OpenAI négocie la location d'un datacenter de 10 gigawatts en Ohio, avec le soutien de Nvidia

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

OpenAI envisage de rendre public un outil logiciel développé en interne qui permettrait d'exécuter des charges de travail d'intelligence artificielle sur des puces de différents fabricants, sans se limiter à celles de Nvidia. C'est Sachin Katti, responsable des infrastructures et du calcul chez OpenAI, qui a évoqué cette possibilité lors d'une table ronde. OpenAI a récemment conclu des accords pour utiliser les puces d'Amazon, de Cerebras et d'AMD, tout en développant ses propres puces personnalisées. Katti a décrit cet outil comme une "capacité d'optimisation agentique" et affirmé vouloir "rendre cette capacité disponible pour le monde entier". Il a également indiqué qu'OpenAI disposait déjà d'échantillons précoces des prochaines puces Vera Rubin de Nvidia, dont le déploiement est attendu d'ici fin 2025, et prévoit de les intégrer à ses entraînements d'ici la fin de l'année. Si OpenAI publie effectivement cet outil, les conséquences pour Nvidia pourraient être significatives. L'avantage concurrentiel du géant des semi-conducteurs repose en grande partie sur CUDA, son écosystème propriétaire de compilateurs, de bibliothèques et d'outils d'optimisation que la quasi-totalité des grands développeurs d'IA utilisent pour faire tourner leurs logiciels sur ses puces. Un outil capable d'abstraire cette dépendance, c'est-à-dire de permettre aux équipes d'OpenAI de lancer des charges de travail sans se soucier du matériel sous-jacent, ouvrirait la voie à une concurrence matérielle que Nvidia a jusqu'ici réussi à étouffer grâce à son écosystème logiciel. Katti a également suggéré que l'IA elle-même pourrait générer du code optimisé pour différentes architectures de puces, réduisant encore davantage la valeur de l'exclusivité de CUDA. Cette annonce s'inscrit dans une tendance de fond que l'on observe chez tous les grands laboratoires d'IA : OpenAI, Anthropic et Meta cherchent tous à diversifier leurs fournisseurs de calcul pour ne pas dépendre d'un seul acteur. Katti a résumé cette évolution par une formule claire : "Nous allons nous retrouver dans un monde très hétérogène." PyTorch, le framework développé à l'origine par Meta, avait déjà commencé à éroder l'hégémonie de CUDA en facilitant l'écriture de code pour plusieurs types de puces. Des startups proposent désormais des outils de traduction automatique de ce code vers des instructions bas niveau adaptées directement au matériel. OpenAI, en s'inspirant du système Borg de Google qui permet de gérer des charges de calcul sur des infrastructures hétérogènes, ambitionne d'accélérer ce mouvement à l'échelle de l'ensemble de l'industrie.

OpenAI crée un protocole réseau avec AMD, Broadcom, Intel, Microsoft et NVIDIA pour résoudre les goulets d'étranglement des supercalculateurs IA

OpenAI a annoncé la mise au point du protocole réseau MRC en collaboration avec AMD, Broadcom, Intel, Microsoft et NVIDIA. Ce protocole open source permet de transmettre des données simultanément sur des centaines de chemins entre les GPU, là où les architectures traditionnelles n'en empruntent qu'un à la fois. Là où les infrastructures classiques nécessitent trois ou quatre couches de commutateurs réseau pour relier des dizaines de milliers de puces, MRC n'en requiert que deux pour interconnecter plus de 100 000 GPU. Le protocole est déjà opérationnel sur le supercalculateur Stargate d'OpenAI. Cette simplification de l'architecture réseau a des conséquences directes sur les coûts et la consommation d'énergie des centres de données d'IA. Supprimer une à deux couches de commutateurs représente une économie substantielle en matériel, en câblage et en électricité, à une époque où les dépenses en infrastructure IA atteignent des dizaines de milliards de dollars par an. Pour les opérateurs de supercalculateurs, cette approche permet d'atteindre des échelles inédites tout en maîtrisant la facture énergétique, un enjeu majeur alors que la consommation des data centers est de plus en plus scrutée. Le projet Stargate, dont les investissements annoncés dépassent 500 milliards de dollars sur plusieurs années, illustre l'ambition d'OpenAI de bâtir sa propre infrastructure de calcul à très grande échelle. La création d'un protocole open source, développé en consortium avec les principaux fabricants de semi-conducteurs et Microsoft, signale une volonté de standardiser les communications entre GPU à l'échelle des supercalculateurs modernes. En ouvrant MRC, OpenAI mise sur une adoption large qui pourrait en faire un standard de fait pour l'industrie.

💬 Enlever une à deux couches de commutateurs sur 100 000 GPU, ça veut dire des centaines de millions en matériel et en électricité économisés, pas un détail à cette échelle. Ce qui me frappe, c'est qu'OpenAI ouvre le protocole en consortium avec AMD, Broadcom, Intel et NVIDIA, plutôt que de le garder propriétaire. La stratégie est lisible : faire de MRC un standard de fait avant que quelqu'un d'autre s'y colle.

Google négocierait le financement d'un data center de plusieurs milliards pour Anthropic

Google serait en négociation pour financer partiellement la construction d'un datacenter de plusieurs milliards de dollars au Texas, destiné à être loué par Anthropic, selon des informations du Financial Times. Le montage financier envisagé passerait par des prêts à la construction accordés à Nexus Data Centers, l'opérateur du site qui détient le bail avec Anthropic. Le montant exact n'a pas été divulgué, mais l'expression « multibillion-dollar » laisse entrevoir une infrastructure d'envergure. Ce projet illustre la dépendance croissante des laboratoires d'IA aux investissements massifs en infrastructure de calcul. Pour Anthropic, accéder à une capacité de calcul dédiée et à grande échelle est indispensable pour entraîner et déployer ses modèles Claude à un niveau compétitif face à OpenAI et Google DeepMind. Pour Google, financer l'infrastructure de son partenaire stratégique — dans lequel il a déjà investi plus de 2 milliards de dollars — renforce un écosystème dans lequel ses propres intérêts sont engagés. Ce mouvement s'inscrit dans une course mondiale aux datacenters alimentée par l'explosion de la demande en IA générative. Microsoft construit des infrastructures pour OpenAI, Amazon pour ses propres services et Anthropic via AWS. Le fait que Google joue désormais aussi le rôle de bailleur de fonds pour Anthropic, en plus de partenaire cloud, témoigne de l'intrication croissante entre financement, infrastructure et développement des modèles dans l'industrie de l'IA.

Les développeurs du data center Stargate d'OpenAI font face à des coûts plus élevés

À Abilene, au Texas, des ingénieurs de Crusoe, développeur de centres de données pour OpenAI et Oracle, travaillent d'arrache-pied pour faire fonctionner des turbines à gaz naturel en synergie avec l'un des supercalculateurs d'intelligence artificielle les plus coûteux jamais construits. Selon deux sources ayant connaissance directe du dossier, ainsi que des ingénieurs et experts du réseau électrique, l'opération s'avère bien plus complexe et onéreuse que prévu. Ce site fait partie du projet Stargate d'OpenAI, annoncé en janvier 2025 avec SoftBank et Oracle pour un investissement total de 500 milliards de dollars. Ces surcoûts imprévus font peser un risque budgétaire concret sur un programme dont les premières installations se concentrent au Texas. Si l'alimentation énergétique reste un défi non résolu, la montée en puissance des capacités de calcul qu'OpenAI juge indispensables pour entraîner ses prochains modèles pourrait être retardée, avec des conséquences directes pour les partenaires et investisseurs engagés dans ce pari industriel d'envergure inédite. La tension entre la demande électrique massive des centres de données IA et la capacité des infrastructures locales est un problème structurel qui dépasse largement ce seul projet. Le choix du gaz naturel visait à contourner les délais de raccordement au réseau électrique, mais cette stratégie se heurte à des contraintes d'ingénierie sous-estimées. Microsoft, Google, Amazon et Meta affrontent les mêmes obstacles et explorent des alternatives allant des petits réacteurs nucléaires aux accords directs avec des producteurs d'énergie, illustrant l'urgence de la course aux infrastructures IA.

💬 C'était le plan B pour éviter les délais de raccordement réseau, et maintenant le plan B a ses propres problèmes. Pas une surprise pour qui suit l'infra de près : l'énergie n'est pas un détail à régler en cours de route, c'est la contrainte structurelle que tout le monde a sous-estimée depuis le début. Ça va coûter cher, en argent et en mois.