Reuters vient de révéler qu’OpenAI teste des accélérateurs alternatifs aux GPU Nvidia pour certaines charges d’inférence, car les architectures actuelles privilégient l’entraînement massif au détriment de la latence et du coût par requête. Cette démarche met en évidence une contrainte industrielle partagée par tous les éditeurs de LLM, contraints d’opérer sur une micro-architecture héritée qui conditionne directement la performance applicative, la consommation énergétique et les budgets d’infrastructure des DSI.
Selon l'agence de presse américaine, OpenAI a engagé depuis fin 2025 des essais techniques avec Cerebras et Groq afin d’évaluer des processeurs mémoire-centrés pour des scénarios d’inférence interactive. L’entreprise confirme rester un client majeur de Nvidia pour l’entraînement, mais explore d’autres architectures dès lors que la latence devient un facteur limitant. Cette séparation fonctionnelle entre entraînement et inférence découle d’un mécanisme matériel précis. Les GPU dominants utilisent une mémoire HBM externe accessible par des bus à très haut débit. Cela permet d’optimiser le rendement pour l’apprentissage de modèles comptant des centaines de milliards de paramètres, mais cela entraîne des cycles d’attente supplémentaires lors de requêtes unitaires distribuées à grande échelle.
Cet arrangement micro-architectural entraine des résultats mesurables dans les centres de données. Chaque accès mémoire externe allonge le temps de réponse et augmente la consommation énergétique par requête, ce qui oblige les opérateurs à multiplier les nœuds de calcul pour maintenir un niveau de service constant. Pour un fournisseur de LLM, cette contrainte se traduit par une hausse du coût par interaction et par une pression directe sur la capacité électrique des grappes IA. C’est précisément ce point qu’OpenAI cherche à corriger en évaluant des accélérateurs intégrant plusieurs mégaoctets de SRAM directement sur le silicium, réduisant le nombre de sauts mémoire et augmentant le débit de réponses par seconde.Amémliorer l’efficacité énergétique pour l’inférence
Les puces proposées par Cerebras et Groq adoptent en effet une approche mémoire-centrée. En plaçant la mémoire au plus près des unités de calcul, ces conceptions diminuent la latence et limitent la charge sur les interconnexions internes. Ce choix technique améliore l’efficacité énergétique pour des charges d’inférence intensives en données, car il réduit le temps passé en attente d’accès mémoire. Pour les équipes d’infrastructure, ce mécanisme ouvre la possibilité de servir un volume équivalent de requêtes avec moins de serveurs, ce qui agit directement sur le coût total de possession et sur la densité de calcul par baie.
Malgré ces gains potentiels, les fournisseurs de LLM restent captifs de Nvidia à court terme, car la dépendance ne porte pas uniquement sur le matériel. Depuis plus de dix ans, l’écosystème CUDA structure l’ensemble des pipelines IA, du prétraitement à la mise en production. Les frameworks d’entraînement, les bibliothèques d’optimisation et les chaînes MLOps ont été conçus autour de cette pile logicielle. Migrer vers une autre architecture impose donc de revalider les modèles, d’adapter les compilateurs et de reconstruire les workflows, ce qui représente plusieurs mois d’ingénierie et un risque opérationnel élevé pour des services consommés à grande échelle.
Des grappes hybrides, GPU et accélérateurs spécialisés
Ce verrou logiciel explique pourquoi l’exploration d’alternatives par OpenAI ne constitue pas une rupture immédiate avec Nvidia. Elle met plutôt en évidence une asymétrie. D’un côté, les GPU hérités excellent pour l’entraînement massif. De l’autre, l’inférence en production exige une faible latence, une forte proximité mémoire et une efficacité énergétique stable. Tant que ces deux besoins resteront servis par une même famille de processeurs, les éditeurs de LLM continueront d’absorber des surcoûts liés à une architecture conçue pour un autre usage.
Cette tension alimente déjà les feuilles de route des fabricants de semi-conducteurs. AMD développe des accélérateurs dotés de larges caches et des interconnexions optimisées pour des charges mémoire intensives, tandis que les acteurs spécialisés misent sur des matrices de calcul couplées à de la SRAM embarquée. Pour les entreprises, cette diversification technique annonce l’émergence de grappes hybrides, combinant des GPU généralistes pour l’entraînement et des accélérateurs spécialisés pour l’inférence, ce qui entraine une complexification de l’orchestration matérielle, mais aussi une meilleure maîtrise du coût par requête.
Un espace pour de nouvelles architectures mémoire
En cherchant de nouveaux partenaires, OpenAI met ainsi en évidence un problème de fond. Les fournisseurs de LLM n’ont pas d’autre choix que Nvidia pour le moment, car l’écosystème logiciel verrouille les déploiements à grande échelle. Dans le même temps, les limites micro-architecturales des GPU pour l’inférence interactive deviennent visibles à mesure que les volumes de requêtes augmentent. Cette combinaison de dépendance et d’inefficience crée un espace économique pour l’émergence de nouvelles architectures centrées sur la mémoire.
L’enjeu dépasse le choix d’un fournisseur de puces. Il concerne la capacité des infrastructures à soutenir durablement des services IA interactifs, sous contrainte énergétique et budgétaire. D’ici 2027, la généralisation de ces accélérateurs spécialisés pourrait redéfinir la conception des centres de données d’IA. La réduction de la latence et de la consommation par requête conditionnera directement la montée en puissance des applications basées sur les LLM, ainsi que la prévisibilité des coûts d’exploitation.
