+6 GW visés sur plusieurs années : selon la presse économique américaine, OpenAI verrouillerait des capacités AMD à grande échelle tout en prenant une option minoritaire au capital. Un signal fort pour la chaîne de valeur de l’IA et une mise en tension de l’écosystème fournisseurs, du GPU jusqu’aux logiciels. Pour les entreprises, l’enjeu est clair : arbitrer coûts, disponibilité et verrouillages technologiques.

Accord AMD-OpenAI : paramètres clés et gouvernance capitalistique

Au cœur de la relation, une orientation stratégique assumée : accéder à une deuxième source de GPU pour l’IA. Le partenariat discuté dans la presse a deux volets complémentaires.

D’abord, des puces AMD attendues pour des déploiements en inférence, avec une cible d’environ 6 GW de puissance de calcul contractualisée sur plusieurs années. Ensuite, une option d’accès au capital d’AMD.

OpenAI : accès au capital d’AMD

Le partenariat, évoqué comme ayant été révélé en octobre 2025, intègrerait une faculté pour OpenAI d’acquérir jusqu’à 10 % d’AMD, soit environ 160 millions d’actions, ce qui positionne l’accord dans un ordre de grandeur de plusieurs milliards de dollars. Cet élément capitalistique est présenté comme inhabituel dans l’industrie des semi-conducteurs, car il lie fournisseurs et clients sur une horizon d’investissement plus long que les cycles produits classiques.

Genèse technique : du prototypage à la feuille de route produit

Les interactions remonteraient à 2023, quand OpenAI aurait testé ses modèles sur des systèmes AMD. À la suite de ces expérimentations, les retours d’usage auraient nourri la conception des puces MI450, évoquées dans la presse pour des premières mises en service en 2025. Cette itération conjointe illustre une tendance de fond : la co-conception matériel-logiciel au plus près des besoins des modèles.

Usage prioritaire : l’inférence comme point d’entrée

OpenAI utiliserait principalement les puces AMD pour l’inférence, le segment de marché moins verrouillé par les outils historiques de Nvidia. La logique économique est nette pour les grands opérateurs d’IA : dissocier l’entraînement des modèles (où la dépendance à CUDA est forte) et optimiser l’inférence à très grande échelle avec des plateformes alternatives jugées suffisamment matures.

Repères clés annoncés autour du partenariat AMD-OpenAI

  • Option capitalistique jusqu’à 10 % du capital d’AMD pour OpenAI.
  • 6 GW de puissance de calcul visés sur plusieurs années, centrés sur l’inférence.
  • MI450 évoquées comme prochaine génération de GPU AMD pour 2025.
  • Adaptation de Triton d’OpenAI aux GPU AMD pour élargir l’écosystème logiciel.

Logiciels et pile technologique : Triton, CUDA et l’offensive d’AMD

Si les GPU dictent la puissance, les logiciels déterminent l’adoption. Chez AMD, l’accent mis sur le logiciel est présenté comme une consigne constante de la PDG Lisa Su. Le vice-président senior de l’IA, Vasmi Boppana, souligne un point clé : gagner le cœur des développeurs pour sécuriser la fidélité des équipes qui bâtissent et optimisent les modèles.

Triton sur GPU AMD : élargissement d’un langage prisé

AMD a adapté Triton, langage open source initialement pensé pour les GPU Nvidia, à ses propres puces. Cette translation a une portée stratégique : elle réduit le coût de changement pour les ingénieurs qui veulent faire tourner des kernels optimisés sur plusieurs architectures. En pratique, cela se traduit par des chemins de portage pour les modèles et bibliothèques, et une montée en puissance de l’écosystème ROCm.

Barrières logicielles en recul sur l’inférence

Le domaine de l’entraînement reste dominé par CUDA, à la fois pour ses outils et pour son écosystème de bibliothèques. Mais la marge de manœuvre est plus large en inférence, qui peut s’appuyer sur des frameworks plus standardisés et sur des graph compilers multi-cibles. AMD fait donc du runtime d’inférence son point d’entrée pour déplacer progressivement le centre de gravité des déploiements.

CUDA a façonné l’entraînement des grands modèles avec un outillage dense et éprouvé. Triton permet d’écrire des kernels hautes performances en Python, avec un portage plus flexible. Pour les équipes produit, l’enjeu est double :

  • Éviter la fragmentation des kernels entre architectures, afin de conserver une base de code maintenable.
  • Exploiter les optimisations d’inférence propres à chaque GPU (planification mémoire, précision mixte) sans réécrire l’ensemble.

Dans ce contexte, la capacité d’AMD à rendre Triton performant sur ses GPU est un levier d’adoption immédiat, notamment pour les workloads de serving en production.

Marché mondial des data centers IA : mégawatts, capex et dépendances

La dynamique d’investissement est sans précédent. Des projets géants se multiplient, avec des annonces médiatisées d’acteurs politiques et industriels autour d’infrastructures IA aux États-Unis. Dans ce jeu d’échelle, Nvidia domine encore l’approvisionnement en GPU, tandis qu’AMD avance ses pions avec un couplage matériel-logiciel plus lisible.

Nvidia : accords parallèles et puissance engagée

Selon la presse économique, OpenAI aurait sécurisé auprès de Nvidia un engagement de l’ordre de 10 GW pour des approvisionnements supplémentaires, chiffré autour de 100 milliards de dollars sur plusieurs années (Bloomberg, 7 octobre 2025). Cette volumétrie illustre l’intensité capitalistique du secteur et la compétition inter-fournisseurs.

Nouveaux entrants : d-Matrix, Cerebras, SambaNova, Groq

La compétition ne se limite plus à un duopole. Des acteurs spécialisés comme Cerebras, SambaNova, Groq ou d-Matrix proposent des architectures ciblées, notamment pour l’inférence haut débit ou les matrices clairsemées.

Sid Sheth, PDG de d-Matrix, souligne publiquement l’ampleur de l’opportunité et l’impossibilité pour OpenAI de se restreindre à un seul fournisseur. Pour les DSI, cette pluralité d’architectures implique une ingénierie de portabilité et des arbitrages multi-cloud plus sophistiqués.

Lecture critique du marché : valorisations et « deals circulaires »

Des voix s’élèvent sur les mécaniques auto-renforçantes de la bulle d’investissement : engagements croisés entre fournisseurs, acheteurs et investisseurs, valorisations dopées par les commandes et anticipation d’usages. La presse anglo-saxonne évoque des « deals circulaires » qui alimenteraient un boom à 1 000 milliards de dollars. Des tribunes s’interrogent sur un risque d’exubérance dans l’IA de très grande échelle.

La notion renvoie à une boucle où un grand client sécurise des volumes chez un fournisseur de puces, ce qui renforce la valorisation du fournisseur, qui à son tour attire des capitaux pour produire davantage, alimentant la capacité dont le client a besoin. Cette circularité peut accélérer l’innovation, mais expose à un risque de surcapacité si les cas d’usage monétisables tardent.

Sous Lisa Su : trajectoire boursière et repositionnement d’AMD

La décennie passée a remodelé AMD. En 2014, l’entreprise traversait une période difficile, avec une action autour de 2 dollars et des réductions d’effectifs.

La nomination de Lisa Su a enclenché une inflexion. En octobre 2025, l’action dépasse 235 dollars pour une capitalisation d’environ 382 milliards de dollars. La bascule s’est opérée via les serveurs et les data centers, après l’échec du mobile.

Feuille de route et investissements

L’effort de R&D a été intensifié, avec des 4,5 milliards de dollars engagés en 2024 selon les rapports financiers. Cette trajectoire place AMD en situation de rattrapage fonctionnel rapide, en s’appuyant sur des cycles produits plus denses et sur un tissu logiciel consolidé autour de ROCm, Triton et les environnements de serving.

Positionnement managérial

La direction met en avant un changement de posture, de la survie à l’ambition. « Nous devions prouver que nous étions une bonne entreprise.

Désormais, il s’agit de montrer que nous pouvons être exceptionnels. » déclarait Lisa Su en 2023. Cette ligne stratégique irrigue le pivot IA : sécuriser des clients d’ancrage, accroître la rétention développeurs par les outils, et capter les workloads d’inférence à forte élasticité.

Le chiffre renvoie à une enveloppe énergétique installée plus qu’à une métrique de FLOPS. En pratique, il s’agit d’une puissance électrique allouée, conditionnée par la densité des GPU, le rendement des data centers et le mix des charges. Pour les directions financières, cette métrique se traduit en capex d’infrastructures et en opex énergétiques qui doivent être corrélés au revenu unitaire par requête IA.

Impacts pour l’écosystème français : fournisseurs, clouds et talents

Si l’accord se joue aux États-Unis, ses effets débordent sur l’Europe et la France. Les entreprises tricolores engagées dans l’IA générative doivent réévaluer leurs trajectoires d’approvisionnement et leurs plans d’industrialisation des modèles. Le signal adressé par OpenAI en direction d’AMD, s’il se confirme à l’échelle évoquée, rééquilibre le pouvoir de négociation entre clouds et clients finaux.

French Tech : émergence et alliances

La Mission French Tech soutient l’émergence de champions, avec des programmes comme French Tech Next40/120 qui accompagnent des start-up de croissance. Des acteurs français comme Mistral AI travaillent déjà avec des fournisseurs internationaux pour l’accès aux puces. L’enjeu pour l’écosystème est de sécuriser des créneaux de capacité tout en évitant un verrouillage logiciel à long terme.

Clouds, colocation et sobriété

Les groupes français qui opèrent des charges IA intensives arbitrent entre cloud public, cloud souverain et colocation. À mesure que l’offre AMD s’étoffe en inférence, la double sourçage GPU devient plus crédible. Cela impose une ingénierie multi-backends et des pipelines de MLOps capables de déployer indifféremment sur plusieurs architectures sans dégrader les SLA.

Finance d’entreprise et couverture des risques

L’intensité capitalistique des projets IA pousse les directions financières à intégrer des scénarios de volatilité d’approvisionnement et de coûts énergétiques. Les engagements pluriannuels observés dans la presse nord-américaine créent un effet d’éviction possible pour les acteurs plus petits. Pour y répondre, des stratégies d’achat groupé, ou des partenariats applicatifs ciblés, sont une piste pour mutualiser le risque.

Angles de vigilance pour les entreprises en France

  1. Portabilité logicielle : préparer l’exécution multi-GPU via Triton, ONNX Runtime, ou des graph compilers compatibles.
  2. Coût total : intégrer l’opex énergétique et la latence réseau dans le coût par requête IA, au-delà du prix du GPU.
  3. Risque fournisseurs : contractualiser des clauses de capacité et des jalons de livraison avec pénalités.
  4. Conformité : anticiper la localisation des données et la traçabilité des modèles dans des environnements hybrides.

Jeu concurrentiel : Nvidia, AMD et la place des « options »

Le marché observe en parallèle la domination de Nvidia et la montée en puissance d’AMD. Les propos attribués à Jensen Huang qualifiant l’offre d’AMD de « clever », en référence à l’option d’acquisition jusqu’à 10 %, illustrent la dimension financière au cœur de la course au GPU (CNBC, 8 octobre 2025). Pour les grands acheteurs, la structure des deals devient une variable aussi stratégique que le benchmark des puces.

Nvidia : cap boursier et leadership

À fin 2025, les analyses de marché rappellent la domination boursière de Nvidia, dopée par les ventes de puces IA. La firme dispose d’un cycle d’innovation rapide et d’une maîtrise fine de son pile logiciel. La question centrale pour les DSI reste la dépendance à CUDA et le coût d’opportunité de tout portage vers une alternative.

AMD : se tailler une place par l’inférence

AMD avance une stratégie pragmatique : gagner l’inférence à grande échelle, là où les barrières logicielles sont moins élevées, puis consolider du côté entraînement à mesure que son outillage s’enrichit. La coopération sur Triton et la prise en compte de feedbacks clients en amont de la conception MI450 sont les deux piliers de cette trajectoire.

Lecture industrielle et financière : ce que les dirigeants doivent anticiper

Pour les directions générales, l’enjeu n’est pas seulement technique. Il est industriel et financier.

Les métriques de puissance comme 6 GW doivent être traduites en budget d’exploitation et en cash conversion des cas d’usage IA. De leur côté, les clauses capitalistiques peuvent modifier le pouvoir de négociation et la capacité à sécuriser la feuille de route d’approvisionnement.

Qui est AMD : positionnement et ADN

AMD a bâti son retour dans les data centers en s’appuyant sur une feuille de route CPU et GPU couplée à des investissements R&D soutenus. Sous la conduite de Lisa Su, l’entreprise s’est recentrée sur des segments à forte valeur ajoutée et a intensifié le lien avec les développeurs. La bascule vers l’IA s’inscrit dans cette logique de montée en gamme et de co-innovation avec les clients d’ancrage.

Qui est OpenAI : échelle et priorités

OpenAI est valorisé à environ 157 milliards de dollars en 2025 selon la presse, avec une stratégie d’accès à des capacités massives via plusieurs fournisseurs. Le recours à AMD apparaît comme un instrument de diversification pour stabiliser les délais de déploiement et les coûts, tout en réduisant le risque de dépendance unique. La logique opérationnelle est claire : assurer la continuité de service pour des produits IA à forte demande.

Pour un comité d’investissement, l’important est de relier la puissance à des KPI de revenus :

  • Requêtes servies par kWh et coût par requête en fonction du SLA.
  • Temps de latence selon la densité GPU et les optimisations Triton ou ONNX.
  • Elasticité de la demande et coût marginal au pic vs au creux.

Ce chaînage permet d’évaluer l’intérêt d’une seconde source GPU au-delà du comparatif de benchmarks bruts.

À Paris comme à San Francisco : quels impacts opérationnels pour 2025-2026

Les entreprises françaises, qu’elles soient industrielles, financières ou du numérique, doivent prendre en compte trois éléments. D’abord, l’émergence d’un vrai duopole de l’inférence, avec Nvidia et AMD. Ensuite, l’importance des runtimes multi-cibles pour réduire le coût de bascule. Enfin, la gestion contractuelle des capacités et des pénalités en cas de retard d’approvisionnement.

Feuille de route logicielle : anticiper le multi-backend

Mettre en production sur plusieurs architectures suppose de normaliser les pipelines dès l’amont du cycle de développement. Concrètement : prévoir des tests de performance croisés, intégrer des kernels Triton ciblant AMD et des optimisations CUDA ciblant Nvidia, et s’assurer que la chaîne MLOps ne crée pas de dettes techniques.

Gouvernance achat et budget : lisser la volatilité

Les directions achats peuvent intégrer des clauses d’échelonnement et des mécanismes de substitution en cas d’indisponibilité d’un lot de GPU, en s’appuyant sur l’écosystème de partenaires et d’opérateurs de colocation. À mesure que s’ouvrent de nouveaux canaux d’approvisionnement, la mise en concurrence doit rester compatible avec les contraintes de conformité et de souveraineté de données.

Dans ce paysage, un commentaire retient l’attention : Jensen Huang aurait salué l’architecture du deal AMD-OpenAI en la qualifiant de « clever », pointant l’originalité de l’option capitalistique. De fait, le marché valorise les acteurs capables de lier production et accès au capital, une tendance qui pourrait se diffuser au-delà des semi-conducteurs.

Ce que les décideurs doivent retenir dès maintenant

En agrégeant capacité matérielle, adaptation logicielle et alignement capitalistique, l’accord AMD-OpenAI esquisse un nouveau standard d’intégration entre fournisseurs de puces et opérateurs d’IA à l’échelle. La presse spécialisée y voit un tournant structurant des chaînes d’approvisionnement.

Pour les entreprises en France, la feuille de route opérationnelle est pragmatique : préparer l’inférence multi-GPU, sécuriser des clauses de capacité, et capitaliser sur les outils de portage comme Triton pour amortir le coût de changement. Le reste est une affaire d’exécution et de discipline financière à mesure que les volumes s’installent.

Les informations chiffrées et les éléments attribués renvoient aux publications économiques citées par la presse américaine à la date indiquée.