Broadcom et Google scellent un accord sur les TPU jusqu’en 2031

Broadcom a officialisé lundi un accord à long terme avec Google pour développer et produire les prochaines générations de puces d’intelligence artificielle personnalisées. L’entente, valable jusqu’en 2031, inclut aussi la fourniture de composants réseau clés pour les racks d’IA de nouvelle génération. Au-delà de Google, le contrat bénéficie directement à Anthropic, qui prévoit de tripler sa capacité de calcul dès 2027, signe du virage des hyperscalers vers des ASIC optimisés face à la domination de Nvidia.

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À retenir

• Broadcom et Google prolongent leur partenariat jusqu’en 2031 pour les TPU (Tensor Processing Units), puces ASIC conçues spécifiquement pour l’IA.
• Anthropic disposera de 3,5 gigawatts de capacité de calcul TPU dès 2027, soit environ le triple de 2026.
• Broadcom vise plus de 100 milliards de dollars de revenus annuels liés à l’IA d’ici fin 2027 ou début 2028.
• L’entreprise détient environ 60 % du marché des accélérateurs d’IA personnalisés et plus de 80 % du silicium de mise en réseau Ethernet pour l’IA.
• Les ASIC comme les TPU v7 « Ironwood » sont optimisés pour l’IA agentique et plus efficaces en énergie et en coût que les GPU génériques de Nvidia.
• Le commutateur Tomahawk 6, capable de 102,4 Tb/s, forme l’un des piliers des gigaclusters.

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Un partenariat historique sur la très longue durée

Broadcom et Google collaborent depuis 2016. L’accord signé cette semaine transforme cette relation en alliance stratégique verrouillée jusqu’en 2031. Hock Tan, PDG de Broadcom, insiste sur la « visibilité » offerte par ces contrats pluriannuels, essentiels dans un secteur où chaque nouvelle génération de puce exige plusieurs années de co‑développement.

L’extension massive des TPU

Les Tensor Processing Units, ou TPU, sont les puces maison de Google conçues exclusivement pour les charges de travail d’intelligence artificielle. Contrairement aux GPU polyvalents, ces ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) sont conçues pour exceller dans les opérations matricielles qui sous-tendent l’entraînement et l’inférence des grands modèles de langage. La nouvelle génération, en cours de finalisation chez TSMC sur des nœuds 3 nm puis 2 nm, porte le nom de code Ironwood (TPU v7).

Fourniture de l’infrastructure réseau critique

L’accord ne porte pas uniquement sur les puces de calcul. Broadcom assurera aussi l’approvisionnement en composants de mise en réseau pour les racks d’IA de nouvelle génération. Dans des data centers à l’échelle du gigawatt, le réseau devient souvent le principal goulot d’étranglement. Les commutateurs Ethernet de Broadcom sont donc presque aussi stratégiques que les XPU elles‑mêmes.

Une décennie de confiance mutuelle

Cette relation de plus de dix ans a permis à Google de déployer successivement les TPU v4, v5 et v6 avant l’arrivée d’Ironwood. Elle donne à Broadcom une visibilité industrielle rare sur un marché où les hyperscalers changent parfois de fournisseur au gré des cycles technologiques.

Anthropic passe à la vitesse supérieure grâce aux TPU

L’accord Broadcom–Google dépasse largement le cadre de Mountain View. Anthropic, créateur du modèle Claude, devient l’un des principaux bénéficiaires de cette alliance.

3,5 gigawatts de puissance de calcul dès 2027

À partir de 2027, Anthropic disposera d’environ 3,5 gigawatts de capacité de calcul basée sur les TPU de nouvelle génération. Ce niveau représente environ trois fois sa consommation actuelle, porté par la montée en puissance de la demande pour ses modèles. Le run‑rate de revenus d’Anthropic a franchi le cap des 30 milliards de dollars, contre 9 milliards fin 2025.

Soutien à l’essor des modèles Claude et à l’IA agentique

Cette puissance supplémentaire arrive au moment où Anthropic accélère le développement de versions toujours plus performantes de Claude. L’IA agentique, capable d’effectuer des raisonnements autonomes sur de longues séquences, exige des infrastructures d’une tout autre échelle. Le TPU v7 Ironwood a été conçu précisément pour ces nouveaux usages.

Une stratégie multi-vendeurs assumée

Anthropic ne mise pas tout sur Google. L’entreprise combine TPU, Trainium d’AWS et GPU Nvidia selon les charges de travail. Cette approche hybride cherche à optimiser à la fois performance, coût et résilience. Broadcom joue ici un rôle central en fournissant non seulement les puces mais aussi l’infrastructure réseau qui relie efficacement ces différentes architectures.

Broadcom, le discret architecte de l’IA à l’échelle planétaire

Derrière les annonces tonitruantes de Google, OpenAI ou Meta se cache souvent le même nom : Broadcom.

Objectif affiché : 100 milliards de dollars de revenus IA

Hock Tan l’a répété : les revenus liés à l’IA de Broadcom pourraient dépasser 100 milliards de dollars par an d’ici fin 2027 ou début 2028. Pour 2026, la société prévoit déjà environ 46 milliards de dollars de revenus issus des semi‑conducteurs d’IA, soit plus du double par rapport à 2025. Google, Meta et OpenAI restent les principaux moteurs de cette croissance.

Domination sur deux marchés stratégiques

Broadcom contrôle environ 60 % du marché des accélérateurs d’IA personnalisés (ASIC) et plus de 80 % du silicium de mise en réseau Ethernet dédié à l’IA. Cette double expertise reste rare. Alors que l’attention se concentre sur les puces de calcul, une grande partie de la bataille se joue aussi sur la manière de connecter des dizaines de milliers de puces au sein de gigantesques clusters.

Le Tomahawk 6, colonne vertébrale des gigaclusters

Le dernier commutateur Tomahawk 6 offre une bande passante de 102,4 térabits par seconde. Cette performance permet de construire des gigaclusters où des centaines de milliers de TPU ou de GPU travaillent comme un seul ordinateur. Sans ce type de composant, les ambitions autour de l’IA agentique resteraient théoriques.

Pourquoi les ASIC s’imposent face aux GPU de Nvidia

La domination de Nvidia reste écrasante, mais les hyperscalers cherchent activement à la contenir.

Une efficacité énergétique et économique inégalée

Les TPU sont optimisés pour un usage précis : le traitement matriciel massif. Cette spécialisation leur permet d’offrir nettement plus de performance par watt et par dollar que des GPU conçus pour rester polyvalents. Dans un contexte de sobriété énergétique et de factures d’électricité record pour les data centers, cet avantage pèse lourd dans les arbitrages d’investissement.

L’émergence de l’IA agentique change la donne

Les modèles actuels, comme Gemini chez Google ou Claude chez Anthropic, évoluent vers des agents autonomes capables d’effectuer des tâches complexes sans intervention humaine. Ces usages exigent des puces encore plus spécialisées. Le TPU v7 Ironwood a été conçu précisément pour répondre à ces besoins.

Une diversification devenue impérative

Les hyperscalers ont compris qu’il était risqué de dépendre d’un unique fournisseur, même aussi dominant que Nvidia. En développant leurs propres ASIC, ou en soutenant ceux de Google via Broadcom, ils reprennent la main sur leur coût de calcul à long terme. C’est comme si les grands constructeurs automobiles décidaient de fabriquer leurs propres moteurs plutôt que de tout acheter chez un seul équipementier.

Cette alliance Broadcom–Google–Anthropic illustre une nouvelle étape dans la maturation de l’infrastructure d’IA. Elle montre que la course à l’intelligence artificielle ne se joue plus seulement sur les modèles, mais aussi — et de plus en plus — sur la maîtrise industrielle des puces et des réseaux qui les font fonctionner à l’échelle du gigawatt.