OpenAI s'associe à Broadcom pour construire des puces d'IA personnalisées de 350 milliards de dollars et passer de Nvidia au réseau Ethernet
Le Coup de Force : le Pari d'OpenAI à 350 Milliards de Dollars pour Remodeler les Anciens Géants du Silicium
Un pacte sur des puces personnalisées avec Broadcom signale un changement de cap, passant de la puissance de calcul brute au contrôle de l'infrastructure – redessinant la bataille pour l'avenir économique de l'IA
SAN FRANCISCO — OpenAI a lancé l'une des initiatives matérielles les plus ambitieuses de l'histoire de la technologie, en s'associant à Broadcom pour concevoir et déployer 10 gigawatts d'accélérateurs d'IA personnalisés. Cet effort pluriannuel, évalué entre 350 et 500 milliards de dollars, va bien au-delà de la simple conception de puces. Il vise à redéfinir la place du pouvoir – et du profit – au sein de l'écosystème de l'IA.
Plutôt que de courir après la vitesse de traitement pure, cette collaboration cible les fondations sous-jacentes : l'accès à l'énergie, l'efficacité du refroidissement et l'architecture réseau. Ces éléments autrefois négligés sont désormais des moteurs de compétitivité dans l'IA à grande échelle.
À partir de fin 2026 et jusqu'en 2029, OpenAI créera des accélérateurs personnalisés adaptés à ses modèles, tandis que Broadcom prendra en charge la fabrication et construira des systèmes en rack complets. Il est à noter que l'ensemble de la plateforme fonctionnera sur le réseau Ethernet de Broadcom au lieu d'InfiniBand de Nvidia, le favori de longue date dans le calcul haute performance.
Broadcom a déjà montré à quoi pourrait ressembler cet avenir avec le lancement de son Tomahawk 6 « Davisson », un commutateur Ethernet de 102,4 térabits qui est le premier à être livré avec des optiques co-packagées à grande échelle. En intégrant les optiques directement sur le substrat de la puce, cette conception réduit drastiquement la consommation d'énergie et l'instabilité du réseau – deux des plus grands points faibles des clusters d'entraînement d'IA massifs. Alors que les centres de données peinent à maintenir des milliers de GPU connectés sans gaspiller d'énergie ni provoquer de pannes de liaison, cette percée marque un changement majeur dans la manière dont les réseaux d'IA seront construits et maintenus.
Lorsque l'Électricité Devient la Contrainte
L'échelle est sans précédent. Dix gigawatts de capacité de calcul se traduisent par près de 88 térawattheures par an au niveau de la puce. Une fois le refroidissement et les frais généraux des installations pris en compte, le total approche les 105 térawattheures par an – soit environ le double de la consommation électrique nationale de la Suisse.
« Ce n'est pas seulement un accord sur des puces, c'est une appropriation de l'infrastructure », a déclaré un analyste des semi-conducteurs. « L'accès prévisible à l'énergie est en train de devenir le véritable atout défensif. »
L'accès à l'énergie est devenu le plus grand goulot d'étranglement dans le déploiement de l'IA. Les centres de données à l'échelle du gigawatt restent rares, les permis sont lents et l'opposition des communautés locales augmente. Les travaux rapportés d'OpenAI avec Oracle sur de grands projets axés sur l'énergie signalent un changement plus large : le contrôle de l'électricité est aussi important que le contrôle des données.
L'Insurrection Réseau que Personne n'Attendait
Le passage d'OpenAI à l'Ethernet pourrait perturber l'emprise de Nvidia sur les réseaux d'IA. InfiniBand a longtemps été considéré comme essentiel pour l'entraînement de modèles avancés en raison de sa faible latence. Cependant, pour l'inférence – où se déroule désormais la plupart des charges de travail d'IA – le débit agrégé et la flexibilité opérationnelle l'emportent sur les gains de latence de l'ordre de la microseconde.
Le commutateur Ethernet Tomahawk 6 de Broadcom, lancé récemment avec un débit de 102,4 Tbps et des optiques co-packagées, semble arriver à point nommé. Le nouveau standard de l'Ultra Ethernet Consortium offre une voie neutre vis-à-vis des fournisseurs pour des performances auparavant disponibles uniquement via une technologie propriétaire.
« La mise en réseau standardisée permet aux entreprises d'exercer un levier face à la tarification monopolistique », a noté un ancien dirigeant d'infrastructure cloud. Si OpenAI prouve que l'Ethernet peut s'adapter à la demande réelle de l'IA, le paysage des réseaux pourrait changer rapidement.
Décrypter le Silicium
La structure du partenariat révèle la stratégie d'OpenAI : concevoir des puces en interne, externaliser la fabrication et conserver la propriété intellectuelle. Cela reflète l'approche de Google avec Tensor et d'Amazon avec Graviton – mais adaptée à l'inférence d'IA.
Les initiés de l'industrie s'attendent à ce que les accélérateurs mettent l'accent sur la bande passante mémoire et l'efficacité du calcul épars plutôt que sur la performance de pointe en virgule flottante. À une époque où des milliards de tokens sont traités par jour, le coût par token est plus important que la vitesse d'entraînement.
Cela pose un défi à Nvidia. L'entreprise prospère en offrant du matériel, des logiciels et des réseaux intégrés. Si l'économie de l'inférence se désolidarise du matériel d'entraînement, le marché pourrait se fragmenter en faveur de systèmes spécialisés.
La Cascade de Conséquences
Les perspectives à court terme de Nvidia restent solides, mais la pression monte. Les analystes s'attendent à des ajustements de prix ou à des stratégies de regroupement pour protéger l'adoption d'InfiniBand.
AMD se trouve à un carrefour stratégique. Ses accélérateurs MI et sa pile ROCm la positionnent comme une alternative ouverte, mais le silicium personnalisé réduit le marché disponible. Si l'Ethernet gagne du terrain, AMD pourrait en bénéficier – si elle s'oriente vers les réseaux ouverts plutôt que vers des cas d'utilisation de niche.
Broadcom, quant à elle, semble bien positionnée. Son pari à long terme sur l'Ethernet et les accélérateurs personnalisés s'aligne désormais sur les tendances hyperscale. Même le travail d'intégration de systèmes à plus faible marge devient plus précieux lorsqu'il est associé à ses technologies réseau.
Sur la Piste des Mégawatts
L'histoire de l'investissement s'étend au-delà des semi-conducteurs. Les fournisseurs de cloud rivalisent désormais sur l'accès à l'énergie, et pas seulement sur l'inventaire des GPU. L'initiative « Stargate » d'Oracle, d'une valeur rapportée de 300 milliards de dollars, se concentre sur la sélection de sites axée sur l'énergie, soulignant que la véritable rareté est l'électricité, et non les puces.
Les services publics dans les centres de données font face à une croissance massive de la charge. Les solutions « derrière le compteur » comme les piles à combustible, les réacteurs nucléaires modulaires et les systèmes de réutilisation de la chaleur passent du stade de projet pilote à celui de priorité. Les centres de données commencent à ressembler à de l'industrie lourde, nécessitant l'adhésion politique et communautaire.
Calibrer les Attentes et les Délais
Les investisseurs devraient aborder l'objectif 2026 d'OpenAI avec prudence. La première génération de silicium personnalisé rencontre souvent des retards dus à l'emballage, à la préparation logicielle ou aux problèmes thermiques. Un léger glissement serait normal, pas alarmant.
L'Ethernet à l'échelle de plus de 10 000 nœuds doit encore prouver qu'il peut égaler les performances d'InfiniBand dans des environnements de production complexes. Les benchmarks en laboratoire reflètent rarement l'utilisation réelle.
L'approvisionnement en énergie présente un risque similaire. Obtenir une capacité à l'échelle du gigawatt implique des obstacles réglementaires, des contraintes de transmission et des négociations avec les communautés. La construction d'infrastructures énergétiques prend généralement plus de temps que la conception des puces qui y fonctionneront.
Considérations d'Investissement pour les Acteurs du Marché
Plusieurs thèmes émergent. Broadcom pourrait bénéficier de ses capacités de mise en réseau et d'intégration, mais les tendances des marges nécessitent une surveillance. La domination de Nvidia en matière d'entraînement reste un avantage défensif, bien que la diversification dans l'infrastructure Ethernet puisse servir de couverture.
L'opportunité la plus négligée pourrait être l'infrastructure énergétique. Les services publics disposant de capacités de centres de données, les développeurs d'énergies renouvelables avec de l'énergie de base et les entreprises de construction spécialisées dans le déploiement rapide sont ceux qui ont le plus à gagner. Les limitations physiques – énergie, refroidissement, terrain – deviennent les contraintes déterminantes de la croissance de l'IA.
Comme toujours, les décisions d'investissement exigent une évaluation minutieuse des risques et des objectifs. Les conditions du marché peuvent évoluer, et les lecteurs devraient rechercher des conseils professionnels adaptés à leur situation.
L'alliance OpenAI-Broadcom marque une phase industrielle de l'IA – une phase où le succès dépend moins d'algorithmes astucieux et plus de la gestion de l'électricité, des charges thermiques et d'une infrastructure efficace à une échelle sans précédent. Ceux qui maîtriseront la logistique pourraient bien définir la prochaine décennie de l'industrie.