OpenAI veut sa puce : la bataille des semi-conducteurs s’intensifie dans l’Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle générative, popularisée par des outils comme ChatGPT, repose sur des capacités de calcul massives. Derrière les modèles toujours plus performants se cache un élément-clé : la puce. Aujourd’hui, cette dépendance aux semi-conducteurs devient un enjeu stratégique majeur pour les laboratoires d’IA, les gouvernements et les industriels. Dans ce contexte, OpenAI envisagerait désormais de concevoir sa propre puce IA, afin de mieux contrôler sa chaîne technologique et réduire sa dépendance à des fournisseurs tiers comme NVIDIA¹.

Cette ambition marque un tournant pour l’entreprise de Sam Altman. D’éditeur logiciel à fabricant de matériel, OpenAI pourrait ainsi rejoindre le cercle restreint des acteurs capables de maîtriser à la fois les algorithmes, les infrastructures cloud et les composants matériels. Une stratégie risquée, mais révélatrice d’une bataille mondiale autour de la souveraineté technologique en IA.

Pourquoi OpenAI veut sa propre puce ?

OpenAI dépend aujourd’hui presque exclusivement de NVIDIA pour entraîner ses grands modèles de langage, notamment GPT-4 et GPT-5. Les GPU H100 (et auparavant A100) sont devenus les pierres angulaires de l’IA moderne. Mais cette dépendance pose problème :

• Disponibilité limitée : les unités sont rares, soumises à quotas, et très coûteuses à grande échelle.
• Coûts opérationnels élevés : la facture énergétique et financière de l’infrastructure explose.
• Contraintes de personnalisation : les modèles d’OpenAI ont des besoins spécifiques que les GPU génériques ne satisfont pas toujours de manière optimale.

Créer une puce en interne permettrait à OpenAI d’adapter le hardware à ses propres modèles, d’optimiser les performances et de réduire les délais d’entraînement. Ce mouvement rappelle celui de Google, qui a conçu ses TPU (Tensor Processing Units), ou d’Amazon avec ses puces Inferentia et Trainium.

Un marché déjà très disputé

Le marché des puces IA est l’un des plus convoités de la tech. En 2024, plus de 80 % des centres de calcul IA dans le monde utilisaient des GPU NVIDIA². Mais d’autres géants ont déjà pris position :

• Google a développé les TPU, optimisés pour ses propres modèles TensorFlow.
• Amazon Web Services propose ses puces Trainium pour l’entraînement, et Inferentia pour l’inférence.
• Apple, via ses puces M-series, équipe ses appareils avec des modules neuronaux intégrés.
• Meta et Microsoft travaillent eux aussi sur leurs propres puces, notamment pour les datacenters.

Dans ce paysage, l’entrée d’OpenAI comme futur fabricant de puces IA soulève des questions : souhaite-t-elle seulement réduire sa dépendance à NVIDIA, ou devenir un acteur complet de l’écosystème matériel, à l’instar d’Apple dans le monde des smartphones ?

Le rôle clé de Sam Altman et des projets satellites

Depuis plusieurs mois, Sam Altman mène en parallèle une levée de fonds estimée à 7 000 milliards de dollars pour structurer une supply chain mondiale de puces IA, depuis les matériaux jusqu’à la fabrication³. Ce projet, distinct mais possiblement connecté à OpenAI, viserait à créer une capacité mondiale de production de semi-conducteurs adaptée aux besoins de l’IA générative.

Des rumeurs évoquent aussi des discussions entre OpenAI et plusieurs start-up spécialisées dans la conception de puces innovantes (Tenstorrent, Groq, Rain AI), ou encore un rapprochement avec des fabricants asiatiques et européens. En internalisant la conception, OpenAI pourrait viser à accélérer les cycles de développement, tout en gardant la main sur l’optimisation énergétique, la sécurité et la souveraineté technologique de ses modèles.

Quelles conséquences pour l’écosystème IA ?

La volonté d’OpenAI de concevoir sa propre puce pose plusieurs enjeux :

• Concentration verticale : OpenAI contrôlerait à la fois le modèle, le cloud (via Microsoft Azure), et le hardware.
• Fragmentation de l’écosystème : des puces maison pourraient limiter l’interopérabilité, voire freiner l’adoption de standards ouverts.
• Barrière à l’entrée accrue : seules les entreprises capables de concevoir à la fois le logiciel et le matériel pourraient rester compétitives.
• Réduction potentielle des coûts… mais au prix d’un investissement colossal initial.

En parallèle, cette tendance pourrait pousser d’autres acteurs (comme Anthropic, Cohere ou Mistral) à se rapprocher de partenaires hardware ou à développer leurs propres puces, intensifiant encore la compétition.

Une bataille mondiale autour du silicium

Le développement de puces IA ne relève pas uniquement de la stratégie d’entreprise : il s’inscrit dans une guerre géopolitique plus large sur les semi-conducteurs. Les États-Unis, la Chine et l’Union européenne multiplient les initiatives pour sécuriser leur production, leurs approvisionnements et leur propriété intellectuelle. Taïwan, avec TSMC, reste un nœud critique de cette chaîne mondiale.

Dans ce contexte, chaque initiative d’intégration verticale par un acteur majeur de l’IA devient un acte stratégique, visant à limiter les dépendances, optimiser les performances, et se positionner comme puissance technologique autonome.

Vers un modèle propriétaire, plus fermé ?

Si OpenAI poursuit le développement de sa propre puce, elle pourrait à terme proposer un modèle entièrement propriétaire : puce, infrastructure, API, modèles… Ce scénario rappellerait celui d’Apple, où le contrôle de la chaîne permet une optimisation extrême, mais limite aussi la transparence et l’ouverture.

Cela poserait des questions pour la communauté scientifique, les chercheurs en IA ouverte, et les start-up qui utilisent les modèles d’OpenAI via API. La maîtrise du hardware renforce la position dominante… mais peut aussi isoler.

Vers une IA maîtrisée de bout en bout : ambition ou verrouillage technologique ?

Avec ce projet de puce IA, OpenAI ne cherche plus seulement à créer des modèles d’IA performants : elle veut désormais les faire tourner sur un matériel qu’elle contrôle. Cette volonté de maîtriser toute la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle — du silicium au cloud, en passant par l’algorithme — redéfinit l’équilibre des forces dans l’écosystème mondial.

Reste à savoir si OpenAI pourra relever ce défi technologique colossal… sans renier les valeurs d’ouverture et de transparence qui ont fait sa renommée initiale.

Pour aller plus loin 

Pour mieux saisir les évolutions récentes du positionnement d’OpenAI dans l’écosystème IA, voici deux articles internes du blog aivancity que vous pourriez consulter :

• GPT‑OSS : OpenAI publie ses premiers modèles open source depuis 2019 — explore le retour d’OpenAI à l’open source, et pose les bases pour comprendre pourquoi la conception d’une puce dédiée s’inscrit aussi dans une logique de maîtrise technologique globale.
• OpenAI mise gros : 1,1 milliard pour faire passer ses IA au niveau supérieur — décrit une acquisition stratégique récente d’OpenAI, révélant son ambition d’intégrer davantage de capacités internes (infrastructure, agents, fonctionnalités avancées).

Références

1. Reuters. (2024). Exclusive: OpenAI explores making its own AI chips.
https://www.reuters.com/technology

2. The Verge. (2024). NVIDIA dominates the AI chip market — but for how long?
https://www.theverge.com

3. Bloomberg. (2024). Sam Altman’s $7 Trillion AI Chip Vision.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-14/sam-altman-raises-funding-for-ai-chip-supply-chain