OpenAI Breaks New Ground with $10 Billion Cerebras Partnership
OpenAI a officiellement signé un accord historique avec le fabricant de puces d'IA (AI), Cerebras Systems, s'engageant à environ $10 billion pour déployer 750 megawatts de puissance de calcul d'ici 2028. Ce mouvement stratégique marque un départ significatif de la dépendance quasi-exclusive d'OpenAI à Nvidia, signalant une stratégie de diversification plus large conçue pour sécuriser le matériel nécessaire à la prochaine génération d'intelligence artificielle (artificial intelligence).
L'accord, finalisé à la mi-janvier 2026, représente l'un des plus importants contrats d'approvisionnement pour des accélérateurs d'IA non basés sur des GPU à ce jour. En intégrant la technologie wafer-scale de Cerebras, OpenAI vise à résoudre un goulet d'étranglement critique dans le déploiement de modèles de "reasoning" (reasoning) avancés : la latence d'inférence (inference). Bien que les GPU de Nvidia restent la norme industrielle pour entraîner (training) d'énormes modèles fondamentaux (foundation models), l'architecture de Cerebras offre des avantages uniques pour le traitement en temps réel requis par des agents d'IA de plus en plus complexes.
The Strategic Pivot: Diversifying the Supply Chain
Pendant des années, l'industrie de l'IA a fonctionné selon un paradigme "Nvidia-first", les puces des séries H100 et Blackwell servant de moteur principal pour l'entraînement des modèles. Toutefois, la demande exponentielle en capacité de calcul — conjuguée aux contraintes de la chaîne d'approvisionnement et à l'envolée des coûts — a poussé OpenAI à cultiver un écosystème multi-fournisseurs.
Cet accord avec Cerebras ne constitue pas un événement isolé, mais s'inscrit dans une stratégie matérielle tripartite réfléchie. Il complète la feuille de route existante d'OpenAI, qui inclut un engagement massif d'infrastructure de 10 gigawatts de la part de Nvidia et un partenariat de déploiement de 6 gigawatts avec AMD. En fragmentant ses dépendances matérielles, OpenAI se couvre efficacement contre les pénuries d'approvisionnement tout en tirant parti des forces architecturales spécifiques de différents fournisseurs pour des charges de travail spécialisées.
Unpacking the Deal Structure
L'engagement de $10 billion est structuré autour d'un modèle « capacity-for-equity » (capacity-for-equity) et de services. Plutôt que d'acheter simplement du matériel, OpenAI a conclu un accord à long terme dans lequel Cerebras gérera le déploiement de ses systèmes dans des centres de données dédiés. Le déploiement s'effectuera par phases, la première capacité substantielle étant mise en ligne fin 2026 et passant à la pleine capacité de 750 megawatts d'ici 2028.
De manière cruciale, ce partenariat met fortement l'accent sur l'inférence. Il s'agit du processus d'exécution des modèles en direct pour générer des réponses, plutôt que sur l'entraînement. À mesure qu'OpenAI passe de l'entraînement de GPT-5 au déploiement de modèles de "reasoning" (reasoning) (tels que la série o), le coût et la vitesse de l'inférence sont devenus primordiaux. L'architecture de Cerebras, qui élimine les mouvements de données lents entre puces séparées, est théoriquement en mesure de fournir la latence ultra-faible requise pour ces modèles "pensants".
Technical Deep Dive: The Wafer-Scale Advantage
Pour comprendre pourquoi OpenAI parierait $10 billion sur une marque challenger, il faut regarder la différence fondamentale d'architecture. Les clusters GPU traditionnels s'appuient sur des milliers de petites puces interconnectées par des câbles et des commutateurs. Les données doivent voyager constamment entre ces puces, créant des pénalités de latence qui ralentissent les temps de réponse des modèles.
Cerebras adopte une approche radicale avec son Wafer-Scale Engine (WSE-3). Plutôt que de découper une tranche de silicium en centaines de puces individuelles, Cerebras conserve la tranche intacte, créant un seul processeur de la taille d'une assiette.
WSE-3 vs. Traditional Architectures
Le WSE-3 est une centrale monolithique. Il intègre la mémoire et le calcul sur le même substrat silicium, offrant une bande passante qui écrase les configurations GPU traditionnelles. Cela permet à l'ensemble du modèle (ou à d'immenses couches de celui-ci) de résider sur la puce, permettant à des modèles d'IA "à l'échelle du cerveau" de fonctionner à des vitesses auparavant inaccessibles.
Key Technical Differentiators:
- Mémoire Zero-Copy (Zero-Copy Memory) : Les données n'ont pas besoin d'être déplacées entre la mémoire externe et le processeur, réduisant drastiquement la latence.
- SRAM Dominance : La puce utilise 44GB de SRAM embarquée, qui est des ordres de grandeur plus rapide que la HBM (High Bandwidth Memory) utilisée dans les GPU.
- Interconnect Density : Parce que les cœurs sont sur le même wafer, la communication entre eux est quasi instantanée, contournant les goulots d'étranglement du PCIe ou des câbles Ethernet.
The Hardware Wars: A Comparative Analysis
Le portefeuille matériel d'OpenAI comprend désormais trois acteurs majeurs, chacun remplissant un rôle stratégique distinct. La comparaison suivante met en évidence comment Cerebras s'insère dans l'écosystème plus large aux côtés de Nvidia et AMD.
Comparative Analysis of OpenAI's Hardware Partnerships
| Vendor | Commitment Scale | Primary Workload Focus | Strategic Value Proposition |
|---|---|---|---|
| Nvidia | 10 Gigawatts (GW) ~$100B Investment |
Training & General Inference The backbone of GPT-5 and Stargate. |
Proven Ecosystem: CUDA software stack dominance and established reliability for massive training runs. |
| AMD | 6 Gigawatts (GW) | Cost-Effective Inference Mid-tier model deployment. |
Leverage & Cost: Provides leverage in pricing negotiations and a secondary supply for high-volume, standard workloads. |
| Cerebras | 750 Megawatts (MW) ~$10B Deal |
Low-Latency Inference Reasoning models & Agents. |
Speed: Unmatched latency for "thinking" models where response time is the critical user metric. |
Market Implications
Cet accord envoie une onde de choc sur le marché des semi-conducteurs, validant la thèse selon laquelle l'avenir du matériel pour l'IA sera hétérogène. Pour Cerebras, il s'agit d'une victoire déterminante pour la société. Après une tentative d'introduction en bourse retirée en 2024 et le scepticisme autour de sa dépendance à un client unique du Moyen-Orient (G42), l'aval d'OpenAI consolide effectivement son statut de joueur de premier plan. Les analystes s'attendent à ce que cet accord pave la voie à une introduction en bourse réussie de Cerebras à la mi-2026.
Pour Nvidia, bien que l'accord de 750MW représente une fraction de son pipeline de 10GW, il constitue la première fissure dans son monopole sur le calcul IA de haut de gamme. Il montre que les hyperscalers sont prêts à contourner le fossé CUDA pour des gains de performance spécifiques en inférence — un segment de marché appelé à, à terme, dépasser la formation en valeur.
The Shift to Inference Economics
À mesure que les modèles d'IA passent des laboratoires de recherche aux produits grand public, l'attention économique se déplace du "coût d'entraînement" vers le "coût par token (cost per token)" et le "temps par token (time to token)". Les modèles de raisonnement, qui peuvent "penser" pendant des secondes ou des minutes avant de répondre, exigent d'énormes ressources de calcul au moment de l'interaction. La capacité de Cerebras à fournir ces tokens plus rapidement qu'un cluster GPU permet à OpenAI d'améliorer l'expérience utilisateur pour son niveau de produit le plus avancé, justifiant potentiellement des niveaux d'abonnement plus élevés pour les clients d'entreprise nécessitant des analyses complexes instantanées.
Future Outlook: The Road to Stargate
La feuille de route d'OpenAI pointe vers la construction de "Stargate", un projet hypothétique de supercalculateur à $100 billion. Alors que Nvidia devrait alimenter les clusters d'entraînement centraux de Stargate, l'inclusion de Cerebras suggère que l'installation sera probablement un environnement hybride.
On peut anticiper un futur où une requête IA sera routée dynamiquement : les requêtes larges et créatives pourraient être envoyées à un cluster Nvidia H200 ; le traitement standard aux AMD MI450s ; et les tâches complexes et lourdes en logique aux nœuds Cerebras WSE-3. Cette approche de "calcul spécialisé" reflète l'évolution du marché des CPU, où différents cœurs prennent en charge différentes tâches, garantissant qu'OpenAI maximise l'efficacité par watt et par dollar.
En sécurisant dès maintenant 750MW de puissance d'inférence spécialisée, OpenAI s'assure que lorsque ses agents de raisonnement de prochaine génération seront prêts pour le monde, l'infrastructure sera en place pour leur permettre de penser en temps réel.
