Répartition des parts du marché mondial des infrastructures de cloud public au T1 2025. (Illustration : Canalys)
Le marché mondial des infrastructures de cloud public a dégagé 90 Md$ de chiffre d'affaires au premier trimestre 2025. La croissances des trois leader du secteur a été supérieure à celle du marché.
Les dépenses mondiales en services d'infrastructures de cloud public restent remarquablement stables, évoluant depuis de nombreux trimestres autour des 20 %. Entre janvier et mars derniers, le marché a ainsi connu une hausse de 21 % d'une année sur l'autre et capté 90,9 Md$ d'investissements provenant des entreprises. Comme à l'accoutumé, cette progression a profité en particulier à AWS, Microsoft Azure et Google Cloud. Forts de revenus cumulés en hausse de 24 %, ils ont capté ensemble 65 % de part de marché au premier trimestre 2025.
Décélération de la croissance d'AWS
À y regarder de plus près, toutefois, les dynamiques de croissance des trois chefs de file ont suivi des trajectoires différentes. Alors que Microsoft Azure et Google Cloud ont maintenu des progressions supérieures à 30 % d'un trimestre sur l'autre, AWS s'est contenté de 17 % de hausses de revenus contre 19 % de croissance au quatrième trimestre 2024. Ce dernier reste néanmoins le numéro un des infrastructures de cloud public avec 32 % de part de marché, suivi de Microsoft (23 %) puis de Google Cloud (10 %).
Canalys explique que le ralentissement de la croissance d'AWS s'explique en grande partie par des contraintes d'offre, qui ont limité sa capacité à répondre à la demande grandissante en matière d'IA. De fait, AWS comme ses concurrents continue d'investir massivement dans des infrastructures d'IA afin d'accroître leurs capacités et de se positionner pour une croissance à long terme. Les trois leaders du secteur ont notamment introduit des puces propriétaires telles que Trainium et TPU, ainsi que des familles d'instances spécialement conçues, toutes visant à améliorer l'efficacité de l'inférence et à réduire le coût total de l'IA.
Les entreprises concentrées sur la rentabilité de l'inférence
« Alors que l'IA passe de la recherche à un déploiement à grande échelle, les entreprises se concentrent de plus en plus sur la rentabilité de l'inférence, en comparant les modèles, les plateformes cloud et les architectures matérielles telles que les GPU et les accélérateurs personnalisés », a déclaré Rachel Brindley, analyste chez Canalys. Or, contrairement à l'entraînement de l'IA, qui représente un investissement ponctuel, l'inférence représente un coût opérationnel récurrent, ce qui en fait un obstacle majeur à la commercialisation de l'IA.
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