Amazon contribue à la conception de processeurs propres depuis plus d’une décennie, mais c’est la montée en puissance de l’intelligence artificielle qui a transformé cet engagement en l’un des secteurs technologiques à la croissance la plus rapide au sein de l’entreprise. AWS a révélé que sa division de silicium personnalisé dépasse désormais un chiffre d’affaires annuel de 25 milliards de dollars, alimenté par le développement des gammes Trainium, Graviton et Nitro, qui constituent aujourd’hui la base d’une grande partie de son infrastructure cloud.

Loin de chercher à concurrencer directement NVIDIA sur le marché traditionnel des accélérateurs, Amazon construit un écosystème totalement intégré où elle contrôle le hardware, le logiciel et les centres de données. L’objectif n’est pas simplement vendre des puces, mais offrir une infrastructure optimisée pour l’intelligence artificielle et le calcul en nuage.

Les clés des puces Amazon en 30 secondes

• AWS génère un chiffre d’affaires annuel supérieur à 25 milliards de dollars grâce à ses propres puces.
• Trainium stimule l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA, tandis que Graviton domine les charges de travail générales.
• Le 98 % des 1 000 principaux clients d’Amazon EC2 utilisent déjà des instances basées sur Graviton.
• Anthropic, OpenAI et Meta ont annoncé des engagements d’infrastructure via la plateforme Amazon.
• Amazon mise sur le contrôle de toute la chaîne technologique, du silicium aux services cloud.

Ce chiffre illustre le changement en cours sur le marché de l’infrastructure pour l’IA. Pendant des années, les grands fournisseurs cloud dépendaient presque exclusivement de processeurs Intel, AMD ou d’accélérateurs NVIDIA. Aujourd’hui, Amazon, Google et Microsoft conçoivent de plus en plus de composants propriétaires pour réduire leurs coûts, améliorer leurs performances et différencier leurs plateformes.

Une stratégie qui a débuté avant la bulle de l’IA

L’histoire commence bien avant ChatGPT.

En 2015, Amazon a acquis l’entreprise israélienne Annapurna Labs, spécialisée dans la conception de processeurs. L’opération est passée relativement inaperçue, mais elle a marqué le début d’une stratégie qui est aujourd’hui un avantage concurrentiel majeur pour AWS.

L’approche était simple : si Amazon connaissait mieux que personne les charges que ses clients exécutaient dans le cloud, elle pouvait concevoir des processeurs spécialement optimisés pour ces usages.

Depuis lors, l’entreprise a développé trois grandes familles de puces :

Au lieu de vendre ces processeurs comme des produits indépendants, Amazon les intègre directement dans ses services cloud.

Trainium veut concurrencer là où NVIDIA domine

La demande d’accélérateurs spécialisés pour l’IA a été exponentielle.

Alors que NVIDIA conserve une position dominante avec ses GPU H100, H200 ou Blackwell, Amazon a choisi de développer Trainium comme alternative pour ses clients qui exécutent des modèles directement sur AWS.

La société assure que Trainium3, prévu pour fin 2025, offre jusqu’à un 40 % de performance par dollar en plus par rapport à Trainium2, tout en multipliant l’efficacité énergétique, un facteur de plus en plus critique face à la croissance de la consommation électrique des centres de données.

De plus, les nouveaux Trn3 UltraServers regroupent jusqu’à 144 puces Trainium3 dans un seul système, augmentant considérablement la capacité d’entraînement pour des modèles de grande taille.

Graviton est désormais le processeur standard d’AWS

Bien que Trainium fasse beaucoup parler de lui, le volume d’affaires réel provient de Graviton.

Amazon affirme que :

• le 98 % de ses 1 000 plus grands clients EC2 utilisent des instances basées sur Graviton ;
• plus de 130 000 clients exécutent des charges sur cette architecture ;
• plus de la moitié de toute la nouvelle capacité de calcul déployée par AWS emploie désormais des processeurs propriétaires.

La cinquième génération, Graviton5, améliore jusqu’à 25 % le rapport performance/prix par rapport à la précédente et est spécialement optimisée pour les applications d’IA et les architectures distribuées.

Les grands laboratoires d’IA font confiance à Amazon

L’un des faits les plus remarquables n’est pas technologique, mais commercial.

Amazon a confirmé lors de la présentation de ses résultats que plusieurs des principaux développeurs en intelligence artificielle ont déjà engagé de la capacité d’infrastructure basée sur ses puces.

Ces accords montrent que le marché commence à accepter des alternatives aux GPU traditionnels lorsque le coût et l’efficacité énergétique deviennent centraux.

Amazon ne souhaite pas vendre des puces, mais contrôler toute l’infrastructure

Contrairement à NVIDIA, dont l’activité principale consiste à fournir du matériel à des tiers, Amazon poursuit un objectif différent.

Elle conçoit ses processeurs, développe ses serveurs, construit ses centres de données, exploite le cloud et fournit des services d’intelligence artificielle.

Cette intégration verticale permet d’optimiser chaque couche de l’infrastructure et de réduire la dépendance à des fournisseurs externes.

Andy Jassy, PDG d’Amazon, résumait récemment cette stratégie en déclarant que la société est « particulièrement bien positionnée pour la nouvelle vague d’intelligence artificielle », grâce à la possession de ses propres accélérateurs pour l’IA ainsi que de processeurs à usage général.

La prochaine bataille ne sera plus seulement celle des modèles d’IA

Au cours des deux dernières années, la conversation s’est centrée sur GPT, Claude, Gemini ou Llama.

Cependant, le vrai goulet d’étranglement reste l’infrastructure.

Celui qui contrôle le silicium contrôlera une grande partie de l’économie de l’intelligence artificielle.

Google dispose de ses TPU, Microsoft travaille sur Maia et Cobalt, Meta développe MTIA, tandis qu’Amazon continue d’étendre Trainium et Graviton, tout en préparant de nouvelles générations et des projets comme Project Rainier, l’un des plus grands clusters de calcul pour l’IA au monde.

La compétition ne consiste plus seulement à créer le meilleur modèle linguistique. Elle passe aussi par la construction de l’infrastructure capable de l’exécuter au moindre coût.

Comparatif des principales plateformes de chips pour l’IA

Questions fréquentes

Quel chiffre d’affaires Amazon réalise-t-elle avec ses puces propres ?

AWS a indiqué que son activité de silicium personnalisé dépasse désormais un chiffre d’affaires annuel de 25 milliards de dollars, avec une croissance à trois chiffres d’année en année.

Quelle différence entre Trainium et Graviton ?

Trainium est conçu pour l’entraînement et l’inférence des modèles d’IA, tandis que Graviton est destiné aux charges générales de calcul cloud sur architecture Arm.

Amazon concurrence-t-elle directement NVIDIA ?

Oui, mais sous une approche différente. Amazon utilise ses propres puces dans AWS pour réduire les coûts et optimiser la performance de ses services cloud, alors que NVIDIA vend du matériel à l’ensemble du marché.

Qui utilise actuellement les puces Trainium ?

Parmi les clients annoncés par Amazon figurent Anthropic, OpenAI, Uber, Pinterest, ainsi que plusieurs startups spécialisées en intelligence artificielle.