OpenAI et AMD : Accord historique de 6 gigawatts pour 4,5 millions de puces MI450

OpenAI diversifie sa supply chain : AMD entre en scène

Le 6 octobre 2025, OpenAI et AMD ont annoncé un partenariat stratégique de 6 gigawatts (GW) de capacité compute GPU, marquant le plus gros deal de l'histoire des semi-conducteurs pour l'IA. Cet accord, évalué à des dizaines de milliards de dollars, inclut une option pour OpenAI d'acquérir jusqu'à 10% du capital AMD (160 millions d'actions).

Contexte géopolitique :

• Dépendance OpenAI à Nvidia (95%+ GPUs actuels)
• Tensions US-Chine sur export puces IA
• Nvidia supply constraints (délais 12-18 mois)

Objectif OpenAI : Diversifier fournisseurs pour sécuriser scaling AGI (Artificial General Intelligence) d'ici 2027-2028.

6 gigawatts : Une échelle incompréhensible

Comparaisons énergie

6 GW de capacité compute représente :

Équivalent énergétique :
- 4,5 millions de foyers américains alimentés
- 3 centrales nucléaires (2 GW chacune)
- 12 000 éoliennes offshore (500 kW chacune)

Équivalent GPUs (estimation MI450) :
- 1,2 million GPUs AMD MI450 (5 kW TDP chacun)
- vs 800 000 Nvidia H100 (700W TDP, mais densité moindre)

Impact CO2 :

• 6 GW x 24h x 365 jours = 52,6 TWh/an
• Émissions (si électricité charbon) : 26,3 millions tonnes CO2/an
• OpenAI s'engage : 100% énergies renouvelables (solaire + éolien)

Timeline déploiement

Phase 1 : 1 GW (2026) :

• Début déploiement : T3 2026 (septembre)
• Achèvement : Q1 2027 (mars)
• Location : Datacenter OpenAI Iowa (nouveau, en construction)
• Coût estimé : 8 milliards dollars (GPUs + infrastructure)

Phase 2-6 : 5 GW additionnels (2027-2030) :

• Rythme : 1 GW par an
• Locations : Texas, Arizona, Nevada (datacenters prévus)
• Investissement total : 42 à 50 milliards dollars

AMD Instinct MI450 : L'arme anti-Nvidia

Specs techniques (leaked octobre 2025)

AMD MI450 (sortie officielle : août 2026) :

Architecture : CDNA 4 (4ème gen Compute DNA)
Process : TSMC 3nm (N3E)
Compute units : 320 CUs
Stream processors : 20 480
FP64 (double precision) : 95 TFLOPS
FP32 (single precision) : 190 TFLOPS
FP16/BF16 (AI training) : 1,2 PFLOPS (1200 TFLOPS)
INT8 (AI inference) : 2,4 PFLOPS

Mémoire :
- HBM3e 256 GB (vs 192 GB MI350X)
- Bande passante : 8 TB/s
- Infinity Fabric 4.0 : 900 GB/s inter-GPU

TDP : 850W (vs 700W MI350X, 700W H200)
Form factor : OAM (Open Accelerator Module)

Comparaison Nvidia H200 (génération actuelle Nvidia, T4 2025) :

Avantage clé AMD : Mémoire (256 GB vs 141 GB).

Cas d'usage critique : Entraînement LLMs géants (GPT-5, GPT-6).

Problème Nvidia : HBM limité force model parallelism complexe (découper modèle sur multiples GPUs).

Solution AMD : 256 GB permet modèles plus gros sur moins de GPUs (simplification architecture).

CDNA 4 vs Hopper (Nvidia)

Optimisations AMD CDNA 4 :

1. Matrix Core Engine 4.0 ** :

• Accélération matérielle Transformer blocks
• Spécialisé attention mechanism (coeur des LLMs)
• 40% plus rapide que MI350X sur attention multi-head

2. Infinity Fabric 4.0 ** :

• Interconnexion ultra-rapide entre GPUs (900 GB/s)
• vs NVLink 4.0 (Nvidia) : 900 GB/s (parité)
• Scale jusqu'à 64 GPUs sans overhead

3. ROCm 7.0 (plateforme software AMD) ** :

• Compatible PyTorch 2.5, TensorFlow 2.18
• Migration depuis CUDA facilitée (ROCm CUDA compatibility layer)
• Performance : 95% de CUDA (vs 75% ROCm 5.x)

Faiblesse AMD :

• Ecosystème software moins mature (Nvidia domine depuis 15 ans)
• Libraries optimisées : moins nombreuses qu'avec CUDA
• Developer mindshare : 82% préfèrent Nvidia (sondage MLPerf 2025)

Structure de l'accord OpenAI-AMD

Termes financiers

Valeur totale : "Tens of billions of dollars" (10 à 50 milliards estimé).

Breakdown :

1 GW déploiement :
- 200 000 GPUs MI450 x 35 000 dollars = 7 milliards dollars
- Infrastructure (racks, refroidissement, réseau) : 1 milliard
- Total phase 1 : 8 milliards dollars

6 GW total :
- GPUs : 42 milliards dollars
- Infrastructure : 6 milliards
- Total estimé : 48 milliards dollars sur 4 ans

CFO AMD Jean Hu (earnings call 8 octobre 2025) :

"Ce partenariat générera des dizaines de milliards de revenus pour AMD, accélérant notre leadership IA datacenter."

Option d'achat actions AMD

Termes :

• OpenAI peut acheter 160 millions d'actions AMD
• Prix d'exercice : 180 dollars/action (prix marché 6 octobre 2025)
• Vesting progressif :
  • 1er GW déployé → 30 millions actions (20%)
  • 2 GW → 30 millions actions supplémentaires
  • 6 GW complet → 160 millions actions total

Valeur potentielle :

160 millions actions x 180 dollars = 28,8 milliards dollars
Ownership stake : 10% capital AMD (sur 1,6 milliard actions)

Motivation OpenAI :

• Aligner intérêts long-terme (AMD développe hardware pour besoins OpenAI)
• Contrôle supply chain (siège au board AMD possible)
• Hedge financier (si AMD stock monte avec demande IA)

Réaction marché :

AMD stock (6 oct 2025 pre-market) : 175 dollars
AMD stock (6 oct 2025 close) : 192 dollars (+9,7%)
AMD market cap : 310 milliards → 338 milliards (+28 milliards)

Implications pour l'industrie IA

1. Fin du monopole Nvidia ?

Parts de marché GPUs datacenter IA (Q2 2025) :

Nvidia : 92%
AMD : 6%
Intel : 2%

Projection 2028 (avec deal OpenAI) :

Nvidia : 75% (baisse mais toujours dominant)
AMD : 20% (x3,3 croissance)
Intel : 3%
Autres (Graphcore, Cerebras) : 2%

Analyse : AMD ne détrône pas Nvidia, mais réduit dépendance industrie.

Avantage utilisateurs :

• Prix baisse (compétition)
• Innovation accélérée (course aux specs)
• Supply augmentée (2 fournisseurs majeurs vs 1)

2. Course aux gigawatts

Compute race 2025-2030 :

OpenAI :
- 2024 : 1,2 GW (Nvidia H100/H200)
- 2025 : 2,5 GW (Nvidia + début AMD)
- 2027 : 6+ GW (AMD MI450 déployé)
- 2030 : 15 GW estimé (GPT-6, GPT-7)

Google DeepMind :
- 2025 : 3,8 GW (TPU v5, GPU Nvidia)
- 2030 : 12 GW estimé

Meta AI :
- 2025 : 2,1 GW (Nvidia H100, custom ASICs)
- 2026 : 5 GW annoncé (Llama 4, 5 training)

Anthropic :
- 2025 : 0,8 GW (Nvidia, AWS partnership)
- 2027 : 3 GW estimé

Total industrie IA : 100+ GW d'ici 2030 (Goldman Sachs estimate).

Problème : Grids électriques insuffisants.

Solutions :

• Datacenters près centrales nucléaires (Three Mile Island réouvert pour Microsoft)
• Solar farms dédiés (Meta construit 2 GW solaire Texas)
• SMR (Small Modular Reactors) : OpenAI investit dans Oklo, startup nucléaire

3. Sovereignty IA compute

Enjeu géopolitique : Qui contrôle les puces IA contrôle l'IA.

US vs Chine :

Restrictions export US (octobre 2024, renforcées 2025) :

• Nvidia H100, H200 : Interdits export Chine
• AMD MI300 : Interdit
• Seuils : Performance moins de 600 TOPS, interconnect moins de 600 GB/s OK

Réponse Chine :

• Huawei Ascend 910C (concurrent MI450) : Performance estimée 80% MI450
• SMIC 7nm process (vs 3nm AMD) : Moins efficace mais fonctionnel
• Achats massifs Nvidia A100 (ancienne gen, pas restreinte) : Stockpilé 1,2 million GPUs

UE :

• Déploiement 1,5 GW IA compute d'ici 2027 (programme EuroHPC)
• Partnerships Nvidia, AMD (pas de champion européen GPUs)

Challenges techniques déploiement 6 GW

1. Refroidissement

Problème : 1,2 million GPUs x 850W = 1 020 MW dissipés en chaleur.

Solutions :

Liquid cooling direct :

• Plaques froides sur GPUs (liquide circule directement)
• Température liquide : 40-50°C
• Efficacité : PUE (Power Usage Effectiveness) 1,05 (vs 1,3 air cooling)

Immersion cooling (dernière gen) :

• Serveurs plongés dans liquide diélectrique (3M Novec)
• Chaleur absorbée directement
• PUE : 1,02 (quasi-idéal)

Coût refroidissement : 8 à 12% coût total infrastructure.

2. Réseau

Bandwidth requis :

Training LLM distribué (1,2M GPUs) :

• All-reduce operations (synchronisation gradients)
• Bande passante inter-rack : 800 Gbps minimum
• Bande passante totale : 480 Pbps (petabits per second)

Infrastructure réseau :

• Ethernet 800G (ultra-ethernet consortium)
• InfiniBand NDR 400 Gbps (Nvidia Quantum-3 switches)
• Coût switches : 4 à 6 milliards dollars (phase 6 GW)

3. Energie électrique

6. ** GW grids** :

Datacenter Iowa OpenAI (phase 1, 1 GW) :

• Connexion : 2 lignes haute tension 345 kV
• Backup : 200 MW générateurs diesel (pannes grid)
• Renewable : 1,2 GW solar farm (MidAmerican Energy, contrat 20 ans)

Coût électricité :

6 GW x 24h x 365 jours = 52,6 TWh/an
Prix moyen US : 0,07 dollars/kWh (industriel)
Coût annuel électricité : 3,68 milliards dollars

Sur 4 ans : 14,7 milliards dollars (électricité seule)

Impact sur roadmap OpenAI

GPT-5 (sortie estimée : Q1 2026)

Specs rumeurs :

• Paramètres : 5 trillions (vs 1,76T GPT-4)
• Données training : 50 trillions tokens
• Compute : 0,8 GW x 4 mois = 2,3 TWh

Hardware : Nvidia H200 (AMD MI450 pas encore dispo).

GPT-6 (sortie estimée : Q4 2027)

Specs objectif :

• Paramètres : 20 trillions
• Données : 200 trillions tokens
• Compute : 3 GW x 6 mois = 13 TWh

Hardware : Mix Nvidia B100 (sortie 2027) + AMD MI450 (1 GW déployé).

Breakthrough attendu : AGI (Artificial General Intelligence) niveau humain sur benchmarks.

Beyond GPT-6 : Scaling laws limites

Question : Peut-on scaler indéfiniment ?

Scaling laws (Kaplan et al., OpenAI 2020) :

• Performance ~ Compute^0.33 (loi puissance)
• 10x compute → 2x performance

Problème : Rendements décroissants.

GPT-7 hypothétique (2029) :

• Compute requis : 30 GW x 12 mois = 262 TWh
• Coût : 100+ milliards dollars (training seul)
• Amélioration vs GPT-6 : Marginale (10-15%)

Consensus chercheurs :

• Scaling brute force atteint plateau 2028-2030
• Nécessité nouveaux paradigmes (algorithmes, architectures)

Concurrents AMD : Intel, Google, startups

Intel Gaudi 3 (sortie Q4 2025)

Specs :

• FP16 : 900 TFLOPS
• Mémoire : 128 GB HBM2e
• Prix : 25 000 dollars (30% moins cher AMD)

Client majeur : Microsoft Azure (déploiement 0,5 GW prévu 2026).

Faiblesse : Ecosystème software immature.

Google TPU v6 (sortie 2026)

Specs :

• Architecture custom (Tensor Processing Unit)
• Optimisé TensorFlow, JAX
• Performance : Confidentielle (estimée parité MI450)

Avantage : Intégration verticale (Google Cloud + TPU + logiciel).

Limitation : Exclusif Google (pas vente externe).

Startups (Graphcore, Cerebras, SambaNova)

Cerebras CS-3 :

• Wafer-scale chip (46 225 mm² vs 800 mm² GPU classique)
• 4 trillions transistors (vs 80 milliards MI450)
• Spécialisé large models training

Problème : Coût prohibitif (2 millions dollars par système), volume faible.

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Conclusion : Deal transformationnel pour AMD et OpenAI

L'accord OpenAI-AMD du 6 octobre 2025 est un game-changer pour l'industrie IA :

Pour AMD :

• Validation technologie (OpenAI choisit AMD vs Nvidia)
• Revenus massifs (40-50 milliards sur 4 ans)
• Part de marché IA datacenter x3 (6% → 20%)

Pour OpenAI :

• Sécurisation supply chain (diversification Nvidia)
• Contrôle hardware roadmap (influence design MI450+)
• Avantage compétitif (accès prioritaire GPUs)

Pour l'industrie :

• Fin monopole Nvidia (baisse prix, innovation)
• Compute race accélérée (100 GW total d'ici 2030)
• Géopolitique IA (US renforce avance vs Chine)

Risques :

• AMD execution (livrer 1,2M GPUs en 4 ans ambitieux)
• Software AMD ROCm (doit atteindre parité CUDA)
• Energie/climat (52 TWh/an = empreinte carbone massive)

Prochaines étapes :

• Septembre 2026 : Premier déploiement 1 GW MI450
• Q1 2027 : GPT-5 training (probablement Nvidia encore)
• Q4 2027 : GPT-6 training (premier use massif AMD)

Le futur de l'IA se joue dans les gigawatts : qui contrôle le compute contrôle l'AGI. OpenAI vient de sécuriser son avenir avec AMD.

Ressources :

• AMD Instinct : https://www.amd.com/en/products/accelerators/instinct.html
• OpenAI blog : https://openai.com/index/openai-amd-strategic-partnership/
• AMD Investor Relations : https://ir.amd.com