OpenAI et NVIDIA ont annoncé une lettre d’intentions en vue d’un partenariat stratégique qui, s’il se concrétise, déploiera au moins 10 gigawatts (GW) de systèmes NVIDIA dédiés à la prochaine génération d’infrastructure IA d’OpenAI. L’accord — que les deux sociétés espèrent finaliser dans les prochaines semaines — situe NVIDIA en tant que partenaire privilégié en matière de calcul et de réseaux pour la croissance des “usines d’IA” d’OpenAI. Il prévoit également que NVIDIA investira jusqu’à 100 milliards de dollars dans OpenAI progressivement, à mesure que chaque gigawatt sera mis en service.

Le premier jalon opérationnel est fixé : le premier GW sera déployé dans la deuxième moitié de 2026 sur la plateforme NVIDIA Vera Rubin, qui constitue la base de la prochaine vague de systèmes de formation et d’inférence à très grande échelle, que Jensen Huang positionne comme l’élément clé pour le passage à la superintelligence.

“NVIDIA et OpenAI se sont mutuellement stimulés au cours de la dernière décennie, depuis le premier DGX jusqu’à la réalisation de ChatGPT”, a souligné Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA. “Cette investissement et ce partenariat infrastructurel représentent la prochaine étape : déployer 10 GW pour alimenter la nouvelle ère de l’intelligence.”

“Tout commence par le calcul”, a insisté Sam Altman, co-fondateur et PDG d’OpenAI. “L’infrastructure de calcul sera la base de l’économie de demain, et nous utiliserons ce que nous construisons avec NVIDIA pour réaliser de nouvelles avancées, accessibles à tous, autant pour les individus que pour les entreprises.”

Que signifie “10 GW” en termes pratiques

• Amplitude : dix gigawatts de systèmes IA impliquent des millions de GPU de dernière génération, interconnectés via usines de données équipées de réseaux NVLink/NVSwitch, Ethernet/InfiniBand et de sous-systèmes de stockage haute performance.
• Capacité : ce niveau de calcul est conçu pour former et déployer des modèles de prochaine génération (billions de paramètres), ainsi que des agents capables de raisonnement, d’accéder à des outils et de stocker des mémoires à long terme. Il supporte également des services d’inférence à très basse latence pour des centaines de millions d’utilisateurs simultanés.
• Énergie et sites : déployer 10 GW ne consiste pas seulement à acquérir du matériel. Cela nécessite des terrains, des sous-stations électriques, des permis, ainsi qu’une refrigeration avancée (liquide ou immersion), des contrats PPAs et des accords avec opérateurs de réseaux afin de ne pas surcharge le réseau électrique.

NVIDIA inscrit cette initiative dans le concept de “usines d’IA” : des data centers conçus comme des usines de production d’intelligence, où données, calculs et modèles convergent à l’aide de pipelines et d’orchestrations finement optimisées.

La plateforme : NVIDIA Vera Rubin

Vera Rubin est la plateforme de nouvelle génération de NVIDIA, conçue pour :

• Une escalabilité extrême dans les clusters de formation (NVL et successeurs), avec téra bits/sec de bande passante entre GPU.
• Une efficacité énergétique par watt lors de la formation et de l’inférence, un enjeu crucial quand la puissance totale atteint des gigawatts.
• Une co-optimisation hardware/software : bibliothèques CUDA, TensorRT-LLM, NeMo, frameworks et schedulers de données, ainsi que des compilateurs et runtimes qui exploitent au maximum chaque génération de GPU.

L’accord avec OpenAI introduce un vecteur de conception conjointe : les deux sociétés coordinent leurs roadmaps en matière de modèles et d’infrastructure logicielle (OpenAI) et hardware/software (NVIDIA), pour minimiser les goulots d’étranglement et accélérer la mise en service.

Une alliance aux implications industrielles et financières

• Investissement progressif : NVIDIA prévoit d’investir jusqu’à 100 milliards de dollars dans OpenAI au fur et à mesure du déploiement de chaque GW, alignant ainsi capex (centres de données, puissance, matériel) avec ramp-up de capacité.
• Chaîne d’approvisionnement : cet engagement implique des accords d’achat en volume avec des fonderies, fabricants de mémoire HBM, fournisseurs de réseaux optiques, alimentations électriques et systèmes de refroidissement. La disponibilité de HBM et de réseaux à haute performance sera un facteur critique.
• Le temps de rentabilité : le premier GW prévu pour le deuxième semestre de 2026 donne le ton ; le reste dépendra de l’infrastructure électrique, les travaux et la logistique. La maturité de la pile logicielle d’OpenAI pour formation distribuée et inférence à grande échelle sera essentielle pour maximiser chaque étape.

Ce mouvement complète les collaborations existantes entre les deux acteurs et s’inscrit dans un écosystème étendu (Microsoft, Oracle, SoftBank, partenaires Stargate), destiné à bâtir l’infrastructure IA la plus avancée au monde.

Pourquoi maintenant : traction utilisateur et pression concurrentielle

OpenAI revendique plus de 700 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires, avec une forte adoption dans les entreprises, les PME et les développeurs. Ce volume pèse sur l’arrière-plan d’inférence et, parallèlement, sur le calendrier de déploiement de nouveaux modèles. Sur l’autre front, la concurrence sur les modèles de base, agents et plateformes (incluant la course à la PQC, à la multimodalité avancée et aux longs contextes) oblige à assurer le calcul sur le long terme.

Pour NVIDIA, cet accord cement son rôle de fournisseur de référence dans la couche physique de l’économie de l’IA, renforçant sa thématique des usines d’IA et stimulant la demande pour ses prochaines générations de GPU et de réseaux.

Les défis à venir : énergie, expertise et souveraineté

1. Énergie et réseau : 10 GW correspondent à la puissance de pointe de plusieurs villes. Il sera indispensable diplômater la localisation, signer des PPAs avec des sources renouvelables/nucleaires et collaborer avec TSOs/DSOs pour éviter les goulets d’étranglement et optimiser le facteur de charge.
2. Efficience : le software doit suivre le rythme du hardware : parallélisme, schedulers, compilation, gestion des données et mémoire afin de réduire le coût par token (formation et inférence).
3. Talents : faire fonctionner des usines d’IA de gigawatts requiert des équipes expertes en HPC, régulation, réseaux, bâtiment critique et MLOps, à une échelle inédite en cloud commercial.
4. Souveraineté et réglementation : la localisation géographique des data centers influencera la protection des données, les exigences de localisation et les politiques d’exportation des technologies de calcul avancé.

Ce qu’il faut surveiller dans les 12–24 prochains mois

• Sites et power deals : annonces de localisations et d’accords énergétiques de grande taille, incluant stockage et infrastructures réseau.
• Étapes de Vera Rubin : tape-outs, benchmarks officiels et premières usines équipées de NVL nouvelle génération.
• Co-optimisation : lancements de runtimes et de frameworks co-conçus, améliorations de latence, rendement par watt et coût par inférence.
• Chaîne HBM/optique : augmentation de la capacité annoncée et nouveaux fournisseurs ; validation de HBM4 et réseaux 800G/1.6T.

Message pour les clients et développeurs

• Capacité à venir : le premier GW en 2026 annonce une courbe de croissance de la capacité. Les entreprises avec des projets intensifs, tels que RAG à large échelle, agents multimodaux, fine-tuning massif, devraient aligner leurs roadmaps avec les fenêtres de capacité prévues.
• Portabilité : standardiser sur les frameworks et runtimes NVIDIA (CUDA, TensorRT-LLM, NeMo) facilite l’exploitation de la plateforme dès son lancement, sans devoir tout reconstruire.
• Coût/prix : une offre accrue en capacité de calcul tend à faire baisser les prix marginaux. Il est conseillé d’établir des modèles de coût par token pour choisir entre une API hébergée ou une infrastructure dédiée, selon les cas d’usage.

Conclusion

L’annonce OpenAI–NVIDIA ne se limite pas à une simple commande de matériel : c’est un engagement industriel sur plusieurs années pour construire des usines d’intelligence à une échelle gigawatt. Si cela se concrétise dans le respect des échéances, le premier GW prévu pour la seconde moitié de 2026 marquera un tournant vers une capacité de calcul permettant de réaliser de nouveaux sauts de modèles et d’offrir un service global avec une latence réduite, une résilience accrue et un coût par token en baisse. Le défi ne réside plus dans la demande potentielle, mais dans la façon d’acheminer énergie, talents et logiciel à la hauteur de cette ambition.

Questions fréquentes

Que signifie “10 GW” dans les centres de données IA ?
Il s’agit de la capacité électrique installée qui alimente milliers d’armoires contenant des millions de GPU. En pratique, cela définit le plafond de calcul disponible pour former et inférer des modèles IA à très grande échelle.

Quand sera opérationnelle la première “usine d’IA” ?
Le plan prévoit H2 2026 pour le premier gigawatt sur NVIDIA Vera Rubin. Son déploiement s’effectuera par étapes, en fonction de la construction de nouvelles infrastructures et des accords énergétiques.

En quoi consiste l’investissement maximal de 100 milliards de dollars par NVIDIA ?
Il s’agit d’un investissement progressif dans OpenAI, lié au déploiement de chaque GW. Il accompagne la construction de data centers, puissance et équipements, tout en alignant les incitations entre fournisseur et client.

Cette alliance remplace-t-elle le travail avec d’autres partenaires (Microsoft, Oracle, etc.) ?
Non. Selon l’annonce, cela complète les collaborations en cours avec un écosystème étendu (Microsoft, Oracle, SoftBank, partenaires Stargate), visant à bâtir l’infrastructure IA la plus avancée au monde.