L'accord lucratif de Cerebras avec OpenAI : une arme à double tranchant

Le startup qui aide OpenAI à optimiser son IA pour les puces Cerebras

OpenAI a fait appel à la startup Gimlet Labs pour optimiser ses modèles d'intelligence artificielle sur les puces de Cerebras Systems. Selon Zain Asgar, PDG de Gimlet Labs, cette collaboration permet à OpenAI de faire tourner Codex-Spark, une version accélérée de son outil de programmation destiné aux développeurs, sur l'infrastructure Cerebras. L'annonce intervient alors que Cerebras se prépare à une introduction en bourse imminente cette semaine. Ce recours à une startup spécialisée illustre un défi technique souvent sous-estimé : chaque type de puce exige une adaptation spécifique du code qui entraîne et exécute les modèles. Ce travail d'optimisation bas niveau, peu visible mais indispensable, conditionne directement les performances et les coûts d'exploitation des grands modèles de langage. Pour les utilisateurs de Codex-Spark, cela se traduit concrètement par des temps de réponse plus rapides dans les tâches d'assistance au code. Cette dynamique s'inscrit dans un mouvement plus large de diversification des sources de calcul au sein de l'industrie de l'IA. Alors que les puces Nvidia restent difficiles à obtenir en quantité suffisante, des acteurs comme OpenAI et Meta cherchent activement des alternatives : Cerebras, mais aussi d'autres fabricants de puces spécialisées. Cette stratégie multi-fournisseurs crée un besoin croissant d'intermédiaires techniques capables d'adapter les modèles à des architectures matérielles variées, ouvrant un nouveau segment de marché pour des startups comme Gimlet Labs.

OpenAI va dépenser plus de 20 milliards de dollars en puces Cerebras et obtenir une participation au capital

OpenAI a conclu un accord majeur avec Cerebras Systems, le fabricant de puces AI concurrent de Nvidia, pour un montant total dépassant 20 milliards de dollars sur trois ans. Selon plusieurs sources proches du dossier, cette somme, deux fois supérieure aux chiffres précédemment évoqués, servira à financer l'utilisation de serveurs équipés des puces Cerebras. En parallèle, OpenAI s'est engagé à injecter environ 1 milliard de dollars supplémentaires pour financer la construction de centres de données destinés à héberger ses produits d'intelligence artificielle. En contrepartie de ces dépenses, OpenAI recevra des bons de souscription donnant accès à une participation minoritaire dans Cerebras, participation qui pourrait croître proportionnellement aux sommes dépensées. Cet accord constitue une tentative directe de réduire la dépendance d'OpenAI envers Nvidia, dont les puces H100 et H200 dominent le marché de l'infrastructure IA. Pour OpenAI, l'enjeu est double : diversifier ses fournisseurs de calcul tout en pesant sur les coûts d'entraînement et d'inférence de ses modèles, qui représentent plusieurs milliards de dollars par an. Cerebras, connue pour ses puces WSE (Wafer Scale Engine) aux performances élevées sur certaines charges de travail, tentait de lancer son introduction en bourse depuis 2024, un processus retardé notamment par des questions réglementaires liées à ses investisseurs du Moyen-Orient. Cet accord avec OpenAI change radicalement sa trajectoire et sa valorisation potentielle. Il s'inscrit dans un mouvement plus large de l'industrie tech visant à diversifier l'approvisionnement en silicium face à la pénurie et au pouvoir de marché de Nvidia, tandis que des acteurs comme AMD, Intel et des startups comme Groq cherchent également à s'imposer comme alternatives crédibles.

💬 20 milliards sur Cerebras, c'est pas une commande de puces, c'est un message envoyé à Jensen Huang. OpenAI commence enfin à construire un levier de négociation réel, parce qu'être client captif de Nvidia à cette échelle, c'est juste intenable sur la durée. Reste à voir si les WSE tiennent la charge en prod sur des workloads variés, parce que Cerebras performe bien dans certains cas mais c'est pas encore la puce universelle qu'on nous vend.

Cerebras : une IPO à 60 milliards de dollars, lente puis soudaine

Cerebras Systems a fait son entrée en bourse cette semaine avec une valorisation spectaculaire de 60 milliards de dollars, clôturant à 280 dollars par action. L'introduction s'est concrétisée après un premier dossier S-1 retiré, puis un partenariat à 750 mégawatts et un accord estimé entre 10 et 20 milliards de dollars avec OpenAI. Lors des communications accompagnant l'IPO, le directeur financier Bob Komin a tenu à corriger la perception d'un positionnement limité aux petits modèles : Cerebras sert aujourd'hui des architectures de toutes tailles, y compris des modèles à un billion de paramètres, et traite en production des modèles internes d'OpenAI, notamment les versions 5.4 et 5.5. L'investisseur Ishan N. Taneja, qui avouait avoir douté des premières annonces de l'entreprise, a publiquement concédé que ses sceptiques avaient eu raison dès le départ, saluant la persévérance de l'équipe et la qualité du silicium développé. Cette introduction en bourse constitue une validation majeure pour le marché des puces d'inférence spécialisées, longtemps perçu comme trop risqué face à la domination de Nvidia. Le fait que Cerebras traite des charges de calcul aussi critiques que les modèles internes d'OpenAI confirme que son architecture, fondée sur une puce unique de la taille d'une tranche entière de wafer, est désormais compétitive sur les workloads les plus exigeants. Le chercheur Apoorv Vyas relie explicitement l'IPO à une discussion de Stanford sur la rareté du calcul, la demande d'inférence en hausse et le routage de modèles, soulignant que l'événement est interprété dans les cercles techniques comme un signal structurant pour l'ensemble du cycle d'infrastructure IA, et non comme un simple fait de marché. Ce succès survient dans un contexte de recomposition rapide du secteur du matériel pour l'IA. Six mois plus tôt, Nvidia avait racheté Groq pour 20 milliards de dollars, un autre spécialiste de l'inférence rapide, consolidant sa position tout en signalant que ce segment attire désormais des capitaux massifs. Cerebras avait opté pour une architecture radicalement différente des GPU de Nvidia ou AMD : une puce monolithique de très grande taille, conçue spécifiquement pour les modèles de langage, plutôt que des GPU généralistes adaptés a posteriori. Ce pari industriel, considéré pendant des années comme excentrique, trouve aujourd'hui une validation boursière qui devrait encourager de nouveaux investissements dans des architectures alternatives. La suite probable est une intensification de la concurrence sur l'inférence à grande échelle et une pression croissante sur Nvidia pour défendre ses marges dans ce segment en pleine expansion.

💬 Quand Cerebras a sorti sa puce wafer-scale, beaucoup ont dit que c'était une blague industrielle. Maintenant ils font tourner les modèles internes d'OpenAI en prod, 5.4 et 5.5, et ils entrent en bourse à 60 milliards. Le marché vient de décider que l'architecture alternative à Nvidia, c'est pas un luxe, c'est une nécessité.

L'accord OpenAI-Broadcom sur les puces IA bute sur 18 milliards de financement

OpenAI et le fabricant de semi-conducteurs Broadcom avaient annoncé l'automne dernier un accord pour développer ensemble des puces d'intelligence artificielle sur mesure. L'ambition affichée était de taille : mettre en ligne suffisamment de composants avant 2030 pour consommer 10 gigawatts d'électricité, soit l'équivalent de cinq fois la production du barrage Hoover. L'objectif déclaré était de réduire la dépendance coûteuse d'OpenAI à l'égard des processeurs Nvidia. Ce que les deux entreprises n'avaient pas précisé, c'est qu'elles n'avaient pas encore trouvé comment financer le projet, dont le montant atteint 18 milliards de dollars. Ce blocage financier expose une contradiction au coeur de la stratégie d'OpenAI : l'entreprise affiche des ambitions d'infrastructure colossales tout en restant tributaire d'un partenaire unique, Nvidia, dont les GPU sont à la fois indispensables et extrêmement onéreux. Sans financement sécurisé, le calendrier du projet risque de glisser, laissant OpenAI dans une position de dépendance prolongée qui pèse directement sur ses marges et sa capacité à scaler ses modèles. Cette situation s'inscrit dans une course plus large à l'indépendance chipière. Google, Meta et Amazon ont chacun développé leurs propres accélérateurs maison pour s'affranchir de Nvidia. OpenAI, longtemps focalisé sur la recherche et les produits, arrive plus tardivement dans cette logique d'intégration verticale. L'accord avec Broadcom est une tentative de rattrapage, mais sa concrétisation dépend désormais de la capacité d'OpenAI à lever des fonds dans un contexte où ses dépenses opérationnelles restent très élevées.