Google aurait confié à Intel Foundry la fabrication de plus de trois millions de TPU, ses accélérateurs propriétaires pour l’intelligence artificielle, avec une livraison prévue pour 2028. Aucune des deux sociétés ne l’a confirmé publiquement, mais si l’information se vérifie, ce serait l’un des plus importants soutiens externes à la stratégie de fonderie d’Intel et un signal sur l’évolution de l’infrastructure IA : plus de capacité, plus de fournisseurs, moins de dépendance à une seule chaîne de fabrication.

Ce mouvement ne signifie pas une rupture avec TSMC, mais une diversification. La demande en puces IA continue de croître à un rythme que même les leaders actuels de la fabrication avancée peinent à absorber. Pour Google, assurer une capacité additionnelle pour les futures générations de TPU revient à protéger une partie fondamentale de ses activités : Gemini, Google Cloud, Search, Photos ou Maps, toutes liées à ses accélérateurs propriétaires.

Les TPU, un enjeu stratégique pour Google

Les TPU (Tensor Processing Units) sont des ASIC conçus par Google pour accélérer les charges d’apprentissage automatique. La société les utilise dans des modèles fondamentaux, l’inférence, l’entraînement, la recommandation, la génération de code, la vision, la synthèse vocale et la personnalisation. Google Cloud les présente comme optimisés pour les agents, les grands modèles de langage et les applications IA à grande échelle.

La dernière génération officiellement annoncée éclaire l’ampleur du défi. La TPU 8t est destinée à l’entraînement de modèles à grande échelle, tandis que la TPU 8i vise l’inférence à faibles latences pour des charges agéntiques. Google annonce pour la TPU 8t des superpods de 9 600 puces avec deux pétaoctets de mémoire HBM partagée et 121 ExaFLOPS de puissance de calcul. La TPU 8i intègre 288 Go de mémoire à haute bande passante, 384 Mo de SRAM interne et une interconnexion ICI de 19,2 Tb/s.

La distinction entre TPU 8t et TPU 8i reflète une réalité technique : entraîner des modèles et fournir des inférences à grande échelle ne relève plus du même défi. La formation exige capacité de traitement, mémoire partagée et interconnexion massive. L’inférence demande faible latence, large bande passante mémoire et efficacité coût. Dans une ère où les agents raisonnent, planifient et exécutent en boucle continue, même de faibles inefficacités se multiplient sur des millions de requêtes.

Pourquoi Intel a besoin d’un client comme Google

Pour Intel Foundry, un tel contrat aurait une valeur qui dépasse le seul revenu. Intel tente depuis des années de convaincre le marché qu’elle peut concurrencer comme fonderie avancée pour des clients externes. Cette transition demande une technologie de pointe, des capacités industrielles, un écosystème de conception, un emballage avancé et, surtout, des clients de référence.

Intel 18A est le cœur de cette stratégie. Intel le présente comme un nœud de classe mondiale fabriqué en Amérique du Nord, intégrant RibbonFET (transistors gate-all-around) et PowerVia (architecture d’alimentation arrière). La variante Intel 18A-PT intéresse particulièrement les accélérateurs IA complexes : elle est prévue pour les designs IA et HPC avec TSV, die-to-die TSV et bonding hybride, ce qui recoupe l’analyse de la montée en importance du bonding de semi-conducteurs pour les chiplets et l’IA.

L’emballage joue également un rôle clé. Le 18A-PT peut se connecter à des dies supérieurs via Foveros Direct 3D avec une interconnexion hybride inférieure à 5 micromètres. C’est l’approche qu’Intel défend aussi avec son architecture EMIB, détaillée dans notre article sur comment l’emballage avancé redessine l’architecture des puces IA.

Diversifier ne veut pas dire abandonner TSMC

Le contrat potentiel de Google avec Intel s’inscrit dans une stratégie de résilience de l’approvisionnement. TSMC reste le leader incontестé de la fabrication avancée pour NVIDIA, Apple, AMD, Qualcomm et bien d’autres. Mais la concentration de la demande autour de TSMC est devenue une variable de risque opérationnel et géopolitique pour les grands acheteurs.

L’IA a mis sous pression tous les segments de la chaîne : wafers avancés, HBM, emballage CoWoS, interconnexion, substrates, énergie, centres de données. Un second fournisseur ne remplace pas le premier, il le complète. Pour Alphabet, avoir une part de sa production future chez Intel offrirait plus de marge face à d’éventuels goulets d’étranglement ou modifications de priorités industrielles.

Pour Intel, Google représenterait un client particulièrement précieux car les TPU sont des accélérateurs alimentant des services mondiaux d’IA, pas un chip expérimental. Une commande de millions d’unités prouverait qu’Intel Foundry peut fabriquer du silicium critique pour l’un des plus grands opérateurs mondiaux d’infrastructure.

NVIDIA scrute aussi l’intégration avancée d’Intel

L’information sur Google s’accompagne d’un autre indice : NVIDIA étudierait si la technologie d’Intel pourrait fabriquer un processeur combinant quatre GPU dans une seule unité. Aucune commande ni confirmation officielle. Mais cette orientation technique colle avec l’évolution du marché vers les architectures multi-die, où la densité d’interconnexion, la latence entre chiplets, l’alimentation et l’intégration mémoire deviennent aussi critiques que le nœud de fabrication.

Intel cherche à se positionner exactement à ce niveau : non plus seulement comme fonderie de transistors, mais comme fournisseur de systèmes de fabrication et d’emballage avancés. La course à l’IA ne se gagne pas uniquement par le nœud le plus petit, mais par la capacité à monter des systèmes offrant de bonnes performances par watt, une évolutivité efficace et une capacité de production suffisante.

Une étape clé pour Intel Foundry, mais il faut rester prudent

Intel doit prouver que son virage vers la fonderie attire de grands clients externes. Le marché ne se satisfait pas d’annonces : il attend des tape-outs, de la production, du rendement, du volume. Un partenariat avec Google pour fabriquer des TPU serait une validation forte et enverrait un signal à d’autres concepteurs de puces sur la viabilité d’Intel Foundry pour diversifier la production en Amérique du Nord.

La réserve s’impose cependant. Fabriquer trois millions d’accélérateurs IA demande plus qu’une capacité réservée : maturité du nœud, production fiable, emballage adapté, approvisionnement en mémoire, validation rigoureuse, logistique et coordination avec les centres de données. Tant que ni Google ni Intel ne confirment officiellement, l’information reste non officielle, même si elle est cohérente avec la stratégie technique du marché.

Le contexte reste clair : Google a besoin de davantage de TPU pour l’ère agéntique, Intel doit attirer des clients externes à grande échelle, et toute l’industrie doit accroître la capacité de fabrication avancée en dehors des goulots d’étranglement traditionnels. Si ces trois besoins convergent, Intel Foundry pourrait saisir une opportunité recherchée depuis des années.

Questions fréquentes sur Google, Intel Foundry et les TPU

Que sont les TPU de Google ?

Les TPU sont des accélérateurs ASIC conçus par Google pour des charges d’IA : entraînement, inférence, agents, génération de code, vision, voix, recommandation et personnalisation.

Quelle est la différence entre TPU 8t et TPU 8i ?

La TPU 8t est orientée vers l’entraînement de modèles à grande échelle, tandis que la TPU 8i est conçue pour l’inférence à faible latence et les charges agéntiques en production.

Pourquoi Google se tournerait-il vers Intel Foundry ?

Pour diversifier sa capacité de fabrication, réduire la dépendance à une seule chaîne d’approvisionnement et sécuriser une production supplémentaire de TPU pour les futures générations face à la croissance de la demande IA.

Qu’est-ce que le nœud Intel 18A-PT ?

Une variante du nœud Intel 18A conçue pour les designs IA et HPC avec TSV, bonding hybride et emballage avancé 3DIC, notamment via Foveros Direct 3D avec une interconnexion hybride inférieure à 5 micromètres.