Google développe une puce intégrant l’IA Gemini directement dans le silicium

Alphabet ↗ 1.85% travaille sur une nouvelle puce serveur personnalisée qui intègre l'architecture de son modèle d'IA Gemini directement dans le matériel. Cette initiative pourrait offrir des gains substantiels en efficacité énergétique alors que l'entreprise fait face à une demande croissante pour le calcul lié à l'IA, selon un rapport de The Information publié lundi.

Une nouvelle approche de l'inférence IA

La puce, qui intègre une version « figée » des poids du réseau neuronal de Gemini dans du silicium personnalisé plutôt que d'exécuter le modèle comme un logiciel sur des processeurs polyvalents, marque une rupture avec la stratégie actuelle de Google concernant ses Tensor Processing Units (TPU). Cette approche, qui transforme un modèle d'IA fixe en un circuit intégré spécifique à une application, promet d'être plusieurs fois plus économe en énergie par jeton d'IA généré que les puces actuelles de Google, avec un déploiement visé dès 2028.facebook

Le concept d'intégration matérielle des modèles d'IA gagne du terrain dans l'industrie. La startup finlandaise Taalas a démontré cette approche plus tôt cette année avec sa puce HC1, qui intègre le modèle Llama de Meta directement dans le matériel, revendiquant des vitesses dix fois supérieures aux plateformes d'inférence concurrentes et ne nécessitant que 12 à 15 kilowatts par rack, contre 120 à 600 kilowatts pour les racks de GPU. Le compromis : une fois qu'un modèle est figé dans le silicium, il ne peut être mis à jour sans fabriquer de nouvelles puces.forbes

La crise des capacités pousse à l'urgence

Ce projet intervient alors que Google Cloud fait face à une pression intense sur ses infrastructures. Lors de la présentation des résultats du premier trimestre 2026 d'Alphabet, les dirigeants ont révélé que la division cloud, qui a dépassé pour la première fois les 20 milliards de dollars de revenus trimestriels, était limitée par ses capacités, son carnet de commandes ayant doublé pour atteindre 462 milliards de dollars. En mars 2026, Google aurait informé Meta qu'il ne pouvait pas fournir la capacité de calcul demandée par Meta pour ses charges de travail IA.marketscale+1

Google a réagi sur plusieurs fronts. En avril, l'entreprise a dévoilé la huitième génération de TPU, divisée en variantes distinctes pour l'entraînement et l'inférence, et Broadcom ↘ 0.60% a signé un accord à long terme pour développer et fournir les futures générations de puces IA personnalisées de Google jusqu'en 2031. Google a également commencé à louer de la capacité TPU à des clients externes, dont OpenAI.cnbc+3

Compléter, et non remplacer, les TPU

La puce figée est conçue pour compléter la gamme plus large de TPU de Google plutôt que de la remplacer. Alors que les TPU restent programmables et peuvent exécuter des modèles mis à jour, une puce figée optimisée pour un modèle stable et très demandé comme Gemini pourrait traiter la majeure partie des requêtes d'inférence routinières pour une fraction du coût énergétique, libérant ainsi du matériel programmable pour l'entraînement et les nouvelles itérations de modèles.

Les actions d'Alphabet ont progressé à la suite de cette nouvelle lundi. Le titre était en hausse avant la publication des prochains résultats de l'entreprise, porté par l'optimisme entourant sa stratégie d'infrastructure IA.marketbeat