les concepteurs chinois, et les fonderies doivent examiner toute expédition en dessous de 7nm vers les concepteurs chinois.¹⁸² Le silicium IA 2026 d'Alibaba est fabriqué localement, la capacité chez SMIC étant la contrainte déclarée.¹⁸³

SemiAnalysis a rapporté le 12 mars 2026 que la capacité de wafers N3 en front-end a remplacé le packaging CoWoS comme le goulot d'étranglement dominant dans l'approvisionnement en puces d'IA, le CoWoS étant tendu mais s'atténuant. TrendForce s'attend à ce que l'écart offre-demande de CoWoS se réduise d'environ 20% à environ 10% d'ici fin 2026.¹⁸⁴ Micron a atteint la production en volume élevé de HBM4 36GB 12H pour la plateforme Vera Rubin de NVIDIA le 16 mars 2026, à des vitesses de broche supérieures à 11 Gb/s.¹⁸⁵

Plans d'expansion

L'investissement américain annoncé de TSMC totalise 265 milliards de dollars répartis sur 12 installations de fabrication et de packaging de pointe, après un engagement supplémentaire de 100 milliards de dollars pour l'Arizona annoncé le 16 juillet 2026, en hausse par rapport aux 165 milliards de dollars annoncés en mars 2025.¹⁸⁶

Les rapports de mars 2025 faisant état d'une coentreprise dirigée par TSMC pour gérer la division fonderie d'Intel n'ont pas abouti. TSMC a nié les discussions actives le 17 avril 2025, et le 26 septembre 2025 a déclaré qu'elle « n'a jamais entamé de discussions avec une quelconque entreprise pour établir une coentreprise ou s'engager dans l'octroi de licences ou le transfert de technologie. »¹⁸⁷ Intel a été recapitalisé à la place. SoftBank a accepté d'investir 2 milliards de dollars dans Intel en août 2025, le gouvernement américain a pris une participation de 9,9% pour 8,9 milliards de dollars plus tard ce mois-là, et NVIDIA a annoncé un investissement de 5 milliards de dollars en septembre 2025.¹⁸⁸

Quels sont les fabricants de puces d'IA en Chine ?

En raison des sanctions américaines empêchant de nombreuses entreprises chinoises d'acquérir les puces d'IA les plus avancées d'AMD et de NVIDIA, les acheteurs chinois ont augmenté leurs achats auprès des producteurs locaux.

Outre Huawei et Alibaba couverts ci-dessus, voici les principaux producteurs de puces d'IA en Chine :

• Cambricon (SHA : 688256) a déclaré un chiffre d'affaires FY2025 de RMB 6,4972 milliards, en hausse de 453,21% d'une année sur l'autre, et un bénéfice net attribuable aux actionnaires de RMB 2,0592 milliards, son premier bénéfice annuel complet, contre une perte de RMB 452 millions en 2024. Le bénéfice net non-GAAP était de RMB 1,770 milliard, et le rapport annuel a été déposé le 12 mars 2026. Le chiffre d'affaires du T1 2026, publié le 29 avril 2026, a atteint RMB 2,885 milliards, en hausse de 159,56% d'une année sur l'autre et de 52,65% en séquentiel, avec un bénéfice net attribuable de RMB 1,013 milliard (en hausse de 185,04%) et un bénéfice net non-GAAP de RMB 934 millions (en hausse de 238,56%). Le 30 juin 2026, les actions ont clôturé en hausse de 7,66% à CNY 1 595,55, portant la capitalisation boursière au-delà de RMB 1 billion (environ RMB 1,013 billion, ou US$139-147 milliards), la première entreprise du marché STAR à atteindre ce niveau.
• Baidu Kunlunxin a dévoilé deux puces lors de Baidu World à Pékin le 13 novembre 2025. Le Kunlun M100 est optimisé pour l'inférence à grande échelle et devait être lancé début 2026, et le Kunlun M300, conçu pour l'entraînement et l'inférence de modèles multimodaux ultra-larges, est ciblé pour 2027. Baidu a également présenté deux systèmes de supernœuds, Tianchi 256 (disponible au S1 2026) et Tianchi 512 (disponible au S2 2026), tous deux construits à partir des puces Kunlun P800 existantes de Baidu plutôt qu'à partir du M100 ou du M300. Baidu a signalé des supernœuds à l'échelle de mille cartes pour 2028.
• Biren, fondée par des anciens de NVIDIA, a été cotée au tableau principal de la Bourse de Hong Kong le 2 janvier 2026, suite à un prospectus du 22 décembre 2025. Elle a vendu 284,8 millions d'actions H à HK$19,60, le haut de la fourchette commercialisée, levant HK$5,58 milliards (environ US$717 millions). L'action a ouvert à HK$35,70 et a clôturé à HK$34,46, en hausse d'environ 76%. C'est la première entreprise de GPU de Chine continentale à être cotée à Hong Kong.
• Moore Threads (SHA : 688795) a été cotée sur le marché STAR le 5 décembre 2025 à un prix d'introduction de CNY 114,28, levant environ RMB 8 milliards brut et RMB 7,58 milliards net, soit environ US$1,1-1,13 milliard. L'action a ouvert en hausse d'environ 469% à CNY 650 et a clôturé sa première journée en hausse d'environ 425% à CNY 600,5. Le chiffre d'affaires FY2025 était de RMB 1,505 milliard, en hausse de 243,37% d'une année sur l'autre, avec un bénéfice brut de RMB 987 millions, selon le rapport annuel déposé le 27 avril 2026. La société reste non rentable et figure sur la liste des entités américaines depuis 2023.
• MetaX a été cotée sur le marché STAR le 17 décembre 2025 à CNY 104,66 par action, levant environ RMB 4,2 milliards (US$586-596 millions) et augmentant d'environ 693-755% lors de ses débuts. Elle a depuis déposé confidentiellement une demande de cotation secondaire à Hong Kong.
• Iluvatar CoreX (HKEX : 9903) a été cotée au tableau principal de Hong Kong le 8 janvier 2026 à HK$144,60 par action H, levant environ HK$3,68 milliards par le biais de 25,43 millions d'actions H.
• Enflame n'est pas cotée. Sa demande pour le marché STAR a été approuvée par le comité de révision des cotations le 15 juin 2026 et son enregistrement d'introduction en bourse a été approuvé par la CSRC les 9-10 juillet 2026, lui permettant de lever RMB 6 milliards (environ US$883 millions), mais les actions n'ont pas commencé à être négociées en juillet 2026.¹⁸⁹ Les données financières divulguées montrent un chiffre d'affaires 2025 de RMB 990 millions contre une perte nette de RMB 1,2 milliard, avec des pertes accumulées de RMB 4,4 milliards. Tencent détient 20,3% de la société et représentait 83,8% de son chiffre d'affaires 2025.
• SMIC, la fonderie dont dépendent la plupart de ces concepteurs, avait le N+3 (classe 5nm) en production en volume en juin 2026, une capacité 7nm d'environ 45 000 à 60 000 wafers par mois, et 9,3 milliards de dollars de chiffre d'affaires en 2025.

Part domestique du marché chinois des accélérateurs d'IA

Un rapport d'IDC vu par Reuters chiffre les expéditions totales de 2025 de NVIDIA, AMD et des fournisseurs chinois à environ 4 millions de cartes d'accélérateur d'IA en Chine.¹⁹⁰ La métrique est celle des livraisons unitaires de cartes d'accélérateur, pas de serveurs ni de revenus.

Dans les 41% chinois, Huawei menait avec environ 812 000 puces, soit environ la moitié de toutes les expéditions de marque nationale. T-Head d'Alibaba était deuxième avec environ 265 000, et Baidu Kunlunxin et Cambricon étaient à égalité en troisième position avec environ 116 000 chacun. Hygon, MetaX et Iluvatar CoreX représentaient respectivement 5%, 4% et 3% des expéditions des fournisseurs chinois.¹⁹¹

Les 41% représentent une part des livraisons unitaires, pas des revenus.

FAQ

Pour en savoir plus

Pour des comparaisons pratiques de performance des puces couvertes dans cet article, consultez nos benchmarks :

• Benchmark multi-GPU : Comment les NVIDIA B200, H200, H100 et l'AMD MI300X évoluent sur des configurations de 1, 2, 4 et 8-GPU pour l'inférence de LLM, avec une analyse du débit, de la latence et du coût par token.
• Benchmark de concurrence GPU : Comment les NVIDIA B200, H200, H100 et l'AMD MI300X gèrent de 1 à 512 requêtes simultanées, y compris le débit du système, la vitesse par requête, la latence de bout en bout et les tokens par dollar à chaque niveau de concurrence.
• CUDA vs ROCm : Comment le ROCm d'AMD se compare au CUDA de NVIDIA en termes de support de framework et de portabilité, la question logicielle derrière la position d'AMD dans cet article.
• Fabricants de puces IA en périphérie : Les fournisseurs du tableau de périphérie ci-dessus couverts un par un, avec les cas d'utilisation ciblés par chaque pièce.
• Fournisseurs de GPU cloud : 60+ fournisseurs qui louent à l'heure les accélérateurs couverts ici, pour les équipes qui n'achètent pas de matériel.

Références

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
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  note   = {AIMultiple. Consulté le 28 Juillet 2026}
}

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Cem Dilmegani

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 60% du Fortune 500 chaque mois. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le World Economic Forum et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant technologique, acheteur technologique et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'une entreprise de télécommunications tout en relevant du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres en partant de zéro en l'espace de 2 ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été couverts par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de l'Université Bogazici en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Examiné techniquement par

Ekrem Sarı

Chercheur en IA

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Ekrem est chercheur en IA et analyste de données chez AIMultiple. Il conçoit et exécute des benchmarks pratiques pour les systèmes d'IA et de LLM.

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Dave

Aug 29, 2022 at 05:49

You forgot to include Tesla with their DOJO supercomputer. From the ground-up, the supercomputer was specifically designed for machine learning and image recognition - which means that every component was designed for it including, but not limited to, PCI board design, CPU, RAM, cooling, power, scalable hardware design and software. If I'm not mistaken, the AI is also the second most widely tested and used in the "wild", just below that of Google due to Google using it in their Search.

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Cem Dilmegani

Sep 06, 2022 at 13:52

Thank you for your feedback, Dave! Here we are only covering companies that sell the chips that they produce. Therefore, companies like Tesla that build supercomputers for their own use or companies that embed chips in their products are out of our scope.

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thayyil

Mar 19, 2022 at 11:48

surprised that brainchip (akida) missing in this report. any reasons?

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Cem Dilmegani

Nov 18, 2022 at 07:36

All included companies here raised $100+M. Last time we collected the data, that wasn't the case for akida. Why don't you reach out to us at info@aimultiple.com and let's discuss why it should be included. Thank you!

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