ACTUALITÉS TECH – Selon Morgan Stanley, même si les puces IA de Google et d’Amazon peuvent être achetées moitié moins cher, Nvidia gagne grâce à ses performances.

Selon la banque d’investissement Morgan Stanley, même si la construction de centres de données équipés de GPU Nvidia Blackwell coûte deux fois plus cher que celle de centres équipés de circuits intégrés spécialisés dans les applications d’IA (ASIC), l’efficacité de calcul des puces Nvidia est elle aussi nettement supérieure à celle des puces personnalisées. Le coût élevé des derniers GPU IA de Nvidia est un sujet brûlant sur le marché, et Jensen Huang, le PDG de l’entreprise, a déclaré à plusieurs reprises que même si ses puces sont chères, elles offrent de meilleurs rendements à long terme.

Morgan Stanley a comparé les performances en TFLOPS (billions d’opérations en virgule flottante par seconde) des différents GPU IA de Nvidia avec les ASIC IA personnalisés proposés par Amazon et Google. L’investissement des hyperscalers nécessaire à la construction d’un centre de données d’un gigawatt avec des GPU IA Nvidia Blackwell est deux fois plus élevé que celui du même centre de données équipé de Tensor Processing Units (TPU) de Google ou de puces Amazon Trainium, mais selon la banque, l’investissement dans les puces Nvidia en vaut le coût, car elles offrent une meilleure efficacité de calcul. Selon les estimations, les puces Nvidia affichent des performances par watt 2 à 8 fois supérieures à celles des ASIC personnalisés.

Morgan Stanley: $NVDA “We estimate hyperscaler capex to build a 1 GW datacenter with current-gen NVDA GPUs (Blackwell) is up to ~2x the cost of current-gen custom ASICs (TPU, Trainium)…but compute power efficiency matters, and this is where NVDA shines…with compute… pic.twitter.com/VtAqrcSU9j

– tae kim (@firstadopter) May 18, 2026

Les performances en TFLOP par watt des GPU IA Nvidia Vera Rubin (FP4), Vera Rubin (FP8), GB300 (FP8) et H100 (FP8) ont été calculées. Naturellement, la Vera Rubin (FP4) est le GPU le plus performant de la liste, avec un score de 19,5. Les autres puces affichent respectivement 6,8, 6,0 et 3,1. À l’inverse, les rapports TFLOP/watt des puces Google TPUv7 (FP8) et Trn3 (FP8) sont respectivement de 4,3 et 2,5, ce qui place leurs performances entre les GPU des générations Blackwell et Hopper, ou sous les puces Hopper.

Même si les puces Nvidia offrent les meilleures performances par watt, les utilisateurs se tournent aussi vers d’autres indicateurs. Un expert du fournisseur d’infrastructure IA Nebius estime par exemple que les puces IA sont aussi évaluées selon leur coût par million de tokens générés, comparé au coût horaire d’exploitation d’un GPU. Nebius estime que les puces IA de Groq coûtent 5 à 10 cents par token, tandis que les puces Nvidia Blackwell atteignent 25 cents. Les puces Groq seraient capables de produire jusqu’à 800 tokens par seconde, un chiffre nettement supérieur aux 450 tokens par seconde des puces Nvidia.

Source : WCCFTech