Points clés
- Le PDG d'Amazon, Andy Jassy, affirme que l'inférence IA est encore « d'un ordre de grandeur trop coûteuse » pour une utilisation généralisée, et que les propres puces d'Amazon sont un élément clé pour réduire ce coût.
- Une inférence moins chère pourrait ouvrir la plus grande partie du marché de l'IA, et les puces Trainium d'Amazon lui permettent d'ajouter cette capacité sans acheter toutes ses puces auprès de NVIDIA.
- Les enjeux sont élevés : Amazon prévoit environ 220 milliards de dollars de dépenses d'investissement (capex) en 2026, et son flux de trésorerie disponible (free cash flow) était une sortie de 7,6 milliards de dollars sur les 12 mois se terminant le 30 juin 2026.
- Amazon publiera ses résultats du troisième trimestre le 29 octobre, et la marge opérationnelle d'AWS par rapport aux 39,4% du deuxième trimestre est le chiffre à surveiller.
Amazon (AMZN) prévoit de dépenser environ 220 milliards de dollars en dépenses d'investissement (capex) cette année, et son PDG Andy Jassy estime toujours que l'IA coûte trop cher.
Dans The a16z Show, dans un épisode publié vendredi, Jassy a déclaré que l'inférence IA est « encore d'un ordre de grandeur trop coûteuse à mon avis pour être utilisée aussi largement que possible. »
C'est un facteur 10.
Sa solution ? « Notre activité de puces en est une grande partie. »
C'est un plan audacieux pour une entreprise qui achète encore beaucoup de puces à NVIDIA (NVDA).
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Le prix à gagner est le milieu de l'haltère
Jassy a décrit la demande d'IA comme un « haltère ». D'un côté, les laboratoires d'IA consomment « des quantités énormes de puissance de calcul, comme je n'en ai jamais vu ». De l'autre, les entreprises utilisent l'IA pour des tâches spécifiques comme le service client et la détection de fraude.
Le milieu, ce sont les logiciels métier courants qui n'ont pas encore largement adopté l'IA. Jassy pense qu'ils pourraient devenir la plus grande source de demande une fois que l'inférence sera suffisamment bon marché pour justifier de reconstruire ces logiciels autour d'elle.
Amazon ne manque pas de clients aujourd'hui : Jassy a déclaré que sa capacité est pratiquement épuisée pour 2026, largement réservée pour 2027, et « une bonne partie de 2028 est épuisée ». Une inférence moins chère concerne la prochaine vague d'acheteurs.
Naveen Rao, co-fondateur et PDG de la startup de matériel IA Unconventional AI, a exposé les enjeux clairement dans le dernier épisode du podcast 20VC :
« si nous gagnons un zéro, un ordre de grandeur d'efficacité sur la livraison d'un token, cela multiplie par 10 le marché d'une certaine manière. »
Rao construit lui-même des puces, il a donc un intérêt dans cette course. Mais l'haltère de Jassy pointe dans la même direction.
Amazon a déjà vu ce film
Jassy a déclaré qu'Amazon avait eu le même problème il y a des années avec Intel, qui dominait les processeurs des serveurs cloud. Amazon voulait plus de puissance de calcul pour son argent mais avait du mal à faire d'Intel une priorité, alors elle a construit son propre processeur, Graviton.
« Nous avons vu le même film dans le domaine de l'IA », a déclaré Jassy.
Graviton a fonctionné. Lors de l'appel sur les résultats du deuxième trimestre, la direction a déclaré que 98 % des 1 000 plus gros clients de calcul d'AWS l'utilisent.
Trainium est la suite. Jassy a déclaré qu'il offre environ 30 % à 40 % de meilleures performances par rapport au prix que les processeurs comparables. Amazon a divulgué des engagements de revenus pour Trainium dépassant 225 milliards de dollars, notamment de la part d'Anthropic et d'OpenAI, et son activité de puces tournait à un rythme annuel (run-rate) supérieur à 25 milliards de dollars au deuxième trimestre 2026.
(Jassy n'a pas nommé NVIDIA, et il a qualifié le fournisseur dominant de partenaire important.)
Chaque dollar d'investissement doit aller plus loin
Les dépenses d'investissement (capex) d'Amazon sont passées de 52,7 milliards de dollars en exercice 2023 à 132 milliards de dollars en exercice 2025.
Et cela va encore augmenter considérablement. En plus des environ 220 milliards de dollars de cette année, Jed Ellabrook d'Argent Capital a déclaré à Bloomberg Tech qu'il pense que le chiffre de l'année prochaine « sera probablement de 350 milliards de dollars si l'on combine AWS et le commerce de détail. »
Ces dépenses ont entamé le flux de trésorerie disponible (free cash flow), qui est tombé à 7,7 milliards de dollars en exercice 2025 contre 32,9 milliards l'année précédente.
Et sur les 12 mois se terminant le 30 juin 2026, le flux de trésorerie disponible était une sortie de 7,6 milliards de dollars.
Jusqu'à présent, les bénéfices ont tenu. La marge opérationnelle d'Amazon s'est élargie, passant de 2,6 % en exercice 2022 à 11,2 % en exercice 2025.
AWS génère la majeure partie de ce bénéfice, avec une marge opérationnelle de 39,4 % au deuxième trimestre 2026, contre 32,9 % un an plus tôt. Mais l'amortissement augmente avec les investissements : il représentait 19,1 % des ventes d'AWS au trimestre, contre 15,7 % un an plus tôt.
Une puce offrant 30 % à 40 % de meilleures performances par rapport au prix permet à Amazon d'obtenir plus de puissance de calcul par dollar de serveur, sans la marge d'un fournisseur en plus. C'est ainsi qu'AWS maintient sa marge tandis que les dépenses d'investissement (capex) augmentent.
Les économies prendront du temps
Amazon dépend toujours de NVIDIA, dont le directeur financier a déclaré en août qu'AWS ajoutera 2 millions de GPU NVIDIA supplémentaires en 2027 et 2028. Les puces sur mesure ne règlent pas non plus les prix de la mémoire : la direction a déclaré lors de l'appel du deuxième trimestre que les coûts de mémoire avaient fait augmenter les prévisions de dépenses d'investissement (capex) de 2026 de 20 milliards de dollars. Et certains des nouveaux serveurs IA d'Amazon attendraient apparemment de l'électricité.
Les économies de Trainium mettront donc des années à se matérialiser sur l'ensemble de la flotte d'Amazon.
Jassy a la bonne réponse
Mon analyse : les propres puces d'Amazon sont la meilleure réponse qu'elle ait à sa facture d'investissement. Si Trainium rend l'inférence significativement moins chère, Amazon gagne sur deux tableaux : plus d'entreprises utilisent l'IA, et AWS conserve une plus grande partie de ce qu'elles dépensent.
Bien sûr, les économies doivent apparaître dans les chiffres. Amazon publiera ses résultats du troisième trimestre le 29 octobre. La marge d'AWS par rapport aux 39,4 % du deuxième trimestre (qui incluaient environ 551 millions de dollars de gains sur contrats énergétiques) sera le premier indicateur.
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