OpenAI envisage de publier un outil interne qui affaiblirait l'avantage logiciel de Nvidia

TensorWave peut-il dépasser l'avantage concurrentiel de Nvidia ?

Nick Tatarchuk, fondateur de la startup TensorWave, a organisé mercredi à San Francisco un événement intitulé Beyond Summit, anciennement appelé Beyond CUDA. Ce changement de nom n'est pas anodin : l'édition précédente, tenue à San Jose en 2025 lors de la conférence GTC de Nvidia, avait attiré des centaines de participants désireux de discuter des alternatives au logiciel de Nvidia. Cette année, des sponsors et participants potentiels ont exprimé des réticences à s'associer à un événement aussi explicitement positionné contre le géant des puces. Tatarchuk lui-même reconnaît cette pression, d'autant que sa salle habituelle à San Jose avait été réservée pour plusieurs années... par Nvidia. L'événement réunit des startups qui développent des compilateurs, des noyaux et des couches d'optimisation pour concurrencer l'écosystème logiciel de Nvidia, dont plusieurs ont figuré dans les classements Top 50 Startups de 2024 et 2025. L'enjeu central est CUDA, la plateforme logicielle de Nvidia considérée comme son véritable fossé concurrentiel : elle simplifie radicalement l'utilisation du matériel Nvidia pour l'entraînement et l'inférence de modèles d'IA. Mais ce monopole commence à se fissurer. OpenAI et Meta ont récemment annoncé des accords importants avec AMD, rival direct de Nvidia, pour utiliser ses puces dans leurs infrastructures d'IA. Tatarchuk affirme que des laboratoires d'IA commencent désormais à réaliser des entraînements à grande échelle sur du matériel AMD, une pratique qui était à peine évoquée publiquement il y a encore peu. Pour la première fois depuis des années, des clients seraient prêts à envisager sérieusement des alternatives à CUDA, estime-t-il : "Il y a tellement d'entreprises sophistiquées qui n'ont pas besoin de CUDA." Ce mouvement s'inscrit dans un contexte de transformation profonde de l'industrie du calcul pour l'IA. La domination de Nvidia, dont les GPU représentent l'essentiel du marché de l'entraînement des grands modèles, est contestée à la fois par des fabricants de puces alternatifs et par un écosystème logiciel naissant. En parallèle, une autre initiative illustre l'effervescence du secteur : à l'université Stanford, un cours universitaire de premier cycle sur l'infrastructure IA est devenu un événement majeur, surnommé le "Compute Coachella". Le cours, complet, réunit cette semaine Jensen Huang (Nvidia), Lisa Su (AMD), Sam Altman (OpenAI), Satya Nadella (Microsoft) et Andrej Karpathy comme intervenants. Il est enseigné par Anjney Midha, ancien associé d'Andreessen Horowitz et investisseur précoce d'Anthropic, et Michael Abbott, ancien responsable ingénierie chez Apple, tous deux impliqués dans AMP, une initiative visant à faciliter l'accès aux ressources de calcul pour les entreprises.

OpenAI affirme à ses investisseurs que son infrastructure lui donne un avantage sur Anthropic

OpenAI a présenté à ses investisseurs un argument central : l'avance prise dans la construction de ses infrastructures de calcul lui confère un avantage décisif sur Anthropic. Selon le discours tenu aux financeurs, les années d'investissement massif dans les datacenters et les systèmes d'entraînement auraient créé une position difficile à rattraper pour ses concurrents. Parallèlement, la société a annoncé la mise en pause de son projet de datacenter au Royaume-Uni, une décision qui contraste avec l'ambition d'expansion mondiale affichée par OpenAI ces derniers mois. Cet argumentaire intervient dans un contexte de compétition intense pour le financement et la crédibilité commerciale. Pour les investisseurs, l'infrastructure représente une barrière à l'entrée concrète : elle conditionne la capacité à entraîner des modèles plus puissants, à tenir les délais de mise sur le marché, et à absorber des volumes d'utilisation croissants. Qu'OpenAI choisisse d'en faire un argument de différenciation signale que la bataille ne se joue plus uniquement sur la qualité des modèles, mais sur la profondeur des capacités opérationnelles. De son côté, Anthropic ne reste pas sans réponse : la startup explore la conception de puces IA personnalisées, une stratégie adoptée également par Google et Amazon pour réduire leur dépendance aux fournisseurs de semi-conducteurs comme Nvidia. Cette course aux ressources matérielles reflète une tendance de fond dans l'industrie, où la maîtrise de la chaîne de calcul devient aussi stratégique que les algorithmes eux-mêmes. La pause britannique d'OpenAI, quant à elle, soulève des questions sur les arbitrages géopolitiques et réglementaires qui pèsent sur les décisions d'implantation des grands acteurs de l'IA.

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.

☕️ Amazon envisage de vendre ses puces Trainium à des tiers

Dans sa lettre annuelle aux actionnaires publiée le 9 avril 2026, Andy Jassy, PDG d'Amazon, a ouvert la porte à une révolution discrète : vendre les puces Trainium d'Amazon à des entreprises tierces. Jusqu'ici exclusivement réservées aux infrastructures internes du groupe, notamment à AWS et à la plateforme d'IA Bedrock, ces semiconducteurs représentent selon Jassy une activité dépassant 20 milliards de dollars en 2025, avec une croissance annuelle à trois chiffres. Il va plus loin en estimant que si cette division vendait ses puces à l'extérieur comme le font d'autres acteurs du marché, son chiffre d'affaires annuel approcherait les 50 milliards de dollars. Les puces Trainium 3, annoncées fin 2025, sont déjà quasi intégralement allouées en interne, et une part significative du contingent Trainium 4 est déjà réservée, alors que la production de masse n'est attendue que dans 18 mois. L'enjeu est considérable pour l'ensemble de l'industrie des semi-conducteurs dédiés à l'intelligence artificielle. Si Amazon franchit le pas, le groupe deviendrait un concurrent direct de NVIDIA sur le segment des puces d'entraînement pour l'IA, un marché aujourd'hui dominé très largement par le fabricant de Santa Clara. Pour les entreprises clientes, cela signifierait l'apparition d'une alternative sérieuse, à la fois en termes de performance et de rapport prix/performance. Jassy cite l'exemple de ses processeurs Graviton, lancés en 2018, qui offrent jusqu'à 40 % de meilleur rapport prix/performance que les processeurs x86 et sont aujourd'hui utilisés par 98 % des 1 000 principaux clients EC2 d'Amazon. La trajectoire suggérée pour Trainium est explicitement similaire. Ce mouvement s'inscrit dans une tendance plus large où les grands acteurs du cloud développent leurs propres puces pour réduire leur dépendance à NVIDIA et améliorer leurs économies d'échelle. Google a déjà emprunté ce chemin en proposant ses TPU à des tiers du cloud comme Crusoe, CoreWeave ou Fluidstack, transformant la vente de composants en alternative au modèle classique de location de ressources. Amazon, fort de l'expérience acquise avec Graviton, dispose des capacités industrielles et de la base clients pour répliquer cette stratégie à grande échelle. Jassy prend soin de ménager NVIDIA, affirmant qu'AWS restera une plateforme de choix pour les solutions du fabricant, tout en signalant clairement que les clients cherchent mieux ailleurs et qu'Amazon est prêt à répondre à cette demande. La question n'est plus de savoir si Amazon entrera sur le marché des puces tierces, mais quand.

💬 20 milliards déjà en interne, et Jassy commence à regarder par-dessus la clôture, ça dit quelque chose. Graviton a mis 6 ans pour convaincre 98 % des gros clients EC2, donc Trainium en vente libre c'est pas pour demain matin, mais la direction est posée. Ce qui m'intéresse vraiment c'est si le rapport prix/perf tient hors de l'écosystème AWS, parce que sur du hardware vendu à nu, les comparatifs NVIDIA vont être brutaux.