Google s’allie à Blackstone pour créer aux États‑Unis une société dédiée à l’IA cloud, avec un ticket d’entrée de 5 milliards de dollars en capital et une enveloppe d’investissement total d’environ 25 milliards de dollars via effet de levier. L’objectif est clair : opérer des capacités de calcul à grande échelle adossées aux puces maison de Google et à son cloud afin de se positionner face à CoreWeave et consorts. Le nom de l’entité n’a pas été communiqué.
Le plan industriel vise 500 MW de capacité installée à l’horizon 2027, avec des sites déjà identifiés, dont certains encore en construction pour préparer des extensions. À cette échelle, on parle d’un gabarit électrique d’une ville moyenne, calibré pour l’entraînement et l’inférence de modèles avancés.
Pour Google, c’est à ce stade la plus ambitieuse tentative de commercialisation externe de ses TPU. La question d’une mise à disposition élargie de ces accélérateurs, jusqu’ici surtout consommés en interne via Google Cloud, trouve ici un débouché structuré.
Cette montée en puissance des TPU rappelle que la bataille de l’IA ne se joue plus seulement sur les modèles, mais sur la capacité à garantir du calcul à long terme. Dans le même registre, le partenariat entre OpenAI et Amazon autour d’une énorme réserve de puissance de calcul et de puces Trainium illustre parfaitement cette logique d’infrastructure verrouillée.
Un véhicule d’infrastructure taillé pour l’IA
Blackstone injecte 5 milliards de dollars en fonds propres et porte l’investissement global à 25 milliards avec de la dette de projet. Le géant du private equity revendique déjà une position majeure dans les data centers via QTS Realty Trust et AirTrunk, et figure au capital d’acteurs IA comme CoreWeave, Anthropic et OpenAI. Son patron, Stephen Schwarzman, évoquait plus de 150 milliards de dollars d’actifs data centers et 160 milliards de projets potentiels en file d’attente.
L’arrivée de Blackstone dans ce type de montages confirme aussi que les fonds spécialisés voient désormais les data centers comme une classe d’actifs stratégique. Sur ce terrain, l’exemple de CoreWeave, épaulé par NVIDIA pour bâtir des usines d’IA géantes, montre jusqu’où peut aller la course aux infrastructures dédiées.
Une première vague de sites candidats est sécurisée pour accélérer le déploiement, signe d’une exécution contrainte par la disponibilité foncière, les délais de raccordement et la chasse aux puissances électriques. La trajectoire au‑delà de 2027 est laissée ouverte, avec une montée en charge jugée probable.
Un front plus direct face à Nvidia
La montée en puissance de cette offre aligne Google plus frontalement avec l’écosystème GPU piloté par Nvidia, alors que la demande de calcul pour l’IA explose et que les « cloud de calcul » spécialisés se multiplient. En consolidant une filière TPU à grande échelle au‑delà de son cloud public, Google pousse une alternative matérielle et logicielle complète pour l’entraînement et l’inférence, potentiellement plus prévisible en approvisionnement que le marché des GPU.
En parallèle de l’effort de Google, d’autres acteurs cherchent eux aussi à verrouiller leur accès au calcul pour ne pas dépendre uniquement du marché des GPU. C’est précisément ce que raconte l’accord massif entre OpenAI et Cerebras, pensé pour sécuriser une capacité de calcul IA de très grande ampleur.
L’enjeu est double : capter des workloads IA qui exigent des garanties de capacité et d’énergie sur plusieurs années, et proposer un coût total de possession compétitif en verrouillant le couple silicium‑infrastructure. Pour les clients, la question clé sera la portabilité des modèles et la maturité de l’écosystème autour des TPU face à CUDA et au stack Nvidia.
Si le calendrier est tenu, un palier à 500 MW d’ici 2027 rebattra partiellement les cartes d’accès à la puissance IA en Amérique du Nord. L’effet d’échelle pourrait aussi exercer une pression sur les prix des capacités de calcul et accélérer la diversification des chaînes d’approvisionnement au-delà des GPU, à condition que Google convertisse cette ambition en disponibilité réelle et en performances applicatives convaincantes.
Source : ITHome
