The AI boom has reshaped the growth engines of the big three cloud providers. After years fueled by enterprise migration, generative AI workloads—model training, inference, and AI agents—are now driving hyperscaler revenue. While all three report accelerating cloud growth, their trajectories diverge: Microsoft Azure leads in speed, AWS regains momentum not seen in years, and Google Cloud is catching up fast on the back of Gemini and Vertex AI.

AWS posted $42.2 billion in quarterly revenue, up 37% year over year, its highest growth in several years. Amazon CEO Andy Jassy directly ties the surge to generative AI spending, pointing to rising adoption of Amazon Bedrock, its Trainium chips, and GPU infrastructure for inference. Demand outstrips supply, with some compute capacity planned for 2027 already booked by customers. To keep pace, Amazon now expects $220 billion in capex for 2026, largely for data centers and AI compute.

Microsoft Azure grew 43%, keeping its lead among hyperscalers for cloud expansion. Overall Microsoft Cloud revenue hit $59.3 billion (up 27%), propelled by Azure AI and Microsoft 365 Copilot, which now counts over 30 million paid users. Azure’s annualized revenue has crossed $100 billion, underscoring its scale. Microsoft maintains its $175 billion capex plan for fiscal year 2026, even as AI infrastructure investments swell.

Google Cloud delivered the sharpest acceleration, with quarterly revenue of $24.8 billion—an 82% jump—and operating income soaring to $8.8 billion from $2.8 billion a year earlier. Its backlog reached $514 billion. Nearly 90% of Fortune 100 companies now use Gemini Enterprise, and growth in Vertex AI and GCP’s AI infrastructure remains strong. Alphabet raised its 2026 capex outlook to between $195 billion and $205 billion, primarily for data centers and AI hardware.

This quarter confirms that compute capacity has become as critical a differentiator as the AI models themselves. The cloud is morphing into the enterprise AI execution platform, bundling raw compute, language models, developer tools, inference services, and applications. For CIOs, planning AI projects will increasingly hinge on available capacity, resource provisioning timelines, and contractual commitments—factors that may rival platform features in vendor selection.

Pendant plusieurs années, la croissance du cloud public reposait principalement sur la migration des applications et des infrastructures d’entreprise.

Les derniers résultats trimestriels d’Amazon, de Microsoft et d’Alphabet montrent que le moteur a changé. L’IA générative est devenue le principal facteur de consommation de ressources cloud, qu’il s’agisse de l’entraînement des modèles, de leur inférence ou de l’exécution d’agents IA.

Mais si les trois hyperscalers affichent une accélération de leur activité cloud, leur trajectoire sont différentes. Microsoft conserve la croissance la plus élevée, AWS retrouve un rythme qu’il n’avait plus connu depuis plusieurs années et Google Cloud poursuit sa progression en s’appuyant sur l’adoption de Gemini et de Vertex AI.

AWS retrouve une croissance de près de 40 %

Amazon Web Services enregistre un chiffre d’affaires trimestriel de 42,2 milliards $, en progression de 37 % sur un an. Il s’agit de sa croissance la plus élevée enregistrée depuis plusieurs années.

Pour Andy Jassy, le patron d’Amazon, cette accélération est directement liée aux investissements des entreprises dans l’IA générative. Le groupe met notamment en avant la progression de l’adoption d’Amazon Bedrock, la demande pour ses puces Trainium ainsi que l’utilisation croissante des infrastructures GPU destinées à l’inférence.

Le successeur de Jeff Bezos indique également que la demande dépasse encore les capacités actuellement disponibles. Et d’affirmer qu’une partie des capacités de calcul prévues pour 2027 est déjà réservée par des clients.

Pour soutenir cette demande, Amazon prévoit désormais 220 milliards $ de dépenses d’investissement en 2026, principalement consacrées au développement de nouveaux datacenters et de capacités de calcul destinées à l’IA.

Azure maintient la dynamique la plus forte

Microsoft conserve la croissance cloud la plus élevée parmi les grands hyperscalers.

Azure affiche une progression de 43 % sur un an tandis que l’ensemble de l’activité Microsoft Cloud atteint 59,3 milliards $ de chiffre d’affaires trimestriel, en hausse de 27 %.

Le groupe attribue cette performance à la diffusion croissante de ses offres d’IA, notamment Azure AI et Microsoft 365 Copilot. Microsoft indique désormais compter plus de 30 millions d’utilisateurs payants de Microsoft 365 Copilot.

Autre indicateur mis en avant : Azure génère désormais plus de 100 milliards $ de chiffre d’affaires annuel, confirmant le changement d’échelle de la plateforme.

Malgré l’ampleur des investissements réalisés dans les infrastructures IA, Microsoft maintient son programme de dépenses d’investissement de 175 milliards $ pour l’exercice 2026.

Google Cloud poursuit son accélération

Google Cloud confirme également une nette accélération de sa croissance. Pour son deuxième trimestre fiscal, la division a généré 24,8 milliards $ de chiffre d’affaires, en hausse de 82 % sur un an. Son résultat opérationnel atteint 8,8 milliards $, contre 2,8 milliards un an plus tôt, tandis que son carnet de commandes progresse à 514 milliards $.

Le groupe met notamment en avant l’adoption de Gemini Enterprise, désormais utilisé par près de 90 % des entreprises du Fortune 100, ainsi que la progression de Vertex AI et des infrastructures Google Cloud Platform (GCP) dédiées à l’IA.

Alphabet a relevé ses prévisions pour 2026 et prévoit désormais des dépenses d’investissement comprises entre 195 et 205 milliards $ principalement destinées au développement de ses centres de données et de ses infrastructures de calcul pour l’IA.

Ce trimestre confirme le changement d’échelle de Google Cloud. Longtemps distancé par AWS et Azure, le troisième hyperscaler mondial affiche désormais la croissance la plus rapide du marché.

Une compétition qui se déplace vers la capacité d’exécution

Les trois fournisseurs soutiennent que la capacité de calcul devient un facteur de différenciation aussi important que les modèles d’IA eux-mêmes. Leurs performances illustrent cette évolution : le cloud devient la plateforme d’exécution de l’IA d’entreprise, combinant puissance de calcul, modèles de langage, outils de développement, services d’inférence et applications

Pour les DSI, cette évolution pourrait avoir des conséquences directes sur la planification des projets IA. Les capacités disponibles, les délais de mise à disposition des ressources ou encore les engagements contractuels avec les fournisseurs cloud pourraient devenir des critères de sélection aussi importants que les fonctionnalités des plateformes.

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