Google 1 - Nvidia 0 : Google revient au centre du jeu IA et Wall Street a déjà compris pourquoi
Google est redevenu en deux ans un pilier central de la révolution en cours. Non par effet d’annonce, mais par une combinaison rare de cash, d’infra et de contrôle de la chaîne de valeur.
“Google a raté le train de l’IA, OpenAI va écraser Google, Google c’est du passé !” pensions-nous il y a deux ans. J’avoue avoir aussi eu des doutes concernant le géant de Mountain View lors de l’explosion d’OpenAI. En fait,pendant des mois, l’histoire semblait écrite d’avance. OpenAI faisait la course en tête, NVIDIA vendait les pelles et les pioches, et Google regardait passer le train. Trop lent, trop corporate, trop dépendant de la pub. Mais Google est bien plus fort qu’on ne le croit. Et ça ne se limite pas au développement de Gemini, comme vous le verrez. Wall Street a commencé à acheter. Massivement. Buffett, Soros, les fonds : tous sont revenus sur Google au même moment.
Ce n’est pas un effet de mode. C’est un changement de lecture.
Car l’intelligence artificielle n’est pas une bataille de chatbots, mais une guerre industrielle faite de cash, de puces et de contrôle des infrastructures. Et sur ce terrain-là, Google n’était pas en retard. Il attendait simplement que le jeu devienne sérieux.
NVIDIA et le test du refroidissement du marché
Au moment même où les marchés commencent à douter de l’euphorie autour de l’IA, un signal faible mais lourd de sens apparaît : certains investisseurs ne parient plus sur la poursuite aveugle du cycle, mais sur sa normalisation. Revenons sur ce point qui est tout sauf un détail.
La critique de Michael Burry contre NVIDIA éclaire en creux la position stratégique de Google. Là où NVIDIA dépend presque exclusivement d’un cycle de capex extrêmement agressif chez ses clients - hyperscalers, labs IA, plateformes - Google se trouve…des deux côtés de la table. Il est à la fois acheteur de compute pour ses propres modèles, fournisseur d’infrastructure via Google Cloud, concepteur de ses propres puces (TPU) et monétisateur final de l’IA à travers la recherche, la publicité, YouTube et Workspace. Autrement dit, si le scénario de Burry se matérialise (à savoir un ralentissement des investissements, arbitrages plus stricts des CFO, normalisation des budgets IA), NVIDIA encaisse le choc de plein fouet, tandis que Google l’absorbe, voire en tire un avantage relatif. Un refroidissement du marché ne tuerait pas l’IA chez Google ; il renforcerait au contraire l’attrait de solutions intégrées, moins chères à l’usage, financées sur fonds propres et pensées pour durer. En fait, là où NVIDIA incarne aujourd’hui la vitesse maximale du cycle IA, Google incarne déjà sa phase suivante : celle de l’industrialisation, de l’optimisation des coûts et du retour à une logique économique plus rationnelle.
Mais pour comprendre pourquoi Google peut se permettre cette posture de long terme, il faut revenir sur ce que le marché a longtemps mal compris : Google n’est pas seulement une machine publicitaire…bien loin de là. Et c’est précisément là que la lecture de Wall Street a basculé.
Pourquoi Google n’est pas “juste une boîte de pub” (et pourquoi la Bourse change d’avis)
Pendant des années, beaucoup d’investisseurs ont résumé Google à une équation simple : de la publicité, beaucoup de cash, peu de surprise. Cette lecture était confortable, mais incomplète. Car derrière la machine publicitaire se cachait un actif autrement plus stratégique : une capacité industrielle et financière unique pour absorber les coûts colossaux de l’intelligence artificielle. En fait, l’IA moderne n’est pas un logiciel que l’on installe sur un laptop. C’est une industrie lourde, comparable à l’énergie ou aux télécoms, où il faut investir des dizaines de milliards avant même de voir le moindre retour.
C’est précisément ce que les marchés ont commencé à intégrer en 2025. Lorsque Alphabet est redevenu l’un des achats préférés des grands fonds, le message était clair : Google n’est pas une “option IA”, c’est une plateforme capable de financer l’IA sur la durée. Berkshire Hathaway, le véhicule d’investissement du très célèbre Warren Buffett, a pris une position massive dans Alphabet, aux côtés de fonds quant comme Renaissance Technologies et d’investisseurs opportunistes comme George Soros. Ces acteurs ne parient pas sur des promesses futuristes : ils parient sur la capacité d’une entreprise à transformer une rupture technologique en flux de trésorerie récurrents, sans dépendre d’un financement externe.
Bref pour faire simple : là où beaucoup d’acteurs de l’IA brûlent du cash pour exister (coucou OpenAI), Google gagne déjà de l’argent et l’utilise pour construire l’infrastructure de demain. C’est cette asymétrie qui a déclenché la réévaluation boursière.
Le retour de Sergey Brin : symbole plus que mythe
L’un des récits les plus commentés est le retour de Sergey Brin dans les bureaux de Google. Certains l’ont romancé : l’ingénieur visionnaire qui revient coder face à la menace OpenAI. En fait la réalité est plus sobre, mais plus significative.
Quand Sergey Brin quitte Google en 2019, il pense réussir sa retraite intellectuelle : lire, réfléchir, disparaître doucement du tumulte. Puis le Covid passe par là, l’ennui s’installe malgré le yacht qu’il a acheté, et surtout arrive le choc ChatGPT. D’un coup, Brin comprend que Google est en train de regarder la révolution IA depuis le banc de touche. Trop prudente. Trop lente. Inacceptable.
Même sur un yacht, un passionné finit par s’emmerder et a besoin de retourner au front. C’est comme ça : Sergey Brin est un génie et il ne fait pas tout ça pour l’argent.
Il revient d’abord par curiosité, quelques jours par semaine. Puis presque tous les jours. Non pour reprendre le pouvoir, mais pour remettre Google en mode fondateur : accélérer, challenger, prendre des risques. Gemini devient le point de fixation. Son retour n’est pas nostalgique : il est stratégique. Pour Brin, l’IA générative n’est pas une feature de plus. C’est un moment “création de Google”. Et ce genre de moment ne se regarde pas à distance.
Brin est revenu parce que l’IA n’est pas une évolution incrémentale : c’est un changement de paradigme comparable à l’arrivée d’Internet ou du smartphone.
Concrètement, Brin participe aux décisions stratégiques autour de Gemini, le modèle phare de Google. Il challenge les équipes, s’implique dans les priorités de recherche et valide des choix structurants. Pour un public non technique, il faut comprendre ceci : quand un fondateur de ce niveau revient, ce n’est pas pour écrire des lignes de code, mais pour aligner toute l’entreprise sur un objectif vital. Cela envoie un signal fort aux employés, aux partenaires… et aux investisseurs. Google ne traite plus l’IA comme un “produit parmi d’autres”, mais comme le cœur de son avenir.
TPU, GPU : comprendre la bataille de l’infrastructure IA
La plupart des débats sur l’IA se concentrent sur les chatbots. Est-ce que Gemini est meilleur que ChatGPT, est-ce que DeepSeek est bien ou est-ce que Le Chat de Mistral AI fait le job. C’est une erreur. Le vrai nerf de la guerre, c’est le “compute”, c’est-à-dire la capacité de calcul. Pour entraîner et faire fonctionner des modèles d’IA, il faut des puces spécialisées, extrêmement puissantes et très énergivores.
Historiquement, ce marché est dominé par NVIDIA, dont les GPU sont devenus la norme mondiale. Google, lui, développe depuis plus de dix ans ses propres puces : les TPU. En fait, Google développe ses propres puces IA, les TPU, depuis le début des années 2010, avec une décennie d’itérations successives désormais au cœur de sa stratégie IA. La différence est essentielle. Les GPU sont polyvalents, utilisables partout. Les TPU sont conçus spécifiquement pour l’IA et surtout…profondément intégrés à l’écosystème Google.
Pourquoi cela compte ? Parce que sur certains usages, les TPU peuvent coûter sensiblement moins cher à l’usage que les GPU NVIDIA, notamment lorsqu’ils sont loués sur Google Cloud avec des engagements de long terme. Quand j’ai compris ça j’ai eu une seule réaction : Google est vraiment trop fort. Alors attention, cela ne signifie pas non plus que les TPU sont “meilleurs partout”, ni que NVIDIA est menacé à court terme. Mais cela introduit une alternative crédible dans un marché qu’on croyait jusque-là quasi monopolistique.
Le contrat signé avec Anthropic illustre parfaitement ce basculement. Anthropic, sérieux concurrent d’OpenAI sur le marché BtoB et qui vise une IPO sur 2026, a choisi de bâtir une partie majeure de son avenir sur les TPU de Google, avec une montée en puissance progressive vers des volumes gigantesques. Ce n’est pas un détail technique : c’est la preuve qu’un acteur de premier plan fait confiance à Google pour être un fournisseur d’infrastructure critique, au même titre qu’AWS ou Azure.
Google, OpenAI, NVIDIA : trois modèles économiques très différents
Dire que Google a “mangé” OpenAI ou NVIDIA serait tout de même trompeur. Ces entreprises ne jouent pas exactement le même jeu. OpenAI est un champion produit, capable de créer des modèles spectaculaires, mais dépend fortement de Microsoft pour le financement, le cloud et la distribution. NVIDIA est le fournisseur d’outils indispensable : tant que la demande de calcul explose, ses puces restent centrales.
Google, lui, combine plusieurs rôles : fournisseur de modèles (Gemini), de plateformes (Search, YouTube, Android), d’infrastructure (Cloud, TPU) et de monétisation. Cette intégration verticale lui donne un avantage structurel. Même si un modèle concurrent devient temporairement meilleur, Google conserve l’accès aux utilisateurs, aux données d’usage et aux canaux de distribution. La preuve, Gemini compte aujourd’hui presque autant d’utilisateurs que ChatGPT et Google intègre son IA dans l’ensemble de ses services. Pour un investisseur ou un dirigeant, c’est un point clé : la valeur durable ne se situe pas uniquement dans la “meilleure IA”, mais dans la capacité à l’industrialiser à grande échelle.
Ce qui nous attend sur les prochaines années
À horizon 2026-2030, plusieurs tendances se dessinent clairement. D’abord, le coût de l’IA va devenir un sujet central. Les entreprises chercheront à réduire leur dépendance à un seul fournisseur de puces, ce qui favorisera des alternatives comme les TPU. Ensuite, l’IA va s’intégrer de plus en plus profondément dans les produits existants : moteurs de recherche, outils bureautiques, plateformes vidéo, services cloud. Sur ce terrain, Google dispose d’un avantage incomparable.
NVIDIA restera un acteur clé, mais ses marges pourraient être progressivement mises sous pression par la montée des puces propriétaires chez Google, Meta ou Amazon. OpenAI, de son côté, devra clarifier son positionnement : rester un laboratoire d’excellence sous l’aile de Microsoft, ou trouver un modèle plus autonome dans un écosystème devenu ultra concurrentiel. Tout en sachant qu’OpenAI mettra du temps à être vraiment rentable et reste encore très dépendant des autres.
L’ouverture la plus intéressante est peut-être ailleurs : l’IA entre dans une phase de normalisation. Elle cesse d’être un “produit miracle” pour devenir une infrastructure, au même titre que l’électricité ou le cloud. Dans ce monde, les gagnants ne seront pas seulement ceux qui inventent les meilleures idées, mais ceux qui peuvent les financer, les déployer et les maintenir sur la durée. Et à ce jeu-là, Google n’est plus un outsider. C’est un acteur central, redevenu stratégique, que Wall Street regarde désormais comme un pilier de long terme plutôt que comme une mode passagère. Qui vivra verra.