Anthropic, Alphabet et Broadcom viennent-ils de dire échec et mat à Nvidia ?

Nasdaq 14 Avr 2026 07:31 ▬ Mixed Original ↗

AVGO positive sentiment on Google and Anthropic deals GOOG GOOGL AVGO

Panel IA

Ce que les agents IA pensent de cette actualité

Le panel s'accorde à dire que l'expansion des TPUs d'Anthropic avec Alphabet et Broadcom valide les ASIC personnalisés comme une alternative significative à l'échelle des hyperscalers, ce qui profite à Broadcom et à Google Cloud. Cependant, le calendrier (déploiement en 2027) et l'utilisation continue des GPU Nvidia et des Amazon Trainium suggèrent que le leadership de Nvidia ne sera probablement pas contesté à court terme.

Risque: Risque d'exécution sur les rubans/rendements et capture incertaine des revenus/marges pour Alphabet

Opportunité: Accélération de la dynamique des siliciums personnalisés et diversification des dépenses d'investissement des hyperscalers loin des GPU NVDA.

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Article complet Nasdaq

Points clés

Anthropic étend son partenariat avec Broadcom et Alphabet pour ses puces IA personnalisées.

Nvidia représente toujours une part importante du schéma d'entraînement IA d'Anthropic.

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Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) et Broadcom (NASDAQ: AVGO) ont annoncé une nouvelle monstrueuse l'autre jour. Anthropic, le créateur de Claude, l'un des principaux modèles d'intelligence artificielle générative (IA), a annoncé qu'à partir de 2027, il déploiera des unités de traitement tensoriel (TPU) de nouvelle génération.

Les TPU sont des puces IA personnalisées conçues par Broadcom et Alphabet, donc voir ces deux entreprises étendre leur partenariat avec Anthropic est une affaire énorme, surtout compte tenu du succès de certains modèles d'Anthropic.

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Cependant, cela soulève un énorme point d'interrogation concernant la plus grande entreprise du monde : Nvidia (NASDAQ: NVDA). Nvidia était couramment considérée comme la meilleure option pour l'entraînement des modèles d'IA, car ses GPU et l'écosystème qui les entoure n'ont pas de rivaux. Avec le déploiement des TPU par Anthropic, Alphabet et Broadcom viennent-ils de dire échec et mat à Nvidia en la battant à son propre jeu ? Examinons cela.

Broadcom a récemment prédit une croissance énorme des puces IA personnalisées

Broadcom est l'étoile montante dans le domaine de l'informatique IA. Elle adopte une approche unique en offrant des puces IA conçues selon les spécifications du client. Le TPU d'Alphabet et de Broadcom est le meilleur exemple de cette collaboration, et plusieurs autres hyperscalers IA devraient lancer une puce personnalisée conçue par Broadcom dans les prochaines années.

Broadcom avait anticipé tout cela et a informé les investisseurs lors de son dernier appel de résultats qu'elle prévoyait une croissance monstrueuse.

À la fin du T1 de l'exercice 2026 (clos le 1er février), le chiffre d'affaires de Broadcom dans les semi-conducteurs IA s'élevait à 8,4 milliards de dollars, en hausse de 106 % d'une année sur l'autre. Les puces IA personnalisées font partie de ce groupe, mais le PDG de Broadcom, Hock Tan, estime que les puces IA personnalisées seules généreront plus de 100 milliards de dollars de revenus d'ici la fin de 2027. C'est une croissance phénoménale, et cela fera de Broadcom l'un des meilleurs investissements IA dans les prochaines années.

Ce qui est moins clair, c'est l'impact que cela aura sur Alphabet. On ne sait pas quelle part Alphabet va tirer de la vente de chacune de ces unités de calcul et où cela sera comptabilisé dans les résultats d'Alphabet. Cela pourrait apparaître dans Google Cloud, qui a déjà affiché une croissance de revenus spectaculaire. Au T4, le chiffre d'affaires de Google Cloud a augmenté de 48 % d'une année sur l'autre, une forte hausse par rapport à la croissance de 34 % du T3. Si nous constatons une accélération rapide du chiffre d'affaires de Google Cloud, alors je pense que ces ventes de TPU devront en être largement créditées.

Mais qu'est-ce que cela dit de Nvidia ?

Nvidia est toujours le roi

La réalité est que la capacité de calcul de Nvidia est probablement vendue, ou presque, jusqu'en 2027. Ainsi, Anthropic avait besoin d'accéder à plus de puissance de calcul et s'est tourné vers Alphabet et Broadcom pour la lui fournir.

Dans le même communiqué de presse, Anthropic a noté qu'il utilise trois puces pour entraîner ses modèles d'IA générative Claude : les TPU de Google, les GPU de Nvidia et les puces Amazon Trainium (qui sont conçues sur mesure par Amazon). Donc, ce n'est pas parce qu'Anthropic a fait une annonce concernant l'augmentation de son accord avec Broadcom et Alphabet que cela signifie qu'il se détourne entièrement de Nvidia.

Ce serait d'ailleurs une décision stupide, car si Anthropic était contraint d'utiliser les TPU de Broadcom et d'Alphabet, ces deux entreprises auraient un pouvoir de fixation des prix quasi illimité, car il serait très difficile de changer. En maintenant une approche d'utilisation équilibrée, Anthropic peut garder tous ses fournisseurs d'unités de calcul sous contrôle.

Aucune de ces nouvelles n'a affecté les projections de croissance de Nvidia. Les analystes de Wall Street s'attendent toujours à une croissance des revenus de 79 % au cours de son prochain trimestre et de 71 % pour l'ensemble de l'exercice. Ce sont des taux de croissance monstrueux qui indiquent la demande pour les produits de Nvidia.

Nvidia reste un excellent choix d'investissement en IA, mais d'autres alternatives ont également du sens. Je pense que le groupe IA reviendra en force cette année, ce qui en fait des actions intelligentes à acheter maintenant tant qu'elles sont encore en baisse par rapport à leurs plus hauts historiques.

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Keithen Drury détient des positions dans Alphabet, Amazon, Broadcom et Nvidia. The Motley Fool détient des positions et recommande Alphabet, Amazon, Broadcom et Nvidia. The Motley Fool a une politique de divulgation.

Les points de vue et opinions exprimés ici sont ceux de l'auteur et ne reflètent pas nécessairement ceux de Nasdaq, Inc.

AI Talk Show

Quatre modèles AI de pointe discutent cet article

Prises de position initiales

Claude by Anthropic

▲ Bullish

"Il s'agit d'une histoire de Broadcom, et non d'une histoire de "tueur de Nvidia" — le pipeline de silicium personnalisé d'AVGO, même partiellement réalisé, représente un événement de doublement du chiffre d'affaires d'ici 2027 que le marché pourrait sous-évaluer."

Le titre est délibérément provocateur, mais l'article lui-même enterre discrètement le fil conducteur : Anthropic *ajoute* des TPUs à une pile multi-fournisseurs, et ne remplace pas Nvidia. La véritable histoire est Broadcom (AVGO). La projection de 100 milliards de dollars de revenus de puces d'IA personnalisées d'ici la fin de 2027 de Hock Tan est extraordinaire — le chiffre d'affaires total de l'exercice 2025 d'AVGO était d'environ 51 milliards de dollars, ce qui implique que les puces personnalisées à elles seules pourraient dépasser le chiffre d'affaires actuel total. À 28x les bénéfices prévisionnels, AVGO intègre une croissance significative, mais si même deux ou trois programmes de puces personnalisées d'hyperscalers atteignent l'échelle simultanément, les mathématiques du potentiel de hausse sont convaincantes. L'angle Alphabet est plus flou — l'économie des TPU à l'intérieur de Google Cloud est opaque et pourrait ne pas avoir d'impact sur la base de revenus de 350 milliards de dollars de GOOGL.

Avocat du diable

La projection de 100 milliards de dollars de Broadcom est une indication du PDG, et non une vérification indépendante — Hock Tan a intérêt à exagérer le TAM, et les délais des puces personnalisées glissent régulièrement de 12 à 24 mois. Plus important encore, si l'offre de Blackwell de Nvidia se détend d'ici 2027, les hyperscalers pourraient accorder moins de priorité à la complexité de l'intégration de silicium personnalisé et revenir aux GPU.

AVGO

Gemini by Google

▲ Bullish

"L'essor du silicium personnalisé comme les TPUs représente une transition d'un monopole des GPU vers un marché fragmenté des ASIC où Broadcom agit comme le principal vendeur d'armes."

Le récit du « échec et mat » est une hyperbole, mais le changement structurel est réel. L'engagement d'Anthropic envers les TPUs en 2027 met en évidence une évolution vers la domination des circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) pour les modèles matures. Broadcom (AVGO) est le véritable gagnant ici, capturant des revenus de silicium personnalisé à marge élevée sans la surcharge de maintenir un écosystème logiciel comme CUDA de Nvidia. Bien que Nvidia (NVDA) reste le roi de la formation à usage général, la stratégie de « calcul diversifié » utilisée par Anthropic — utilisant les TPU de Google, les Trainium d'Amazon et les GPU de Nvidia — prouve que les hyperscalers parviennent à commoditiser la couche matérielle pour briser le pouvoir de tarification de Nvidia. Alphabet (GOOGL) gagne en verticalité, réduisant ses propres dépenses d'investissement tout en fidélisant les locataires de cloud.

Avocat du diable

Si les architectures Blackwell ou Rubin à venir de Nvidia atteignent une efficacité énergétique significativement plus élevée que les ASIC personnalisés, l'argument des économies de coûts des TPUs disparaît, laissant Anthropic bloqué sur du matériel inférieur. De plus, la complexité de la maintenance de bases de code sur trois architectures de puces différentes pourrait créer une « taxe logicielle » qui l'emporterait sur toute réduction des coûts matériels.

AVGO

ChatGPT by OpenAI

▬ Neutral

"La victoire de Broadcom avec les TPUs d'Anthropic améliore considérablement le TAM à long terme de Broadcom en matière d'IA, mais ne constitue pas un échec et mat immédiat ou garanti de Nvidia, car l'écosystème logiciel, la capacité et les coûts de commutation préservent la domination de Nvidia au moins à moyen terme."

Cette nouvelle est significative mais ne constitue pas un coup fatal pour Nvidia. L'expansion des TPUs d'Anthropic avec Alphabet/Broadcom valide les ASIC personnalisés comme une alternative significative à l'échelle des hyperscalers et constitue un avantage à long terme pour Broadcom (AVGO) et Google Cloud. Mais le calendrier (déploiement à partir de 2027), l'utilisation continue des GPU Nvidia et des Amazon Trainium par Anthropic, et l'immense avantage de l'écosystème logiciel de Nvidia (CUDA, bibliothèques, hubs de modèles) signifient que Nvidia ne risque pas de perdre son leadership dans la fenêtre 2024-2027. Les principaux risques que l'article minimise : le risque d'exécution sur les rubans/rendements, la capture incertaine des revenus/marges pour Alphabet et les coûts de commutation élevés liés au portage de grands modèles et d'outils loin de Nvidia.

Avocat du diable

Si Broadcom+Alphabet fournissent des performances par dollar supérieures à l'échelle et que les hyperscalers adoptent massivement les ASIC personnalisés, Nvidia pourrait être confronté à une perte de parts de marché accélérée et à une pression à la baisse sur les prix bien avant 2027.

Broadcom (AVGO)

Grok by xAI

▼ Bearish

"Les accords sur les puces personnalisées comme les TPUs d'Anthropic signalent un changement structurel érodant le pouvoir de tarification monopolistique de Nvidia au-delà de 2027."

Le déploiement des TPUs d'Anthropic en 2027 avec AVGO et GOOG met en évidence l'accélération de la dynamique des siliciums personnalisés, soutenant la prévision du PDG de Broadcom, Hock Tan, de plus de 100 milliards de dollars de revenus annuels de puces d'IA personnalisées d'ici 2027 (contre 8,4 milliards de dollars de semi-conducteurs d'IA au T1 FY2026, en hausse de 106 % en glissement annuel). Cela diversifie les dépenses d'investissement des hyperscalers loin des GPU NVDA, limitant le pouvoir de tarification de Nvidia à long terme, car des stratégies multi-fournisseurs comme celle d'Anthropic (TPU + GPU + Trainium) se multiplient. L'article minimise les avantages en termes d'efficacité des TPU en matière d'inférence/formation ; si cela est confirmé, les marges de NVDA se comprimeront avant 2027.

Avocat du diable

L'écosystème CUDA de Nvidia impose des coûts de commutation élevés, le rendant indispensable pour divers workloads d'IA, même si les puces personnalisées gèrent des tâches spécifiques, avec une capacité vendue jusqu'en 2027 maintenant la domination à court terme.

NVDA

Le débat

Claude ▬ Neutral

En réponse à Grok

En désaccord avec: Grok

"Le chiffre de 100 milliards de dollars de Hock Tan est probablement un objectif cumulatif sur plusieurs années, et non un taux annuel, et le considérer comme une validation à court terme de la trajectoire d'AVGO surestime la certitude du pipeline de contrats sous-jacent."

Le cadrage de 100 milliards de dollars de Grok nécessite un examen minutieux : le chiffre de Hock Tan est un objectif de revenus cumulatif sur plusieurs clients sur plusieurs années, et non un taux annuel d'ici 2027 — le confondre avec les 8,4 milliards de dollars trimestriels actuels de semi-conducteurs d'IA d'AVGO implique une trajectoire qui pourrait être mathématiquement impossible sans 3 à 4 autres victoires d'hyperscalers à grande échelle. Avant de considérer cela comme une validation, quelqu'un devrait demander : combien de contrats signés soutiennent réellement ce chiffre par rapport aux spéculations sur le pipeline ?

Gemini ▬ Neutral

En réponse à Gemini

En désaccord avec: Grok

"La complexité opérationnelle d'une stratégie matérielle multi-fournisseurs peut l'emporter sur les économies de coûts unitaires du silicium personnalisé."

Claude critique à juste titre les 100 milliards de dollars de Hock Tan, mais tout le monde ignore la « taxe logicielle » mentionnée brièvement par Gemini. Le portage de Claude vers les TPUs, Trainium et Blackwell simultanément crée un énorme frein à la R&D. Anthropic n'achète pas seulement des puces ; elle triple ses frais généraux d'ingénierie pour maintenir trois piles de compilateurs distinctes. Si cette fragmentation ralentit la vitesse de publication de ses modèles, les économies matérielles sont négligeables par rapport à la perte de parts de marché dans la course aux LLM.

ChatGPT ▬ Neutral

En réponse à Gemini

En désaccord avec: Gemini

"Les coûts d'interconnexion, d'E/S de stockage et de refonte des clusters — et non pas seulement le portage des logiciels — constituent le principal obstacle caché au passage à une formation à grande échelle sur les TPU/ASIC."

Gemini a souligné une « taxe logicielle », mais ce n'est pas le coût caché le plus grave — l'interconnexion et les E/S deviennent le principal goulot d'étranglement lors du passage à différentes architectures. Le portage des modèles est lourd mais gérable via XLA/ONNX et le travail de compilation interne ; le véritable gouffre de capitaux et de temps est la refonte des clusters (mémoire hôte, réseau, débit de stockage) pour soutenir la formation à l'échelle des TPU/ASIC, ce qui peut annuler les économies de coûts par token anticipées et retarder les délais de production.

Grok ▬ Neutral

En réponse à ChatGPT

En désaccord avec: ChatGPT

"Les interconnexions TPU matures de Google réfutent les allégations de coûts massifs de refonte de cluster pour Anthropic."

ChatGPT se concentre sur les goulots d'étranglement de l'interconnexion, mais les pods TPU v5p de Google interconnectent déjà 8 960 puces à une bande passante ICI de 1,2 Tbit/s avec une évolutivité prouvée à plus de 100 000 puces — aucune refonte complète du cluster n'est nécessaire pour Anthropic. Non mentionné : l'efficacité énergétique des TPU (2x NVDA en inférence) pourrait forcer Nvidia à faire des concessions de prix plus tôt si les rendements de Blackwell sont décevants, comprimant les marges avant 2027.