Les entreprises disposent d’un éventail plus large d’options en matière d’accélérateurs d’IA, au lieu de limiter leur évaluation à Nvidia, mais cela ne signifie pas qu’elles se préparent à abandonner immédiatement leurs plateformes actuelles. Selon la vague de juillet du sondage VB Pulse, qui a interrogé 170 personnes travaillant dans l’infrastructure de l’IA, 39,4 % ont déclaré être susceptibles d’évaluer des accélérateurs autres que ceux de Nvidia au cours des 12 prochains mois, contre 25,3 % pour celles qui ont dit la même chose de Nvidia Blackwell (GB300) ou des processeurs Nvidia de prochaine génération, soit un écart de 14 points de pourcentage.
Les alternatives citées dans le sondage comprennent AWS Trainium, Google TPU, AMD Instinct et Intel Gaudi, ainsi que des puces ASIC développées en interne par les entreprises. Cependant, Nvidia reste le choix par défaut dans la plupart des environnements de production, ce qui fait de ce résultat un indicateur d’un élargissement du champ de l’évaluation plutôt qu’une preuve d’un changement immédiat de la part de marché en production.
Davantage d’activité, mais moins d’envie de changer immédiatement
Les résultats s’inscrivent dans une tendance plus large : les entreprises font fonctionner leur infrastructure d’IA avec une intensité accrue et tentent d’optimiser l’existant avant de décider de changer de plateforme principale. La proportion des participants prévoyant de changer de plateforme dans un délai de zéro à trois mois est passée de 38,3 % en juin à 28,8 % en juillet. En revanche, la proportion de ceux qui prévoient un changement dans un délai de trois à six mois a augmenté de 4,1 points de pourcentage, et celle de ceux qui l’envisagent dans un délai de six à 12 mois a progressé de 5,3 points. La proportion de ceux qui ne prévoient aucun changement est restée relativement stable, à environ 40 %.
Plusieurs plateformes ont enregistré une hausse de leur utilisation en production. La proportion déclarant utiliser Microsoft Azure en production est passée de 29 % à 47,1 %, tandis que l’utilisation de Google Gemini est passée de 41,1 % à 47,6 %. La proportion concernant OpenAI a également augmenté, de 40,2 % à 49,4 %, et l’utilisation d’Anthropic est passée de 12,1 % à 24,7 %. Le bond d’Azure doit toutefois être interprété avec prudence, car l’échantillon de juillet était davantage orienté vers les grandes entreprises : 57 % des participants travaillaient dans des entreprises comptant plus de 1 000 employés, contre 37 % en juin.
Les entreprises ont également amélioré l’utilisation des unités GPU qu’elles gèrent elles-mêmes. La proportion de celles qui exploitent ces unités à la moitié de leur capacité ou moins est passée de 83 % en juin, sur un échantillon de 100 participants, à 69 % en juillet, sur un échantillon de 155 participants. La proportion d’une utilisation supérieure à 50 % est passée de 13 % à 23 %.
Le critère passe de la taille de la plateforme aux performances de la charge de travail
Les critères de sélection montrent que les décisions d’achat sont désormais davantage liées à l’exploitation réelle. L’intégration avec l’environnement cloud et les données de l’entreprise est restée le facteur le plus important, à 40,0 % en juillet contre 41,1 % en juin. Mais la priorité accordée aux performances est passée de 24,3 % à 35,3 %, tandis que la priorité du coût par million de jetons est passée de 7,5 % à 15,9 %, et celle de l’accès aux unités GPU de 18,7 % à 23,5 %.
En revanche, la proportion de ceux qui ont choisi le coût total de possession comme facteur principal a diminué de 34,6 % à 21,8 %. Cela ne signifie pas que le coût a perdu de son importance, mais plutôt que l’évaluation semble davantage liée à la charge de travail : comment l’inférence fonctionne en production, quel est le niveau de fiabilité et quel est le coût de chaque unité de travail utile.
Pourquoi cette tendance est-elle importante ?
L’intérêt pour les alternatives à Nvidia est passé de 31,8 % en juin à 39,4 % en juillet. La hausse a été plus nette chez les personnes disposant d’une autorité stratégique en matière d’achat, malgré la petite taille de l’échantillon des postes de direction : la proportion dans cette catégorie est passée de 42,9 %, soit six personnes sur 14, à 57,1 %, soit 12 personnes sur 21. Chez les décideurs finaux, elle est passée de 35,4 % à 50 %.
Ces chiffres indiquent que la diversification des accélérateurs passe d’une question d’ingénierie à une décision stratégique d’infrastructure. La présence d’alternatives sur les listes d’évaluation donne aux entreprises davantage de moyens pour comparer les performances, les coûts et la disponibilité du matériel, mais ne prouve pas que ces alternatives ont obtenu une supériorité en production ni que les entreprises ont définitivement décidé de les adopter.
Le contrôle ne se limite pas aux puces
La même tendance est apparue dans la couche d’outils qui relie les modèles aux données et aux services de l’entreprise, que le sondage décrit comme comprenant les outils, les données, l’orchestration, l’évaluation, l’identité, la sécurité et l’observabilité. En juillet, 36,6 % ont préféré conserver des outils indépendants, les meilleurs dans chaque catégorie, en plus des modèles, et 36,6 % ont préféré combiner les environnements d’exécution natifs des fournisseurs de services avec des outils indépendants. Ainsi, 79,2 % ont soutenu une approche conservant un certain niveau de contrôle architectural en dehors d’un seul fournisseur de modèles, contre environ 65,3 % en juin.
En revanche, la proportion de ceux qui préfèrent la standardisation sur une pile contextuelle native d’un seul fournisseur de modèles est passée de 20,8 % à 11,9 %. Ce contrôle revêt une importance pratique : 68,3 % des participants en juillet ont déclaré avoir rencontré une réponse confiante mais erronée en raison d’un contexte manquant ou incorrect, contre 57,4 % en juin. Par ailleurs, 62,4 % ont indiqué qu’une couche sémantique ou contextuelle gouvernée était en production ou en cours de construction.
Les clouds spécialisés et les composants open source
La proportion de ceux qui prévoient une utilisation accrue des fournisseurs de cloud spécialisés dans l’IA, ou « neoclouds », est passée de 33 % à 38 %, tandis que la proportion de ceux qui prévoient une utilisation moindre a diminué de 9,7 % à 5,4 %. Cependant, l’utilisation actuelle en production de fournisseurs nommément cités tels que CoreWeave, Lambda, Crusoe et Nebius est restée nettement plus faible, passant de 1,9 % à 5,9 %.
L’écart entre l’intention d’expansion et l’utilisation actuelle indique un potentiel d’évaluation et d’adoption, et non une adoption achevée. La fiabilité, la sécurité, le support, les réseaux et la gestion des données resteront des facteurs déterminants pour permettre à ces entreprises de transformer l’accès aux accélérateurs en une utilisation durable par les entreprises.
L’utilisation de piles de production open source et autogérées a également augmenté, passant de 3,7 % à 12,9 %. Les exemples du sondage comprennent PyTorch, Triton, vLLM, Ray et Kubernetes. L’utilisation d’outils open source de mise en cache des clés et des valeurs, tels que LMCache et le prefix caching de vLLM, est passée de 6,5 % à 11,8 %. Mais l’examen des plateformes open source est resté presque stable, passant de 5,6 % à 6,5 %, ce qui signifie que l’expansion se concentre parmi les entreprises entrées dans la phase d’exécution, et non parmi une base plus large de nouveaux évaluateurs.
Limites méthodologiques : l’article compare deux vagues de sondage indépendantes et deux périodes distinctes, ayant inclus 107 participants en juin 2026 et 170 en juillet 2026, et ne constitue pas une étude longitudinale des mêmes entreprises. La composition de l’échantillon a également changé, et aucun test de significativité statistique n’a été effectué ; les différences mensuelles doivent donc être considérées comme des indications de tendance et non comme une preuve de causalité. Les données relatives à la couche contextuelle reposent quant à elles sur un sondage distinct ayant inclus 101 participants chaque mois.