Broadcom voit un basculement vers les puces d’IA conçues sur mesure

L’intelligence artificielle générative déclenche une course mondiale à la puissance de calcul, mais la réponse ne se limite plus à acheter davantage de GPU. Le groupe américain Broadcom, surtout connu du grand public pour ses composants invisibles mais omniprésents dans les réseaux et les appareils électroniques, voit se dessiner un changement plus profond : les très grands opérateurs de cloud cherchent à concevoir leurs propres puces d’IA, adaptées à leurs logiciels, à leurs centres de données et à leurs contraintes de coût.

Le message de Hock Tan, directeur général de Broadcom, est stratégique. Les GPU restent essentiels pour entraîner et exécuter de nombreux modèles d’IA. Toutefois, une part croissante des investissements pourrait aller vers des accélérateurs spécialisés, souvent appelés XPU ou ASIC, développés avec des partenaires capables de fabriquer et d’assembler des systèmes extrêmement complexes. Pour Broadcom, cette évolution ouvre un marché considérable. Pour toute l’industrie, elle impose de résoudre simultanément les questions de mémoire, de réseau, de production et d’énergie.

Le virage annoncé par Broadcom : des GPU vers les puces spécialisées

Un GPU est à l’origine un processeur graphique. Sa capacité à effectuer de très nombreux calculs en parallèle en a fait un outil central de l’IA moderne. Il est polyvalent : un même modèle de puce peut être employé par des milliers d’entreprises pour des usages variés, de l’entraînement d’un grand modèle de langage à l’analyse d’images.

Une XPU, dans le sens employé par Broadcom, répond à une autre logique. Il s’agit d’un accélérateur conçu sur mesure pour un client et une charge de travail données. Son architecture peut être ajustée aux modèles utilisés, à la précision de calcul recherchée, à la quantité de mémoire nécessaire et à la façon dont les serveurs communiquent entre eux. Cette spécialisation peut améliorer l’efficacité, mais elle demande beaucoup plus de temps, de compétences et d’investissements initiaux.

Hock Tan ne prédit donc pas la disparition des GPU. Il signale plutôt une diversification du marché : à côté des processeurs généralistes, les géants du cloud veulent posséder une partie de leur infrastructure matérielle et ne pas dépendre d’un seul type de composant ou d’un seul fournisseur.

Des résultats qui mesurent l’ampleur de la demande

Les chiffres publiés par Broadcom pour son exercice clos début novembre 2024 donnent une idée de la vigueur du marché. Le groupe a annoncé 12,2 milliards de dollars de revenus annuels liés à l’IA, un total qui inclut ses accélérateurs sur mesure ainsi que ses composants de réseau utilisés dans les centres de données.

Au quatrième trimestre de son exercice 2024, Broadcom a réalisé 14,05 milliards de dollars de chiffre d’affaires total, en hausse de 51 % sur un an. Cette hausse globale reflète aussi l’intégration de VMware, dans les logiciels d’infrastructure. L’activité de semi-conducteurs a, elle, atteint 8,23 milliards de dollars, en progression de 12 % sur un an. Ces distinctions comptent : la progression spectaculaire du chiffre d’affaires consolidé ne doit pas être interprétée comme la croissance des seules puces d’IA.

La dernière estimation est particulièrement révélatrice. Broadcom ne parle pas de l’ensemble du marché mondial des puces d’IA, mais d’une opportunité calculée à partir des besoins de trois grands clients. Cette concentration permet de décrocher des contrats massifs, mais elle crée également une dépendance : si l’un de ces clients ralentit ses dépenses, modifie son architecture ou choisit un autre partenaire, l’effet peut être immédiat.

Pourquoi la mémoire et le réseau deviennent aussi importants que le calcul

Dans un serveur dédié à l’IA, le processeur n’est qu’une partie du problème. Les modèles modernes réclament d’immenses volumes de données et de paramètres. Il faut les stocker dans une mémoire très rapide, les transférer sans créer de goulot d’étranglement, puis répartir les calculs entre des centaines ou des milliers de puces.

C’est là que Broadcom veut faire valoir son expertise. Le groupe est un acteur historique des puces de commutation réseau, qui permettent aux serveurs d’échanger des données à très grande vitesse. Or, dans les grands centres de données, un réseau insuffisamment performant peut laisser des accélérateurs très coûteux inactifs, simplement parce qu’ils attendent des informations venant d’autres machines.

La technologie 3.5D XDSiP présentée par Broadcom s’inscrit dans cette recherche de densité. Son principe est de rapprocher et d’intégrer davantage de composants dans un même ensemble, afin notamment d’augmenter les capacités de mémoire tout en utilisant l’espace de manière plus efficace. L’enjeu n’est pas seulement de miniaturiser : raccourcir les trajets entre calcul, mémoire et interconnexions peut améliorer les performances et limiter une partie des pertes d’énergie liées aux transferts de données.

Mais ces assemblages avancés sont difficiles à industrialiser. Ils exigent une conception très précise, des technologies de packaging sophistiquées et une coordination étroite avec les fabricants de puces, les fournisseurs de mémoire et les exploitants de centres de données. Dans cette chaîne, la capacité à livrer un système complet peut devenir un avantage aussi important que la conception du processeur lui-même.

Apple et Broadcom : ce que révèle le projet de puce sur mesure

Des informations de presse publiées en décembre 2024 font état d’un projet mené par Apple et Broadcom autour d’une puce d’IA destinée aux serveurs. L’intérêt d’un tel rapprochement est cohérent avec la tendance décrite par Hock Tan : une grande entreprise technologique peut chercher à maîtriser davantage sa pile technique, depuis les logiciels jusqu’au matériel qui les exécute.

Apple conçoit déjà ses propres processeurs pour ses appareils, notamment les puces de la famille Apple Silicon. Une puce de centre de données répond toutefois à des exigences différentes : elle doit fonctionner à grande échelle, communiquer avec de très nombreux serveurs, gérer des charges continues et s’intégrer à une infrastructure réseau et énergétique lourde. Le rôle de Broadcom serait alors de contribuer à une architecture spécialisée et à son industrialisation.

Ce type de partenariat illustre un point important : les nouveaux concurrents des fournisseurs de GPU ne sont pas seulement d’autres fabricants de puces. Ce sont aussi leurs grands clients, lorsqu’ils disposent d’assez de moyens, de données et de volumes de calcul pour justifier le développement d’un composant interne. La démarche est longue et risquée. Elle n’est donc pas à la portée de toutes les entreprises, mais elle peut modifier l’équilibre du marché à l’échelle des grands clouds.

Une concurrence qui se joue sur plusieurs fronts

Nvidia conserve une place centrale dans l’informatique d’IA grâce à ses GPU, à ses systèmes et à son écosystème logiciel. Son avance ne tient pas uniquement à la vitesse brute de ses puces : les outils permettant aux développeurs d’exploiter efficacement le matériel ont également une grande valeur. C’est une barrière élevée pour les nouveaux venus.

Broadcom adopte une position différente. Plutôt que de proposer un produit identique destiné à tous, le groupe se place comme partenaire de conception pour des infrastructures très spécifiques. Il fournit aussi des éléments indispensables au fonctionnement de grappes de calcul géantes, notamment dans les réseaux. Ces deux approches peuvent coexister : une même entreprise peut acheter des GPU généralistes pour certains projets et déployer une puce sur mesure pour des tâches stables exécutées à très grand volume.

Cette bataille se joue aussi dans les usines. Les puces d’IA de pointe reposent sur des procédés de fabrication avancés et sur des capacités d’assemblage limitées. Concevoir un excellent circuit ne suffit pas si le fabricant ne peut pas le produire en quantité, l’équiper de mémoire et le livrer dans les délais. La montée de l’IA accentue donc la valeur de toute la chaîne des semi-conducteurs.

Le défi énergétique, limite concrète de la course à l’IA

Les besoins électriques des centres de données progressent avec le nombre d’accélérateurs installés et la taille des modèles exécutés. Cette contrainte ne concerne pas seulement la facture d’électricité. Elle pèse aussi sur le refroidissement, l’accès au réseau électrique local, la construction des bâtiments et, plus largement, l’empreinte environnementale de l’infrastructure numérique.

Concevoir une puce spécialisée peut contribuer à réduire l’énergie dépensée par opération pour une tâche bien définie. Mais ce gain ne garantit pas une baisse de la consommation totale. Si des applications plus nombreuses ou des modèles plus grands sont lancés en parallèle, la demande globale peut continuer d’augmenter. La sobriété dépend donc à la fois de l’efficacité des composants, des logiciels, de la fréquence d’utilisation et des choix faits par les opérateurs de centres de données.

Ce qu’il faut surveiller en 2025 et au-delà

L’objectif de 18 milliards de dollars de revenus liés à l’IA fixé par Broadcom pour l’exercice 2025 constituera un premier test de cette stratégie. Il faudra observer si les clients poursuivent leurs commandes d’accélérateurs sur mesure, mais aussi si les produits associés, en particulier les composants réseau, progressent au même rythme.

La projection de 60 à 90 milliards de dollars pour 2027 doit également être lue avec prudence. Elle reflète l’optimisme de Broadcom face aux besoins anticipés de trois grands clients, non une garantie de revenus. Les cycles de développement de puces personnalisées sont longs, les budgets d’infrastructure peuvent varier rapidement et les acteurs du cloud arbitrent en permanence entre achat de matériel standard, développement interne et recours à plusieurs fournisseurs.

Le signal lancé par Hock Tan reste néanmoins clair : l’avenir des puces d’IA ne se résumera pas à une confrontation entre fabricants de GPU. Les gagnants devront proposer des architectures complètes, du calcul jusqu’au réseau, capables de traiter davantage de données sans faire exploser les coûts ni la consommation électrique. Pour Broadcom, cette mutation est une opportunité. Pour ses clients, elle est aussi un moyen de reprendre une part du contrôle sur l’infrastructure qui alimente leurs ambitions dans l’IA.