OpenAI cherche-t‑il à remplacer NVIDIA ? La guerre secrète des puces qui pourrait changer l’IA (Sam Altman répond)
Les rumeurs autour d’OpenAI et de ses relations techniques et financières avec NVIDIA ont enflammé la sphère tech ces dernières heures. Selon des sources citées par Reuters, OpenAI aurait exprimé des réserves sur les performances d’inférence des GPU NVIDIA et aurait contacté des acteurs alternatifs (Groq, Cerebras) pour explorer d’autres options. Le tout intervient dans un contexte sensible : l’investissement annoncé par NVIDIA — une « promesse » colossale dépassant les 100 milliards de dollars — n’a jamais été finalisé formellement, et les dépendances entre les acteurs du cloud, des chips et des modèles d’IA créent un écosystème fragile.
Pourquoi l’inférence est aujourd’hui au centre des préoccupations
Pour comprendre l’enjeu, il faut distinguer deux phases du fonctionnement d’un modèle d’IA : l’entraînement (training) et l’inférence. Les GPU NVIDIA excellent historiquement pour l’entraînement massif des modèles, grâce à leur architecture optimisée pour le calcul parallèle et la mémoire haute performance. L’inférence, elle, désigne le traitement des requêtes utilisateurs en temps réel : c’est la phase critique pour l’expérience de ChatGPT et autres assistants. Si l’entraînement dessine le modèle, l’inférence rend le service fluide et réactif.
Certaines architectures alternatives — notamment celles développées par Groq ou Cerebras — intègrent la SRAM directement sur la puce, réduisant ainsi les latences de mémoire et améliorant les performances d’inférence. D’où l’intérêt stratégique d’OpenAI pour ces solutions : réduire les temps de réponse, baisser les coûts énergétiques et rendre ses services plus compétitifs en production.
La grande annonce de NVIDIA : promesse vs réalité
En septembre 2025, NVIDIA avait publicisé un partenariat et un investissement potentiellement massifs dans OpenAI, incluant la construction de data centers d’une capacité cumulée annoncée à 10 GW. Mais il apparaît aujourd’hui que l’accord n’était — jusqu’à preuve du contraire — qu’une lettre d’intention : pas de contrat ferme, pas d’engagements juridiques définitifs. Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a confirmé des engagements mais a aussi indiqué que la somme finale et les modalités seraient revues. Le Wall Street Journal évoque une baisse de la somme initialement annoncée.
Quelle est la position officielle d’OpenAI ?
Sam Altman, le CEO d’OpenAI, a publiquement démenti les informations selon lesquelles l’entreprise remettrait en cause la qualité des puces NVIDIA. Sur la plateforme X, il a qualifié les GPU NVIDIA de « meilleurs au monde ». En pratique, la communication d’OpenAI souligne la coexistence de multiples besoins : l’entraînement à forte puissance, pour lequel NVIDIA reste une référence, et l’inférence, où d’autres architectures peuvent offrir des avantages réels.
Les alternatives techniques : Groq, Cerebras et la SRAM intégrée
Groq et Cerebras ont construit leur argumentaire sur une approche différente : rapprocher la mémoire du cœur de calcul en intégrant de grandes quantités de SRAM sur la puce. Ce choix technique réduit l’accès à la mémoire externe, principale source de latence lors de l’inférence, et permet d’accélérer significativement les traitements en production. Pour des services où la réactivité et la latence sont des enjeux économiques (chatbots, assistants vocaux, filtrage en temps réel), ces architectures deviennent attractives.
Enjeux financiers et dépendances circulaires
Le dossier dépasse la seule technique : il touche à la gouvernance financière du secteur. NVIDIA, en annonçant un investissement massif, faisait aussi avancer un modèle d’intégration verticale entre fournisseurs de hardware et fournisseurs de modèles. Mais si cet investissement n’est pas contractualisé, les équilibres financiers s’en trouvent perturbés. Le Wall Street Journal note que, sans l’appui promis de NVIDIA, OpenAI pourrait rencontrer des difficultés à respecter d’autres engagements commerciaux (notamment vis‑à‑vis d’Oracle, qui a prévu des accords colossaux avec OpenAI).
Risques systémiques pour l’écosystème IA
Conséquences potentielles pour les utilisateurs finaux
Si OpenAI diversifie ses fournisseurs de puces, on peut imaginer plusieurs effets pratiques :
Que faut‑il surveiller dans les semaines à venir ?
Ce feuilleton technologique et financier illustre une réalité : l’écosystème de l’IA n’est plus seulement une affaire d’algorithme, c’est un théâtre d’alliances stratégiques entre hardware, cloud et services. La performance des modèles en production dépend désormais autant des choix d’architecture matérielle que de l’excellence des modèles eux‑mêmes — et la course à la suprématie technologique continue de redéfinir les règles du jeu.
