Amazon ajoute 2 millions de GPU NVIDIA : AWS fait un énorme investissement pour dominer l'infrastructure de l'IA

La compétition en matière d'IA générative évolue de la performance des modèles vers une course à "qui peut sécuriser les ressources de calcul les plus vastes".

Amazon est à l'avant-garde de cette tendance avec un projet ambitieux.

La division cloud de l'entreprise, Amazon Web Services (AWS), a annoncé une expansion stratégique de sa collaboration avec NVIDIA, prévoyant de déployer 2 millions de GPU NVIDIA supplémentaires dans son infrastructure mondiale entre 2027 et 2028.

Cela inclut les générations futures telles que Blackwell Ultra, Rubin et Rubin Ultra.

AWS avait déjà prévu d'ajouter plus d'un million de GPU NVIDIA à partir de 2026. Cette annonce ajoute 2 millions de GPU supplémentaires à ce plan.

Ce n'est pas simplement une nouvelle sur "Amazon achetant une grande quantité de GPU".

Cela montre qu'Amazon envisage d'intégrer l'IA comme infrastructure commune pour ses activités dans le cloud, le commerce électronique, la logistique, la robotique et les systèmes gouvernementaux, en plaçant une énorme base de calcul au centre.

La compétition en IA passe du "modèle" à "l'infrastructure"

Au début de la vague d'IA générative, l'attention du marché était concentrée sur la performance des grands modèles de langage développés par OpenAI, Anthropic, Google, etc.

Cependant, à mesure que les services d'IA passent de l'expérimentation à une utilisation réelle dans les entreprises et les services aux consommateurs, la situation évolue.

Lorsque les agents IA automatisent les opérations des entreprises, écrivent des programmes, analysent des données et interagissent avec les clients, la consommation de calcul par l'IA augmente considérablement.

Si l'IA s'étend à des domaines tels que la robotique, la conduite autonome et la recherche scientifique, appelés "IA physique", les ressources de calcul nécessaires pourraient atteindre des niveaux sans précédent.

L'expansion de la collaboration entre AWS et NVIDIA anticipe précisément cet avenir.

Les deux entreprises renforcent leur collaboration dans une "pile complète" qui inclut non seulement les GPU, mais aussi les CPU, les réseaux, les modèles d'IA, le traitement des données et la robotique.

Pour les entreprises de cloud, posséder les derniers GPU n'est pas suffisant.

Il est nécessaire de connecter des centaines de milliers, voire des millions de GPU via un réseau rapide, de fournir une alimentation électrique massive, de les refroidir, de les exploiter sans interruption, et de créer un environnement où les entreprises et les institutions de recherche peuvent les utiliser immédiatement quand elles en ont besoin.

Ainsi, dans la compétition cloud de l'ère de l'IA, la capacité à "exploiter une immense usine d'IA" devient plus compétitive que les semi-conducteurs eux-mêmes.

Le chiffre de 2 millions de GPU annoncé par Amazon symbolise une montée en échelle de cette compétition.

Pourquoi acheter NVIDIA alors qu'Amazon a son propre chip "Trainium"

Ce qui est particulièrement intéressant dans cette nouvelle, c'est qu'Amazon développe activement ses propres puces IA.

Amazon, via sa filiale Annapurna Labs, développe l'accélérateur AI "Trainium".

En théorie, l'expansion de ses propres puces devrait réduire la dépendance à NVIDIA.

Pourtant, AWS ajoute 2 millions de GPU NVIDIA supplémentaires.

Cela peut sembler contradictoire à première vue.

Cependant, envisager la stratégie d'AWS comme un choix binaire entre NVIDIA et Trainium pourrait être trompeur.

Amazon vise probablement à devenir une grande plateforme AI où les clients peuvent choisir parmi diverses ressources de calcul selon leurs besoins, plutôt que de dépendre d'un seul type de semi-conducteur.

Parmi les développeurs d'IA, l'environnement logiciel centré sur CUDA de NVIDIA est largement utilisé. Par conséquent, pour attirer les entreprises d'IA du monde entier vers AWS, il est toujours crucial de disposer d'un grand nombre de GPU NVIDIA de dernière génération.

D'autre part, pour des usages spécifiques, Trainium peut être utilisé comme un atout avec son rapport prix-performance.

AWS et NVIDIA travaillent également sur l'intégration de la technologie de connexion rapide NVLink Fusion de NVIDIA avec le silicium personnalisé d'Amazon.

Ainsi, Amazon ne se positionne peut-être pas comme "AWS en compétition avec NVIDIA", mais plutôt comme un "marché géant de calcul AI intégrant à la fois NVIDIA et ses propres semi-conducteurs".

Une "usine AI" de 100 000 GPU, le gouvernement américain comme client clé

Un autre aspect à ne pas négliger dans ce partenariat est l'infrastructure AI pour le gouvernement américain.

AWS et NVIDIA prévoient de construire une usine AI hautement sécurisée pour les agences gouvernementales américaines, comprenant une infrastructure de 100 000 GPU.

À mesure que l'IA est utilisée pour la sécurité nationale, la cybersécurité, l'analyse de l'information et la recherche et développement, les ressources de calcul requises par les agences gouvernementales pourraient augmenter considérablement.

C'est là qu'intervient la force d'AWS.

AWS a accumulé une longue expérience non seulement dans le cloud pour les entreprises, mais aussi dans les infrastructures cloud pour le gouvernement et le secteur public.

En combinant cela avec la base AI de NVIDIA, le marché AI pour le gouvernement pourrait devenir un domaine de croissance énorme pour Amazon.

La compétition pour l'infrastructure AI ne se limite pas à la concurrence des entreprises cloud avec Microsoft Azure et Google Cloud.

Elle s'étend à un marché plus vaste, celui de savoir qui fournira l'infrastructure AI à l'échelle nationale.

Pour NVIDIA, un argument contre la "théorie du ralentissement de la demande"

Bien sûr, ce contrat est également extrêmement important pour NVIDIA.

Sur le marché des semi-conducteurs AI, il y a longtemps eu des inquiétudes selon lesquelles les investissements en capital des grandes entreprises technologiques atteindraient un pic.

Google développe le TPU, Amazon le Trainium, et Microsoft développe également ses propres semi-conducteurs AI.

Ainsi, certains pensent que les hyperscalers réduiront leur dépendance aux GPU NVIDIA à long terme.

Cependant, la décision d'Amazon, qui développe ses propres semi-conducteurs, d'ajouter 2 millions de GPU NVIDIA, y compris pour les générations futures, mérite l'attention.

Pour le moment, la diffusion de ses propres puces et la demande pour NVIDIA ne sont pas nécessairement opposées.

Le marché de l'IA lui-même se développe si rapidement que même en augmentant ses propres semi-conducteurs, la demande de GPU pourrait croître à un rythme encore plus rapide.

Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a également reconnu que la demande en IA s'accroît à un rythme supérieur aux prévisions initiales dans le cadre de la collaboration avec AWS.

Si cette dynamique se poursuit, le principal facteur de croissance pour NVIDIA ne sera pas "d'éliminer la concurrence", mais "que le marché du calcul AI continue de croître".

Le prochain champ de bataille de l'IA, "l'agent", transforme l'EC d'Amazon

Pour Amazon, il est encore plus crucial que l'investissement dans l'infrastructure AI ne se limite pas aux revenus d'AWS.

Dans le secteur du commerce électronique d'Amazon, les agents AI pourraient déjà commencer à changer le comportement des consommateurs.

Selon une enquête sur le commerce en ligne aux États-Unis menée par Evercore ISI, 57 % des utilisateurs utilisant les fonctionnalités AI d'Alexa ont déclaré avoir acheté des produits qu'ils ne connaissaient pas auparavant.

De plus, 36 % ont indiqué que l'utilisation des fonctionnalités AI avait augmenté leur volume d'achats.

C'est un chiffre très important pour Amazon.

Dans le commerce électronique traditionnel, les utilisateurs recherchaient des produits qu'ils avaient déjà décidé d'acheter, et Amazon les vendait.

Cependant, avec les agents AI, ils peuvent comprendre les demandes vagues des utilisateurs, comparer les options, proposer de nouveaux produits et les guider jusqu'à l'achat.

Amazon pourrait donc passer d'un "lieu où l'on cherche des produits" à un "lieu où l'on consulte l'IA pour savoir quoi acheter".

Si cela se réalise, l'IA ne sera pas simplement une technologie de réduction des coûts pour Amazon, mais un dispositif de vente qui génère la consommation elle-même.

L'analyste d'Evercore ISI, Mark Mahaney, a relevé l'objectif de cours de l'action Amazon de 315 à 355 dollars, en réponse à ces résultats d'enquête. Le jour de l'annonce, l'action Amazon a augmenté, et les agents AI ont été perçus comme un nouveau moteur de croissance pour le commerce de détail.

Amazon maîtrise à la fois "l'AI cloud" et "l'AI shopping"

En examinant l'ensemble de ces nouvelles, on constate qu'il existe deux énormes opportunités de revenus dans la stratégie AI d'Amazon.

La première est AWS.

Fournir des GPU, des modèles AI, du stockage, des réseaux, etc., à des entreprises du monde entier, des startups AI, des gouvernements et des institutions de recherche, et gagner de l'argent avec "l'infrastructure pour faire fonctionner l'IA".

La deuxième est Amazon.com.

Par le biais d'Alexa et des agents de shopping, AIse la découverte, la comparaison et l'achat de produits par les consommateurs, et étendre les transactions de commerce électronique.

Entre ces deux, il y a des entreprises comme la publicité, la logistique et la robotique.

Par exemple, si l'IA augmente les achats de produits, la valeur publicitaire pourrait augmenter.

Si le volume des commandes augmente, la capacité de traitement des centres logistiques devient cruciale, et l'introduction de robots AI progresse.

Si les ressources de calcul d'AWS sont utilisées pour faire fonctionner les robots et l'IA, cela conduit à nouveau à des investissements dans le cloud.

Si les grandes entreprises d'Amazon, "cloud, EC, publicité, logistique", sont connectées via l'IA, cela crée un écosystème économique difficile à reproduire pour d'autres entreprises AI.

La décision d'Amazon Robotics d'utiliser la plateforme AI physique de NVIDIA symbolise cette vision.

Sur les réseaux sociaux, "optimisme extrême" et "prudence face à l'investissement massif" se croisent

Les réactions sur les réseaux sociaux à cette annonce ne sont pas univoques.

Le compte officiel X de NVIDIA a souligné que la collaboration s'étendait au-delà des 2 millions de GPU, incluant les CPU Vera, les réseaux, Nemotron et la robotique d'Amazon, mettant en avant l'intégration de l'ensemble de la pile AI avec AWS, et non une simple vente de GPU.

Parmi les investisseurs et les professionnels de la technologie sur X, certains perçoivent l'échelle des 2 millions de GPU comme un investissement en infrastructure AI qui atteint désormais une échelle macroéconomique, et non comme une simple nouvelle de produit.

Il y a aussi des opinions qui voient le fait qu'Amazon achète massivement NVIDIA malgré la possession de Trainium comme un signe de la forte compétitivité de NVIDIA.

Dans la communauté Reddit liée à Amazon, certains considèrent cela comme un "signal fort à long terme", tandis que d'autres expriment leur frustration face à l'absence de réaction du cours de l'action malgré ces bonnes nouvelles.

Concernant l'investissement massif, certains commentaires mettent en garde contre un "flux de capitaux cyclique", et d'autres calculent combien AWS pourrait récupérer en revenus futurs par rapport au coût d'achat des GPU.

Dans une autre communauté boursière, certains ont calculé indépendamment les revenus à long terme d'AWS grâce aux 2 millions de GPU, et ont exprimé une opinion optimiste selon laquelle il s'agit d'un pipeline générant des revenus cloud futurs, plutôt que d'un achat d'équipement unique.

Cependant, ces estimations de revenus par des particuliers ne sont pas des prévisions officielles et dépendent de plusieurs hypothèses telles que le prix des GPU et le taux d'utilisation, et ne peuvent donc pas être utilisées directement pour calculer la valeur de l'entreprise.

D'un autre côté, le sentiment des investisseurs individuels envers l'action Amazon n'est pas entièrement optimiste.

Sur Stocktwits, même lorsque l'action Amazon a augmenté suite à la révision à la hausse de l'objectif de cours par Evercore, le sentiment des investisseurs individuels a été rapporté comme "Bearish".

Cette réaction suggère que, indépendamment des attentes en matière d'investissement AI, le marché examine attentivement les investissements massifs en capital d'Amazon, sa marge bénéficiaire et le retour sur investissement.

Ce n'est pas un marché simple où "plus l'investissement AI est grand, plus le cours de l'action augmente", mais "combien de flux de trésorerie cet investissement générera-t-il dans les années à venir" devient plus important que jamais.

Le plus grand risque n'est pas "acheter des GPU", mais "les utiliser pleinement"

Le chiffre de 2 millions de GPU est énorme.

Cependant, le véritable défi pour Amazon n'est pas de sécuriser les GPU.

C'est de les utiliser à un taux d'occupation élevé et de générer des revenus qui dépassent l'investissement.

Les centres de données AI nécessitent non seulement des GPU, mais aussi des investissements massifs supplémentaires en terrains, bâtiments, réseaux électriques, équipements de transformation, systèmes de refroidissement et réseaux rapides.