TPU 8tx et 8i Max : Google ajoute deux puces IA à sa gamme et vise les données sensibles

Quatre systèmes TPU en une seule année. Google n'avait jamais tenu ce rythme. Après les TPU 8t (entraînement) et 8i (inférence) présentés en avril, le groupe a ajouté lundi 9 novembre deux déclinaisons à sa huitième génération de puces d'IA maison : le TPU 8tx et le TPU 8i Max. Le moment n'est pas anodin — le jour même, Nvidia perdait près de 200 milliards de dollars de capitalisation dans la tourmente de l'enquête interne visant son patron Jensen Huang.

8tx : l'IA pour ceux qui ne veulent rien montrer

Le TPU 8tx utilise le même silicium que le TPU 8t, mais il est associé à des processeurs hôtes AMD EPYC de cinquième génération. Sa promesse : du calcul confidentiel « au niveau matériel » pour le fine-tuning privé et l'exécution sécurisée d'agents IA. Les données sensibles et les poids des modèles resteraient « protégés et isolés même pendant leur utilisation ». Selon Tech Times, Mark Lohmeyer, responsable chez Google Cloud, a affirmé que la conception protège poids, requêtes et données « y compris vis-à-vis de l'opérateur du système ».

La cible est claire : banques, santé, administrations, défense. Autant de clients qui hésitent à confier leurs données à un cloud public. Google revendique jusqu'à deux fois moins de latence que le TPU 8t, avec une pénalité de performance « quasi nulle » liée à la sécurité.

8i Max : deux puces dans un boîtier

Plus classique, le TPU 8i Max colle deux puces TPU 8i dans un seul boîtier. Résultat : calcul, mémoire SRAM embarquée et bande passante HBM doublés par rapport au 8i. Le tout pour servir des modèles aux fenêtres de contexte gigantesques — de l'ordre du million de jetons avec plus de puissance par baie et par watt. Data Center Knowledge évoque 384 Go de mémoire HBM par boîtier, un chiffre que Google n'a pas confirmé dans son annonce.

Google accompagne ces puces d'une série de briques logicielles : TorchTPU, ouvert en open source pour faire tourner du code PyTorch et des modèles Hugging Face sur TPU, TPU Sync pour répartir les caches entre mémoires, ou encore un moteur qui met en veille les sessions d'agents inactives. Cloud Pathways permet désormais de répartir une charge de travail entre GPU Nvidia et TPU.

Le grand angle mort : la vérification

C'est là que le bât blesse. Tech Times a relevé que l'annonce de Google ne précise ni la technologie de confidentialité utilisée, ni le format d'attestation, ni le modèle de menace pour les installations sur site, ni l'accès éventuel du support Google, ni aucun audit indépendant. Google n'a pas non plus confirmé si le TPU 8tx repose sur SEV-SNP, la technologie d'isolation d'AMD — qui a fait l'objet de plusieurs failles publiées par des chercheurs ces derniers mois, comme StackWarp, révélée en janvier 2026 par le CISPA.

Pour un client réglementé, la différence est cruciale : un argument de sécurité qu'on ne peut pas contrôler reste un argument commercial.

Google, vendeur de puces

L'annonce s'inscrit dans un virage stratégique. Google ne se contente plus de louer ses TPU dans son cloud : selon Digital Daily, Thomas Kurian, patron de Google Cloud, a confirmé que le groupe vend désormais des systèmes TPU à installer chez les clients, avec Oracle et Crux AI. Oracle annonce des TPU sur son cloud OCI à partir de 2027. Et les rumeurs selon lesquelles OpenAI pourrait acheter des puces IA de Google ont montré que l'alternative à Nvidia n'était plus théorique.

Bloomberg Intelligence projette des ventes de TPU passant d'environ 12 milliards de dollars cette année à plus de 135 milliards en 2028, hors location dans Google Cloud. Une prévision, pas un chiffre réalisé. L'investissement, lui, est bien réel : Alphabet a dépensé 51,4 milliards de dollars au troisième trimestre et affiché un flux de trésorerie disponible négatif de 9,1 milliards, en partie à cause de l'achat de stocks de TPU.

Reste une question très concrète : quand ? Google n'a communiqué ni prix, ni régions, ni date de disponibilité pour l'un ou l'autre système.