Accord OpenAI-NVIDIA de 100 milliards de dollars : une infrastructure d'IA de 10 gigawatts
La poignée de main entre Jensen Huang et Sam Altman représente plus que de la diplomatie d'entreprise. Leurs sociétés viennent de s'engager à construire une infrastructure d'IA de 10 gigawatts, soit une puissance de calcul suffisante pour servir un milliard de fois plus de capacités que le seul système DGX que Huang a personnellement livré au bureau de l'OpenAI il y a neuf ans.¹ NVIDIA prévoit d'investir jusqu'à 100 milliards de dollars lors du déploiement de ces systèmes par l'OpenAI, marquant ce que Huang appelle " le plus grand projet d'infrastructure d'IA de l'histoire "².
Ce partenariat arrive à un moment crucial. OpenAI sert 700 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, qui génèrent collectivement des demandes de calcul qui éclipsent celles de la plupart des centres nationaux de supercalculateurs.³ Pendant ce temps, la plate-forme Vera Rubin de nouvelle génération de NVIDIA promet huit exaflops de performances d'IA et 100 To de mémoire rapide dans un seul rack. Ces spécifications semblent relever de la science-fiction, mais elles alimenteront les charges de travail de production à partir de la fin 2026.⁴ La convergence des innovations du modèle d'OpenAI et des percées matérielles de NVIDIA crée un jeu d'infrastructure qui redéfinit notre façon de penser l'économie de l'IA.
Une décennie de partenariat atteint un point d'inflexion.
La collaboration entre NVIDIA et OpenAI ressemble à une histoire d'origine de la Silicon Valley. En 2016, Huang a remis en main propre le premier supercalculateur DGX de NVIDIA au siège de l'OpenAI à San Francisco, un moment immortalisé par des photos désormais iconiques. Le président d'OpenAI, Greg Brockman, revient sur ce moment : "Le partenariat représente un milliard de fois plus de puissance de calcul que ce serveur initial."⁵
Les deux sociétés ont repoussé les limites ensemble grâce à de nombreux sauts technologiques. Le matériel de NVIDIA a alimenté l'évolution de la série GPT d'OpenAI, depuis les premiers modèles de langage jusqu'au lancement explosif de ChatGPT. Chaque génération nécessitait une quantité exponentielle de calcul, ce qui a poussé NVIDIA à accélérer ses cycles de développement de puces, tandis qu'OpenAI affinait les architectures de modèles pour maximiser l'efficacité du matériel.
Ce nouvel accord officialise ce que les observateurs de l'industrie soupçonnent depuis longtemps : ces sociétés ont besoin les unes des autres. OpenAI a besoin de ressources informatiques massives pour former des systèmes superintelligents, tandis que NVIDIA bénéficie des innovations du modèle d'OpenAI qui mettent en valeur ses capacités matérielles. Les deux sociétés vont "co-optimiser leurs feuilles de route pour le modèle et l'infrastructure d'OpenAI", ce qui suggère une collaboration technique profonde allant au-delà d'une simple dynamique acheteur-fournisseur.⁶
La plateforme Vera Rubin redéfinit les limites de l'informatique.
La plate-forme Vera Rubin NVL144 CPX de NVIDIA représente un saut de génération dans la conception des infrastructures d'IA. Le système intègre 144 GPU Rubin CPX, 144 GPU Rubin et 36 CPU Vera dans une seule configuration de rack qui offre 7,5 fois plus de performances d'IA que les systèmes NVIDIA GB300 NVL72.⁷ Les chiffres stupéfient même les ingénieurs d'infrastructure chevronnés. Une bande passante mémoire de 1,7 pétaoctet par seconde permet aux modèles de traiter des contextes de millions de clés sans dégradation des performances.
L'architecture Rubin CPX introduit des circuits spécialisés optimisés pour les mécanismes d'attention des modèles de langage et les charges de travail de traitement vidéo. Chaque Rubin CPX dispose de 128 gigaoctets de mémoire GDDR7 sur une seule puce, tandis que la plate-forme atteint des performances de 50 pétaflops en FP4, soit uneamélioration de 2,5 fois par rapport aux 20 pétaflops de Blackwell.⁸ NVIDIA a conçu ces systèmes spécifiquement pour les charges de travail d'inférence qui domineront l'économie de l'IA au fur et à mesure que les modèles passeront du stade de la recherche à celui de la production.
Vera est le premier CPU personnalisé de NVIDIA basé sur l'architecture Olympus. Le processeur 88 cœurs basé sur Arm promet des performances deux fois supérieures à celles du CPU Grace utilisé dans les systèmes Blackwell actuels.⁹ L'intégration étroite entre les CPU Vera et les GPU Rubin par le biais du système NVIDIA MGX élimine les goulets d'étranglement traditionnels qui pèsent sur les architectures informatiques distribuées.
L'économie des infrastructures transforme les modèles économiques de l'IA.
L'ingénierie financière qui sous-tend le partenariat révèle l'évolution de l'économie de l'infrastructure de l'IA. L'engagement de NVIDIA à investir progressivement jusqu'à 100 milliards de dollars, après avoir déployé chaque gigawatt, crée un nouveau modèle de financement qui aligne les incitations des fournisseurs de matériel sur le succès des clients.¹⁰ L'accord permet à OpenAI de faire évoluer l'infrastructure sans dépenses massives en capital initial, tandis que NVIDIA participe à la création de valeur que son matériel permet.
À grande échelle, la plateforme de Vera Rubin promet un retour sur investissement de 30 à 50 fois, ce qui pourrait se traduire par un chiffre d'affaires de 5 milliards de dollars pour un investissement de 100 millions de dollars.¹¹ Ces données économiques modifient fondamentalement la manière dont les entreprises évaluent les décisions en matière d'infrastructure d'IA. Le coût par unité d'intelligence, un paramètre sur lequel les deux entreprises insistent, diminue considérablement lorsque les systèmes atteignent une échelle et une utilisation suffisantes.
La structure du partenariat suggère que les deux sociétés ont tiré les leçons des cycles d'expansion et de ralentissement de l'exploitation minière des crypto-monnaies. Plutôt que de vendre du matériel à une demande spéculative, NVIDIA lie son investissement à un déploiement et une utilisation réels. OpenAI bénéficie d'une expansion prévisible de sa capacité, alignée sur la croissance du nombre d'utilisateurs et les délais de développement des modèles.
Les implications régionales remodèlent la géographie des centres de données.
Le déploiement de 10 gigawatts nécessite une capacité de centre de données sans précédent qui va redessiner les cartes de l'infrastructure mondiale. À titre indicatif, 10 gigawatts correspondent à peu près à la consommation électrique de 10 millions de foyers ou d'une zone métropolitaine centrale. Trouver des sites disposant d'une alimentation électrique, d'une capacité de refroidissement et d'une connectivité réseau à cette échelle présente des défis d'ingénierie qui rivalisent avec ceux de la complexité informatique.
La mise en place d'infrastructures crée des opportunités pour les marchés régionaux des centres de données, en particulier dans les régions suivantes les régions de l'APAC dotées de réseaux électriques robustes et d'avantages en matière de refroidissement. Les pays disposant d'excédents d'énergie renouvelable et d'environnements réglementaires favorables se positionnent pour capter une partie de ce déploiement. Le calendrier du partenariat - premiers systèmes opérationnels fin 2026 - donne aux opérateurs de centres de données et aux gouvernements une fenêtre étroite pour préparer l'infrastructure.
L'expertise professionnelle en matière de déploiement devient critique à cette échelle. La différence entre les spécifications théoriques et les performances opérationnelles se résume souvent à l'efficacité du refroidissement, à la distribution de l'énergie et à l'optimisation de l'interconnexion. Des entreprises comme Introl, qui ont l'habitude de déployer des clusters de GPU massifs dans diverses régions géographiques, comprennent les nuances qui déterminent si ces systèmes atteignent les performances promises.
La concurrence s'intensifie, mais le modèle de partenariat s'impose comme l'approche dominante.
L'alliance OpenAI-NVIDIA est le signe d'une évolution plus large de l'industrie vers des partenariats approfondis entre les développeurs de modèles et les fournisseurs de matériel. La collaboration d'Anthropic avec Amazon Web Services et le développement interne des TPU par Google sont des variations sur le même thème. Les progrès de l'IA nécessitent une coordination sans précédent entre l'innovation logicielle et matérielle.
La position de Microsoft ajoute de la complexité au paysage. En tant que principal investisseur et partenaire cloud d'OpenAI, Microsoft doit trouver un équilibre entre ses investissements dans l'infrastructure Azure et la relation directe d'OpenAI avec NVIDIA. Les entreprises présentent leurs efforts comme complémentaires, mais les décisions d'allocation des ressources mettront à l'épreuve ce discours au fur et à mesure que les demandes de calcul exploseront.
Les avantages du modèle de partenariat apparaissent clairement lorsque l'on examine les autres approches possibles. La création de silicium personnalisé nécessite des années de développement et des milliards de dollars d'investissement, avec des résultats incertains. S'appuyer uniquement sur les fournisseurs de cloud introduit un empilement de marges qui rend la formation à grande échelle économiquement difficile. La collaboration directe entre OpenAI et NVIDIA élimine les coûts intermédiaires tout en accélérant les cycles d'innovation.
L'échéancier révèle un calendrier de déploiement agressif mais réalisable.
Le premier gigawatt de systèmes sera mis en service au cours du second semestre 2026, coïncidant avec la disponibilité de NVIDIA Rubin CPX.¹² Ce calendrier agressif nécessite une exécution parallèle de plusieurs flux de travail : fabrication de puces, construction de centres de données, déploiement d'infrastructures d'alimentation et optimisation logicielle. Chaque élément présente des goulets d'étranglement potentiels qui pourraient retarder la vision plus large des 10 gigawatts.
Les partenaires de fabrication de NVIDIA, principalement TSMC, doivent allouer une capacité substantielle à la production Rubin. Les technologies d'emballage avancées requises pour le Rubin CPX ajoutent de la complexité au-delà de la fabrication traditionnelle de GPU. La diversification de la chaîne d'approvisionnement devient essentielle pour éviter les points de défaillance uniques qui pourraient faire dérailler les calendriers de déploiement.
La fenêtre de déploiement 2026-2030 s'aligne sur plusieurs transitions technologiques. La modernisation de l'infrastructure électrique, en particulier l'intégration des énergies renouvelables, s'accélère pour répondre aux exigences des centres de données. Les technologies d'interconnexion optique sont arrivées à maturité pour répondre aux exigences croissantes en matière de bande passante. Les innovations en matière de refroidissement, du refroidissement liquide direct aux systèmes d'immersion, deviennent la norme plutôt qu'expérimentales.
Les défis en matière d'ingénierie exigent une innovation à tous les niveaux.
Le déploiement d'une infrastructure d'IA de 10 gigawatts pose des défis techniques qui poussent les technologies actuelles à leurs limites. La fourniture d'énergie à cette échelle nécessite une coordination avec les entreprises de services publics et potentiellement une capacité de production dédiée. Un seul rack Vera Rubin consommant des mégawatts d'énergie génère de la chaleur que le refroidissement par air traditionnel ne peut pas dissiper efficacement.
L'architecture réseau doit évoluer pour prendre en charge le parallélisme des modèles sur des milliers de GPU. Les 1,7 pétaoctets par seconde de bande passante mémoire dans un rack Vera Rubin signifient que le réseau externe devient le principal goulot d'étranglement pour la formation distribuée. L'investissement de NVIDIA dans les technologies d'interconnexion optique et le silicium de commutation répond à ces contraintes, mais nécessite une conception minutieuse du système.
L'optimisation du logiciel devient également cruciale. Les modèles d'OpenAI doivent utiliser efficacement les circuits spécialisés du Rubin CPX pour les mécanismes d'attention. L'engagement des entreprises à co-optimiser leurs feuilles de route suggère une collaboration approfondie sur les technologies des compilateurs, l'optimisation des noyaux et l'évolution de l'architecture des modèles. À cette échelle, les gains de performance obtenus grâce à l'optimisation logicielle dépassent souvent les améliorations matérielles.
Les implications pour le marché vont au-delà des participants directs.
Les retombées de ce partenariat s'étendent à l'ensemble de l'écosystème technologique. Les fournisseurs de technologies de refroidissement constatent une demande sans précédent de solutions de refroidissement liquide. Les entreprises d'infrastructure électrique accélèrent les projets de modernisation des réseaux. Les fabricants de composants optiques augmentent leur production pour répondre aux besoins d'interconnexion.
La guerre des talents s'intensifie à mesure que les deux entreprises développent leurs équipes d'ingénieurs. Les ingénieurs en infrastructure qui comprennent l'optimisation des grappes de GPU sont mieux rémunérés. Les ingénieurs logiciels qui ont de l'expérience dans la formation distribuée deviennent inestimables. Le partenariat crée des milliers d'emplois bien rémunérés dans de multiples disciplines et zones géographiques.
Les petites entreprises d'IA sont confrontées à un choix cornélien : s'associer avec des fournisseurs de cloud qui commercialisent du matériel NVIDIA ou accepter des contraintes de calcul qui limitent les ambitions du modèle. L'économie de l'infrastructure de l'IA favorise de plus en plus l'échelle, ce qui crée une pression naturelle en faveur de la consolidation du secteur.
La future feuille de route laisse entrevoir un rythme d'innovation soutenu
Bien que l'accord actuel se concentre sur le déploiement de Vera Rubin, les deux sociétés annoncent une collaboration durable au-delà de 2030. La cadence annuelle de l'architecture de NVIDIA (Blackwell, Rubin et les futures plateformes non nommées) suggère des améliorations continues des performances. La progression de l'OpenAI vers l'intelligence artificielle générale nécessite des ressources informatiques qui augmentent de manière exponentielle à chaque saut de capacité.
L'engagement de co-optimisation implique un développement technologique partagé qui pourrait produire des innovations qu'aucune entreprise n'aurait pu réaliser indépendamment. Du silicium personnalisé pour des architectures de modèles spécifiques, de nouvelles approches de refroidissement pour des déploiements ultra-denses ou des technologies d'interconnexion révolutionnaires pourraient émerger de cette collaboration.
D'autres participants pourraient collaborer de la même manière à l'avenir. Les fabricants de puces, les spécialistes du refroidissement et les fournisseurs d'infrastructures d'alimentation pourraient rejoindre l'écosystème, créant ainsi une pile intégrée optimisée pour les charges de travail d'IA. Les avantages de l'intégration verticale deviennent insurmontables pour les concurrents qui tentent d'assembler des capacités similaires à partir de composants discrets.
Conclusion
Le partenariat OpenAI-NVIDIA fait passer l'infrastructure d'IA d'une technologie de soutien à un différentiateur stratégique. L'engagement de 100 milliards de dollars et l'objectif de déploiement de 10 gigawatts établissent de nouvelles références en matière d'ambition informatique. Au fur et à mesure que ces systèmes seront mis en service à partir de 2026, ils permettront d'atteindre des capacités d'IA qui n'existent aujourd'hui que dans les documents de recherche et la science-fiction.
Le modèle de collaboration (intégration technique approfondie, incitations économiques alignées et partage des risques) constitue un modèle pour la mise à l'échelle des technologies transformatrices. Bien qu'il reste des défis à relever en matière d'alimentation électrique, d'efficacité du refroidissement et d'optimisation des logiciels, la structure du partenariat incite à résoudre ces problèmes plutôt qu'à les contourner.
Pour les organisations qui planifient des investissements dans l'infrastructure de l'IA, le message est clair : l'ère des ajouts progressifs de capacité est révolue. Le déploiement compétitif de l'IA exige de penser en gigawatts, et non en mégawatts. Les partenaires professionnels de l'infrastructure qui comprennent cette dynamique d'échelle deviennent essentiels pour capturer la valeur de la prochaine phase de l'IA. L'avenir informatique envisagé par OpenAI et NVIDIA arrivera plus vite que la plupart des gens ne le pensent. La seule question est de savoir qui sera prêt à l'exploiter.
Références
NVIDIA. "NVIDIA et OpenAI annoncent le plus grand déploiement d'infrastructure d'IA de l'histoire. Blog de NVIDIA. 22 septembre 2025. https://blogs.nvidia.com/blog/openai-nvidia/.
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SemiAnalysis. "NVIDIA GTC 2025 - Built For Reasoning, Vera Rubin, Kyber, CPO, Dynamo Inference, Jensen Math, Feynman. 19 mars 2025. https://semianalysis.com/2025/03/19/nvidia-gtc-2025-built-for-reasoning-vera-rubin-kyber-cpo-dynamo-inference-jensen-math-feynman/.
Wccftech. "NVIDIA Rubin et Rubin Ultra avec les CPU Vera de la prochaine génération arriveront l'année prochaine : Jusqu'à 1 To de mémoire HBM4, des GPU de la taille de 4 particules, 100PF FP4 et 88 cœurs de CPU". 18 mars 2025. https://wccftech.com/nvidia-rubin-rubin-ultra-next-gen-vera-cpus-next-year-1-tb-hbm4-memory-4-reticle-sized-gpus-100pf-fp4-88-cpu-cores/.
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