Vous ne trouvez pas de RAM ? Merci OpenAI qui a réservé 40% du stock mondial

Broadcom refuserait de fabriquer la puce personnalisée d'OpenAI si Microsoft n'en achète pas 40 %

Le projet de puce IA sur mesure développé par OpenAI en collaboration avec Broadcom se heurte à un obstacle financier majeur. Selon des informations rapportées par The Decoder, Broadcom refuse de financer la production de ces processeurs à moins que Microsoft ne s'engage à en acheter 40 % du volume total. Or, Microsoft n'a toujours pas donné son accord. La première phase du projet représente à elle seule un coût estimé à 18 milliards de dollars. Sachin Katti, un dirigeant d'OpenAI, a qualifié cette dépendance de "financièrement peu attractive" dans un message interne. Cette impasse met en lumière la fragilité de la stratégie d'indépendance technologique d'OpenAI. La start-up cherche depuis plusieurs mois à réduire sa dépendance à Nvidia pour ses besoins en calcul, mais cette ambition se retrouve bloquée faute de garanties commerciales suffisantes. Pour Broadcom, assumer seul le risque industriel d'un projet de cette envergure sans acheteur garanti est tout simplement hors de question. La décision de Microsoft conditionne donc directement la viabilité du programme. Ce projet s'inscrit dans une tendance plus large où les grandes plateformes d'IA cherchent à concevoir leurs propres puces spécialisées, à l'image de Google avec ses TPU ou d'Amazon avec ses Trainium. OpenAI avait annoncé des ambitions dans ce sens dans le cadre de l'initiative Stargate, le mégaprojet d'infrastructure à 500 milliards de dollars soutenu par l'administration Trump. La relation complexe entre OpenAI et Microsoft, à la fois partenaire stratégique et investisseur dominant, continue de peser sur chaque grande décision opérationnelle de la société.

💬 OpenAI veut son indépendance vis-à-vis de Nvidia, mais pour financer la puce qui lui donnera cette indépendance, il faut que Microsoft signe. La dépendance a juste changé d'adresse. Broadcom ne prend pas 18 milliards de risque sans acheteur garanti, c'est du bon sens, et ça dit beaucoup sur l'état de la stratégie Stargate en ce moment.

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.

Réservez de la capacité GPU à court terme pour vos workloads ML avec EC2 Capacity Blocks et SageMaker

Amazon Web Services propose deux solutions complémentaires pour sécuriser de la capacité GPU à court terme : les EC2 Capacity Blocks for ML et les SageMaker training plans. Les Capacity Blocks permettent de réserver un nombre précis d'instances GPU pour une fenêtre temporelle définie, jusqu'à huit semaines à l'avance, avec des durées allant de 1 à 14 jours (par paliers d'un jour) ou de 15 à 182 jours (par paliers de sept jours). Chaque bloc peut couvrir jusqu'à 64 instances d'un même type, et une organisation peut cumuler jusqu'à 256 instances sur une même date en combinant plusieurs blocs au sein d'AWS Organizations. Contrairement aux réservations de capacité à la demande classiques (ODCR), ces Capacity Blocks sont entièrement en libre-service et affichent une décote de 40 à 50 % par rapport aux tarifs à la demande, tout en offrant une bien meilleure disponibilité pour les instances de type P, particulièrement recherchées. Ces solutions répondent à un besoin concret et pressant : la demande mondiale de GPU pour l'entraînement, le fine-tuning et l'inférence de modèles d'intelligence artificielle dépasse largement l'offre disponible. Pour les équipes qui ont besoin de GPU de manière ponctuelle, que ce soit pour des tests de charge, la validation de modèles, des ateliers techniques ou la préparation d'une mise en production, les options existantes présentent des limites sérieuses. Les instances à la demande ne garantissent pas la disponibilité au moment du lancement, et relâcher une instance peut signifier ne plus pouvoir la récupérer. Les instances Spot, bien que jusqu'à 90 % moins chères, peuvent être interrompues à tout moment par AWS. Les Capacity Blocks éliminent cette incertitude : la capacité est garantie pendant toute la durée réservée, ce qui permet de planifier des workloads critiques en temps contraint sans risque de pénurie de ressources. Cette pénurie de GPU n'est pas nouvelle : depuis l'explosion des usages d'IA générative à partir de 2023, les grands hyperscalers comme AWS, Google Cloud et Microsoft Azure font face à une concurrence intense pour l'acquisition et la mise à disposition de puces Nvidia H100 et autres accélérateurs. AWS avait introduit les Capacity Blocks dès 2023 pour les instances P5, mais l'offre s'est depuis progressivement élargie. L'intégration avec les SageMaker training plans vise à couvrir également les usages managés, où AWS gère l'infrastructure sous-jacente. À terme, ces mécanismes de réservation structurée devraient devenir la norme pour toute organisation menant des expérimentations ML d'envergure, car ils permettent de concilier agilité opérationnelle et maîtrise des coûts sans recourir à des contrats pluriannuels.