La puissance de calcul, matière première rare de l'intelligence artificielle

Pendant trois ans, la Silicon Valley a répété que l'intelligence artificielle n'avait d'autre limite que l'ambition humaine. La vraie limite tient en réalité dans un hangar rempli de puces. Google a discrètement signifié à Meta qu'il ne pouvait pas lui louer toute la puissance de calcul réclamée pour faire tourner ses modèles Gemini, plafonnant l'un de ses plus gros clients faute de machines disponibles, selon le Financial Times.

Vers le mois de mars, Google aurait prévenu Meta qu'il ne fournirait pas l'intégralité de la capacité Gemini convoitée. Plusieurs clients du nuage ont été rationnés, mais Meta, dont l'appétit était hors norme, a été le plus touché, au point de retarder certains de ses projets internes. Depuis, le groupe invite ses salariés à économiser les jetons, ces unités de mesure et de facturation de l'usage de l'IA.

Quand le fournisseur se rationne lui-même

La situation a quelque chose de paradoxal : Google est à la fois le rival et le fournisseur de Meta. Le réseau social développe ses propres modèles ouverts, Llama, mais, comme presque toute l'industrie, il s'appuie aussi sur les systèmes de ses concurrents pour certaines tâches. Et même une entreprise qui dépense des dizaines de milliards par an n'obtient pas toujours gain de cause. Le goulet d'étranglement n'est plus le talent, ni les données, ni même l'argent : c'est la capacité physique à faire tourner les modèles, puces, électricité, foncier, refroidissement.

Cette rareté redessine les rapports de force. Qui possède les centres de données tient ceux qui se contentent de les louer ; la frontière entre client et concurrent s'efface à chaque allocation de capacité.

La fuite en avant des milliards

La tension transparaît dans les comptes de Google. Début 2026, le chiffre d'affaires de Google Cloud a dépassé pour la première fois 20 milliards de dollars sur un trimestre, en hausse d'environ 63 %, tandis que le carnet de commandes, des engagements encore impossibles à honorer, a quasiment doublé, à près de 460 milliards. Son directeur général, Sundar Pichai, n'a guère cherché de circonlocutions devant les analystes.

"À l'évidence, nous sommes contraints en puissance de calcul à court terme. Notre chiffre d'affaires dans le nuage aurait été supérieur si nous avions pu répondre à cette demande."

La réponse tient en un mot : investir. Google a plus que doublé ses dépenses d'équipement trimestrielles, à 35,7 milliards de dollars, et table sur 180 à 190 milliards pour l'ensemble de 2026, contre 91,4 milliards en 2025. Le groupe loue désormais lui-même chez ses rivaux : en juin, il s'est engagé à verser quelque 920 millions de dollars par mois, environ 30 milliards sur la durée, pour près de 110 000 processeurs hébergés dans des centres liés à SpaceX et xAI, d'octobre 2026 à la mi-2029. Un mois plus tôt, Anthropic s'était assuré de la capacité xAI pour environ 1,25 milliard par mois.

L'angle mort européen

Pour le lecteur européen, la leçon est rugueuse. La pénurie qui permet à un géant américain de rationner un rival américain décrit aussi la dépendance du continent : l'Europe ne détient qu'une fraction de la puissance de calcul mondiale, le plus souvent louée auprès des mêmes hyperscalers américains qui refusent aujourd'hui des clients. Bruxelles s'en est émue. En janvier, l'Union a ouvert la voie à des gigafactories de l'IA, environ 100 000 processeurs avancés chacune, adossées à un fonds InvestAI de 20 milliards d'euros pour en financer jusqu'à cinq.

Le Luxembourg n'est pas absent. MeluXina, le supercalculateur EuroHPC de Bissen, figurait fin 2024 parmi les premières AI Factories désignées, conçu pour offrir à la recherche, aux jeunes pousses et à l'administration une puissance souveraine qu'elles n'ont pas à quémander auprès d'un nuage américain. L'échelle reste sans commune mesure avec celle de Google ; mais le plafonnement de Gemini rappelle pourquoi une capacité que l'on possède, plutôt que l'on loue, relève désormais de l'infrastructure stratégique.

L'ère du nuage bon marché et sans limites est close. Lui succède une économie plus âpre, où la puissance de calcul se distribue, s'attend et se dispute, et où celui qui tient les machines tient le rythme de la course à l'IA.