Selon le rapport, Google prévoit de confier à TSMC la fabrication de l'unité de calcul principale de l'unité de traitement de tenseur (TPU), nom de code « Icefish », tandis que Samsung pourrait produire un composant facilitant la connexion à la mémoire en utilisant sa technologie de gravure en 2 nanomètres (nm).
Le géant technologique collabore avec le concepteur de puces MediaTek sur le design du projet. « Icefish » est encore en phase de développement, et une production de masse pourrait débuter dès 2028, précise l'article.
L'obtention de ce contrat marquerait une victoire majeure pour Samsung dans sa stratégie de développement de ses activités de fonderie (fabrication de puces sous contrat). Le procédé en 2 nm permet d'intégrer plus de puissance dans des puces plus petites, améliorant potentiellement la vitesse, la consommation d'énergie et les capacités d'IA.
Samsung Electronics a refusé de commenter, tandis qu'Alphabet n'a pas immédiatement répondu à une demande de commentaire. Reuters n'a pas pu vérifier ces informations de manière indépendante.
En avril, Samsung a déclaré s'attendre à attirer davantage de clients pour ses puces fabriquées via cette technologie de pointe et envisageait l'ouverture d'une seconde usine au Texas pour accroître sa production. En juillet 2025, le groupe a conclu un accord de 16,5 milliards de dollars avec Tesla pour fabriquer des puces d'IA utilisant ce procédé.
Ce rapport est le dernier en date suggérant que Google cherche à réduire sa dépendance vis-à-vis de TSMC, lequel s'efforce de répondre à l'explosion de la demande en IA mais pourrait devenir un goulot d'étranglement pour l'industrie.
Lundi, The Information rapportait également que Google était en discussions avec Intel pour la fabrication de plus de trois millions de TPU en 2028.
Les puces d'IA développées en interne par Google se sont imposées comme une alternative aux processeurs graphiques dominants de Nvidia, la hausse des ventes de TPU devenant un moteur de croissance pour sa division cloud. En avril, l'entreprise a dévoilé deux nouvelles puces personnalisées, conçues pour l'entraînement des modèles d'IA et l'inférence.
