OpenAI vise les 100 millions de GPU : démesure ou stratégie ?

Sam Altman a déclenché un séisme dans l'industrie technologique le 20 juillet 2025 en révélant qu'OpenAI prévoit de déployer plus d'un million de GPU d'ici fin 2025. Plus troublant encore, le PDG a ajouté que son équipe devait "travailler pour comprendre comment multiplier cela par 100". Cette déclaration place la course aux ressources de calcul dans une dimension inédite.

La pénurie qui redessine l'industrie

L'industrie traverse une crise d'approvisionnement sans précédent. Nvidia a alloué 60% de sa production aux clients d'IA d'entreprise au premier trimestre 2025, laissant de nombreux acteurs sur liste d'attente. Le tremblement de terre de Taïwan, début 2025, a aggravé la situation en endommageant plus de 30 000 tranches de silicium critiques.

Cette rareté transforme l'économie de l'IA. Les GPU H100 se négocient 30 000 dollars l'unité, créant un fossé entre les organisations bien financées et les innovateurs aux moyens limites. La pénurie menace de concentrer le développement de l'IA entre quelques mains, soulevant des questions d'équité technologique.

Stargate : l'infrastructure titanesque

OpenAI ne mise pas uniquement sur l'accumulation de GPU. Le projet Stargate, partenariat de 500 milliards de dollars sur quatre ans avec Oracle, Microsoft et SoftBank, vise à développer 5 gigawatts de capacité de centres de données. Cette initiative créera plus de 100 000 emplois et permettra de faire fonctionner plus de 2 millions de puces.

L'enjeu énergétique reste colossal. Chaque GPU H100 consomme 700 watts, portant la consommation théorique de 100 millions d'unités à 75 gigawatts - soit 75% du réseau électrique britannique. Cette escalade pousse l'industrie vers les énergies renouvelables et les accords d'achat d'énergie à long terme.

La bataille des géants

La rivalité entre Sam Altman et Elon Musk illustre cette course aux armements. Musk a construit Colossus en 122 jours seulement et prévoit de doubler sa capacité à 200 000 GPU pour entraîner Grok-3. Pendant ce temps, Meta a commandé 350 000 GPU H100 pour développer une superintelligence open source.

Cette compétition dépasse le cadre technologique. OpenAI se rapproche d'un financement de 40 milliards de dollars pour une valorisation de 300 milliards, tandis que xAI de Musk cherche 10 milliards à 75 milliards de valorisation. La puissance de calcul devient synonyme de pouvoir économique et stratégique.

Alternatives et innovations nécessaires

Face à la domination de Nvidia, des alternatives émergent. AMD propose son MI300X, Intel développe le Gaudi3, tandis que Google mise sur ses TPU et Amazon sur ses puces Trainium. Tesla avance avec son supercalculateur Dojo, spécialement conçu pour la conduite autonome.

L'objectif "100x" d'Altman nécessitera des innovations radicales : nouvelles architectures de puces, optimisation des modèles, techniques de parallélisation avancées. Atteindre cette échelle impose de repenser fondamentalement le traitement des données et l'utilisation de l'énergie.

L'enjeu de l'AGI

Cette course aux GPU s'inscrit dans la quête vers l'intelligence artificielle générale. Jensen Huang, PDG de Nvidia, estime que les modèles de nouvelle génération capables de raisonnement nécessitent "100 fois plus" de puissance que leurs prédécesseurs. L'infrastructure massive qu'OpenAI construit vise à franchir ce cap décisif.

Les implications géopolitiques sont majeures. Les restrictions d'exportation américaines vers la Chine perturbent déjà les chaînes d'approvisionnement. La dépendance aux GPU Nvidia soulève des questions de souveraineté technologique, poussant les nations à développer leurs propres solutions.

L'ambition d'Altman révèle une vérité incontournable : dans la course à l'IA, la puissance de calcul devient le nouveau pétrole du XXIe siècle. Cette vision peut paraître démesurée, mais elle pourrait bien définir qui dominera l'intelligence artificielle de demain.