Pourquoi la poussée de l'IA d'Alphabet pourrait rapporter davantage que Nvidia en 2026

La nécessité d’un acteur AI diversifié

Alors qu’Nvidia a dominé le récit sur l’infrastructure AI — avec une hausse de plus de 1 000 % de son action depuis le lancement de ChatGPT — le paysage de l’IA évolue vers la diversification. Alphabet est positionnée pour capturer de la valeur sur plusieurs vecteurs que l’activité GPU à focus unique de Nvidia ne peut égaler.

Selon les analyses de marché de spécialistes comme Kevin Levy, la question cruciale n’est pas de savoir si l’IA continue de générer des rendements de marché, mais quelles entreprises maintiendront leur croissance face à une concurrence de plus en plus féroce. L’approche multifacette d’Alphabet en matière d’intelligence artificielle — englobant puces sur mesure, grands modèles de langage, services cloud et applications concrètes — constitue une alternative convaincante au récit centré sur les GPU.

La dynamique hardware : les TPU défient la domination des GPU

Les unités de traitement tensoriel (TPU) d’Alphabet représentent un obstacle structurel à la part de marché d’Nvidia. La dernière performance financière de Google Cloud révèle l’enjeu : une croissance de 34 % du chiffre d’affaires avec une marge opérationnelle atteignant 24 %, largement soutenue par l’adoption des TPU.

Le carnet de commandes raconte l’histoire plus clairement que n’importe quel indicateur trimestriel. À $155 milliard ( en hausse de 46 % année après année ) au troisième trimestre, la prévision de la direction indique une accélération soutenue de la demande. Contrairement à la croissance dépendante des GPU d’Nvidia, ces TPU attirent des entreprises soucieuses des coûts cherchant à gagner en efficacité.

Les données de déploiement réel comptent ici. Anthropic a confirmé qu’il intégrera les TPU dans ses charges de travail en production à partir de 2026, tandis qu’Alphabet aurait sollicité Meta Platforms pour adopter ces puces et optimiser la compatibilité avec PyTorch. Lorsque les leaders des frameworks AI changent de matériel, la dynamique de l’écosystème s’accélère.

Supériorité logicielle et revenus de licences

La sortie de Gemini 3.0 en novembre a démontré une parité technique — voire une supériorité dans de nombreux cas — par rapport aux grands modèles de langage concurrents d’Anthropic et d’OpenAI. La victoire sur le benchmark a suscité des réactions dans l’industrie : la déclaration de Sam Altman d’OpenAI en mode « code rouge » a souligné la pression concurrentielle, tandis que les téléchargements de Gemini ont atteint 650 millions d’utilisateurs actifs mensuels.

L’opportunité de licences cristallise la proposition de valeur. La volonté déclarée d’Apple de payer $1 milliard par an pour l’intégration de Gemini dans Siri représente un revenu à marge pure pour Alphabet. Étant donné qu’Apple exécute le modèle sur ses propres serveurs, la licence logicielle devient presque tout profit — un modèle économique que Nvidia ne peut pas reproduire uniquement par la vente de matériel.

Synergies au sein de l’écosystème

Contrairement à ses concurrents utilisant des outils AI externes, Alphabet exploite ses innovations en interne. L’intégration des fonctionnalités AI dans Google Search — notamment AI Overviews et AI Mode — a permis d’augmenter le volume de requêtes sans dégrader la monétisation. La société a considérablement réduit le coût infrastructurel de ces fonctionnalités AI, améliorant chaque trimestre l’économie unitaire.

Les revenus de Search ont accéléré à 15 % de croissance au troisième trimestre 2025. YouTube a suivi cette trajectoire, avec également une hausse de 15 % au dernier trimestre, grâce à l’édition vidéo assistée par IA, la génération de miniatures et les outils d’identification de produits. Il ne s’agit pas de cas d’usage théoriques ; ils génèrent déjà une augmentation mesurable des revenus.

Waymo offre une autre perspective de diversification. Le service de robotaxi a effectué 14 millions de trajets en 2025 — triplement par rapport à l’année précédente — avec une gestion visant 1 million de courses hebdomadaires d’ici fin 2026 dans 20 villes. La monétisation précoce des véhicules autonomes pourrait devenir un contributeur de revenus significatif.

Arbitrage de valorisation dans un contexte de forte croissance

L’écart de valorisation entre Alphabet et Nvidia révèle une mauvaise évaluation du marché actuel. Alphabet se négocie à moins de 30 fois le bénéfice attendu, tandis que Nvidia affiche plus de 40 fois. Pour une entreprise qui stimule la croissance dans l’infrastructure cloud, la licence logicielle et les services émergents comme les robotaxis, cette décote semble injustifiée.

Compte tenu de la génération de cash d’Alphabet — plusieurs dizaines de milliards par an — la direction maintient une flexibilité pour augmenter les programmes de rachat d’actions, créant ainsi un accroissement supplémentaire du bénéfice par action au-delà de la croissance organique.

Le défi pour Nvidia en 2026 consiste à gérer les attentes. Après avoir déjà réalisé des gains substantiels, le fabricant de puces doit dépasser des estimations consensuelles élevées pour offrir des rendements supérieurs. La concurrence des TPU et autres accélérateurs sur mesure réduit encore plus les scénarios de hausse.

Le cadre d’investissement

Alphabet incarne une histoire de croissance à l’échelle d’un venture, à des valorisations d’entreprise. La société ne choisit pas entre différentes opportunités en IA ; elle gagne simultanément dans les puces, les modèles, l’infrastructure cloud et les applications. Cette diversification protège contre les risques de défaillance unique que rencontrent les fournisseurs d’infrastructure AI pure-play.

Pour les investisseurs cherchant à équilibrer le potentiel de hausse avec la dynamique concurrentielle, la combinaison d’échelle, d’expansion de la rentabilité et de multiples vecteurs de croissance d’Alphabet suggère que 2026 pourrait récompenser une exposition large à l’IA plutôt que des stratégies plus étroites.