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Après les data centers, AMD ouvre un nouveau front face à NVIDIA dans la voiture autonome. Son investissement dans la start-up japonaise Turing et l’adoption de ses GPU montrent que la bataille des puces IA gagne désormais l’automobile.
Après les serveurs d’intelligence artificielle, un nouveau terrain de confrontation s’ouvre pour AMD et NVIDIA. La start-up japonaise Turing a accueilli AMD Ventures parmi ses investisseurs et utilise désormais des GPU AMD pour environ 10 % de ses charges d’entraînement IA. Le chiffre paraît encore limité, mais l’arrivée d’AMD lui permet de diversifier son infrastructure et, surtout, de chercher à réduire ses coûts de calcul. Car depuis sa création, Turing s’appuyait sur le matériel de NVIDIA pour entraîner et exécuter ses modèles.
AMD attaque NVIDIA sur le calcul IA pour la voiture autonome
La conduite autonome repose sur des volumes considérables de calcul. Les entreprises doivent donc entraîner leurs modèles d’IA sur d’importantes quantités de données. Et cela avant même qu’un véhicule puisse circuler sans conducteur. Ce qui exige une infrastructure capable de traiter des charges lourdes, longtemps associées aux GPU de NVIDIA.
AMD cherche donc à gagner du terrain sur ce besoin. Turing consacre environ 10 % de ses besoins d’entraînement IA aux processeurs graphiques du groupe américain. Pour la start-up, cette diversification doit sécuriser l’approvisionnement et limiter les dépenses informatiques.
Cela rappelle la bataille qui s’engage déjà dans les data centers. Les entreprises qui développent des modèles d’IA ne veulent pas nécessairement dépendre d’un seul fournisseur de puces. Dans la voiture autonome, cette question devient également importante puisque les projets se rapprochent d’une exploitation commerciale.
Turing prévoit de commercialiser son logiciel auprès du grand public et de l’intégrer à des robotaxis autonomes dès 2028. La jeune pousse a déjà étendu ses essais à plusieurs zones urbaines japonaises plus congestionnées. Et cela, après une première expérimentation de 30 minutes autour de Tokyo l’an dernier.
Self-driving tech developer Turing has added AMD Ventures to its list of backers and begun adopting Advanced Micro Devices' AI accelerators in its systems. https://t.co/g9BOQTAQt2
— The Japan Times (@japantimes) July 6, 2026
Pour AMD, soutenir une entreprise à ce stade présente donc un intérêt évident. Le fabricant peut accompagner la construction d’une infrastructure IA, avant que les choix technologiques ne soient totalement figés. Au lieu de seulement vendre davantage de GPU.
Les constructeurs peuvent-ils encore dépendre d’un seul fournisseur ?
L’investissement d’AMD Ventures dans Turing arrive alors que la start-up accélère sa transition vers le marché. L’entreprise a levé 79 millions de dollars dans le cadre d’une extension de sa série A, via un financement qui mêle actions et dettes. Sa valorisation avoisine désormais 600 millions de dollars. Le montant engagé par AMD Ventures n’a pas été communiqué.
Cette opération montre surtout comment la concurrence entre fabricants de semi-conducteurs s’étend à de nouveaux secteurs. NVIDIA bénéficie d’une position historique dans les infrastructures d’IA de Turing. AMD tente donc de s’insérer pas à pas dans cette chaîne technologique avec comme argument de proposer une alternative susceptible d’améliorer la maîtrise des coûts.
Turing ne prévoit d’ailleurs pas un basculement brusque. Son directeur financier Masato Morishima estime que « l’adoption des nouvelles technologies restera extrêmement progressive ». Cette prudence correspond aux contraintes du secteur automobile, où les nouveaux modèles suivent généralement des cycles de trois à cinq ans.
Et la concurrence se renforce déjà au Japon. Nissan, Wayve Technologies et Uber préparent un service pilote de taxis autonomes à Tokyo d’ici la fin de l’année. Face à ces acteurs, Turing veut transformer ses avancées techniques en offre commerciale rentable. Le choix d’AMD s’inscrit directement dans cette recherche de compétitivité.
Pour les fabricants de puces, les entreprises qui fournissent la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement des modèles peuvent prendre position très en amont des futurs services autonomes. AMD reste encore minoritaire dans l’infrastructure de Turing, mais ces 10 % montrent qu’une brèche existe.
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