Stargate opère un virage stratégique : OpenAI abandonne la construction pour la location, le rêve d'un empire de calcul de 1 400 milliards de dollars s'évapore

marsbitPublié le 2026-03-17Dernière mise à jour le 2026-03-17

Résumé

Le projet Stargate d'OpenAI, initialement présenté comme un investissement de 1 400 milliards de dollars pour construire ses propres centres de données, a subi une restructuration majeure. Au lieu de construire, OpenAI se tourne désormais vers la location de puissance de calcul auprès de Microsoft Azure, Oracle et Amazon AWS. Le budget a été réduit à 600 milliards de dollars jusqu'en 2030. La raison principale de ce changement est le manque de financement et l'absence de progrès concret depuis son lancement en janvier 2025. Aucun employé n'a été embauché et aucun centre de données n'a été construit. OpenAI a divisé Stargate en trois équipes : gestion des contrats cloud, conception technique des serveurs et opérations des infrastructures. L'objectif reste d'atteindre une capacité de calcul de 7 gigawatts, avec un recentrage sur la plateforme Vera Rubin de NVIDIA pour 2026. Malgré des revenus annuels bien inférieurs à ceux des géants tech, OpenAI maintient son ambition, bien que son modèle soit désormais basé sur la location plutôt que la possession.

1 400 milliards de dollars. C'est le montant total présenté par le PDG d'OpenAI, Sam Altman, aux investisseurs fin 2025 pour le projet d'infrastructure de calcul Stargate. Quatorze mois plus tard, ce chiffre a été réduit à 600 milliards.

Selon un rapport de The Information du 16 mars, OpenAI a restructuré en profondeur le projet d'infrastructure de calcul Stargate, abandonnant son plan de construire ses propres centres de données pour se tourner entièrement vers la location de puissance de calcul auprès de fournisseurs de services cloud comme Microsoft Azure, Oracle et Amazon AWS. Stargate a été divisé en trois équipes fonctionnelles, toutes supervisées par Sachin Katti, ancien directeur technique et IA d'Intel.

La raison directe de ce changement est simple. Stargate a été annoncé en grande pompe à la Maison Blanche en janvier 2025, avec la création d'une coentreprise avec SoftBank et Oracle pour construire de grands centres de données, avec un investissement initial de 100 milliards de dollars et un investissement total de 500 milliards de dollars sur quatre ans. Mais plus d'un an après son lancement, aucun employé n'a été embauché et aucun centre de données n'a été concrètement développé. Selon CNBC, les prêteurs étaient réticents à fournir des milliards de dollars de financement pour la construction à une entreprise affichant toujours des pertes d'exploitation colossales. OpenAI a également mis fin plus tôt ce mois-ci aux négociations pour l'extension de Stargate avec Oracle à Abilene, au Texas.

Plus d'un an, zéro employé, zéro chantier ouvert. La voie de la « construction propre » de Stargate n'a jamais vraiment démarré.

Selon les données détaillées figurant dans les documents destinés aux investisseurs, l'engagement total de 1 400 milliards de dollars mentionné par Altman était réparti entre sept fournisseurs. Selon l'analyse des documents d'investisseurs par l'analyste en capital-risque Tomasz Tunguz, Broadcom représentait 350 milliards de dollars, Oracle 300 milliards, Microsoft 250 milliards, NVIDIA 100 milliards, AMD 90 milliards, AWS et CoreWeave combinés 60 milliards.

En février 2026, selon CNBC, ce chiffre a été ramené à environ 600 milliards de dollars (d'ici 2030), une réduction de 57%. Le même article donne un chiffre légèrement différent mais allant dans le même sens : OpenAI prévoit de dépenser 665 milliards de dollars en serveurs cloud d'ici 2030.

600 milliards de dollars reste un chiffre qui nécessite un point de comparaison pour être appréhendé. Selon les prévisions internes d'OpenAI, l'objectif de chiffre d'affaires de la société pour 2030 est de 280 milliards de dollars, ce qui signifie un ratio dépenses cumulées sur cinq ans / chiffre d'affaires d'environ 2:1. Et selon les données financières internes citées par ainvest, les pertes prévues de cette société pour 2026 sont de 14 milliards de dollars, et selon plusieurs médias, sa marge brute n'est que de 33% (Note : la marge brute reflète la rentabilité intrinsèque du produit, tandis que la perte nette est le résultat final après déduction de tous les coûts, y compris la R&D et la gestion ; les deux peuvent coexister).

En plaçant l'objectif de dépenses d'OpenAI dans le panorama plus large de la course aux armements en matière de calcul des Big Tech, les rapports de proportion deviennent plus clairs.

Selon les rapports financiers et les prévisions publiques (Guidance) des différentes entreprises, Amazon prévoit des dépenses en capital (capex) de 200 milliards de dollars en 2026, Alphabet 180 milliards, Meta 125 milliards, Microsoft environ 120 milliards. Les dépenses de ces quatre entreprises ont généralement doublé ou triplé en deux ans, dépassant 650 milliards de dollars au total, dont environ les trois quarts sont destinés aux infrastructures d'IA.

Les 600 milliards de dollars d'OpenAI sont un objectif cumulé sur cinq ans, soit environ 120 milliards de dollars annualisés, ce qui est comparable aux dépenses en capital annuelles de Microsoft. La différence est que le chiffre d'affaires annuel de Microsoft dépasse 240 milliards de dollars, tandis que celui d'OpenAI atteint tout juste 25 milliards de dollars annualisés, et la société ne prévoit pas de générer des flux de trésorerie positifs avant 2030.

La restructuration de Stargate ne se limite pas à un changement de chiffres budgétaires ; l'ajustement de la structure organisationnelle révèle un changement d'orientation plus profond.

Le Stargate restructuré est divisé en trois axes. Le groupe Epic Commerce & Partnerships, dirigé par Peter Hoeschele, un vétéran d'OpenAI et ancien manager chez Deloitte, est responsable de la gestion des contrats cloud avec Microsoft, Oracle, Amazon ainsi que des transactions avec les fabricants de puces. Ces transactions incluent un contrat pluriannuel avec AMD (utilisant jusqu'à 6 gigawatts de puces, pour un coût maximal de 10% des actions ordinaires d'AMD) et un accord avec la startup de puces Cerebras Systems.

Le groupe Technique, Ingénierie & Conception est co-dirigé par Chris Malone, ancien ingénieur chez Meta et Google, et Adrian Caulfield, ancien responsable de l'ingénierie chez Microsoft. Il est chargé de reconcevoir les clusters de serveurs IA utilisés par OpenAI. Le groupe Exploitation des Installations Physiques est dirigé par Nick Saddock, ancien directeur des centres de données chez Google, qui remplace Keith Heyde parti il y a quelques semaines.

L'équipe semi-conducteurs, dirigée par l'ancien cadre supérieur de Google, Richard Ho, ne relève pas de Katti et rend compte directement au président d'OpenAI, Greg Brockman. Cette équipe collabore avec Broadcom pour développer ses propres puces, OpenAI espérant que ces puces permettront finalement de réduire les coûts d'inférence pour exécuter des produits comme ChatGPT.

Le nom « Stargate » est toujours là, mais ce qu'il désigne a complètement changé. En janvier 2025, c'était un projet de coentreprise avec SoftBank et Oracle pour construire des centres de données. En mars 2026, c'est la stratégie générale d'OpenAI pour mettre en ligne une capacité de serveurs de l'ordre du gigawatt. On est passé de « Je vais construire ma propre centrale électrique » à « Je vais signer les meilleurs contrats de location ». La capacité totale planifiée de tous les sites reste de près de 7 gigawatts, avec un investissement total sur trois ans dépassant toujours 400 milliards de dollars. OpenAI recentre désormais sa stratégie de puissance de calcul sur la plateforme Vera Rubin de NVIDIA, avec pour objectif de mettre en ligne sa première capacité de l'ordre du gigawatt au second semestre 2026.

Questions liées

QQuel était le coût initial du projet Stargate présenté par Sam Altman en 2025, et combien a-t-il été réduit en 2026 ?

ALe coût initial était de 1,4 billion de dollars. En 2026, il a été réduit à 600 milliards de dollars, soit une diminution de 57%.

QPourquoi OpenAI a-t-il abandonné son projet de construire ses propres centres de données pour Stargate ?

AOpenAI a abandonné la construction de ses propres centres de données principalement parce que les prêteurs n'étaient pas disposés à fournir des milliards de dollars de financement pour la construction à une entreprise qui affichait encore des pertes d'exploitation importantes. Aucun employé n'avait été embauché et aucun centre de données n'avait été développé de manière substantielle plus d'un an après l'annonce du projet.

QQuelles sont les trois nouvelles équipes qui composent le projet Stargate après sa restructuration, et qui les dirige ?

AAprès la restructuration, Stargate est divisé en trois équipes : 1) L'équipe de partenariat commercial (Epic), dirigée par Peter Hoeschele. 2) L'équipe technique d'ingénierie et de conception, co-dirigée par Chris Malone et Adrian Caulfield. 3) L'équipe d'exploitation des installations physiques, dirigée par Nick Saddock. Toutes sont supervisées par Sachin Katti.

QQuel est l'objectif de revenus d'OpenAI pour 2030 et comment se compare-t-il aux dépenses prévues pour Stargate ?

AL'objectif de revenus d'OpenAI pour 2030 est de 280 milliards de dollars. Les dépenses cumulées prévues pour Stargate sur cinq ans sont d'environ 600 milliards de dollars, ce qui représente un ratio dépenses/revenus d'environ 2:1.

QQuel changement fondamental la restructuration de Stargate représente-t-elle pour la stratégie d'OpenAI en matière d'infrastructure de calcul ?

ALe changement fondamental est le passage d'une stratégie de construction et de possession de ses propres centres de données (comme un projet conjoint avec SoftBank et Oracle) à une stratégie de location de puissance de calcul auprès de fournisseurs de services cloud comme Microsoft Azure, Oracle et Amazon AWS. C'est un passage de « construire sa propre centrale électrique » à « signer les meilleurs contrats de location ».

Lectures associées

La répartition de la valeur des stablecoins

L'article analyse la répartition de valeur dans l'écosystème des stablecoins, en le divisant en quatre couches : 1. **Couche d'émission** : (ex. : Tether, Circle) - Émettent les stablecoins, détiennent les actifs de réserve et capturent la marge d'intérêt. 2. **Couche d'infrastructure** : (ex. : Bridge, BVNK) - Relient les stablecoins au système financier traditionnel (connexions bancaires, conformité, gestion des entrées/sorties en fiat). C'est le travail le plus complexe et essentiel pour une adoption large. 3. **Couche d'acquisition/distribution** : (ex. : Stripe, Coinbase) - Intègrent les stablecoins dans les systèmes marchands et logiciels d'entreprise. 4. **Couche applicative** : Les utilisateurs finaux. Actuellement, la couche d'émission génère les profits les plus importants. L'auteur souligne que la **couche d'infrastructure**, bien que cruciale, est souvent sous-estimée. Son rôle de "trait d'union" entre la blockchain et le monde réel (règlement, conformité, intégration aux flux de trésorerie des entreprises) est difficile mais constitue un avantage concurrentiel durable. Des acquisitions comme celle de Bridge par Stripe ou de BVNK par Mastercard montrent l'importance stratégique de ce segment. Bien que cette couche nécessite d'importants investissements initiaux et fasse face à une pression de la part des autres couches, elle pourrait acquérir un fort pouvoir de négociation une fois que les stablecoins deviendront un canal de paiement par défaut pour les entreprises.

marsbitIl y a 5 h

La répartition de la valeur des stablecoins

marsbitIl y a 5 h

Pourquoi Nvidia emprunte-t-elle 200 milliards de dollars si elle n'a pas besoin d'argent ?

Résumé de l'article : Nvidia, qui dispose d'une trésorerie abondante (flux de trésorerie libre d'environ 48,6 milliards de dollars pour son dernier trimestre), prévoit d'émettre des obligations (notes senior) pour au moins 20 milliards de dollars. Contrairement à une lecture simpliste sur un besoin de liquidités, cette opération s'analyse plutôt comme une optimisation active de la structure financière. L'entreprise profite de sa solide notation de crédit (AA) et de conditions de marché favorables pour lever des fonds à long terme (jusqu'à 30 ans) à un coût faible. Cette dette servira à financer des investissements à long cycle comme les infrastructures de datacenters IA, la R&D, les paiements anticipés à la chaîne d'approvisionnement et les investissements stratégiques. Cette approche permet à Nvidia de poursuivre son expansion dans l'écosystème IA sans diluer les actionnaires (alternative à une augmentation de capital), tout en maintenant parallèlement un retour aux actionnaires via un important programme de rachats d'actions et une augmentation du dividende. Elle reflète une évolution vers une gestion du capital plus mature, typique des grandes plateformes technologiques, et s'inscrit dans une tendance où les géants de la tech utilisent la dette pour financer le cycle d'investissements lourds de l'IA. La réussite de cette stratégie dépendra de la capacité future de Nvidia à générer des rendements supérieurs au coût de sa dette et à maintenir sa forte génération de flux de trésorerie.

marsbitIl y a 5 h

Pourquoi Nvidia emprunte-t-elle 200 milliards de dollars si elle n'a pas besoin d'argent ?

marsbitIl y a 5 h

Liberland révoque son secrétaire à la technologie après une tentative présumée de prise de contrôle de la blockchain et du site web

Le congrès de Liberland a voté le renvoi du secrétaire à la Technologie, Dorian Stern Vukotić, selon une résolution officielle de ce projet de micronation. Il est accusé d'avoir supprimé les protections multisignatures sur le compte administrateur Sudo, tenté de détourner le domaine Liberland.org, bloqué le président Vít Jedlička du vote et lancé des jetons non autorisés. Cette affaire sert d'étude de cas sur les risques de gouvernance dans la blockchain, qui dépassent les simples contrats intelligents. Elle implique le contrôle des permissions, des noms de domaine, des droits de vote et des comptes administrateurs. Ceci rappelle que pour de nombreux projets crypto, la décentralisation réelle doit être vérifiée au-delà des déclarations, car un petit nombre d'acteurs peut contrôler des fonctions clés. L'article précise que Liberland est un projet de micronation et non un État souverain largement reconnu. Pour les observateurs, il est conseillé de suivre les enregistrements sur l'explorateur blockchain, les votes ultérieurs et les éventuelles mises à jour juridiques ou liées au registre des domaines. Dans le contexte plus large, cette histoire s'inscrit dans une tendance où l'infrastructure, la sécurité et la gouvernance deviennent aussi importantes que l'évolution des prix. Elle illustre la nécessité pour les traders de comprendre les systèmes et les risques sous-jacents. Le traitement éditorial doit se baser sur les sources vérifiées, expliquer les risques pratiques et éviter les conclusions prématurées, en présentant cela comme un signal d'information à suivre.

bitcoinistIl y a 6 h

Liberland révoque son secrétaire à la technologie après une tentative présumée de prise de contrôle de la blockchain et du site web

bitcoinistIl y a 6 h

Comment bien mener une recherche : cultiver les compétences qui peuvent être réellement « pratiquées délibérément »

Personne ne vous a jamais vraiment appris à faire de la recherche. On vous donne un bureau, un problème choisi par d'autres, et des instructions vagues pour "produire quelque chose de nouveau". Ainsi, la plupart des gens rétroconçoient le métier à partir de ce qu'ils voient (articles, posts), apprenant à *sembler* chercheurs plutôt qu'à en *devenir*. Les véritables compétences en recherche sont un empilement de micro-compétences, presque toutes cultivables par la pratique délibérée. **Choisir ses propres problèmes.** Nous absorbons souvent des problèmes (du superviseur, des tendances) sans en comprendre le raisonnement sous-jacent, nous plaçant en retard face à des concurrents nombreux. John Schulman recommande de choisir un résultat que l'on souhaite réellement atteindre et de raisonner à rebours pour concevoir les expériences. Cette approche mène à l'originalité. Le "bon goût" est un muscle : prédire les résultats d'expériences, deviner les conclusions d'articles à partir des méthodes, noter quelles avancées resteront pertinentes, puis vérifier. **Améliorer ses sources.** S'alimenter aux mêmes sources (arXiv, discussions) génère les mêmes idées que tout le monde. Les archives anciennes sont sous-estimées : les idées clés (MoE, LSTM) sont souvent des réinventions. Lire des textes fondateurs comme "The Bitter Lesson" de Sutton ou le discours de Shannon sur la pensée créative est crucial. La **largeur** (neurosciences, conception de mécanismes, statistiques, architecture matérielle) est aussi importante que la profondeur. Lisez les **articles eux-mêmes**, surtout les annexes et les sections sur les limites. **Tout noter.** L'écriture révèle les failles des idées qui semblaient matures. C'est le mécanisme de défense le moins cher contre l'auto-tromperie, un point souligné par Feynman. Darwin notait systématiquement les faits contredisant sa théorie, craignant que sa mémoire ne les efface. Tenez un journal : hypothèses, paramètres, attentes, résultats, connaissances révisées. Relire ses notes d'il y a un mois est une leçon d'humilité sans égale.

marsbitIl y a 7 h

Comment bien mener une recherche : cultiver les compétences qui peuvent être réellement « pratiquées délibérément »

marsbitIl y a 7 h

Trading

Spot
Futures
活动图片