OpenAI: Altman estime que les coûts de calcul en IA devraient chuter à 20 milliards de dollars

Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a déclaré que le coût sur cinq ans de la construction et de l'exploitation d'un gigawatt de capacité de calcul en IA, qu'il a évalué à environ 70 milliards de dollars, devrait descendre autour de 20 milliards de dollars. Il a fait ces commentaires dans le podcast Cheeky Pint du cofondateur de Stripe, John Collison, publié le jeudi 29 octobre selon Apple Podcasts. Ce chiffre était présenté comme un objectif. Altman n'a annoncé aucun nouveau budget, plan de construction ou calendrier pour y parvenir, a rapporté TokenPost.tokenpost.com+1

Un objectif, pas un plan

Altman a souligné que les estimations du coût d'un gigawatt varient. Il a utilisé le chiffre de 70 milliards de dollars pour la construction et l'exploitation sur cinq ans et a déclaré que 20 milliards le rendraient "bien plus heureux", selon The Next Web, qui a précisé ne pas avoir vérifié ces chiffres. Collison a clarifié que les 70 milliards couvraient à la fois l'installation et l'exploitation, ce qu'Altman a confirmé. "Je pense que si ce chiffre était de 20 au lieu de 70, nous devrions être bien plus heureux", a déclaré Altman, selon TokenPost.thenextweb.com+1

Pour combler cet écart, Altman a mis en avant une énergie moins chère, une offre accrue et des marges brutes plus faibles tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Il a ajouté que l'industrie devrait continuer à viser des gains de performance multipliés par 10 chaque année grâce à des modèles plus intelligents, a rapporté TokenPost. Se qualifiant de pro-déflation, il a affirmé que les puces doivent également devenir moins chères, a noté TMTB. Crypto Briefing a rapporté qu'Altman doutait que la seule réduction des marges suffise tant que l'approvisionnement en énergie reste tendu. Le média a également cité l'estimation de l'analyste en semi-conducteurs Dylan Patel, selon laquelle un gigawatt coûte actuellement plus de 60 milliards de dollars à construire, et son avis selon lequel les coûts pourraient tomber à environ 20 milliards sans les marges prélevées par les fabricants de puces comme Nvidia ↘ 5.28% et Broadcom ↗ 8.84%. Altman avait déjà évoqué un objectif similaire de 20 milliards en octobre 2025, a noté TokenPost.tokenpost.com+2

Robots et centres de données internes

Dans la même interview, Altman a déclaré qu'OpenAI "apprend à construire ses propres centres de données" et possède "un programme de robotique que nous allons orienter vers la création de nombreux centres de données", a rapporté FourWeekMBA à partir de la transcription de l'épisode. Il a affirmé que des centres de données auto-réplicables construits par des robots contrôlés par l'IA sont "à portée de main", a rapporté The Next Web. Lorsque Collison a fait remarquer que les centres de données font face à des goulots d'étranglement en matière de permis et de composants, Altman a répondu : "Nous pourrions fabriquer plus de composants avec des robots".fourweekmba.com+1

Altman a également indiqué que les fabricants de puces mémoire, qui dépensaient autrefois 20 milliards de dollars en dépenses d'investissement pour gagner 19 milliards, sont désormais en bonne voie pour atteindre chacun environ 100 milliards de dollars de flux de trésorerie disponible annuel, a rapporté FourWeekMBA.fourweekmba.com

Les enjeux pour OpenAI

Le coût par gigawatt est crucial pour OpenAI car l'entreprise a pris plus de 1 400 milliards de dollars d'engagements d'infrastructure liés à des prévisions de croissance des revenus, a rapporté Crypto Briefing. L'un d'eux est le projet Camellia en Géorgie, où Georgia Power, filiale de The Southern Company ↗ 1.58%, prévoit de fournir 3,2 gigawatts par phases entre 2028 et 2032, selon FourWeekMBA. Interrogé sur la façon dont le marché gérait les prix élevés de la mémoire et des GPU, Altman a répondu en un mot : "Mal".cryptobriefing.com+1