Amazon ajoute 2 millions de GPU Nvidia à AWS. Un pari massif qui dit beaucoup sur la demande IA, et sur l’équilibre du marché.
En bref
- Amazon ajoute 2 millions de GPU Nvidia
- AWS étend aussi CPU, modèles et robotique
- La demande IA dépasse déjà les prévisions
Presque tripler une commande en cinq mois, ça dit tout. Amazon et Nvidia renforcent leur alliance avec 2 millions de GPU supplémentaires pour les data centers de AWS, alors qu’un premier accord portait déjà sur plus d’1 million de GPU à déployer dès cette année.
Une commande qui change d’échelle en quelques mois
L’ajout annoncé concerne des Blackwell Ultra, mais aussi les futures générations Rubin et Rubin Ultra. Ces puces, taillées pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA, arriveront dans les infrastructures de AWS en 2027 et 2028.
Le point frappant, c’est le tempo. Cinq mois après le premier accord, Nvidia explique que la demande a dépassé les attentes initiales, portée par les startups, les entreprises, les labos IA et même les gouvernements. Aucun montant n’a été donné, mais à ce volume, on parle de dizaines de milliards d’euros.
AWS achète Nvidia partout, pas seulement des GPU
L’accord ne s’arrête pas aux accélérateurs. Nvidia va aussi intégrer chez AWS ses technologies réseau, ses modèles ouverts, ses logiciels de traitement de données, sa plateforme robotique et ses CPU Vera.
À partir du troisième trimestre, les 2 millions de GPU ajoutés à AWS s’accompagneront d’un nombre non précisé de processeurs Vera, certains couplés à Rubin, d’autres non. Jensen Huang voyait déjà en mai un nouveau marché adressable de environ 184 milliards d’euros (200 milliards de dollars) pour ces CPU. Et Colette Kress affirme qu’ils doivent être déployés chez tous les grands hyperscalers, neoclouds, labos IA et OEM, avec des livraisons déjà lancées chez des partenaires de tête comme Oracle et SpaceXAI.
Sur le volet enterprise, AWS servira aussi la famille de modèles ouverts Nemotron sur Amazon Bedrock et SageMaker.
Le paradoxe Amazon, partenaire géant et rival en puissance
C’est là que ça devient intéressant. Amazon investit en parallèle dans ses propres puces pour réduire sa dépendance à Nvidia, voire la concurrencer.
Son responsable IA Peter DeSantis a indiqué que AWS discute de la vente de ses puces Trainium à d’autres entreprises pour les data centers. Elles visent directement les charges deep learning aujourd’hui couvertes par les H100 et Blackwell. Même logique avec Graviton, basé sur Arm, qui s’attaque aux CPU serveur d’Intel et d’AMD. Cette activité de puces maison a dépassé un rythme annualisé de environ 23 milliards d’euros (25 milliards de dollars), soutenu par environ 207 milliards d’euros (225 milliards de dollars) d’engagements, notamment venant d’Anthropic et d’OpenAI.
Robots, entrepôts et résultats financiers, le partenariat déborde le cloud
Bon, le cloud n’est qu’une partie de l’histoire. Amazon prévoit aussi d’adopter la pile complète de physical AI de Nvidia pour ses robots d’entrepôt, avec Omniverse, Cosmos, Isaac et Jetson. Nvidia vient d’ailleurs de lancer une nouvelle version de Jetson, plus accessible pour l’edge AI d’entrée de gamme.
Et les chiffres suivent. Nvidia a publié environ 89 milliards d’euros (96,2 milliards de dollars) de ventes au deuxième trimestre, dont environ 82 milliards d’euros (89 milliards de dollars) pour le data center, en hausse de 117% sur un an. Le groupe vise environ 99 milliards d’euros (108 milliards de dollars) au troisième trimestre, avec les premières expéditions de production de Rubin. Pour sécuriser mémoire et capacité industrielle, Nvidia a engagé environ 257 milliards d’euros (279 milliards de dollars), contre environ 109 milliards d’euros (119 milliards de dollars) le trimestre précédent. Et Jensen Huang résume assez bien la phase actuelle, l’IA faisant désormais un travail utile et productif, au point que plus de calcul permettrait, selon lui, de générer plus de « jetons rentables ».
Reste la vraie question pour le marché. Est-ce que toute cette puissance de calcul se transformera aussi proprement en profits? C’est ce que les investisseurs vont scruter.
