Google est la filiale principale d'Alphabet Inc. et s'est étendu bien au-delà de la recherche pour devenir l'un des plus grands écosystèmes technologiques au monde. Son travail s'étend aux logiciels, à la publicité, aux plateformes mobiles, au cloud computing, au matériel et à
l'intelligence artificielle avancée. La mission de l'entreprise d'organiser l'information a évolué vers la construction de produits et d'infrastructures qui façonnent la façon dont des milliards d'utilisateurs interagissent avec la technologie chaque jour.
1. La gamme de produits grand public et publicitaires de Google reste son plus gros segment d'activité. Cela inclut Google Search, le moteur de recherche le plus largement utilisé au monde ; YouTube, un leader mondial du contenu vidéo et de la publicité numérique ; et Android, le système d'exploitation mobile le plus largement adopté dans le monde. Ensemble, ces plateformes ancrent les revenus publicitaires de Google et définissent sa portée mondiale.
2. La gamme de produits d'entreprise et d'infrastructure de Google soutient les entreprises, les développeurs et les organisations dans le monde entier. Ce segment comprend Google Cloud, qui fournit le cloud computing, l'analyse de données et l'infrastructure IA ; Google Workspace, la suite de productivité qui comprend Gmail, Docs, Sheets et Drive ; et les gammes de matériel Pixel et Nest de l'entreprise, qui intègrent des fonctionnalités IA dans les smartphones et les appareils domestiques intelligents. Il comprend également Google Research et DeepMind, qui font progresser les technologies fondamentales utilisées dans l'écosystème de produits plus large de l'entreprise.
3. La gamme de produits IA de Google devient de plus en plus centrale dans sa stratégie à long terme.
• Gemini 3.0, le dernier modèle IA multimodal de Google utilisé dans Search, Workspace et Android
• Gemini Advanced et Gemini for Enterprise, services IA par abonnement pour les particuliers et les organisations
• Agents IA et outils de développement qui s'intègrent avec Google Cloud, Workspace et les plateformes mobiles
• Les systèmes IA appliqués de DeepMind, qui alimentent l'optimisation, la recherche en sécurité et les capacités d'agents émergents
Bien que Google ne rapporte pas l'IA comme une catégorie de revenus autonome, l'IA génère une part croissante de l'utilisation de Cloud et de produits, et de nombreuses nouvelles fonctionnalités dans l'écosystème de Google sont construites directement sur des modèles basés sur Gemini.
Google vs Nvidia vs OpenAI : Qui gagne la course à l'IA en 2025 ?
La course à l'IA en 2025 n'est pas définie par un seul leader mais par trois entreprises qui font progresser le domaine sous différents angles. Google façonne la façon dont l'IA atteint des milliards d'utilisateurs,
Nvidia fournit le calcul qui entraîne la plupart des modèles modernes, et OpenAI conduit des progrès rapides dans le développement de modèles. Leurs rôles se croisent, mais chacun mène dans une partie différente du paysage.
Global : L'écosystème intégré de Google lui donne un avantage stratégique
La force de Google en 2025 vient d'une pile IA étroitement connectée. Google DeepMind construit les modèles, Alphabet exploite des centres de données alimentés par TPU, et l'entreprise déploie l'IA dans Search, YouTube, Android, Workspace et Cloud. Cet alignement permet à Google de mettre à jour tout son écosystème à travers une plateforme de modèle unique.
Nvidia mène le calcul IA avec ses GPU mais n'exploite pas de produits IA à l'échelle grand public. OpenAI avance rapidement dans le développement de modèles mais dépend du cloud et du matériel externes. Microsoft conduit l'IA d'entreprise à travers Azure mais manque de contrôle total de la pile de modèles et de la distribution mobile. Google reste la seule entreprise combinant la recherche de modèles interne, le matériel propriétaire et l'accès immédiat à des milliards d'utilisateurs.
Comparaison des modèles : Google privilégie l'intégration d'écosystème tandis que les laboratoires IA rivalisent librement
Gemini 3.0 alimente les principaux produits de Google, de Search et Workspace à Android et Pixel. Au lieu de courir pour gagner des benchmarks, Google se concentre sur l'intégration de Gemini dans les flux de travail quotidiens, ce qui donne au modèle une utilisation large et stable même s'il n'est pas le meilleur performant dans tous les tests.
Autres modèles de pointe dans la compétition IA
• Gemini 3.0 (Google) optimisé pour le raisonnement multimodal et les expériences produits intégrées.
• Claude (Anthropic) fort dans le raisonnement structuré et les tâches d'entreprise alignées sur la sécurité.
• Modèle Perplexity (Perplexity AI) conçu pour la précision de récupération et les réponses de style recherche.
• DeepSeek V3.1 (DeepSeek Labs) efficace dans le raisonnement technique et certaines simulations de trading.
• Série GPT-5 (OpenAI) largement utilisée à travers ChatGPT, les API et les flux de travail d'agents.
• Grok-4 (xAI) conçu pour l'accès aux données en temps réel et l'itération rapide.
Un épisode intéressant est venu de l'expérience Alpha Arena sur
Perp Dex Hyperliquid, où chaque modèle a reçu dix mille dollars pour trader des perpétuels crypto. Après soixante-douze heures, DeepSeek V3.1 et Grok-4 ont affiché des gains supérieurs à quatorze pour cent, tandis que GPT-5 et Gemini 2.5 Pro ont enregistré des pertes. Les résultats reflètent la performance dans cette configuration spécifique et ne devraient pas être considérés comme un classement général de la capacité du modèle.
Malgré la compétition intensive entre les laboratoires de modèles, la force de Google reste sa capacité à déployer Gemini à travers des produits utilisés quotidiennement par des milliards de personnes.
Comparaison matérielle : Nvidia mène le calcul tandis que Google optimise l'échelle interne
Google entraîne et sert Gemini en utilisant des unités de traitement tensoriel (TPU), conçues pour des charges de travail efficaces à grande échelle dans sa propre infrastructure. Les TPU donnent à Google le contrôle sur les coûts et la performance, bien qu'elles ne soient pas largement utilisées en dehors de l'entreprise.
Comment les stratégies matérielles diffèrent
• Nvidia reste le leader de l'industrie en matériel IA, alimentant la plupart de l'entraînement et de l'inférence de modèles mondiaux.
• Google utilise les TPU principalement dans son propre cloud et pipeline de modèles, donnant une efficacité interne mais une présence limitée sur le marché.
• OpenAI dépend du matériel Nvidia à travers Microsoft Azure et n'exploite pas ses propres puces.
Nvidia domine la couche de calcul mondiale, tandis que Google se concentre sur l'exécution efficace de sa pile IA interne.
Champs de bataille émergents : Stockage cloud et énergie
Alors que les modèles IA s'étendent, le débit de stockage et le mouvement des données sont devenus des contraintes majeures. Google relie les systèmes d'entraînement TPU directement avec sa couche de stockage, tandis qu'AWS et Azure s'appuient sur des réseaux de données mondiaux pour gérer des ensembles de données de plus en plus volumineux. Les plateformes de
stockage décentralisé telles que
Filecoin et
Arweave fournissent également une capacité distribuée pour les données non temps réel, ajoutant une autre option à la pile de stockage.
L'énergie et le refroidissement déterminent maintenant à quelle vitesse les clusters IA peuvent croître. Google investit dans l'énergie renouvelable, les installations TPU refroidies par liquide et explore des sources de charge de base
soutenues par le nucléaire pour soutenir l'expansion à long terme. Nvidia continue d'améliorer l'efficacité des GPU, tandis qu'OpenAI s'appuie sur l'empreinte croissante des centres de données de Microsoft, qui comprend également un intérêt pour l'infrastructure alimentée par le nucléaire. Ces facteurs façonnent de plus en plus le rythme auquel chaque entreprise peut faire évoluer les systèmes IA de prochaine génération.
Comment investir dans les actions Google : Un guide étape par étape en 3 façons différentes
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