Le 22 septembre 2025, Nvidia a annoncé un projet d’investissement jusqu’à 100 milliards de dollars dans OpenAI, dans le cadre d’un partenariat stratégique visant à bâtir l’infrastructure nécessaire pour soutenir la prochaine génération de l’intelligence artificielle.
Cet accord s’appuie sur une promesse d’OpenAI de déployer au moins 10 gigawatts de centres de calcul, alimentés par des GPU Nvidia, avec un premier jalon de 1 gigawatt qui servira de déclencheur pour la libération d’une tranche initiale de 10 milliards de dollars.
Pourquoi cet investissement est si colossal
1. Le coût de l’infrastructure IA ne cesse d’augmenter
Pour Nvidia, ce n’est pas un simple apport financier : c’est une mise en capacité. Les coûts associés à l’IA de pointe (GPU, refroidissement, réseau, énergie) s’élèvent à des dizaines de milliards par gigawatt. Jensen Huang, PDG de Nvidia, évoquait récemment que construire 1 GW d’infrastructure pouvait coûter entre 50 et 60 milliards de dollars.
2. Une relation circulaire entre matériel et capital
OpenAI pourrait utiliser le capital investi pour acheter les puces Nvidia. Autrement dit, une partie de l’investissement pourrait revenir à Nvidia sous forme de ventes de matériel — un mécanisme qui rend le partenariat plus étroit mais soulève des questions de concurrence.
3. Des inquiétudes antitrust légitimes
Cette alliance très étroite entre constructeur de puces et société d’IA dominante suscite de forts doutes sur la neutralité d’accès à l’infrastructure. Des experts craignent que Nvidia favorise OpenAI dans la distribution de puces ou l’accès prioritaire aux ressources, au détriment d’autres acteurs AI.
Ce que cela change pour ChatGPT et ses utilisateurs
Renforcer l’“usine IA” derrière ChatGPT
ChatGPT, déjà utilisé par des centaines de millions d’utilisateurs par semaine, repose sur des architectures cloud massives. Cet investissement permettrait d’industrialiser à grande échelle l’infrastructure d’OpenAI, accroissant la stabilité, la réactivité, et la capacité à supporter des modèles toujours plus lourds.
Meilleure disponibilité globale
Avec des centres de calcul étendus, ChatGPT pourrait réduire la latence et améliorer la disponibilité même dans des régions actuellement moins bien desservies.
Accent sur l’autonomie
Jusqu’ici, OpenAI dépend de fournisseurs cloud tiers (Microsoft Azure, etc.). Grâce à ce financement, OpenAI peut construire ou co-construire ses propres grappes matérielles, réduisant sa dépendance externe.
Effet sur le coût des usages avancés
Les offres payantes (Pro, Team) pourraient bénéficier de marges accrues ou de capacités étendues sans hausse proportionnelle de prix, car OpenAI intégrera davantage de coût matériel en interne.
Risques, critiques et angles à surveiller
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Concentration du pouvoir : Nvidia devient à la fois fournisseur et investisseur majeur. Le risque de verrouillage technologique est réel.
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Absence de droits de vote annoncés : selon les informations disponibles, Nvidia pourrait ne pas obtenir de contrôle direct sur la gouvernance d’OpenAI.
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Validation progressive du financement : l’investissement de 100 milliards est conditionné à l’achèvement des étapes d’infrastructure.
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Équité dans l’accès aux ressources : il faudra des garanties que d’autres acteurs IA — concurrents, start-ups — auront toujours accès aux GPU Nvidia dans des conditions raisonnables.
Contexte plus large : réseau d’investissements autour d’OpenAI
OpenAI n’est pas seule : Microsoft, SoftBank, Oracle et d’autres collaborent déjà au projet Stargate, une méga-initiative d’infrastructure AI annoncée en 2025 avec un engagement pouvant aller jusqu’à 500 milliards de dollars d’ici 2029. Nvidia pourrait devenir un pilier matériel essentiel de cette architecture.
En conclusion : un pari sur l’avenir de l’IA
L’annonce de 100 milliards de dollars d’investissement de Nvidia dans OpenAI représente l’un des tournants majeurs de l’histoire de l’intelligence artificielle commerciale. C’est un pari : celui que l’IA basée sur ChatGPT et ses itérations futures devient l’épine dorsale d’une « économie cognitive ». Mais ce pari est plein de défis — réglementation, concurrence, alignement des intérêts — qui détermineront s’il est visionnaire ou trop risqué.
L’enjeu est désormais de voir comment cet investissement se traduira en nouveaux modèles, meilleures expériences utilisateur et innovations concrètes pour l’IA. La route est ambitieuse, mais l’histoire technologique retiendra certainement ce chapitre comme une pierre angulaire.