Meilleurs 30+ fabricants de puces d'IA: NVIDIA et ses concurrents

Sur la base de notre expérience de l'exécution du AIMultiple benchmark cloud GPU avec 10 modèles GPU différents dans 4 scénarios différents, voici les principales entreprises de matériel d'IA pour les charges de travail des centres de données.

30+ fabricants de puces d'IA par catégorie

*La puce d'IA sélectionnée est le composant, la plateforme ou le projet annoncé qui représente le mieux chaque fournisseur. Certaines entrées sont des systèmes, des services ou de la propriété intellectuelle licenciable plutôt qu'une puce unique.

Le tri est effectué par catégorie. Les fournisseurs sont classés selon la part estimée des revenus des accélérateurs d'IA dans les trois premières catégories (producteur leader, cloud public, cloud d'IA public), car les chiffres de vente ou l'utilisation du cloud peuvent être estimés. Intel et Qualcomm font exception. Tous deux sont répertoriés comme producteurs leaders en raison de l'échelle de leurs centres de données et de leurs feuilles de route d'accélérateurs annoncées, et non des revenus des accélérateurs d'IA expédiés. Les fournisseurs de la catégorie conception conjointe d'ASIC/XPU d'IA personnalisés sont classés selon la part estimée du marché de la conception d'ASIC personnalisés. Les fournisseurs de toutes les autres catégories sont triés par ordre alphabétique.

GPU vs ASIC dans les architectures de puces d'IA

Bien que les fournisseurs ci-dessus soient en concurrence sur le même marché, ils utilisent des architectures de puces fondamentalement différentes :

• Les GPU (unités de traitement graphique) sont des processeurs parallèles largement programmables qui prennent en charge une gamme plus large de charges de travail d'entraînement et d'inférence d'IA que la plupart des ASIC spécialisés. NVIDIA et AMD dominent cette catégorie.
• Les ASIC (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 (TPU de Google, Trainium d'AWS), tandis que d'autres sont uniquement dédiés à l'inférence (LPU de Groq, Inferentia d'AWS).

Selon TrendForce¹, les expéditions de serveurs d'IA construits sur des ASIC personnalisés de fournisseurs de cloud devaient croître, selon les projections d'octobre 2025, de 44.6 % en 2026, contre 16.1 % pour les serveurs d'IA basés sur GPU. Ces chiffres sont les taux de croissance des expéditions de serveurs d'IA ventilés par type d'accélérateur, et non le nombre de puces expédiées. TrendForce situe désormais les systèmes basés sur ASIC à environ 27 % des expéditions unitaires de serveurs d'IA en 2026, en baisse par rapport à 27.8 % le 15 avril 2026 après des retards de validation et d'optimisation des puces chez Meta et AWS, contre 69.7 % pour les systèmes basés sur GPU, les ASIC atteignant environ 40 % d'ici 2030.²

Quels sont les principaux producteurs de puces d'IA ?

1. NVIDIA

NVIDIA conçoit des unités de traitement graphique (GPU) 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 auprès de TSMC. Ses principales activités incluent :

Solutions d'IA de bureau

DGX Spark (anciennement Project Digits) est un superordinateur d'IA de bureau doté d'une superpuce Grace Blackwell avec un NVIDIA Blackwell RTX GPU doté de 6 144 cœurs CUDA et de cœurs Tensor de cinquième génération avec une précision FP4, connecté via l'interconnexion puce à puce NVIDIA NVLink-C2C à un CPU NVIDIA Grace de 20 cœurs, avec jusqu'à 1 pétaflop de calcul d'IA et 128GB de mémoire unifiée.³⁴

Solutions pour centres de données

L'entreprise fabrique des puces d'IA selon ses architectures Ampere, Hopper et, plus récemment, Blackwell. Grâce à l'essor de l'IA générative, les revenus de NVIDIA ont fortement augmenté, sa capitalisation boursière a dépassé 1 000 milliards de dollars, et elle a renforcé son avance sur les marchés des GPU et du matériel d'IA. Le graphique suivant montre comment les revenus de NVIDIA dans ce segment ont évolué au fil des ans et comment ils sont devenus la principale source de revenus de l'entreprise.

Les données du graphique proviennent des rapports financiers de NVIDIA Corporation.⁵

Les DGX™ A100 et H100 ont été les puces d'IA phares de NVIDIA, conçues pour l'entraînement et l'inférence d'IA dans les centres de données. NVIDIA leur a donné suite avec :

• puces H200, B300 et GB300
• serveurs HGX tels que HGX H200 et HGX B300 qui combinent 8 de ces puces
• série NVL et GB200 SuperPod qui combinent encore plus de puces dans de grands clusters.⁶

Cloud GPU

La plupart des acteurs du cloud proposent le matériel NVIDIA comme leurs GPU cloud. Morgan Stanley évalue NVIDIA à environ 85 % des revenus des processeurs d'IA en mars 2026, avec les ASIC personnalisés au-dessus de 10 % et AMD en dessous de 5 %.⁷ Bloomberg Intelligence s'attend à ce que NVIDIA conserve 70 % à 75 % du marché des accélérateurs d'IA jusqu'en 2030.⁸

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

GPU pour les graphismes

Les GPU de NVIDIA pour les utilisateurs grand public incluent la série GeForce, et la Switch 2 de Nintendo fonctionne sur un processeur NVIDIA personnalisé.⁹

Développements récents

DGX Cloud Lepton

Annoncé le 19 mai 2025, DGX Cloud Lepton de NVIDIA est une place de marché qui met en relation les développeurs d'IA avec les fournisseurs de GPU cloud de NVIDIA, notamment CoreWeave, Lambda et Crusoe.¹⁰

NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo, annoncé au GTC 2025, est un framework d'inférence open source pour le déploiement à haut débit et à faible latence de modèles d'IA générative dans des environnements distribués.¹¹

NVIDIA RTX PRO Servers et Enterprise IA Factory

Annoncés en mai 2025 au Computex, NVIDIA a présenté les serveurs RTX PRO propulsés par les GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, conçus pour les usines d'IA d'entreprise.¹²

NVIDIA plateforme Vera Rubin

NVIDIA a dévoilé Vera Rubin, sa plateforme succédant à Blackwell Ultra, au CES 2026 en tant que plateforme à six puces.¹³ Au GTC, le 16 mars 2026, NVIDIA l'a étendue à sept puces, les CPU Vera, GPU Rubin, commutateur NVLink 6, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU, commutateur Ethernet Spectrum-6 et Groq 3 LPU, et les a déclarées en pleine production.¹⁴ Les expéditions de production commencent à l'automne 2026, initialement vers huit partenaires cloud.¹⁵ Blackwell et le GB300 NVL72 sont restés le produit de volume de revenus jusqu'au premier trimestre de l'exercice 2027.

Le rack Vera Rubin NVL72 associe 72 GPU Rubin avec 36 CPU Vera pour 3 600 PFLOPS d'inférence NVFP4, 20.7 To de HBM4 et 260 To/s de bande passante NVLink 6 scale-up.¹⁶ Le GPU Rubin serait fabriqué sur le nœud N3P de TSMC avec de la HBM4, un nœud que NVIDIA n'a pas confirmé.

La septième puce provient de l'accord de licence de décembre 2025 entre NVIDIA et Groq, abordé dans la section Groq ci-dessous.

Le LPU Groq 3 est une puce d'inférence dédiée, fabriquée par Samsung Foundry.¹⁷ Les racks Groq 3 LPX sont prévus pour le second semestre 2026, et NVIDIA projette jusqu'à 35x plus de débit par mégawatt pour les modèles à mille milliards de paramètres lorsque le LPX est associé au Vera Rubin NVL72.¹⁸

DeepSeek

La sortie de R1 de DeepSeek a montré que les modèles de pointe pouvaient être entraînés avec un nombre relativement faible de GPU. Cela a entraîné une baisse du cours de l'action NVIDIA.

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

Droits de douane 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 d'abord changé. Le 13 janvier 2026, le Bureau of Industry and Security 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 portant sur les certifications des exportateurs, les vérifications des clients et les tests indépendants avant expédition.¹⁹ Un plafond de volume l'accompagne : les expéditions agrégées 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.¹⁹

Deux autres mesures sont toutes deux fixées à 25 % et sont couramment traitées comme une seule. Le président Trump a annoncé une part de revenus de 25 % pour le gouvernement américain sur les ventes de H200 vers la Chine le 8 décembre 2025 et l'a réitérée le 14 janvier 2026, tandis que la Maison Blanche a annoncé un tarif distinct de 25 % au titre 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.²⁰

La Chine a évolué dans l'autre sens, quoique 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 en ce sens 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 sous licences pour les H200 et équivalents ont eu lieu. C'est une très petite quantité de puces. » NVIDIA n'a enregistré aucun revenu de calcul de centre de données en Chine à la fois dans 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 », c'est-à-dire le déploiement de modèles d'IA pour des tâches réelles. Des entreprises comme AMD et Qualcomm, aux côtés de spécialistes de l'inférence dont Cerebras, SambaNova, d-Matrix et Positron, développent des puces visant à offrir des solutions d'inférence plus rentables, avec un accent particulier sur une consommation d'énergie plus faible. Le secteur s'est à la fois réduit et développé. Untether IA a fermé en juin 2025 et a déposé le bilan en octobre de la même année, 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 davantage de puissance de calcul. NVIDIA estime que le raisonnement favorisera son architecture à long terme et s'attend à ce que le marché de l'inférence finisse par dépasser de loin celui de l'entraînement en taille, même si sa part de marché est plus faible.²¹

2. AMD

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

AMD a lancé le MI300 pour les charges de travail d'entraînement d'IA en juin 2023 et est en concurrence avec NVIDIA pour les parts de marché. Les startups, les entreprises et les géants de la technologie ont adopté le matériel AMD en 2023, lorsque le matériel NVIDIA était difficile à obtenir dans le contexte de l'essor de l'IA générative déclenché par le lancement de ChatGPT.²²²³²⁴

En 2025, AMD a acquis une équipe d'ingénieurs matériels et logiciels d'IA auprès d'Untether IA ainsi que la startup de compilateurs Brium. En juin 2026, AMD a annoncé l'acquisition de MEXT, dont la technologie de mémoire prédictive est conçue pour que la mémoire flash se comporte davantage comme de la DRAM et réduire le coût de la mémoire des centres de données.²⁵²⁶

AMD a lancé les Instinct MI350X et MI355X le 12 juin 2025 lors d'Advancing IA 2025.²⁷ Le MI355X est construit sur CDNA4 chez TSMC en 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 enchaîné le 7 mai 2026 avec l'Instinct MI350P, une carte PCIe 5.0 passive dotée de 144 Go de HBM3E et d'un TBP maximal de 600 W.²⁸

AMD a signé quatre accords Instinct à grande échelle depuis octobre 2025 : OpenAI le 6 octobre 2025 portant sur 6 GW, avec la première capacité d'1 GW de la série MI450 à partir du second semestre 2026 ;²⁹ Oracle Cloud Infrastructure comme partenaire de lancement le 14 octobre 2025 pour une première tranche de 50 000 GPU de la série MI450 à partir du troisième trimestre civil 2026 ;³⁰ Meta le 24 février 2026 pour 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 ;³¹³² et Anthropic le 22 juillet 2026 pour jusqu'à 2 GW de GPU de la série MI450 dans des racks Helios à partir du premier semestre 2027.³³

Après un désaccord public entre AMD et NVIDIA sur les benchmarks du H100 et du MI300, les derniers benchmarks placent le MI300 meilleur ou à égalité avec le H100 pour l'inférence sur un 70B LLM.³⁴

série MI400

AMD a lancé la série Instinct MI400 lors d'Advancing IA 2026 les 22 et 23 juillet 2026.³⁵ Le MI455X est le membre de la famille axé sur l'IA. AMD le répertorie comme CDNA5 sur « TSMC 2nm | 3nm FinFET » avec 320 milliards de transistors, 432 Go de HBM4, 23.3 To/s de bande passante mémoire maximale et 40.3 PFLOPS d'OCP MXFP4.³⁶ Helios, le système à l'échelle du rack construit autour de la série MI400, est en pleine production avec les premières expéditions commençant fin du T3 2026.³⁵

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 GPU, et AMD n'a publié aucune spécification le concernant depuis.³⁷ Plus loin, la feuille de route d'AMD place la série Instinct MI500 en 2027 et la série MI600 en 2028, avec l'architecture CDNA 6, la technologie de procédé 2nm et les détails de la mémoire HBM4E pour le MI500 donnés au CES 2026.³⁵

Le MI430X est le membre HPC et d'IA souveraine de la série MI400. AMD l'a annoncé le 19 novembre 2025 pendant la semaine du SC25 plutôt qu'à Advancing IA 2026, avec 432 Go de HBM4 et 19.6 To/s, et a mis à jour ses spécifications le 23 juillet 2026. La page produit d'AMD répertorie désormais jusqu'à 288 TFLOPS de FP64 théorique maximal basé sur le matériel, jusqu'à 9.2 PFLOPS de FP4 et MXFP4 maximum, 432 Go de HBM4 intégrée et jusqu'à 23.3 To/s de bande passante mémoire théorique maximale.³⁸ La caractéristique distinctive par rapport au MI455X est le FP64 à pleine vitesse pour le calcul scientifique plutôt que le débit d'IA à basse précision.

AMD prévoit que le MI430X soit disponible en 2027 et n'a publié aucun nombre de transistors, aucune puissance de carte ni lithographie le concernant. Deux chiffres dans les propres documents d'AMD divergent. La FAQ de la page d'accueil de la série MI400 indique toujours jusqu'à 19.6 To/s alors que la page de spécifications du MI430X donne 23.3 To/s, et la FAQ de la page du MI430X contient une coquille indiquant 2.3 To/s.³⁸

AMD cite trois systèmes cibles pour le MI430X : Discovery au Oak Ridge National Laboratory, 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.

Logiciels

Les logiciels d'IA d'AMD s'exécutent sur la pile ROCm. SemiAnalysis, dans un benchmark du MI300X contre le H100 et le H200 daté du 22 décembre 2024, donnait à AMD 0 % de chances de briser la barrière CUDA de NVIDIA, constatant que CUDA fonctionnait immédiatement pour la plupart des tâches tandis que les logiciels AMD exigeaient une configuration importante.³⁹

Les mêmes analystes ont depuis révisé ce jugement, le 25 juillet 2026, en « de grandes chances de succès à condition qu'AMD résolve les deux risques majeurs que nous décrivons ci-dessous » : la montée en cadence de production du rack Helios, où de faibles SerDes nécessitent de resynchroniser jusqu'à 85 % du fond de panier 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.⁴⁰

Lors d'Advancing IA 2026, AMD s'est engagé à un rythme fixe de publication de fonctionnalités toutes les six semaines au lieu de son cycle précédent approximativement trimestriel.⁴¹

Écosystème

Comme NVIDIA, AMD investit de manière sélective dans les utilisateurs de ses solutions pour favoriser l'adoption de son matériel.⁴² Elle a également lié des actions à ses engagements les plus importants, en émettant à OpenAI et Meta chacune un bon de souscription basé sur la performance pour jusqu'à 160 millions d'actions à 0.01 $, acquis progressivement en fonction des jalons d'expédition Instinct.⁴³

3. Intel

Intel a une longue histoire dans le développement des semi-conducteurs. Contrairement aux fabricants sans usine NVIDIA et AMD, Intel possède ses propres usines et fabrique en interne des composants tels que le Xeon 6+ basé sur 18A. Il n'est pas exclusivement auto-approvisionné. Il se fournit également en composants liés à l'IA auprès de TSMC, et le Gaudi 3 lui-même a été fabriqué sur le procédé 5nm de TSMC.⁴⁴

Le Gaudi 3 est le dernier accélérateur d'IA dédié de la gamme Gaudi d'Intel. Intel n'a annoncé aucun successeur au Gaudi, et chaque étape de sa feuille de route publiée après celui-ci est un GPU.⁴⁵⁴⁶ La puce elle-même n'a pas été retirée. La page produit d'Intel répertorie toujours la carte PCIe Gaudi 3 (HL-338) comme étant expédiée, et Intel n'a publié aucun avis de fin de vie la concernant.⁴⁷ Intel visait 500 millions de dollars de revenus Gaudi pour 2024 et a abandonné cet objectif lors de son appel sur les résultats du troisième trimestre le 31 octobre 2024. Au CES 2026, il a concédé que le Gaudi « ne répondait pas aux besoins du marché de l'entraînement d'IA de pointe ».⁴⁵

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 procédé indiqué.⁴⁵ Au CES 2026, la feuille de route d'Intel faisait référence à « la gamme de produits Shores » sans le nom Jaguar, et Intel n'a pas annoncé de changement de nom. Intel a fait de nouvelles annonces de matériel d'IA au Computex 2026, notamment son processeur Xeon 6+ sur le nœud 18A.⁴⁸⁴⁹

Crescent Island est un GPU de centre de données basé sur Xe3P, optimisé pour l'inférence, annoncé pour la première fois le 14 octobre 2025 lors de l'OCP Global Summit avec 160GB de LPDDR5X et un échantillonnage client attendu au second semestre 2026.⁵⁰ 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 atteindre plutôt que la capacité propre de la carte.⁴⁵

4. Qualcomm

Qualcomm est un concepteur sans usine surtout connu pour ses SoC mobiles, et il a annoncé une gamme de produits pour centres de données axée sur l'inférence. L'ancienne famille Cloud IA 100 est la gamme pour centres de données de Qualcomm que les acheteurs peuvent commander aujourd'hui. Deux marques Qualcomm se distinguant d'une lettre se situent de part et d'autre de cette gamme. Dragonwing, introduite le 25 février 2025, couvre l'IoT industriel et embarqué, les réseaux et l'infrastructure cellulaire et porte les composants d'IA de périphérie de l'entreprise, tandis que Dragonfly, lancée le 24 juin 2026, est la marque pour centres de données.⁵¹

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

Le 27 octobre 2025, Qualcomm a annoncé l'AI200 et l'AI250, deux solutions d'inférence d'IA à l'échelle du rack ; les deux relèvent désormais de la marque Dragonfly lancée par Qualcomm en juin 2026.⁵² L'AI200 prend en charge 768 Go de LPDDR par carte, et Qualcomm a déclaré lors de l'annonce que l'AI200 et l'AI250 devaient être commercialement disponibles respectivement en 2026 et 2027 ; il n'a réitéré aucune de ces dates depuis. L'AI250 introduit une architecture de calcul proche de la mémoire qui, selon Qualcomm, offre 133 To/s de bande passante mémoire effective par carte, soit 18 fois l'AI200, une affirmation concernant un produit que personne ne peut encore acheter. Les deux racks utilisent un refroidissement liquide direct, et Qualcomm spécifie désormais un rack de 140 kW conforme à l'OCP ORv3 plutôt que les 160 kW annoncés initialement.⁵³

Le 24 juin 2026, Qualcomm a dévoilé trois autres produits pour centres de données.⁵³ Le Dragonfly C1000 est un CPU de centre de données dont la disponibilité commerciale est attendue en 2028, et Qualcomm a désigné Meta comme client dans le cadre d'une collaboration multigénérationnelle couvrant les CPU de centre de données plutôt que les accélérateurs d'IA. Le Qualcomm High Bandwidth Compute (HBC) associe le calcul à une bande passante mémoire accélérée dans une solution de silicium empilée en 3D, ce qui en fait une architecture de calcul plutôt qu'un composant mémoire, et le 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 attendu en 2028. Qualcomm vise plus de 15 milliards de dollars de revenus de centres de données d'ici l'exercice 2029.⁵⁴

Qualcomm prévoit des expéditions initiales vers un client hyperscaler de silicium personnalisé, qu'il n'a pas nommé, plus tard au cours de l'année civile 2026.

Acquisitions et la famille Cloud IA 100

Qualcomm a finalisé l'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.⁵⁵

Avant la gamme Dragonfly, les accélérateurs d'inférence pour centres de données de Qualcomm étaient les cartes Cloud IA 100. La carte PCIe Cloud IA 100 Pro consomme 75 W et est évaluée jusqu'à 400 TOPS INT8 et jusqu'à 200 TFLOPS FP16.

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

5. AWS

AWS produit des puces Trainium pour l'entraînement des modèles et des puces Inferentia pour l'inférence. Il a commencé à développer ses propres puces après Google.

Les puces Trainium2 forment le cluster Project Rainier, qui alimente les modèles du développeur de LLM Anthropic. Le nombre à l'occasion du 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 utilisait plus d'un million de puces Trainium2.⁵⁶

Trainium3 et les Trn3 UltraServers sont devenus généralement disponibles le 2 décembre 2025.⁵⁷ Trainium3 est la puce d'IA de quatrième génération d'AWS et sa première construite sur un procédé 3nm, évaluée à 2.52 PFLOPS de calcul FP8, 144 Go de HBM3e et 4.9 To/s de bande passante mémoire par puce. Un Trn3 UltraServer s'étend à 144 puces pour 362 FP8 PFLOPS, 20.7 To de HBM3e et 706 To/s de bande passante mémoire.

AWS a annoncé Trainium4 comme élément de feuille de route à re:Invent 2025, avec notamment la prise en charge de NVIDIA NVLink Fusion. Lors de l'appel sur les résultats du T1 2026, Amazon a déclaré que Trainium4 est à environ 18 mois d'une large disponibilité et qu'il est en grande partie réservé.⁵⁸

6. Google Cloud Platform

Le TPU de Google Cloud est la puce d'accélérateur de machine learning spécialement conçue qui alimente les produits Google. Google a annoncé les TPU en 2016.⁵⁹ Le TPU Trillium est la 6 génération.⁶⁰

Ironwood, également appelé TPU v7 ou TPU7x, est conçu pour les « modèles de raisonnement » complexes tels que les LLM et les MoE, avec 4 614 TFLOPS de calcul FP8 par puce et jusqu'à 42.5 exaflops dans des pods de 9 216 puces.⁶¹ Il offre 2x l'efficacité énergétique du Trillium. Chaque puce porte 192 Go de mémoire à large bande passante à 7.37 To/s, avec 1.2 To/s bidirectionnel (9.6 Tb/s) d'Inter-Chip Interconnect et un SparseCore amélioré pour les grands embeddings.⁶² Il est entré en aperçu le 24 novembre 2025 et est devenu généralement disponible le 31 mars 2026.⁶³

Lors de Cloud Next, le 22 avril 2026, Google a annoncé sa huitième génération de TPU sous forme de deux puces spécialement conçues, le TPU 8t pour l'entraînement et le TPU 8i pour l'inférence.⁶⁴ Un superpod TPU 8t évolue jusqu'à 9 600 puces, deux pétaoctets de HBM partagée et 121 exaFLOPS en FP4. Google indique que les deux seront 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) développée en interne avec une interconnexion ICN personnalisée.⁶⁵

T-Head a publiquement détaillé le Zhenwu 810E le 29 janvier 2026. La puce porte 96 Go de HBM2e et 700 Go/s de bande passante inter-puces sur 7 liaisons ICN indépendantes, des performances que l'entreprise 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 silicium neuf de 2026, et les déploiements de 10 000 cartes sont antérieurs à l'annonce.

Les 19 et 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 jusqu'à FP4, et trois fois les performances du 810E. Il est livré dans le supernœud Panjiu AL128, qui contient 128 accélérateurs par rack et utilise l'ICN Switch 1.0 à 25.6 Tbps. Alibaba indique que les livraisons cumulées de la série Zhenwu dépassent 560 000 unités. Ce chiffre couvre l'ensemble de la série, et non les unités M890.

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 de deep learning, l'unité d'intelligence artificielle (AIU), en 2022.⁶⁶ L'AIU d'IBM repose sur le processeur Telum d'IBM, qui alimente les capacités de traitement d'IA des serveurs mainframe IBM Z.⁶⁷ IBM a également démontré que la fusion du calcul et de la mémoire peut conduire à des gains d'efficacité dans le prototype de processeur North Pole.⁶⁸

L'accélérateur d'IA d'IBM commercialisé est le Spyre Accelerator, annoncé le 7 octobre 2025 et disponible à partir du 28 octobre 2025 sur z17 et LinuxONE 5, et à partir de début décembre 2025 sur Power11.⁶⁹ Spyre porte 32 cœurs d'accélérateur et 25.6 milliards de transistors sur un procédé 5nm, emballé sous forme de carte PCIe de 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 HiSilicon de Huawei fait partie de la famille de puces Ascend 910 introduite en 2019.

Les laboratoires d'IA en Chine expérimentent 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 H100 de NVIDIA.⁷⁰

Huawei a présenté la puce Ascend 950PR aux côtés de la carte accélératrice Atlas 350 le 20 mars 2026.⁷¹ La carte Atlas 350 est spécifiée à 1.56 PFLOPS de calcul FP4, 112 Go de HBM HiBL 1.0 propriétaire de Huawei à 1.4 To/s de bande passante mémoire, 600 W de puissance et 2 To/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 To/s. Huawei affirme que la carte offre 2.8 fois les performances du H20 de NVIDIA, ce qui n'est pas une comparaison équivalente, car le H20 de classe Hopper n'a pas de prise en charge native du FP4.

Huawei a publié une feuille de route Ascend, lors de sa keynote Huawei Connect 2025 le 18 septembre 2025.⁷² Elle répertorie l'Ascend 950PR au T1 2026, l'Ascend 950DT au T4 2026, l'Ascend 960 au T4 2027 et l'Ascend 970 au T4 2028. L'Ascend 950DT est spécifié pour 144 Go de HiZQ 2.0, la deuxième HBM interne de Huawei, 4 To/s de bande passante mémoire, 2 To/s d'interconnexion et des charges de travail de décodage et d'entraînement, mais à la date de 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 au WAIC 2026 le 18 juillet 2026, avec une commercialisation toujours prévue 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 SMIC N+3 / 6nm supposé pour le H20. Huawei n'a jamais annoncé, spécifié ni expédié un tel composant, et il 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 aux capacités complètes comme les hyperscalers. Ils fournissent des services cloud limités, généralement axés sur l'inférence d'IA. Nous avons pu nous inscrire à ces services sans parler aux équipes commerciales :

10. Groq

Groq a été fondée 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.⁷³ Groq a déclaré continuer en tant qu'entreprise indépendante. CNBC a évalué la transaction à environ 20 milliards de dollars en espèces selon les rapports, ce qui en ferait la plus importante de NVIDIA à ce jour, un chiffre attribué à Alex Davis, PDG de Disruptive, investisseur de Groq, qui a également déclaré que NVIDIA acquiert tous les actifs de Groq à l'exception de l'activité GroqCloud.⁷⁴ NVIDIA n'a publié aucun communiqué de presse sur l'opération, la directrice financière de NVIDIA, Colette Kress, a refusé de commenter le prix, et Reuters a noté qu'aucune des deux entreprises ne l'a confirmé. Jensen Huang a déclaré aux employés : « Bien que nous ajoutions des employés talentueux à nos rangs et que nous concédions sous licence la propriété intellectuelle de Groq, nous n'acquérons pas Groq en tant qu'entreprise. » NVIDIA a dévoilé le produit qui en résulte, le NVIDIA Groq 3 LPU, au GTC le 16 mars 2026 comme septième puce de la plateforme Vera Rubin.¹⁸

Groq opère désormais comme fournisseur de cloud d'inférence. En juin 2026, l'entreprise a déclaré exploiter 13 centres de données en Amérique du Nord, en Europe, au Moyen-Orient et en Asie-Pacifique, servir plus de cinq millions de développeurs, et faire évoluer son cloud d'inférence vers 200 MW de capacité d'ici 2027.⁷⁵ Son centre de données de Dammam, construit avec Aramco Digital, s'appuie sur un engagement d'investissement saoudien de 1.5 milliard de dollars annoncé en février 2025.⁷⁶

Groq a levé environ 2.4 milliards de dollars de financement divulgué et expédié des produits dont le processeur GroqChip™ et l'accélérateur GroqCard™.⁷⁷ Sa dernière levée, 650 millions de dollars de capital de croissance annoncée le 22 juin 2026, n'a divulgué aucune valorisation, ce qui laisse les 6.9 milliards de dollars post-money annoncés le 17 septembre 2025 comme dernière valorisation confirmée.⁷⁸⁷⁵

11. SambaNova Systems

SambaNova Systems a été fondée en 2017 pour développer des systèmes matériels et logiciels haute performance et haute précision pour les charges de travail d'IA générative à fort volume. Elle a levé un tour de série E de 350 millions de dollars en février 2026.⁷⁹ Le 8 juillet 2026, elle a réalisé le premier closing d'une série F d'un milliard de dollars pour une valorisation post-money de 11 milliards de dollars, mené par General Atlantic.⁸⁰

SambaNova a dévoilé le SN50, sa dernière Reconfigurable Data Unit (RDU), le 24 février 2026, avec des livraisons aux clients prévues au second semestre 2026, et à la date de juillet 2026, aucun SN50 n'a été expédié. 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 allant jusqu'à 10 mille milliards de paramètres et un contexte allant jusqu'à 10 millions de tokens.⁸¹ SoftBank Corp. sera le premier client à déployer le SN50 dans ses centres de données d'IA au Japon.

SambaNova a également annoncé une collaboration stratégique pluriannuelle planifiée avec Intel pour fournir des solutions d'inférence d'IA.

SambaNova Systems loue sa plateforme aux entreprises via SambaCloud.⁸²

Quelles sont les principales startups de puces d'IA ?

Nous aimerions également présenter quelques startups du secteur 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 la seule parmi les grands fabricants de puces à se concentrer sur les puces à l'échelle de la plaquette.⁸³ Les puces à l'échelle de la plaquette présentent des avantages en matière de parallélisme par rapport aux GPU, 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 mille milliards de transistors et 400k cœurs de traitement.
• WSE-2, avec 2.6 mille milliards de transistors et 850k cœurs, a été annoncé en avril 2021 sur un procédé 7nm
• WSE-3, doté de 4 mille milliards de transistors et de 900k cœurs d'IA, a été annoncé en mars 2024 sur un procédé 5nm.⁸⁴

Le WSE-3 est la génération actuellement expédiée, et Cerebras n'a pas annoncé de successeur.

Le système de Cerebras fonctionne avec des entreprises pharmaceutiques telles qu'AstraZeneca et GlaxoSmithKline et des laboratoires de recherche qui s'appuient sur lui pour des simulations. Il cible également les créateurs de LLM, car ses puces peuvent réduire les coûts d'inférence des modèles de pointe.

Cerebras propose également ses puces sur son cloud aux entreprises.

Cerebras est cotée au Nasdaq sous le symbole CBRS depuis le 14 mai 2026, après une introduction en bourse qui a levé environ 6.38 milliards de dollars de produit brut.⁸⁵ Elle table sur un chiffre d'affaires de base pour l'exercice 2026 de 855 à 865 millions de dollars, et a signé un accord d'inférence de 750 MW avec OpenAI le 14 janvier 2026 que son propre communiqué du T1 évalue à plus de 20 milliards de dollars.⁸⁶

13. d-Matrix

d-Matrix suit une approche novatrice, 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 la mémoire et le calcul, elle est nouvelle et non éprouvée. En novembre 2025, d-Matrix a levé 275 millions de dollars lors d'une série C, valorisant l'entreprise à 2 milliards de dollars.⁸⁷

Corsair, la plateforme d'inférence d'IA de l'entreprise, est entrée en pleine production le 9 juin 2026, construite sur une architecture de chiplets de calcul en mémoire basée sur la SRAM.⁸⁸

L'accélération 10x attachée à Corsair provient de benchmarks menés par un partenaire plutôt que de tests indépendants. Le testeur, Gimlet Labs, est un partenaire commercial de d-Matrix, et l'article de benchmark porte la signature du cofondateur et CTO de d-Matrix. Le résultat mesuré est une amélioration de 2 à 10x de la latence de bout en bout des requêtes sur gpt-oss-120b pour une configuration de décodage spéculatif, et non une accélération générale de 10x par rapport aux GPU.

14. Rebellions

Rebellions est une startup basée en Corée spécialisée dans l'inférence de LLM. Elle a fusionné avec une autre entreprise coréenne de conception de semi-conducteurs, SAPEON.⁸⁹ Le financement total est d'environ 850 millions de dollars.⁹⁰ L'introduction en bourse n'a pas eu lieu. Rebellions a déclaré le 8 juillet 2026 viser le premier ou le deuxième trimestre 2027, en s'orientant vers une cotation sur le marché principal du KOSPI.⁹¹

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

15. Tenstorrent

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

La carte P150a est vendue à 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 $.⁹²

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 vendues. Tenstorrent chiffre le coût à 1 à 2 % sur les charges de travail typiques.⁹³

Tenstorrent propose une pile logicielle entièrement open source. L'entreprise a levé 700 millions de dollars en décembre 2024.⁹⁴

16. Positron

Positron a été fondée en 2023 et se concentre exclusivement sur l'inférence de modèles de transformeurs. Elle adopte une approche ASIC, et conçoit, fabrique et assemble ses puces aux États-Unis.

Produits :

• Atlas (expédié actuellement) : un serveur d'inférence de transformateur doté de 8x accélérateurs Positron Archer Transformer avec 256 Go de HBM au total. L'entreprise revendique > 4x de performances par watt et > 3x de performances par dollar par rapport aux systèmes NVIDIA Hopper, évalués sur Llama 3.1 8B avec un calcul BF16.⁹⁵
• Titan (à venir en 2027) : un système successeur avec plus de 8 To de mémoire propulsé par 4x puces personnalisées Asimov, conçu pour prendre en charge des modèles allant jusqu'à 16 mille milliards de paramètres et des fenêtres de contexte de plus de 10 millions de tokens dans un format 4U refroidi par air.⁹⁶
• 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 230 millions de dollars début 2026.⁹⁷

17. _etched

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

Etched est sorti du mode furtif le 30 juin 2026 avec le silicium A0 de premier passage de retour du procédé N4P de TSMC, plus d'un milliard de dollars de contrats clients signés et 800 millions de dollars levés.⁹⁸ Le 23 juillet 2026, elle a annoncé une série C de 300 millions de dollars pour une valorisation de 10.3 milliards de dollars, menée par Sequoia.⁹⁹

L'entreprise n'utilise plus le nom de produit Sohu. Elle se décrit désormais comme construisant des clusters d'inférence de pointe qui exécutent DeepSeek, Qwen, Mamba et Llama, de sorte que la conception n'est plus limitée aux transformeurs.⁹⁸

Deux questions restent ouvertes. Etched n'a publié aucun benchmark tiers et ne nomme aucun client derrière les contrats qu'il rapporte, de sorte que ses chiffres de performance restent des mesures internes. La question de l'obsolescence soulevée par la conception initiale de Sohu s'applique désormais 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 dépassées.

18. Taalas

Taalas a été fondée début 2023 et câble en dur des modèles individuels directement dans du silicium personnalisé, produisant ce que l'entreprise appelle des « Hardcore Models ».¹⁰⁰ L'entreprise affirme pouvoir transformer n'importe quel modèle d'IA jamais vu auparavant en silicium personnalisé en l'espace de 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'encapsulation avancée, d'empilement 3D, de refroidissement liquide ou d'E/S haute vitesse.

Produits :

• HC1 (disponible maintenant) : un démonstrateur technologique câblé en dur avec Llama 3.1 8B, construit sur le procédé TSMC 6nm avec 53 milliards de transistors. Taalas revendique 17 000 tokens par seconde par utilisateur dans un serveur refroidi par air de 2.5 kW. Cependant, le modèle utilise une quantification personnalisée agressive en 3 bits et 6 bits, ce qui introduit des dégradations de qualité par rapport aux références GPU.¹⁰¹
• HC2 (objectif de 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 à virgule flottante 4 bits standard pour remédier aux limitations de quantification du HC1.

Taalas a levé 219 millions de dollars au total, et déclare 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 14 millions de dollars fin 2023 pour utiliser la thermodynamique pour le calcul. Sa page matériel répertorie trois composants. 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. Les deux ont été dévoilés le 29 octobre 2025. Z1, la première puce à l'échelle de production, est répertoriée comme accès anticipé en 2026.¹⁰²

20. Vaire

Vaire est une startup basée au Royaume-Uni qui travaille sur le calcul réversible, une approche 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 part importante de l'énergie pour les calculs suivants.

La première puce de test de Vaire, nom de code Ice River, est un démonstrateur CMOS 22nm plutôt qu'un produit. Les mesures rapportées en septembre 2025 ont donné un facteur de récupération d'énergie de 1.77 pour un réseau de condensateurs piloté par le résonateur de Vaire et de 1.41 pour un registre à décalage sur la même puce, contre environ 2x prédit en simulation.¹⁰³ Le chiffre de 50 % rapporté au moment du tape-out s'applique uniquement au résonateur et exclut les surcoûts énergétiques supplémentaires.¹⁰⁴¹⁰⁵

21. Fractile

Fractile est une startup britannique de puces d'inférence d'IA sortie du mode furtif en juillet 2024 avec 15 millions de dollars de financement pour défier NVIDIA sur l'inférence de modèles de pointe.¹⁰⁶

L'entreprise 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 GPU ne peuvent pas satisfaire pour l'inférence de modèles de pointe. Fractile affirme que sa conception peut exécuter les modèles de pointe jusqu'à 25x plus rapidement.

Fractile a annoncé une série B de 220 millions de dollars le 13 mai 2026.¹⁰⁷ Les rapports sur ce tour ont établi la valorisation à environ 1 milliard de dollars, un chiffre que l'entreprise n'a pas confirmé.

Quelles entreprises conçoivent des puces d'IA pour leur propre usage ?

Ces entreprises conçoivent des accélérateurs pour leur propre infrastructure plutôt que de les vendre sur le marché marchand, de sorte que les benchmarks indépendants les concernant sont rares.

22. Apple

Le projet ACDC d'Apple serait axé sur la construction de puces pour l'inférence d'IA dans les centres de données.¹⁰⁸ 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.¹⁰⁹¹¹⁰ 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 Neural Accelerator dans chaque cœur GPU. Apple renforce sa stratégie d'IA sur appareil avec le framework Core IA, qui exécute des modèles sur le silicium Apple sans dépendance à un serveur, soutenu par un dépôt open source de modèles Core IA sur GitHub.¹¹¹¹¹²

23. Meta

Le Meta Training and Inference Accelerator (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. Le composant que l'entreprise appelait auparavant Next Gen MTIA est désormais MTIA 200. Il est basé sur la technologie TSMC 5nm, offrirait 3x les performances du MTIA v1, et est hébergé dans des racks contenant jusqu'à 72 accélérateurs.¹¹³ Le MTIA 300 est en production pour l'entraînement au classement et à la recommandation, et les MTIA 400, 450 et 500 suivent au cours de 2026 et 2027.¹¹⁴

Le MTIA est actuellement destiné à l'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 multigénérationnel s'étendant jusqu'en 2029, dans le cadre duquel Broadcom fournit la technologie soutenant les puces MTIA de Meta. L'engagement initial dépasse 1 GW comme première phase d'un déploiement multi-gigawatts, et Broadcom indique qu'il inclut le premier accélérateur de calcul d'IA 2nm du secteur aux côtés de sa mise en réseau Ethernet scale-up, scale-out et scale-across.¹¹⁵ Le volet du partenariat du côté de Broadcom est traité dans la section Broadcom ci-dessous.

24. Microsoft Azure

Lors de Hot Chips 2024, Microsoft a dévoilé Maia 100, son premier accélérateur d'IA personnalisé, construit sur le procédé N5 de TSMC. 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 30 % de meilleures performances par dollar par rapport aux systèmes existants.¹¹⁶

Maia 200 est construit sur le procédé TSMC 3nm avec plus de 140 milliards de transistors, 216 Go de HBM3e à 7 To/s, 272 Mo de SRAM sur puce et plus de 10 PFLOPS de calcul FP4 dans une TDP SoC de 750 W. Il est déployé dans la région US Central d'Azure près de Des Moines, dans l'Iowa, avec US West 3 près de Phoenix ensuite.¹¹⁶

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.¹¹⁷ OpenAI a confirmé TSMC comme fonderie, mais ni OpenAI ni Broadcom n'ont confirmé de nœud de procédé.¹¹⁸ Les rapports de la chaîne d'approvisionnement coréenne ont utilisé le nom de code « Titan » pour la puce et l'ont placée sur le procédé N3 de TSMC, bien qu'aucune des deux entreprises n'utilise ce nom.¹¹⁹

Samsung a conclu un accord pour fournir de la mémoire HBM4 pour la puce d'OpenAI, allouant selon les rapports plus de 50 % de sa capacité de fonderie de Pyeongtaek aux dies de base HBM4 à cette fin.¹²⁰ OpenAI et Broadcom ont annoncé une collaboration pour 10 gigawatts d'accélérateurs d'IA personnalisés en octobre 2025. Les racks devraient commencer au second semestre 2026 et s'achever d'ici la fin 2029. L'annonce indique que les parties « ont signé une feuille de conditions » pour les racks plutôt qu'un contrat d'achat définitif divulgué, et aucune des deux entreprises n'a publié de valeur financière pour la collaboration.¹¹⁷ Le 24 juin 2026, les deux ont dévoilé Jalapeño, le premier processeur d'intelligence d'OpenAI. Les deux entreprises indiquent que des échantillons d'ingénierie 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, ce qui place la puce au stade d'échantillon d'ingénierie post-tape-out plutôt qu'en production de masse.¹²¹ Le volet de l'accord du côté de Broadcom, y compris ses autres clients d'accélérateurs personnalisés, est traité dans la section Broadcom ci-dessous.

Quels sont les autres producteurs de puces d'IA ?

26. Graphcore

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

La viabilité à long terme de l'entreprise était menacée car elle perdait environ 200 millions de dollars par an.¹²² 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.¹²³ SoftBank a injecté 457 millions de dollars supplémentaires dans Graphcore le 10 avril 2026.¹²⁴

27. Mythic

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

Elle a développé des produits tels que M1076 AMP et la carte clé MM1076, et a levé environ 165 millions de dollars de financement.¹²⁵

Mythic a licencié la plupart de son personnel et restructuré son activité avec son tour de financement en mars 2023.¹²⁶

Mythic a levé un tour sursouscrit de 125 millions de dollars mené par DCVC le 17 décembre 2025, avec Honda Motor et Lockheed Martin parmi les investisseurs stratégiques, et a acquis Videantis en mai 2026.¹²⁷

28. Speedata

Fondée en 2019 à Tel Aviv, Speedata développe une Analytics Processing Unit (APU) conçue pour accélérer l'analyse de big data 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 grandes plateformes d'analyse de données.

Speedata a levé 44 millions de dollars lors d'un tour de série B en juin 2025, mené par Walden Catalyst Ventures, 83North et d'autres, portant son financement total à 114 millions de dollars. L'entreprise affirme que son APU surpasse les processeurs généralistes et les GPU en remplaçant des racks de serveurs par une seule puce, offrant des performances et une efficacité énergétique supérieures pour le traitement des données.¹²⁸

29. Axelera IA

Fondée en juillet 2021 à Eindhoven, aux Pays-Bas, Axelera IA est spécialisée dans la technologie d'accélération matérielle d'IA pour la vision par ordinateur et l'IA générative. L'entreprise développe Titania, un chiplet d'inférence d'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, portant son total à plus de 450 millions de dollars en fonds propres, subventions et dette à risque.¹²⁹¹³⁰

Son Europa AIPU, annoncée le 21 octobre 2025, est évaluée jusqu'à 629 TOPS INT8 sur 8 cœurs d'IA de deuxième génération et 16 processeurs RISC-V à environ 45 W, avec des livraisons promises pour le premier semestre 2026. Un communiqué d'Andes Technology en juin 2026 l'a décrite comme étant en cours d'échantillonnage auprès de clients pilotes. Titania reste ciblée pour 2028.

30. NextSilicon

NextSilicon, fondée à Tel Aviv en 2017, vend le Maverick-2, un accélérateur de flux de données reconfigurable à l'exécution construit sur le procédé 5nm de TSMC et livré sous forme de carte PCIe Gen 5 avec 96 Go de HBM3E ou de module OAM avec 192 Go.¹³¹ L'entreprise indique que le Maverick-2 est déployé sur des dizaines de sites clients ; le seul site nommé est Spectra des Sandia National Laboratories, un système de 64 nœuds avec 128 accélérateurs Maverick-2 à double die qui a passé l'acceptation complète du système dans le cadre du programme Vanguard de Sandia en mai 2026 après avoir exécuté HPCG, LAMMPS et SPARTA.¹³²¹³³ Le chiffre de 10x par GPU à moitié moins de puissance que cite NextSilicon est le sien, et non une mesure indépendante. En juin 2026, l'entreprise a déclaré qu'elle transformerait Arbel, le cœur RISC-V à l'intérieur du Maverick-2 et également une puce de test autonome de 2.5 GHz, en processeurs serveur à 64 cœurs et 128 cœurs ciblant 3.4 GHz et attendus au premier trimestre 2028.¹³⁴

Quels fournisseurs conçoivent conjointement des ASIC d'IA personnalisés ?

Plusieurs accélérateurs répertoriés ci-dessus ne sont pas conçus seuls par l'entreprise dont le nom figure sur eux. Broadcom conçoit conjointement des accélérateurs personnalisés, qu'il appelle XPU, avec le client qui les exploitera, et fournit le silicium de commutation et de tissu Ethernet qui les connecte.

31. Broadcom

Lors de son appel sur les résultats du T2 de l'exercice 2026 le 3 juin 2026, Broadcom a annoncé un chiffre d'affaires des semi-conducteurs d'IA de 10.8 milliards de dollars, en hausse de 143 % en glissement annuel, a guidé le chiffre d'affaires des semi-conducteurs d'IA pour l'ensemble de l'exercice 2026 à 56 milliards de dollars, en hausse d'environ 180 % par rapport à l'exercice 2025, et a réitéré une prévision pour l'exercice 2027 supérieure à 100 milliards de dollars.¹³⁵¹³⁶

Lors de cet appel, Broadcom a passé en revue six clients d'IA principaux mais en a nommé quatre, Google, Anthropic, OpenAI et Meta. Les deux autres restent non divulgués et ont été décrits comme deux clients avec 6 milliards de dollars de commandes reçues à ce jour, avec des expéditions commençant fin 2026 et s'accélérant en 2027. Les listes publiées qui nomment les six relèvent de l'inférence des analystes plutôt que d'une divulgation de Broadcom.¹³⁶

La divulgation de Broadcom varie selon le client :

• Google a un accord multi-générationnel de TPU et de réseaux d'IA, sans chiffre en gigawatts donné. Le formulaire 8-K de Broadcom 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 réseau jusqu'en 2031.¹³⁷
• Anthropic prend plus d'1 GW de calcul basé sur des TPU en 2026, plus un accord d'avril pour 5 GW supplémentaires de calcul à partir de 2027. Le même formulaire 8-K chiffre ce montant à environ 3.5 gigawatts à partir de 2027, consommation qu'il lie au succès commercial continu d'Anthropic. Le chiffre de 3.5 GW provient du dépôt de Broadcom, tandis que le propre billet d'Anthropic quantifie l'engagement comme « plusieurs gigawatts ». Le dépôt présente également l'accord comme une extension d'une collaboration existante plutôt que comme un nouveau contrat tripartite.¹³⁷
• Pour OpenAI, le silicium a été livré, la production est attendue fin 2026, et OpenAI est sous 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 traitée dans la section OpenAI ci-dessus.¹³⁶
• Meta a un partenariat multi-générationnel MTIA XPU ciblant 3 GW jusqu'à fin 2028, avec une commande initiale d'1 GW livrée à partir du second semestre 2027. Hock Tan quitte le conseil d'administration de Meta pour un rôle de conseiller.¹³⁶¹¹⁵

Le 26 février 2026, Broadcom a commencé à expédier un SoC de calcul personnalisé 2nm, construit sur sa plateforme 3.5D eXtreme Dimension System in Package (XDSiP). Ce SoC est destiné à Fujitsu, soutenant le programme de processeur FUJITSU-MONAKA, plutôt qu'à un XPU d'hyperscaler, et Broadcom indique que les XPU pour sa clientèle plus large seront expédiés à partir du second semestre 2026.¹³⁸ Dans les réseaux, Broadcom a déclaré en mars 2026 que le Tomahawk 6 est le seul commutateur 102.4T expédié en volume de production, et que le Jericho 4, un routeur de tissu de 51.2 Tbps lancé en août 2025, est en cours d'expédition.

Le 9 juin 2026, Broadcom a annoncé la plateforme IA XPV avec Apollo et Blackstone comme premiers investisseurs pivots. 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, notamment Anthropic et OpenAI. Elle a été lancée avec une tranche initiale de 35 milliards de dollars, finançant l'expansion précédemment annoncée d'Anthropic de plus d'1 gigawatt dans des sites basés sur Fluidstack à partir de mi-2026. Les plus de 20 gigawatts constituent l'objectif de conception de la plateforme d'ici 2028 et ne sont pas financés par cette tranche.¹³⁹

Les estimations tierces de la part des ASIC personnalisés sur le marché des processeurs d'IA dépendent de ce qui est compté. Bloomberg Intelligence répartit le marché des ASIC personnalisés entre Broadcom à 60 % à 80 % et Marvell à 20 % à 25 %.

32. 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 réseau qui connecte ces puces. Bloomberg Intelligence le place deuxième derrière Broadcom sur le marché des ASIC d'IA personnalisés.

Marvell a annoncé un chiffre d'affaires record pour l'exercice 2026 de 8.195 milliards de dollars, en hausse de 42 %.¹⁴⁰ Pour le trimestre publié le 27 mai 2026, il a enregistré un chiffre d'affaires record des centres de données de 1.83 milliard de dollars, en hausse de 27 % en glissement annuel, a guidé environ 11.5 milliards de dollars pour l'exercice 2027 et a réaffirmé un objectif de plus de 10 milliards de dollars de chiffre d'affaires d'activités personnalisées pour l'exercice 2029, ces deux éléments étant des objectifs de la direction plutôt que des résultats publiés.

Le 31 mars 2026, NVIDIA et Marvell ont annoncé un partenariat stratégique qui relie Marvell à l'usine d'IA de 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 de ce partenariat, Marvell fournit des XPU personnalisés et une mise en réseau scale-up compatible NVLink Fusion.¹⁴¹

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

• Celestial IA, finalisée le 2 février 2026 pour 3.25 milliards de dollars.¹⁴²
• XConn Technologies, finalisée le 10 février 2026 pour environ 540 millions de dollars.
• Polariton Technologies, spin-off suisse de l'ETH Zurich travaillant sur la photonique sur silicium à base de plasmonique, acquise le 22 avril 2026 à des conditions non divulguées.

La position de Marvell chez Amazon est contestée. SemiAnalysis a écrit en décembre 2025 que « Marvell finit par être le grand perdant de cette affaire. Bien qu'ils aient conçu Trainium2, ils ont perdu le concours de conception face à Alchip pour cette génération », attribuant la perte à des problèmes d'exécution de Trainium2, notamment des glissements de calendrier et des problèmes d'interposeur RDL qu'Alchip a dû corriger, et décrivant Trainium3 comme une conception frontale d'Annapurna avec Alchip gérant la conception physique et de boîtier dorsale.¹⁴³ 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 ces rapports. Le compte technique sourcé s'arrête à Trainium3, et la perte de Trainium 4 est l'affirmation de l'analyste côté vente. Marvell, Annapurna Labs d'Amazon et Alchip n'ont rien confirmé, et d'autres analystes, dont JPMorgan, ont contesté.

La taille du compte explique la réaction. Trainium3 est disponible depuis le 2 décembre 2025, et Amazon a divulgué lors de son appel sur les résultats du premier trimestre 2026 le 29 avril 2026 qu'il détient plus de 225 milliards de dollars d'engagements de revenus pour Trainium et que son activité de puces est à un rythme de chiffre d'affaires annuel supérieur à 20 milliards de dollars.

Quels CPU fonctionnent aux côtés des accélérateurs d'IA ?

Les accélérateurs ne fonctionnent pas seuls. Chaque rack d'IA les associe à des CPU hôtes. Le CPU Vera de NVIDIA porte 88 cœurs Olympus personnalisés, compatibles Arm, avec 176 threads via le Spatial Multithreading et 1.5 To de LPDDR5X. L'Axion de Google est le CPU hôte des deux TPU de huitième génération, la première fois que Google remplace x86 dans ce rôle, et ses VM N4A sont devenues disponibles fin janvier 2026. Les racks Helios d'AMD associent des GPU Instinct à des CPU x86 EPYC « Venice » de 6 génération.

Arm

Arm a annoncé le 24 mars 2026 qu'elle « s'étend pour la première fois de son histoire aux produits de silicium en production », en commençant par l'CPU Arm AGI, un CPU de centre de données pour l'infrastructure d'IA agentique. Meta « sert de partenaire principal et de codéveloppeur ».¹⁴⁴¹⁴⁵

Arm indique que le CPU porte jusqu'à 136 cœurs Arm Neoverse V3, 6 Go/s de bande passante mémoire par cœur à une latence inférieure à 100ns et une 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 performances par rack par rapport à x86. Ce sont les propres chiffres d'Arm et ils n'ont pas été mesurés de manière indépendante.¹⁴⁴

Arm continue de concéder sous licence de la propriété intellectuelle et des Compute Subsystems (CSS), de sorte que le CPU AGI ajoute une gamme de produits en silicium plutôt qu'il ne remplace l'activité de licences. Les premiers systèmes sont disponibles dès maintenant, avec une disponibilité plus large attendue au second semestre 2026, et aux côtés de Meta, Arm cite Cerebras, Cloudflare, F5, OpenAI, Positron, Rebellions, SAP et SK Telecom comme clients engagés.¹⁴⁴ Meta montre à quel point les rôles se brouillent désormais. Elle conçoit son propre silicium MTIA, est le partenaire principal du CPU AGI d'Arm, est un client annoncé de Qualcomm pour les CPU de centre de données, et achète auprès d'AMD et de Broadcom.

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5 fournisseurs de puces d'IA mobiles

*Les puces les plus populaires et les plus récentes sont sélectionnées.

7 puces d'IA de périphérie

La demande de traitement à faible latence a stimulé l'innovation dans les puces d'IA de périphérie. 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 :

*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 parcimonie. TOPS signifie téra opérations par seconde, TFLOPS signifie téra opérations à virgule flottante par seconde, et GOPS signifie giga opérations par seconde.

Le 24 juillet 2026, Microchip Technology a signé un accord définitif pour acquérir Hailo, dont la finalisation est attendue d'ici la fin du trimestre se terminant le 30 septembre 2026, sous réserve des conditions de clôture et des approbations réglementaires, à des conditions non divulguées.¹⁴⁶ L'acquisition a suivi une année difficile. Calcalist a rapporté le 3 avril 2026 que la valorisation de Hailo avait chuté de plus de moitié, passant d'un pic de 1.2 milliard de dollars à moins de 500 millions de dollars, et Hailo a licencié environ la moitié de son personnel restant en juin 2026.

Partenaires de fonderie et rôle de TSMC

TSMC est une fonderie pure. Elle fabrique des semi-conducteurs à partir des conceptions de ses clients plutôt que de créer ses propres puces, ce qui la distingue d'entreprises comme NVIDIA et AMD. Samsung Foundry et Intel Foundry Services sont en concurrence sur le même marché.

Le nœud 2nm de TSMC, N2, est entré en production en volume au quatrième trimestre 2025 et a représenté 3 % du chiffre d'affaires des plaquettes au deuxième trimestre 2026, contre 33 % pour le 5nm, 30 % pour le 3nm et 11 % pour le 7nm.¹⁴⁷ La feuille de route de TSMC place l'A16 en 2027, l'A14 au second semestre 2028, et l'A13 et l'A12 en 2029.¹⁴⁷ TSMC fabrique des accélérateurs d'IA pour les concepteurs suivants :

La puce d'inférence Hanguang 800 de 2019 d'Alibaba, sa dernière pièce produite par TSMC, n'est pas incluse. Les contrôles à l'exportation américains interdisent désormais à TSMC de produire des puces d'IA avancées pour les concepteurs chinois, et les fonderies doivent examiner toute expédition de 7nm et moins vers les concepteurs chinois. Le silicium d'IA 2026 d'Alibaba est fabriqué localement, la capacité chez SMIC étant la contrainte déclarée.⁶⁵

SemiAnalysis a rapporté le 12 mars 2026 que la capacité de plaquettes N3 frontale a remplacé l'encapsulation CoWoS comme principal goulot d'étranglement dans l'approvisionnement en puces d'IA, le CoWoS étant tendu mais en voie de détente. TrendForce s'attend à ce que l'écart offre-demande de CoWoS se resserre d'environ 20 % à environ 10 % d'ici la fin 2026.¹⁴⁸ Micron a atteint la production en grand volume de HBM4 36GB 12H pour la plateforme Vera Rubin de NVIDIA le 16 mars 2026, à des vitesses de broches supérieures à 11 Gb/s.¹⁴⁹

Plans d'expansion

L'investissement américain annoncé de TSMC totalise 265 milliards de dollars répartis sur 12 installations de fabrication et d'encapsulation de pointe, après un engagement supplémentaire de 100 milliards de dollars en Arizona annoncé le 16 juillet 2026.¹⁵⁰

Les rapports de mars 2025 sur une coentreprise dirigée par TSMC pour gérer la division fonderie d'Intel n'ont pas abouti à un accord. TSMC a nié des discussions actives le 17 avril 2025 et a déclaré le 26 septembre 2025 qu'elle « n'est jamais entrée en pourparlers avec une quelconque entreprise sur la création d'une coentreprise ou sur l'octroi de licences ou le transfert de technologie ».¹⁵¹ Intel a été recapitalisé à la place, le gouvernement américain prenant une participation de 9.9 % pour 8.9 milliards de dollars en août 2025.¹⁵²

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 auprès d'AMD et de NVIDIA, les acheteurs chinois ont accru leurs achats auprès des producteurs locaux.

Huawei et Alibaba sont traités ci-dessus. Les autres producteurs chinois de puces d'IA incluent :

• Cambricon (SHA : 688256) a annoncé un chiffre d'affaires pour l'exercice 2025 de 6.4972 milliards de RMB, en hausse de 453.21 % en glissement annuel, et son premier bénéfice annuel à 2.0592 milliards de RMB. Sa capitalisation boursière a dépassé 1 000 milliards de RMB le 30 juin 2026, une première pour le STAR Market.
• Baidu Kunlunxin a dévoilé deux puces 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 de très grande taille, 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.
• Biren, fondée par d'anciens de NVIDIA, est entrée à la cote principale de la Bourse de Hong Kong le 2 janvier 2026, levant 5.58 milliards de HK$ (environ 717 millions de US$).
• Moore Threads (SHA : 688795) est entrée sur le STAR Market le 5 décembre 2025. Le chiffre d'affaires de l'exercice 2025 était de 1.505 milliard de RMB, en hausse de 243.37 % en glissement annuel. L'entreprise reste non rentable et figure sur la liste des entités américaines depuis 2023.
• MetaX est entrée sur le STAR Market le 17 décembre 2025, levant environ 4.2 milliards de RMB (entre 586 et 596 millions de US$), et a depuis déposé confidentiellement une demande de cotation secondaire à Hong Kong.
• Iluvatar CoreX (HKEX : 9903) est entrée sur le marché principal de Hong Kong le 8 janvier 2026, levant environ 3.68 milliards de HK$.
• Enflame n'est pas cotée. Son enregistrement d'introduction en bourse a été approuvé par la CSRC les 9 et 10 juillet 2026, l'autorisant à lever 6 milliards de RMB (environ 883 millions de US$), mais les actions n'ont pas commencé à être négociées en juillet 2026.¹⁵³ Son chiffre d'affaires 2025 était de 990 millions de RMB contre une perte nette de 1.2 milliard de RMB, Tencent, actionnaire à 20.3 %, proxy 83.8 % de ce montant.
• 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 plaquettes par mois, et 9.3 milliards de dollars de chiffre d'affaires en 2025.

Part nationale du marché chinois des accélérateurs d'IA

Le tableau ci-dessous provient d'un rapport IDC consulté par Reuters.¹⁵⁴ Il compte les expéditions unitaires de cartes d'accélérateurs, et non les serveurs ni le chiffre d'affaires.

L'offre nationale est elle-même concentrée. Huawei représente environ la moitié des expéditions des fournisseurs chinois, le reste étant réparti entre T-Head d'Alibaba, Baidu Kunlunxin, Cambricon, Hygon, MetaX et Iluvatar CoreX.¹⁵⁴

FAQ

Pour aller plus loin

Pour des comparaisons pratiques des performances des puces couvertes, consultez nos benchmarks :

• Benchmark multi-GPU : comment les B200, H200, H100 de NVIDIA et le MI300X d'AMD évoluent sur des configurations à 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 B200, H200, H100 de NVIDIA et le MI300X d'AMD gèrent de 1 à 512 requêtes simultanées, y compris le débit 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 matière de prise en charge des frameworks et de portabilité, la question logicielle derrière la position d'AMD.
• Fabricants de puces d'IA de périphérie : les fournisseurs du tableau de périphérie ci-dessus traités un par un, avec les cas d'usage ciblés par chaque composant.
• Fournisseurs de GPU cloud : 60+ fournisseurs qui louent les accélérateurs couverts ici à l'heure, pour les équipes qui n'achètent pas de matériel.

Références

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Meilleurs 30+ fabricants de puces d'IA: NVIDIA et ses concurrents}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-chip-makers}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 26 Août 2026}
}

Journal des modifications

39 mises à jour

1. 202628 Juil

   Ajout d'un profil de l'entreprise NextSilicon consacré à son accélérateur Maverick-2.

2. 27 Juil

   Ajout d'une nouvelle section sur les fournisseurs d'ASIC IA personnalisés, Broadcom et Marvell

3. 25 Juin

   Ajout d'un tableau de fournisseurs et de puces dans la section des fournisseurs de puces IA mobiles

4. 8 Mai

   Ajout de Fractile à la liste des startups de puces IA, portant le panorama de plus de 20 à plus de 25 fabricants.

5. 26 Fév

   Mise à jour des détails de financement, de produit et de collaboration de SambaNova Systems.

6. 23 Jan

   Ajout d'une section sur les architectures de puces IA : GPU vs ASIC.

7. 202513 Nov

   Extropic a été ajouté à la liste des fabricants de puces IA.

8. 24 Oct

   L'introduction a été étendue pour inclure des détails sur la concurrence GPU et les benchmarks multi-GPU.

9. 22 Sep

   Vaire, une startup basée au Royaume-Uni axée sur l'informatique réversible, a été ajoutée à la section « Producteurs de matériel d'IA à venir ».

10. 5 Août

    La liste des fabricants de puces IA a été étendue avec Axelera AI.

11. 5 Juin

    Ajout de DGX Cloud Lepton à la section des développements récents.

12. 20 Avr

    Mise à jour des GPU de NVIDIA pour les graphiques dans la section NVIDIA.

13. 30 Mar

    Mise à jour du produit DGX Spark dans la section des solutions d'IA de bureau.

14. 18 Mar

    Une section, Concurrence sur le marché de l'inférence, a été ajoutée à l'article.

15. 14 Mar

    Ajout de la section Foundry Partners et rôle de TSMC.

16. 23 Fév

    Détails de la puce OpenAI étendus avec la technologie de fabrication et le calendrier de production.

17. 5 Fév

    Ajout du HiSilicon Ascend 910C de Huawei à la liste des fournisseurs d'IA cloud.

18. 1 Fév

    Mise à jour de l'introduction pour refléter l'utilisation du benchmark GPU cloud d'AIMultiple.

19. 12 Jan

    Supprimé « & insights des principaux fournisseurs d'IA » de l'introduction.

20. 202429 Déc

    Ajout de d-Matrix, Rebellions et Tenstorrent à la liste des startups leaders en puces d'IA.

21. 2 Déc

    Supprimé le résumé introductif des fabricants de puces IA.

22. 5 Nov

    La description de l'ASIC transformateur de _etched a été étendue.

23. 11 Oct

    Mise à jour de la section AMD avec des détails sur la série MI350 et les accélérateurs MI325X.

24. 18 Août

    AWS a été ajouté à la liste des principaux producteurs de puces IA.

25. 12 Juin

    Cerebras Systems a été étendu avec des détails sur les puces à l'échelle de la tranche et les modèles de puces.

26. 6 Juin

    Ajout d'une section, « 18 fabricants de puces IA par catégorie », à l'introduction.

27. 27 Mai

    Apple a été ajouté à la liste des fabricants de puces IA.

28. 10 Avr

    Ajout de Meta à la section « Producteurs de matériel d'IA à venir ».

29. 1 Fév

    Remplacé les détails du processeur Xeon d'Intel par des informations sur Gaudi3.

30. 202329 Déc

    Alibaba a été ajouté à la liste des fabricants de puces IA.

31. 25 Déc

    La section Groq a été étendue avec des benchmarks d'inférence LLM.

32. 12 Nov

    La liste des adopteurs de matériel AMD dans le texte a été étendue.

33. 25 Oct

    Supprimé Mythic de la liste des fabricants de puces IA.

34. 12 Oct

    Intel a été remplacé par Advanced Micro Devices (AMD) dans la liste des fabricants de puces IA.

35. 8 Oct

    AWS a été ajouté à la liste des fournisseurs de cloud public qui produisent des puces d'IA.

36. 2 Oct

    Ajout d'informations sur la charge de travail de l'IA cloud à la section Nvidia.

37. 18 Juin

    Suppression de la source Hugging Face de l'introduction.

38. 202225 Oct

    Mise à jour de la date de lancement et des capacités du processeur IBM Telum dans la section IBM.

39. 19 Sep

    Mise à jour de la description d'Advanced Micro Devices (AMD) dans la section des principaux fabricants de puces d'IA.

Liens de référence

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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité 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, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University 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 scientifique des 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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