Les récentes rumeurs autour d’OpenAI et de NVIDIA ont fait trembler l’écosystème de l’IA : d’un côté une « lettre d’intention » spectaculaire d’investissement annoncée par NVIDIA, de l’autre des bruits de couloir affirmant qu’OpenAI prospecterait des alternatives aux GPU NVIDIA pour l’inférence. Au‑delà du battage médiatique, ce dossier met en lumière une réalité technique et stratégique : la performance des modèles ne dépend plus seulement des algorithmes, mais aussi des architectures matérielles qui les font tourner au quotidien.
Comprendre l’enjeu : entraînement vs inference
Il faut d’abord distinguer deux usages majeurs des puces : l’entraînement des modèles (training) et leur utilisation en production, lorsqu’ils répondent aux requêtes des utilisateurs (inférence). Les GPU NVIDIA dominent depuis des années l’entraînement grâce à leur puissance de calcul parallèle et une écosystème logiciel mature. En revanche, l’inférence a des contraintes différentes : latence, coûts énergétiques, efficacité mémoire. C’est sur ce terrain qu’apparaissent aujourd’hui des tensions et des innovations alternatives.
Pourquoi OpenAI envisagerait d’autres puces
Selon des sources citées par la presse, OpenAI aurait estimé que certaines alternatives matérielles — notamment des puces proposant de la SRAM intégrée (Groq, Cerebras) — offrent des avantages pour l’inférence. L’intégration de la mémoire sur la puce réduit les temps d’accès, diminue les goulots d’étranglement liés aux transferts mémoire et peut améliorer la latence et l’efficacité énergétique. Pour un service à grande échelle, ces gains peuvent se traduire par des économies substantielles et une meilleure qualité d’expérience utilisateur.
La lettre d’intention NVIDIA : promesse ou mirage ?
En septembre 2025, NVIDIA annonçait un partenariat massif avec OpenAI incluant la construction de data centers d’une capacité colossale. Mais il apparaît que ce montage n’a pas été contractuellement finalisé : il s’agissait d’une lettre d’intention. Jensen Huang a depuis nuancé la portée de l’accord. Cette incertitude a des conséquences : quand des engagements financiers et industriels ne sont pas formalisés, tout l’édifice d’investissements en cascade (cloud, équipementier, clients finaux) peut vaciller.
Risques financiers : un jeu à effet domino
Les partenariats entre géants du hardware et acteurs de l’IA créent une interdépendance forte. Si une partie retire ou réduit son engagement, les autres contrats liés peuvent devenir fragiles. Le Wall Street Journal a ainsi évoqué le risque que l’annulation ou la réduction d’un investissement pèse sur la capacité d’OpenAI à honorer d’autres accords (par exemple avec des fournisseurs cloud). Dans ce contexte, OpenAI apparaît comme l’acteur le plus exposé, en particulier si des dettes ou des obligations importantes pèsent sur l’entreprise.
Alternatives techniques : Groq, Cerebras et l’intégration SRAM
Groq et Cerebras proposent des architectures qui intègrent davantage de mémoire rapide sur puce. Concrètement, cela revient à rapprocher les données du cœur de calcul, ce qui réduit la latence d’accès et permet des traitements en inference plus rapides et parfois plus économiques. Pour des usages conversationnels en temps réel, cette performance « au bit près » peut faire une vraie différence.
Les implications pour les utilisateurs et pour nous, lectrices
Conséquences pour l’écosystème et l’innovation
La recherche d’alternatives stimule l’innovation matérielle et pousse les fabricants à améliorer leurs solutions. Mais elle peut aussi fragmenter l’écosystème : chaque architecture demande des optimisations logicielles spécifiques, ce qui peut complexifier le déploiement à large échelle. À court terme, nous pourrions voir des offres différenciées selon les architectures retenues, avec des gains de performance sur certains types d’applications et des efforts d’ingénierie pour assurer l’interopérabilité.
Que surveiller dans les semaines à venir ?
Un mot pour les entrepreneuses et consommatrices
Pour les entrepreneuses qui développent des services numériques, ces évolutions matérielles sont stratégiques : elles conditionnent les coûts d’exploitation et la qualité de l’expérience client. Surveiller les offres cloud, les performances d’inférence annoncées et les modèles de tarification sera clé pour prendre des décisions d’architecture judicieuses.
Dans ce paysage en mouvement, la leçon est simple : l’IA ne se pense plus uniquement en algorithmes. Le choix des briques matérielles devient central et peut redistribuer les cartes entre acteurs historiques et nouveaux entrants. Pour nous, utilisatrices et créatrices, c’est une invitation à rester attentives aux coulisses techniques des services que nous utilisons au quotidien.