De la puce au cloud : Groq lève 350 millions pour changer d’échelle

Groq veut désormais vendre du cloud plutôt que seulement des puces

Groq poursuit une transformation stratégique majeure. Longtemps identifié comme l’un des challengers de Nvidia grâce à ses LPU (Language Processing Units) spécialisés dans l’inférence des modèles d’intelligence artificielle, le groupe concentre désormais ses efforts sur GroqCloud, son infrastructure cloud dédiée à l’exécution des modèles IA. Cette évolution s’inscrit dans une tendance plus large, celle des neoclouds, des fournisseurs spécialisés qui construisent leurs infrastructures autour des besoins très spécifiques de l’intelligence artificielle plutôt que de proposer l’immense catalogue de services généralistes d’AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud. Le repositionnement de Groq est déjà bien engagé : l’entreprise annonçait en juin 2026 exploiter 13 datacenters répartis entre l’Amérique du Nord, l’Europe, le Moyen-Orient et l’Asie-Pacifique, avec plus de cinq millions de développeurs utilisant son infrastructure.¹

Le virage vers le neocloud était déjà en préparation

Groq n’a pas découvert le cloud en 2026 puisque GroqCloud a été lancé dès 2024, après le rachat de Definitive Intelligence, mais son positionnement a profondément évolué depuis.² L’accord de licence non exclusif conclu avec Nvidia en décembre 2025 constitue un moment charnière : Nvidia a obtenu une licence sur certaines technologies d’inférence de Groq, tandis que le fondateur Jonathan Ross, le président Sunny Madra et plusieurs membres de l’équipe ont rejoint le géant des GPU, Groq restant de son côté une société indépendante.³ Dans les mois suivants, l’entreprise a recentré son organisation autour d’une ambition beaucoup plus claire : devenir un fournisseur majeur de cloud spécialisé dans l’inférence IA. Ce changement transforme progressivement Groq d’un acteur principalement identifié à son hardware en une entreprise vendant directement de la capacité de calcul et des services d’inférence aux développeurs et aux organisations.

L’inférence devient le nouveau jackpot de l’infrastructure IA

Cette stratégie repose sur une conviction forte : une fois les modèles entraînés, leur utilisation quotidienne pourrait nécessiter beaucoup plus de ressources que leur entraînement initial. Groq estime que l’inférence pourrait à terme demander 15 à 20 fois plus de capacité de calcul que l’entraînement, notamment avec la multiplication des assistants conversationnels, des applications génératives et des agents autonomes capables d’effectuer continuellement des requêtes.¹ Le défi n’est donc plus seulement de construire les modèles les plus puissants, mais de pouvoir les exécuter rapidement, à grande échelle et avec un coût suffisamment faible pour rendre leur utilisation économiquement viable. Groq veut précisément occuper cet espace avec une infrastructure optimisée pour l’inférence en temps réel, alors que son cloud traite déjà, selon l’entreprise, plusieurs milliers de milliards de tokens chaque semaine.

Les neoclouds veulent trouver leur place face aux hyperscalers

Groq rejoint ainsi un marché où des acteurs spécialisés comme CoreWeave ou Together AI cherchent à proposer une alternative aux grands fournisseurs de cloud. Le principe du neocloud consiste à construire une infrastructure beaucoup plus spécialisée autour des workloads IA, avec des accélérateurs, des réseaux et des logiciels optimisés pour l’entraînement ou l’inférence, plutôt que de chercher à couvrir tous les besoins informatiques d’une entreprise. Le phénomène attire massivement les capitaux : Together AI a par exemple levé 800 millions de dollars en juillet 2026, tandis que plusieurs autres fournisseurs spécialisés ont réalisé d’importantes opérations de financement au cours des derniers mois.⁴ Cette dynamique montre que le marché anticipe l’apparition d’une véritable couche de cloud spécialisée dans l’IA, complémentaire ou concurrente des infrastructures proposées par les hyperscalers.

Pour les entreprises, une nouvelle option apparaît face à AWS, Azure et Google Cloud

L’intérêt des neoclouds est particulièrement concret pour les entreprises qui déploient des applications d’intelligence artificielle à grande échelle. Elles peuvent rechercher une infrastructure offrant davantage de capacité spécialisée, une latence plus faible ou une tarification mieux adaptée à leurs workloads, sans nécessairement déplacer l’ensemble de leur système d’information vers un nouveau fournisseur. Groq met notamment en avant la rapidité et l’efficacité économique de son infrastructure pour les applications d’inférence en temps réel, et son expansion internationale vise à rapprocher les capacités de calcul des utilisateurs afin de réduire la latence et de répondre à certaines contraintes de souveraineté des données. En Australie, par exemple, Groq a annoncé avec Equinix une infrastructure de 4,5 MW destinée à fournir localement ses services d’inférence.⁵

Le Cloud Computing entre dans l’ère des infrastructures spécialisées

Cette transformation montre aussi comment évoluent les compétences liées au Cloud Computing. Les architectes cloud ne devront plus seulement arbitrer entre AWS, Azure et Google Cloud, mais potentiellement combiner plusieurs fournisseurs selon la nature des workloads, le matériel disponible, la localisation des données, la latence et le coût de l’inférence. L’émergence des neoclouds ajoute donc une nouvelle couche de complexité aux architectures multicloud : une entreprise pourrait conserver ses applications métiers chez un hyperscaler tout en exécutant certains modèles d’IA sur une infrastructure spécialisée. Comprendre les architectures distribuées, le fonctionnement des accélérateurs IA, les API d’inférence et les mécanismes de déplacement des données devient alors essentiel pour déterminer quelle infrastructure utiliser pour chaque charge de travail.

La bataille du cloud IA ne fait que commencer

Le repositionnement de Groq montre finalement que la révolution de l’intelligence artificielle ne se joue pas uniquement entre les laboratoires qui développent les modèles. Une autre compétition se déroule dans les datacenters, où il faut construire suffisamment de capacité pour exécuter ces modèles à grande échelle tout en maîtrisant leur coût. Groq prévoit notamment de poursuivre l’expansion de son infrastructure vers 200 MW d’ici fin 2027, signe que son avenir se joue désormais largement dans l’exploitation d’une plateforme mondiale d’inférence.¹ Face aux hyperscalers et à une nouvelle génération de neoclouds extrêmement bien financés, la question sera maintenant de savoir si Groq peut transformer son expertise historique dans les accélérateurs IA en un véritable avantage compétitif dans le cloud.

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Pour aller plus loin

Les infrastructures nécessaires à l’intelligence artificielle transforment également les architectures cloud traditionnelles. Découvrez notre article CCCLX « Le cloud se prépare aux agents autonomes : AWS fait évoluer Lambda », qui analyse comment AWS adapte son infrastructure serverless aux nouvelles charges de travail agentiques.

Références