Microsoft fabrique les puces d’OpenAI : adieu NVIDIA… ou arnaque à 250 milliards ?

🔥 En bref

• Microsoft va fabriquer des puces IA « made by OpenAI » : Le géant de Redmond industrialisera les designs hardware d’OpenAI jusqu’en 2030, avec un accès exclusif à leurs innovations.
• 10 GW de puissance de calcul en 2026 : OpenAI et Broadcom préparent un déploiement massif de puces custom pour réduire la dépendance à NVIDIA… mais est-ce réaliste ?
• Fairwater, la « superfactory IA » : Microsoft mise sur des datacenters ultra-rapides pour entraîner des modèles en semaines au lieu de mois.

Et si Microsoft devenait le nouveau NVIDIA ? Pas tout à fait… mais avec ses puces co-signées OpenAI et ses datacenters Fairwater, la firme de Satya Nadella joue gros pour dominer l’IA de bout en bout. On décrypte ce qui est révolutionnaire, ce qui est marketing, et ce qui reste à prouver.

🎣 Microsoft + OpenAI : Un duo hardware qui veut casser la dépendance à NVIDIA

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L’accord entre Microsoft et OpenAI est clair : Microsoft a accès jusqu’en 2030 aux designs de puces d’OpenAI (architecture, systèmes, réseau). En échange ? 250 milliards de dollars de services Azure achetés par OpenAI d’ici 2032, plus 27 % de parts dans OpenAI, évaluée à 135 milliards de dollars [Reuters].

Pourquoi c’est important ?

• Réduction de la dépendance à NVIDIA : Aujourd’hui, NVIDIA domine 90 % du marché des GPU IA. Avec ce deal, Microsoft vise à réduire cette dépendance en intégrant les puces d’OpenAI.
• Intégration verticale : Microsoft contrôle désormais modèles (OpenAI) + hardware + cloud (Azure). Bien joué, Satya.

Le gros pari ?

• 10 GW de puces custom en 2026 : OpenAI et Broadcom promettent un déploiement massif de puces co-développées dès le second semestre 2026 [Digit.in]. Mais est-ce crédible ? Comparaison : NVIDIA a mis 10 ans à atteindre une telle échelle.
• Risque de retards : On se souvient des promesses des puces Cerebras ou Graphcore… qui ont souvent pris du retard.

🏭 Fairwater : Les datacenters qui veulent faire de Microsoft le roi de l’IA

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Fairwater, c’est quoi ? Une « superfactory IA » avec des sites interconnectés (Atlanta ↔ Wisconsin) via une fibre optique dédiée. Microsoft a présenté son deuxième site à Atlanta, opérationnel depuis octobre, avec des ambitions claires : entraîner des modèles en semaines au lieu de mois.

Matériel et promesses

• Racks NVIDIA GB200 NVL72 : Jusqu’à centaines de milliers de GPU Blackwell. Oui, encore du NVIDIA pour l’instant.
• Refroidissement liquide zéro eau : Technologie propriétaire qui promet moins de consommation énergétique.
• Performance revendiquée : Entraînement ultra-rapide grâce à une architecture pensée pour l’IA massive.

Ce qui cloche (ou pas)

• ✅ Scalabilité : Fairwater est conçu pour l’IA massive, ce qui le distingue des datacenters classiques.
• ✅ Énergie : Moins gourmand que les solutions actuelles… si les promesses tiennent.
• ⚠️ Dépendance à NVIDIA : Même avec ses puces, Microsoft utilise encore des GB200. Pour combien de temps ?
• ❓ Coûts : Aucun chiffre sur l’investissement réel. Fairwater, c’est des milliards, non ?

⚖️ Le bon, la brute et le truand : Ce qui cloche (ou pas) dans ce plan

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| ✅ Le bon | ⚠️ La brute | ❌ Le truand |

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| Réduction de la dépendance à NVIDIA (enfin !). | 10 GW en 2026 ? Très ambitieux, risques de delays. | Lock-in Microsoft/OpenAI : Qui contrôle quoi ? |

| Intégration verticale (modèles + hardware + cloud). | Fairwater = encore du NVIDIA (GB200). | 250 Md$ sur Azure : OpenAI est-il captif ? |

| Innovation refroidissement (zéro eau). | Pas de benchmarks vs NVIDIA/AMD. | Opacité sur les performances réelles. |

Comparaison clé

| Critère | Microsoft/OpenAI | NVIDIA | Google/TPU |

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| Contrôle hardware | ✅ (via OpenAI) | ❌ (dépendant) | ✅ |

| Écosystème | ✅ (Azure + Windows) | ✅ (CUDA) | ⚠️ (limité à Google Cloud) |

| Performance | ❓ (pas de données) | ✅ (leader) | ✅ (pour ses modèles) |

| Coûts | ❓ (inconnus) | ❌ (cher) | ✅ (optimisé pour Google) |

💡 Conclusion

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Microsoft et OpenAI jouent un coup audacieux : fabriquer leurs propres puces pour échapper à NVIDIA, tout en bâtissant une infrastructure IA surpuissante avec Fairwater. Sur le papier, c’est séduisant… mais entre les promesses de 10 GW en 2026, l’opacité sur les performances et la dépendance résiduelle à NVIDIA, il y a encore des zones d’ombre.

Une chose est sûre : si ça marche, l’écosystème IA va prendre un sacré virage. Si ça foire, ce sera un nouveau cas d’école de l’hubris tech. À suivre en 2026… avec un seau de pop-corn.