{"id":184158,"date":"2025-12-25T09:50:00","date_gmt":"2025-12-25T08:50:00","guid":{"rendered":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/es\/?p=405032"},"modified":"2025-12-25T09:50:01","modified_gmt":"2025-12-25T08:50:01","slug":"google-peut-detruire-nvidia-dans-la-course-a-lia-grace-a-son-arme-secrete","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/google-peut-detruire-nvidia-dans-la-course-a-lia-grace-a-son-arme-secrete\/","title":{"rendered":"Google peut d\u00e9truire NVIDIA dans la course \u00e0 l'IA gr\u00e2ce \u00e0 son arme secr\u00e8te"},"content":{"rendered":"\n

Google a lanc\u00e9 une initiative interne appel\u00e9e \u00ab TorchTPU \u00bb dans le but de rendre ses Unit\u00e9s de Traitement Tensoriel (TPUs) enti\u00e8rement compatibles avec PyTorch, un d\u00e9veloppement qui pourrait d\u00e9fier le monopole de NVIDIA dans le domaine de l’intelligence artificielle.<\/a><\/p>\n\n\n

NVIDIA a domin\u00e9 le march\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 sa plateforme logicielle populaire CUDA, qui ne fonctionne qu’avec ses propres puces, cr\u00e9ant des barri\u00e8res significatives pour d’autres fabricants et d\u00e9veloppeurs.<\/p>\n\n\n

Cette situation a conduit \u00e0 ce que, malgr\u00e9 un mat\u00e9riel sup\u00e9rieur, d’autres concurrents ne puissent \u00e9galer le succ\u00e8s de NVIDIA en raison du manque de logiciels compatibles.<\/p>\n\n\n

\nhttps:\/\/twitter.com\/Ric_RTP\/status\/2001658339667619995\n<\/div><\/figure>\n\n\n

Nvidia peut-elle chuter \u00e0 cause de Google ?<\/h2>\n\n\n

Les TPU de Google, qui jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent \u00e9taient optimis\u00e9es pour Jax, une plateforme propre \u00e0 l’entreprise, chercheront maintenant \u00e0 s’aligner sur la norme de l’industrie, qui a \u00e9t\u00e9 \u00e9tablie par PyTorch gr\u00e2ce \u00e0 CUDA.<\/p>\n\n\n

Pour acc\u00e9l\u00e9rer ce processus, Google a \u00e9tabli une alliance avec Meta<\/strong>, l’entreprise derri\u00e8re PyTorch. Cette collaboration est remarquable \u00e9tant donn\u00e9 que Meta est \u00e9galement devenu d\u00e9pendant de NVIDIA et s’int\u00e9resse \u00e0 trouver des alternatives pour r\u00e9duire ses propres co\u00fbts op\u00e9rationnels.<\/p>\n\n\n

Depuis 2022, Google a commenc\u00e9 \u00e0 proposer ses TPU au public, les transformant en une source de revenus significative, ainsi qu’en une option viable pour les entreprises d\u00e9di\u00e9es \u00e0 l’intelligence artificielle, comme Anthropic.<\/p>\n\n\n

\nhttps:\/\/twitter.com\/rohanpaul_ai\/status\/2001817008292401557\n<\/div><\/figure>\n\n\n

\u00c0 travers cette ouverture, Google transforme ses TPU d’une ressource interne en une proposition commerciale comp\u00e9titive<\/strong>, permettant aux clients un plus grand choix et flexibilit\u00e9 dans leurs solutions d’IA.<\/p>\n\n\n

Ce mouvement marque une tentative collective de plusieurs entreprises, y compris des concurrents comme Huawei et des fabricants chinois, de d\u00e9velopper des \u00e9cosyst\u00e8mes alternatifs \u00e0 CUDA et de mettre fin \u00e0 la domination de NVIDIA sur le march\u00e9.<\/p>\n\n\n

Dans ce contexte, il est \u00e9vident que la combinaison de logiciels et de mat\u00e9riel est cruciale pour le succ\u00e8s dans le domaine de l’intelligence artificielle, et la lutte pour la comp\u00e9titivit\u00e9 est loin d’\u00eatre termin\u00e9e.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Google a lanc\u00e9 une initiative interne appel\u00e9e “TorchTPU” dans le but de rendre ses unit\u00e9s de traitement tensoriel (TPU) enti\u00e8rement compatibles avec PyTorch, un d\u00e9veloppement qui pourrait d\u00e9fier le monopole de NVIDIA dans le domaine de l’intelligence artificielle. NVIDIA a domin\u00e9 le march\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 sa plateforme logicielle populaire CUDA, qui ne fonctionne qu’avec ses propres puces, cr\u00e9ant des barri\u00e8res significatives pour d’autres fabricants et d\u00e9veloppeurs. Cette situation a conduit \u00e0 ce que, malgr\u00e9 un mat\u00e9riel sup\u00e9rieur, d’autres concurrents ne puissent \u00e9galer le succ\u00e8s de NVIDIA en raison du manque de logiciels compatibles. NVIDIA peut-elle tomber […]<\/p>\n","protected":false},"author":9317,"featured_media":184159,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","wpcf-pageviews":0},"categories":[16761],"tags":[29221],"usertag":[],"vertical":[],"content-category":[17507],"class_list":["post-184158","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news","tag-inteligencia-artifical","content-category-ia"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/184158","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9317"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=184158"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/184158\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":184173,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/184158\/revisions\/184173"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/184159"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=184158"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=184158"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=184158"},{"taxonomy":"usertag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/usertag?post=184158"},{"taxonomy":"vertical","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/vertical?post=184158"},{"taxonomy":"content-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cms-articles.softonic.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/content-category?post=184158"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}