Nvidia, OpenAI et Intel : les puces IA au cœur de l’économie américaine

Longtemps associée aux cartes graphiques pour jeux vidéo, Nvidia est désormais au centre de la course mondiale à l’intelligence artificielle. Ses processeurs graphiques équipent une grande partie des infrastructures utilisées pour entraîner les grands modèles de langage et générer leurs réponses. Les annonces intervenues en septembre 2025 avec OpenAI et Intel montrent que l’entreprise ne vend plus seulement des puces : elle cherche à organiser, avec ses partenaires, les capacités de calcul sur lesquelles reposera une part croissante de l’économie numérique.

Cette position explique pourquoi chaque décision du groupe est scrutée à Wall Street, dans la Silicon Valley et à Washington. Alors que Donald Trump a retrouvé la présidence des États-Unis en janvier 2025, Nvidia s’inscrit dans une compétition industrielle où se mêlent innovation, souveraineté technologique, construction de centres de données et restrictions commerciales. L’entreprise est puissante, mais son rôle révèle aussi les fragilités d’une IA très dépendante de quelques fournisseurs de matériel et d’énergie.

Des cartes graphiques aux fondations de l’IA

Fondée en 1993, Nvidia s’est d’abord fait connaître grâce aux GPU, les processeurs graphiques qui affichent les images des jeux vidéo. Leur particularité est de pouvoir effectuer un très grand nombre de calculs simples en parallèle. Cette architecture est parfaitement adaptée au rendu 3D, mais elle est aussi devenue précieuse pour l’apprentissage automatique.

Un modèle d’IA moderne apprend en ajustant des quantités considérables de paramètres à partir de données. Cela suppose d’exécuter sans cesse des opérations mathématiques, notamment sur des matrices, de grands tableaux de nombres. Un processeur central classique, ou CPU, reste indispensable pour piloter un ordinateur et de nombreuses tâches générales. Mais pour ces calculs massivement parallèles, les GPU peuvent accélérer fortement le travail.

Nvidia a très tôt accompagné cette évolution avec CUDA, sa plateforme logicielle de calcul lancée en 2006. Ce point est décisif : les clients n’achètent pas une puce isolée, mais un ensemble composé de matériel, de bibliothèques logicielles, d’outils de programmation et de systèmes réseau. Pour un laboratoire ou un fournisseur de cloud, migrer vers une autre architecture peut demander du temps et des compétences. Cet écosystème renforce la position de Nvidia.

Les usages dépassent désormais largement les assistants conversationnels. Des GPU sont mobilisés dans la recherche scientifique, l’analyse d’images médicales, la simulation industrielle, la robotique, les véhicules autonomes ou encore la recommandation de contenus. Pour les utilisateurs, ces composants restent souvent invisibles. Pourtant, ils forment l’infrastructure matérielle derrière les services d’IA accessibles depuis un navigateur ou une application.

Pourquoi les GPU sont-ils devenus si importants pour l’IA ?

L’essor des modèles génératifs a fait exploser le besoin en puissance de calcul. Il faut des milliers de puces reliées entre elles pour entraîner les plus grands systèmes, puis encore des capacités importantes pour répondre rapidement aux millions de requêtes des utilisateurs. Cette seconde phase, appelée inférence, devient elle aussi un marché stratégique à mesure que les assistants se diffusent.

Cette intégration explique que la concurrence ne se joue pas uniquement sur la vitesse d’une puce. Les opérateurs de centres de données doivent aussi prendre en compte la disponibilité des composants, le refroidissement, la consommation électrique, les logiciels et la capacité à relier efficacement des dizaines de milliers d’accélérateurs. Une machine IA est un système complet, coûteux et complexe à installer.

OpenAI et Nvidia : un projet d’infrastructure jusqu’à 100 milliards de dollars

Le 22 septembre 2025, Nvidia et OpenAI ont annoncé un partenariat stratégique d’une ampleur exceptionnelle. Nvidia prévoit d’investir jusqu’à 100 milliards de dollars dans le créateur de ChatGPT, progressivement, au fur et à mesure du déploiement des infrastructures prévues. L’objectif affiché est de bâtir au moins 10 gigawatts de systèmes Nvidia destinés à OpenAI.

Le chiffre de 100 milliards de dollars mérite d’être lu avec précision. Il ne s’agit pas d’un versement immédiat et garanti dans sa totalité. L’annonce décrit une intention d’investissement échelonnée, liée à la mise en service des capacités informatiques. La première tranche d’un gigawatt est envisagée pour le second semestre 2026, avec des systèmes reposant sur la future plateforme Vera Rubin de Nvidia.

Dix gigawatts représentent une échelle industrielle considérable. Pour donner un ordre de grandeur, cette unité mesure une puissance électrique : elle renvoie donc autant aux puces qu’aux bâtiments, aux systèmes de refroidissement et au raccordement au réseau. La montée en puissance de l’IA devient ainsi un sujet de politique énergétique, pas seulement une affaire de logiciels.

Pour OpenAI, l’intérêt est clair : sécuriser un accès de long terme à des capacités de calcul alors que les modèles deviennent plus lourds et que les usages se multiplient. Pour Nvidia, le partenariat consolide la demande pour ses systèmes, tout en l’associant à l’un des acteurs les plus visibles de l’IA générative. Cette proximité soulève néanmoins une question de dépendance : quand le fournisseur de l’infrastructure investit aussi dans son client, les intérêts industriels deviennent étroitement liés.

Le rapprochement avec Intel élargit la stratégie de Nvidia

Quelques jours avant l’annonce avec OpenAI, Nvidia et Intel ont dévoilé une collaboration destinée aux centres de données et aux ordinateurs personnels. Nvidia prévoit d’investir 5 milliards de dollars dans des actions ordinaires d’Intel, au prix annoncé de 23,28 dollars par action.

L’enjeu de ce rapprochement est industriel. Intel doit développer des processeurs x86 personnalisés pour les plateformes d’infrastructure IA de Nvidia. Les deux groupes prévoient aussi de travailler sur des systèmes sur puce pour PC réunissant l’architecture x86 d’Intel et des éléments graphiques RTX de Nvidia. En clair, Nvidia cherche à mieux articuler ses accélérateurs avec les CPU qui restent indispensables à l’organisation des serveurs et aux ordinateurs grand public.

Ce mouvement est notable parce qu’il dessine une coopération entre deux grands acteurs américains des semi-conducteurs, dans un secteur où la fabrication, la conception et les logiciels sont répartis entre de nombreux groupes. Il ne fait pas disparaître la concurrence : chacun conserve ses produits, ses clients et ses priorités. Mais il traduit la nécessité de proposer des plateformes de plus en plus intégrées face à la demande des centres de données.

Un moteur économique, mais pas une économie à lui seul

Qualifier Nvidia de moteur de l’économie américaine ne signifie pas que l’entreprise détermine à elle seule la croissance du pays. En revanche, ses ventes et ses annonces servent de signal pour tout un écosystème. Lorsqu’un opérateur de cloud, un laboratoire d’IA ou une grande entreprise commande des infrastructures de calcul, il faut aussi financer des bâtiments, des réseaux, des équipements électriques, des systèmes de refroidissement, des logiciels et des services de maintenance.

Cette chaîne d’investissements peut soutenir les constructeurs de centres de données, les équipementiers télécoms, les fournisseurs d’électricité et les métiers techniques. Elle crée aussi une demande de compétences en ingénierie, administration de systèmes, cybersécurité et science des données. Mais l’effet sur l’emploi ne doit pas être présenté comme automatique : la construction et l’exploitation de ces infrastructures sont capitalistiques et requièrent des profils souvent très qualifiés.

Sous l’administration Trump, Nvidia évolue dans un contexte où la production de puces et le leadership américain en IA sont des sujets de puissance économique et stratégique. Toutefois, attribuer directement la croissance de Nvidia aux seules politiques fédérales serait réducteur. Son ascension repose aussi sur des choix techniques réalisés de longue date, sur l’explosion de la demande mondiale pour l’IA générative et sur les investissements des géants du cloud.

Exportations, concurrence et énergie : les limites de la domination

La place de Nvidia s’accompagne de risques importants. Le premier est géopolitique. Les États-Unis imposent des contrôles sur l’exportation de technologies avancées, notamment dans le domaine des semi-conducteurs. Ces règles peuvent limiter l’accès de certains clients étrangers aux produits les plus performants ou obliger les fabricants à adapter leurs offres. Pour Nvidia, le marché chinois et, plus largement, la compétition technologique internationale restent donc des variables majeures.

Le deuxième risque est concurrentiel. AMD, les concepteurs de puces spécialisés et les grands fournisseurs de cloud développent leurs propres accélérateurs. Certains clients cherchent à diversifier leurs approvisionnements pour réduire leur dépendance à Nvidia et maîtriser leurs coûts. La force du groupe tient à son avance matérielle et logicielle, mais cette avance doit être entretenue à chaque génération de produits.

Enfin, l’IA à grande échelle soulève une contrainte physique : l’électricité. Des centres de données plus puissants demandent davantage d’énergie, de capacités de refroidissement et de connexions au réseau. Un projet de plusieurs gigawatts ne se résume donc pas à une commande de GPU. Il suppose des autorisations, des infrastructures locales et une planification qui peuvent ralentir les ambitions annoncées.

De l’IA en nuage à l’IA embarquée

La stratégie de Nvidia ne se limite pas aux très grands centres de données. L’entreprise cherche aussi à faire tourner l’IA au plus près des appareils, dans des robots, des machines industrielles, des caméras ou des systèmes autonomes. Cette approche, appelée IA embarquée ou informatique en périphérie, peut réduire les délais de réponse et limiter les échanges de données avec le cloud.

Le kit de développement Jetson Orin Nano Super, proposé à 249 dollars, illustre cette volonté de toucher les développeurs, les étudiants et les petites équipes de prototypage. Il ne possède évidemment pas la puissance d’une infrastructure destinée à entraîner un grand modèle, mais il permet d’expérimenter localement avec des applications de vision artificielle ou de robotique.

Nvidia a également présenté Project DIGITS, devenu la gamme DGX Spark, pour proposer un ordinateur de bureau dédié aux travaux d’IA. Ces initiatives répondent à un même objectif : faire de la plateforme Nvidia un environnement familier, depuis l’expérimentation sur un appareil compact jusqu’au centre de données géant.

Ce qu’il faut surveiller

Les annonces de septembre 2025 confirment que Nvidia occupe une position centrale dans l’économie de l’IA. Le partenariat avec OpenAI devra désormais être jugé sur son exécution : rythme réel des investissements, construction des capacités prévues et disponibilité de l’énergie nécessaire. Le rapprochement avec Intel sera, lui, observé à travers les produits effectivement mis sur le marché et leur adoption par les opérateurs de centres de données et les fabricants de PC.

Pour les utilisateurs, l’enjeu est plus concret qu’il n’y paraît. La capacité à produire des modèles plus performants, des assistants plus rapides et des applications locales dépend en partie de cette bataille des infrastructures. Pour les pouvoirs publics, la question est double : conserver une capacité d’innovation tout en évitant qu’une technologie aussi structurante ne repose sur trop peu d’acteurs, de chaînes d’approvisionnement et de ressources énergétiques.

Nvidia incarne ainsi une réalité essentielle de l’IA en 2025 : les avancées les plus visibles, comme un assistant capable de dialoguer ou de générer une image, commencent bien avant l’écran. Elles prennent forme dans des puces, des logiciels, des centres de données et des partenariats industriels dont l’ampleur redessine la compétition technologique américaine.