Je le dis d'emblée : parmi les comptes que je suis, il y a des sceptiques, mais à condition qu'ils s'appuient sur des données et que leur raisonnement tienne la route.

Laissons de côté les polémiques autour de Nvidia, aujourd'hui je veux surtout parler de Google.

Le coût d'entraînement et d'inférence de Gemini est l'un des plus compétitifs parmi tous les grands modèles — l'efficacité énergétique des TPU est là pour le prouver, et surtout, c'est Google qui les fabrique en interne. Le plus grand avantage des puces développées en interne ? Leur coût est directement comptabilisé au prix de revient, sans avoir à payer de « taxe d'intelligence » à d'autres entreprises dans les rapports financiers. Avec cette combinaison, leur structure de coûts n'est tout simplement pas comparable à celle des autres acteurs. D'un point de vue technique, l'intégration verticale va creuser l'écart en termes d'avantage de coûts, surtout dans le contexte actuel de course effrénée aux investissements dans l'IA : celui qui contrôle le hardware de base détient l'initiative.