OpenAI prévoirait d’acheter des puces TPU conçues par Google pour faire tourner ses modèles. Selon The Information, l’entreprise recrute aussi des ingénieurs chargés d’optimiser ses modèles les plus avancés pour ces processeurs, une tâche jusqu’ici réservée aux puces de Nvidia.
L’annonce coïncide avec un autre accord important. Oracle a révélé le 27 octobre qu’il proposerait les TPU de Google sur son cloud OCI à partir de 2027, faisant de lui le premier grand fournisseur cloud, en dehors de Google, à les commercialiser.
Ces deux mouvements dessinent une tendance : les acteurs de l’IA cherchent à réduire leur dépendance à Nvidia. L’achat de TPU par OpenAI n’a toutefois pas été confirmé par l’entreprise, et ses volumes restent inconnus.
OpenAI et les TPU Google : ce que l’on sait
D’après The Information, relayé par Digital Today, OpenAI envisage d’acheter des TPU, les processeurs spécialisés que Google développe pour l’IA depuis près de dix ans. Ni le montant ni la durée de l’accord n’ont été dévoilés.
OpenAI utilisait déjà des TPU en location, via le cloud de Google, pour une partie de ses besoins. L’achat direct et l’optimisation de ses modèles « frontière » pour ces puces marqueraient une étape supplémentaire : ces modèles reposaient jusqu’ici presque exclusivement sur les GPU de Nvidia.
La démarche rejoint la stratégie d’OpenAI de diversifier ses sources de puissance de calcul. L’entreprise développe aussi sa propre puce, baptisée Jalapeño, et multiplie les partenariats avec les fournisseurs de cloud.
Pourquoi les TPU intéressent OpenAI
Les TPU sont des circuits conçus spécifiquement pour les calculs des réseaux de neurones, là où les GPU de Nvidia restent des processeurs plus polyvalents. Pour certaines tâches, notamment l’inférence, c’est-à-dire l’exécution des modèles pour répondre aux utilisateurs, ils peuvent offrir un meilleur rapport entre performances et coût.
Avec des centaines de millions d’utilisateurs de ChatGPTChatGPT est l'assistant IA d'OpenAI : devenu en 2026 une plateforme multimodale et agentique, il écoute, parle, voit, navigue sur le web et exécute des tâches à votre place. Lire la fiche, la facture d’inférence d’OpenAI est devenue considérable. Disposer d’une alternative à Nvidia permet aussi de négocier les prix et de limiter les risques de pénurie.
Le changement n’est pas anodin sur le plan technique. Adapter des modèles conçus pour l’écosystème logiciel CUDA de Nvidia à une autre architecture demande des efforts importants, d’où les recrutements évoqués par The Information.
Oracle ajoute les TPU de Google à OCI
Lors de sa conférence Oracle AI World, à Las Vegas, Oracle a annoncé qu’il proposerait les TPU de huitième génération de Google sur son cloud : le TPU 8t, dédié à l’entraînement, et le TPU 8i, consacré à l’inférence. Leur disponibilité est prévue pour 2027, avec une montée en charge sur plusieurs années.
Oracle n’a pas précisé combien de TPU il comptait déployer, ni quels clients les utiliseraient. Le groupe, qui a signé des contrats de plusieurs dizaines de milliards de dollars avec Nvidia, continue d’ailleurs de proposer ses systèmes : il a rendu disponibles les serveurs Vera Rubin NVL72 lors du même événement, selon The Register.
Selon CNBC, Oracle prévoit aussi d’intégrer à OCI la puce Jalapeño d’OpenAI. Le cloud d’Oracle, principal fournisseur de puissance de calcul d’OpenAI dans le cadre du projet Stargate, deviendrait ainsi une plateforme multi-puces.
Une rupture avec la dépendance à Nvidia ?
Nvidia domine toujours largement le marché des puces pour l’IA, et ses GPU restent la référence pour l’entraînement des plus grands modèles. Mais la concurrence se structure : TPU de Google, puces maison d’Amazon, de Microsoft ou d’OpenAI, sans oublier les fabricants chinois.
Pour Google, l’enjeu est stratégique. En vendant ses TPU au-delà de son propre cloud, l’entreprise transforme une technologie interne en produit capable de concurrencer directement Nvidia.
Reste à savoir quelle part de ses calculs OpenAI confiera réellement aux TPU. Une adoption massive par le créateur de ChatGPT marquerait un tournant pour le marché, mais il faudra attendre 2027 et les premiers déploiements chez Oracle pour en mesurer l’ampleur.
