Meta confie l'IA agentique à des dizaines de millions de cœurs AWS Graviton plutôt qu'à des GPU

Meta parie de fait sur une nouvelle couche d'infrastructure d'IA : le groupe a signé avec AWS un accord pour déployer des dizaines de millions de cœurs Graviton dédiés à des charges d'IA agentique. Ce n'est pas un nouvel achat de GPU pour entraîner des modèles, mais l'indice que le marché commence à se scinder en deux grandes directions. D'un côté, l'entraînement de modèles toujours plus gros sur des accélérateurs.

De l'autre, le service d'un très grand nombre de scénarios agentiques après l'entraînement, où la puissance de crête ne suffit plus : le prix, l'efficacité énergétique et la prévisibilité du fonctionnement à grande échelle comptent tout autant. Selon un communiqué officiel d'Amazon daté du 24 avril 2026, le déploiement démarre avec des dizaines de millions de cœurs Graviton et peut être étendu à mesure que les besoins de Meta augmentent. Amazon affirme que Meta est déjà l'un des plus gros clients de Graviton au monde.

Il s'agit de CPU de la famille AWS Graviton, et non de GPU : des processeurs ARM conçus en interne par Amazon et accessibles via le cloud AWS. Meta compte y exécuter une partie de l'infrastructure qui soutient ses services d'IA et le traitement de milliards d'interactions, où il faut coordonner des flux de travail complexes en plusieurs étapes. Pourquoi c'est important : l'essor de l'IA agentique modifie la structure même de la demande en matériel.

Les GPU restent indispensables pour entraîner de grands modèles ou exécuter une inférence particulièrement lourde. Mais dès que des agents se greffent sur ces modèles, la part d'un autre type de tâches grimpe fortement : raisonnement en temps réel, génération de code, recherche, planification de séquences d'actions, orchestration d'appels d'outils et gestion de longues chaînes d'étapes. Ces charges butent souvent non seulement sur les accélérateurs, mais aussi sur le CPU, la mémoire, les échanges entre nœuds et le coût de chaque requête.

Pour des entreprises de la taille de Meta, ce n'est plus un détail technique, mais une question d'économie de toute la plateforme d'IA. Pour AWS, l'accord avec Meta représente plusieurs victoires à la fois. Première victoire : Amazon envoie au marché un signal extérieur très visible, ses propres puces pouvant servir non seulement au sein d'AWS, mais aussi dans l'une des infrastructures d'IA les plus exigeantes au monde.

Deuxième : cela aide à ramener vers AWS une partie des dépenses de Meta. En août 2025, Meta a signé avec Google Cloud un contrat cloud de six ans de plus de 10 milliards de dollars, et dans ce contexte le nouveau contrat avec Amazon ressemble à un pas vers un schéma d'achat de calcul plus diversifié. Troisième : AWS renforce sa position sur un nouveau segment, non pas simple « cloud pour modèles », mais fournisseur de la pile complète pour l'IA agentique.

Autre élément de contexte : le 20 avril 2026, Anthropic a annoncé l'élargissement de sa collaboration avec Amazon et l'engagement de dépenser plus de 100 milliards de dollars sur AWS en dix ans, y compris pour des capacités reposant sur Trainium. Dans ce cadre, le partenariat Graviton avec Meta montre qu'Amazon cherche à s'ancrer simultanément dans plusieurs couches de l'infrastructure d'IA : sur les accélérateurs pour l'entraînement et l'inférence, et séparément sur les CPU pour les charges agentiques et de service. Autre argument d'Amazon : l'économie.

D'après l'entreprise, Graviton5 a été conçu spécifiquement pour ces scénarios, offre jusqu'à 192 cœurs, un cache plus grand et jusqu'à 25 % de performances en plus par rapport à la génération précédente. Pour les clients, c'est une tentative de réduire le coût des opérations d'IA sans renoncer à l'échelle. La conclusion principale est simple : la course aux puces d'IA ne se résume plus à la pénurie de GPU et à la domination de Nvidia.

Les grands acteurs commencent à assembler des piles de calcul hybrides, où chaque catégorie de matériel prend en charge son périmètre : les GPU pour l'entraînement, les accélérateurs spécialisés pour une partie de l'inférence, les CPU pour l'orchestration, les chaînes agentiques et les charges applicatives de masse. L'accord entre Meta et AWS montre que le prochain combat porte sur qui offrira le meilleur prix par unité de travail d'IA utile. Et si les produits agentiques deviennent réellement l'interface principale avec les modèles, la demande pour ces architectures de CPU croîtra au moins aussi vite que celle pour les accélérateurs d'IA classiques.

*Meta est classée organisation extrémiste et interdite en Russie.