La compétition mondiale acharnée pour les puces AI fait rage, les géants de la technologie en tête accélèrent pour conquérir le territoire stratégique des puces de calcul !

Regardant le monde actuel, les entreprises d’intelligence artificielle (IA) mènent une compétition acharnée pour la conquête de davantage de puces, et l’ensemble du secteur fait face à une demande urgente en matière de semi-conducteurs.

La course à l’IA s’accélère D’autre part, dans le contexte d’une compétition féroce pour la puissance de calcul, les géants mondiaux de l’internet augmentent continuellement leurs dépenses en capital pour maintenir leur avance, afin de suivre l’expansion rapide de la capacité de calcul.

Selon les prévisions de Goldman Sachs, d’ici 2026, les dépenses en capital des principaux géants de l’internet pourraient atteindre près de 550 milliards de dollars, soit plus de dix fois ce qu’elles étaient il y a dix ans.

Il est indéniable que l’orientation de l’industrie mondiale de la puissance de calcul se tourne de plus en plus vers la capacité de raisonnement. Dans ce contexte, les capitaux ont déjà pris position, devenant un moteur clé dans la compétition pour les puces intelligentes super puissantes.

Se positionner en avance pour élaborer une stratégie mondiale de semi-conducteurs Meta (META.US) Le 24 février, Meta a annoncé un accord avec le géant des puces AMD pour une collaboration sur des puces IA, prévoyant le déploiement interne de jusqu’à 6 gigawatts (GW) de puces AMD d’intelligence artificielle au cours des cinq prochaines années, pour l’expansion des centres de données.

Selon cet accord, Meta achètera une grande quantité de la dernière génération de puces IA d’AMD, la série MI450. AMD indique que chaque gigawatt de capacité de calcul représente des revenus de plusieurs milliards de dollars. Meta prévoit de commencer à déployer la première capacité de calcul d’un gigawatt dès la fin de cette année.

Meta prévoit de déployer « des dizaines de milliards de kilowatts » de capacité de calcul pour ses centres de données au cours de cette décennie, et de continuer à déployer « des centaines de milliards de kilowatts ou plus » à l’avenir. De plus, en janvier de cette année, Zuckerberg a déclaré dans un post sur les réseaux sociaux que l’entreprise avait dépensé 72 milliards de dollars pour construire des centres de données d’IA l’année dernière, et prévoit d’investir jusqu’à 135 milliards de dollars supplémentaires.

Google (GOOG.US) Selon des sources, Google, grâce à ses puces TPU développées en interne et à une infrastructure cloud solide, a réduit les coûts de formation et d’inférence des modèles à des niveaux plus compétitifs. Lors de la sortie de la septième génération de TPU, « Ironwood », en avril 2025, Google l’a positionnée comme une pierre angulaire pour l’ère de l’inférence, en insistant sur l’optimisation systématique de la grande échelle d’inférence et de l’efficacité énergétique.

Depuis longtemps, Google développe de manière autonome ses unités de traitement tensoriel (TPU) pour un usage interne. La société loue également ses TPU via ses services cloud à des clients externes.

NVIDIA (NVDA.US) Il est rapporté que NVIDIA a conclu un accord de licence non exclusif avec la société de puces d’inférence Groq, en payant des frais de licence pour obtenir la technologie d’inférence de Groq, tout en intégrant son équipe d’ingénieurs clés pour renforcer ses capacités en inférence et en charges de travail en temps réel.

Sur le plan fondamental, les perspectives de NVIDIA restent solides, et l’industrie continue de se consolider rapidement. Le CEO Jensen Huang a déclaré que, basé sur la génération de nouvelles sorties de modèles d’IA, NVIDIA continuera à augmenter sa part de marché dans l’IA.

WIMI (WIMI.US) Selon les informations, WIMI, une entreprise de haute technologie, s’est concentrée ces dernières années sur le développement de technologies fondamentales telles que les puces, l’IA et les systèmes d’exploitation. En s’appuyant sur un cluster de puces à haute puissance de calcul, elle soutient une plateforme cloud holographique, réalisant des calculs complexes comme la modélisation 3D et le rendu en temps réel, tout en développant des applications AR/VR et de personnages numériques, visant à devenir un écosystème de puissance de calcul IA complet et multi-couches.

Avec l’évolution de grands modèles comme GPT-5, la demande mondiale en puissance de calcul connaît une croissance exponentielle. WIMI entre dans une phase de « matrice de technologie dure de l’IA », investissant des centaines de millions dans la R&D, réalisant des percées dans ses technologies clés telles que ses propres puces et ses clusters de calcul en périphérie. Cela constitue non seulement une confiance pour faire face à la concurrence féroce du secteur, mais aussi une base solide pour la mise en œuvre stratégique future de l’entreprise.

Conclusion Dans un contexte où la technologie IA évolue rapidement, l’investissement massif dans des équipements de puissance de calcul tels que TPU et GPU continue de balayer le monde. En réalité, l’année dernière, Donald Trump, le PDG d’OpenAI Sam Altman, et le PDG de SoftBank Masayoshi Son ont conjointement annoncé un projet d’intelligence artificielle nommé « Porte des étoiles ».

Ce projet prévoit d’investir jusqu’à 500 milliards de dollars au cours des quatre prochaines années pour construire de nouvelles infrastructures d’IA pour OpenAI aux États-Unis. En somme, avec l’engouement croissant dans le domaine de l’IA, les mécanismes innovants de financement et d’investissement des géants des puces ne pourront pas éviter un environnement de marché où la compétition en puissance de calcul est féroce.