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NVIDIA + OpenAI : la course à l’IA devient une course à l’énergie

Le nombre le plus important dans les dernières informations concernant NVIDIA et OpenAI n’est peut-être pas le nombre de GPU.

Il s’agit de 12 GW.

Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a déclaré que les engagements existants et prévus d’OpenAI concernant la capacité de calcul de NVIDIA s’élèvent désormais à environ 12 GW, tandis que l’opportunité plus vaste de PORTS-Pike dans l’Ohio pourrait potentiellement approcher 16 GW si le projet poursuit son expansion.

Cela change la manière dont nous devons envisager la course aux infrastructures de l’IA.

Il y a quelques années, les discussions sur les infrastructures de l’IA étaient dominées par des questions comme : combien de H100 ? Combien de GPU Blackwell ?

Désormais, la conversation porte de plus en plus sur quelque chose de bien plus vaste :

Quelle quantité d’énergie pouvez-vous sécuriser, où pouvez-vous construire et à quelle vitesse pouvez-vous transformer cette électricité en capacité de calcul exploitable ?

C’est pourquoi le projet PORTS-Pike est particulièrement intéressant.

SB Energy devrait construire, détenir et exploiter l’infrastructure du centre de données, tandis qu’OpenAI s’est engagé à signer un bail à long terme. NVIDIA fournit également un soutien financier pour certaines parties du développement des terrains, de l’alimentation électrique et des infrastructures, et a annoncé un investissement de 1,5 milliard de dollars dans SB Energy.

Cela signifie que le rôle de NVIDIA évolue.

Il ne s’agit plus simplement d’une entreprise qui vend des puces aux centres de données. Elle devient de plus en plus une composante de l’écosystème d’infrastructures plus large nécessaire au déploiement de ces puces à une échelle considérable.

C’est là que le concept d’AI Factory devient important.

Le GPU n’est qu’un élément. Il faut également des terrains, de l’électricité, des sous-stations, du refroidissement, des réseaux, des bâtiments, des financements et une planification des infrastructures à long terme.

Autrement dit, le goulet d’étranglement se déplace de plus en plus de :

« Pouvons-nous obtenir suffisamment de GPU ? »

à :

« Pouvons-nous construire suffisamment de capacité de calcul alimentée en électricité ? »

Il existe une autre distinction importante.

Le chiffre de 12 GW représente les engagements de calcul d’OpenAI auprès de NVIDIA ; il ne doit pas être interprété comme la capacité d’une seule installation dans l’Ohio ni comme l’ensemble de l’empreinte informatique d’OpenAI.

OpenAI poursuit également le développement d’infrastructures supplémentaires par l’intermédiaire d’autres partenaires technologiques, cloud et spécialisés dans les puces. Cette diversification est importante, car les entreprises d’IA de pointe ne peuvent pas se permettre de dépendre d’une seule source de capacité de calcul alors que la demande continue de croître.

Mais ce modèle crée également des risques.

Les engagements d’infrastructure à long terme nécessitent des capitaux considérables, et des hypothèses concernant la demande future en IA sont intégrées à des projets susceptibles de fonctionner pendant des décennies. Si la demande en IA continue de s’accélérer, ces installations pourraient devenir des actifs stratégiques. Si les prévisions de demande évoluent radicalement, certains de ces engagements à long terme pourraient faire l’objet d’une réévaluation significative.

C’est pourquoi la relation entre NVIDIA et OpenAI devient plus intéressante qu’un simple accord d’approvisionnement en puces.

La course à l’IA devient de plus en plus une compétition pour les puces + l’énergie + les terrains + les capitaux + les infrastructures.

Et lorsque l’industrie commence à mesurer ses ambitions en gigawatts plutôt qu’en GPU individuels, il est clair que l’IA entre dans une phase d’expansion totalement différente.

Le prochain grand goulet d’étranglement de l’IA ne sera peut-être pas la technologie de calcul.

Ce pourrait être l’électricité.

$NVDA