Elon Musk ne se contente plus d’attendre les livraisons de NVIDIA. Avec Terafab, le milliardaire veut construire sa propre fonderie de semi-conducteurs à un rythme qui ferait paraître les calendriers de TSMC, Samsung ou Intel prudents. Selon des informations publiées par Bloomberg et confirmées par Reuters, les équipes liées au projet ont déjà sollicité les trois grands équipementiers mondiaux, Applied Materials, Tokyo Electron et Lam Research, pour obtenir des devis et des délais. Un mouvement qui dépasse les standards habituels de l’industrie et qui révèle une obsession : maîtriser le silicium qui alimentera Tesla, SpaceX et surtout xAI.

Le calendrier évoqué est agressif. Il ne s’agit pas de consultations génériques, mais de demandes précises pour de la photolithographie, de la gravure, du dépôt de couches, des tests et des équipements d’encapsulation avancée. Autrement dit, tout ce qu’il faut pour armer une ligne de production de pointe. La question qui circule dans la Silicon Valley est simple : Musk peut-il réellement compresser en quelques années un processus industriel que les leaders mondiaux affinent depuis des décennies ?

Qu’est-ce que Terafab exactement

Terafab est le nom du projet industriel porté par l’écosystème Musk pour produire, à grande échelle, des puces destinées à l’intelligence artificielle, à la robotique humanoïde, à la conduite autonome, aux centres de données et aux futures charges de travail de xAI. Le nom lui-même en dit long : l’ambition affichée est d’atteindre une capacité de calcul annuelle proche du téwatt, un objectif qui, s’il se réalisait, placerait le projet au sommet des capacités mondiales en matière de silicium dédié à l’IA.

Le 7 avril 2026, Intel a officialisé sa participation à Terafab. Le groupe américain, longtemps dominant dans la fabrication de processeurs, voit dans cette alliance l’occasion de « faire progresser » sa technologie de fabrication et de revenir dans la course face à TSMC. Le rôle précis d’Intel n’a pas été détaillé publiquement, mais Reuters indique que le fondeur prendra part à la production des processeurs qui alimenteront les ambitions de Musk en robotique et en centres de données. Pour Musk, c’est un partenaire capable d’apporter des salles blanches, une expertise en gravure avancée et, surtout, un accès à la chaîne d’outils.

L’enveloppe financière reste floue. Plusieurs sources évoquent des dizaines de milliards de dollars sur une décennie, un ordre de grandeur cohérent avec les coûts d’une fonderie de classe mondiale. À titre de comparaison, une seule usine TSMC de dernière génération en Arizona dépasse les 40 milliards de dollars d’investissement.

L’ambition de calendrier : plus vite que l’industrie

Selon Bloomberg, les équipes de Musk auraient demandé aux équipementiers des estimations de délais « les plus courts possibles », tout en fournissant étonnamment peu de détails sur les produits finaux à fabriquer. Ce schéma rappelle la culture d’entreprise qui a fait la réputation de Musk : annoncer des objectifs impossibles, forcer les fournisseurs à repenser leurs plannings, puis absorber les retards comme des péages inévitables. Le premier silicium sortirait des lignes Terafab vers 2029, avec une montée en cadence rapide ensuite.

Comparaison avec TSMC, Samsung et Intel

Pour mesurer l’écart, il faut regarder les standards du secteur. TSMC compte entre cinq et sept ans entre la décision de construire une nouvelle fab et la production commerciale stable en nœud avancé. Samsung Foundry suit des délais comparables pour ses sites coréens et texans. Intel, avec son plan IDM 2.0, a mis près de six ans à remettre en route ses ambitions de fonderie externe. Musk vise une fenêtre tenue, avec des équipements qui ne sont même pas encore commandés officiellement. La photolithographie EUV, les systèmes de gravure atomique ou les machines d’inspection à haute résolution d’ASML, Applied Materials et KLA affichent des délais de livraison de 18 à 30 mois lorsque les carnets sont pleins, ce qui est le cas depuis 2024.

Compresser ce calendrier supposerait non seulement d’obtenir des créneaux prioritaires, mais aussi de court-circuiter la courbe d’apprentissage qui sépare un outil installé d’une ligne de production avec des rendements acceptables. Les grands fondeurs investissent en moyenne deux à trois ans pour stabiliser un nouveau nœud à 70-80 % de rendement.

Pourquoi xAI veut ses propres puces

La raison de fond est stratégique : sortir de la dépendance à NVIDIA. Aujourd’hui, xAI, comme OpenAI, Meta ou Anthropic, repose essentiellement sur les GPU H100 et B200 de NVIDIA pour entraîner ses modèles Grok. Les coûts explosent, les délais de livraison s’allongent et le fabricant de Santa Clara impose des conditions commerciales de plus en plus rigides. Musk a exprimé publiquement sa frustration : avoir construit le plus grand supercalculateur d’entraînement au monde à Memphis, Colossus, ne sert à rien si l’approvisionnement en GPU de nouvelle génération est conditionné à la file d’attente des hyperscalers.

Au-delà de xAI, l’empire Musk présente une demande hétérogène : SoC pour véhicules autonomes chez Tesla, puces pour les robots Optimus, modules radio et calcul embarqué chez SpaceX et Starlink, accélérateurs d’inférence pour les centres de données de xAI. Fabriquer en interne permettrait de co-concevoir le silicium et le logiciel, à la manière de ce qu’Apple fait depuis l’Apple Silicon, et de récupérer les marges aujourd’hui captées par les intermédiaires.

Le scénario idéal pour Musk serait un modèle d’intégration verticale complet : conception chez xAI et Tesla, fabrication chez Terafab, déploiement dans les data centers et produits finaux. Un pari qui, en cas de succès, changerait la structure des coûts de toute la filière IA.

Les défis techniques et industriels

L’enthousiasme doit être tempéré par la réalité du semi-conducteur. Construire une fab avancée demande plus que de l’argent et de l’audace. Il faut une chaîne logistique ultra-spécialisée : gaz rares, photorésines, wafers de silicium ultra-purs, masques de lithographie, eau déionisée en quantités industrielles. Chaque élément représente un point de défaillance potentiel.

Le deuxième défi est humain. Les ingénieurs capables de faire tourner une ligne 3 nm ou 2 nm se comptent en dizaines de milliers dans le monde, et ils travaillent quasiment tous chez TSMC, Samsung, Intel, GlobalFoundries ou leurs sous-traitants. Débaucher ces profils en masse prend des années et déclenche souvent des batailles juridiques, comme en témoignent les procédures entre TSMC et Samsung ces quinze dernières années.

Troisième obstacle, le contexte géopolitique. Les équipements EUV d’ASML sont soumis à des contrôles à l’exportation stricts. La guerre commerciale entre Washington et Pékin, les restrictions sur la HBM (mémoire à haute bande passante) et la consolidation des capacités chez un petit nombre d’acteurs asiatiques rendent le marché extrêmement tendu. Terafab devra sécuriser ses approvisionnements en HBM3e et HBM4 face à la concurrence de SK Hynix, Micron et Samsung, déjà sold-out pour plusieurs années.

Enfin, la question du rendement. Un wafer de 12 pouces en nœud avancé peut contenir plusieurs centaines de puces, mais un rendement de 50 % la première année n’est pas rare pour une fonderie qui démarre. Chaque pourcentage perdu se traduit en millions de dollars. Sans expérience accumulée, Terafab devra apprendre à ses dépens.

Impact sur l’écosystème IA : Google, Meta, OpenAI et les autres

Terafab n’arrive pas dans le vide. Le mouvement vers le custom silicon est déjà bien engagé. Google conçoit ses TPU depuis plus d’une décennie et vient de présenter la génération Ironwood pour l’inférence Gemini. Amazon Web Services déploie ses puces Trainium 2 et Inferentia, tandis que Meta avance avec ses accélérateurs MTIA pour alimenter Llama. OpenAI a confirmé un partenariat avec Broadcom pour développer un accélérateur maison à partir de 2026, en plus d’un rapprochement avec TSMC et Samsung.

Dans ce paysage, la différence de Musk est qu’il veut aller jusqu’à la fabrication. Google, Meta, Amazon et OpenAI conçoivent des puces, mais sous-traitent la production à TSMC ou Samsung. Terafab viserait à tout internaliser, jusqu’au wafer. L’approche se rapproche de celle de startups comme Cerebras Systems, qui fabriquent des accélérateurs géants, mais à une échelle beaucoup plus modeste que ce que prévoit Musk.

Pour NVIDIA, la menace n’est pas immédiate : Terafab ne produira pas avant 2029, et Jensen Huang a encore de nombreuses années de quasi-monopole sur l’entraînement. Mais si le projet aboutit, il pourrait siphonner des volumes considérables pour l’inférence, segment sur lequel les acteurs cherchent déjà à réduire leurs coûts. Le marché des puces IA, estimé à plus de 400 milliards de dollars à l’horizon 2030, attise toutes les convoitises.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que Terafab et qui le finance ?
Terafab est le projet industriel porté par Elon Musk pour construire une fonderie de semi-conducteurs dédiée aux puces IA de Tesla, SpaceX et xAI. Intel a été officiellement annoncé comme partenaire le 7 avril 2026. Le financement précis n’est pas public, mais plusieurs sources évoquent des dizaines de milliards de dollars étalés sur une décennie.

Quand Terafab produira-t-il ses premières puces ?
Selon les informations relayées par Reuters et Bloomberg, la mise en production est envisagée pour 2029, avec une montée en cadence rapide ensuite. Ce calendrier reste ambitieux au regard des standards de l’industrie, qui demande généralement cinq à sept ans entre la décision et la production stable.

Pourquoi xAI veut-il ses propres puces IA ?
Pour réduire sa dépendance à NVIDIA, qui fournit aujourd’hui l’essentiel des GPU utilisés pour entraîner les modèles Grok. Produire en interne permettrait à xAI de co-concevoir silicium et logiciel, de maîtriser les coûts et de sécuriser l’approvisionnement face à la pénurie mondiale de GPU.

Quels équipementiers sont impliqués ?
Bloomberg cite Applied Materials, Tokyo Electron et Lam Research, trois acteurs incontournables de la photolithographie, de la gravure et du dépôt. Des contacts ont également été signalés avec Samsung Electronics pour des capacités de fabrication complémentaires.

Terafab menace-t-il NVIDIA ?
Pas à court terme. NVIDIA conserve un quasi-monopole sur les GPU d’entraînement haut de gamme jusqu’à la fin de la décennie. En revanche, si Terafab réussit sa montée en cadence vers 2029-2030, il pourrait absorber une part significative des charges d’inférence de Tesla, SpaceX et xAI, et inspirer d’autres intégrations verticales dans l’industrie.