Rapport : OpenAI prévoit une dépense de 750 milliards de dollars en puissance de calcul d'ici 2030 ! L'entreprise affirme toujours que "la puissance de calcul est très insuffisante"
OpenAI a relevé sa prévision de dépenses en puissance de calcul pour 2030 à 750 milliards de dollars, soit une augmentation de plus de 25 % par rapport à la précédente estimation d'environ 600 milliards de dollars. Les goulets d'étranglement dans l'approvisionnement en puces, électricité, terrains, etc., persistent à plusieurs niveaux. La capacité des commandes massives à se transformer en puissance de calcul utilisable dans les délais prévus devient ainsi l'épreuve centrale pour le secteur des infrastructures d'IA.
OpenAI augmente ses dépenses en puissance de calcul à 750 milliards de dollars, l'écart de l'offre pousse le secteur des infrastructures d'IA à la limite du test de résistance.
Le 9 septembre, selon le DealBook du New York Times citant une source anonyme informée des données concernées, OpenAI estime actuellement que sa puissance de calcul est "très insuffisante".
OpenAI prévoit que d'ici 2030, ses dépenses en puissance de calcul atteindront environ 750 milliards de dollars, soit une augmentation de plus de 25 % par rapport à l'estimation précédente de 600 milliards de dollars.
Cette déclaration signifie que l'offre réelle de puces, centres de données, énergie et ressources réseau n'a pas encore suivi la croissance de la demande pour le développement et le déploiement des principaux modèles.
Pour des entreprises telles que Oracle et CoreWeave, qui misent déjà sur une expansion massive de l'infrastructure en réponse à la demande d'IA, il s'agit à la fois d'un signal de demande et d'une source directe de pression sur le bilan.
Le plan de 750 milliards de dollars reflète une montée en échelle des achats
Wall Street Vision mentionne qu'auparavant, le 22 juillet, le Wall Street Journal avait rapporté qu'alors que la demande en puissance de calcul pour l'IA continuait d'augmenter, OpenAI avait relevé ses prévisions de dépenses pour l'infrastructure cloud future à 750 milliards de dollars, indiquant qu'elle continue d'accroître ses investissements à long terme en capital.
OpenAI a déjà signé des accords de capacité avec plusieurs partenaires. Parmi eux, le contrat de capacité de centre de données signé avec Oracle totalise 6 gigawatts, dont la majeure partie est encore en cours de développement.
OpenAI étendra également son accord de cloud computing pluriannuel avec Amazon Web Services à huit ans et 138 milliards de dollars, comprenant 2 gigawatts de ressources de puissance de calcul basées sur des puces Trainium.
En outre, OpenAI s'est déjà engagée à augmenter ses dépenses de cloud de 250 milliards de dollars chez Microsoft Azure, mais n'a pas annoncé précisément le calendrier de ces investissements. L'empilement de plusieurs gros contrats montre qu'OpenAI verrouille ses ressources en puissance de calcul à long terme via un modèle multi-fournisseurs.
Cependant, l'extension des engagements d'achat de puissance de calcul signifie aussi qu'OpenAI devra continuer à coordonner la croissance de la demande, la construction des infrastructures et les paiements financiers au cours des prochaines années.
La croissance des commandes rime avec pression financière
La demande de puissance de calcul d'OpenAI apporte un soutien sous forme de commandes à long terme pour les fournisseurs de services cloud et la chaîne d'approvisionnement en infrastructures, mais les coûts d'expansion mettent également à l'épreuve le bilan des entreprises.
Par exemple, Oracle a des obligations contractuelles restantes atteignant 638 milliards de dollars, soit une hausse de 363 % en un an. Parmi celles-ci, 75 milliards sont liés à des arrangements de prépaiement ou d'approvisionnement de GPU par les clients. Oracle Cloud Infrastructure a généré 5,79 milliards de dollars de chiffre d'affaires, en hausse de 93 % sur un an.
Mais l'accumulation des commandes s'accompagne de dépenses en capital élevées. Au quatrième trimestre, le flux de trésorerie disponible d'Oracle était négatif à 23,69 milliards de dollars, les dépenses en capital s'élevaient à 55,66 milliards de dollars, et la société prévoit des dépenses nettes de capital d'environ 70 milliards de dollars pour l'année fiscale 2027. L'entreprise prévoit de lever environ 40 milliards de dollars par la dette et le financement par actions, dont un plan d’émission d’actions à leur valeur de marché de 20 milliards de dollars.
CoreWeave fait face à une situation similaire. Le flux de trésorerie disponible de la société au deuxième trimestre était négatif à 5,743 milliards de dollars, le carnet de commandes s'élevait à environ 104 milliards de dollars au 30 juin, et l'objectif affiché est d'avoir une capacité électrique active supérieure à 8 gigawatts d'ici 2030. Son expansion s’appuie principalement sur la dette, les prépaiements et le financement par actions.
Les contraintes d'approvisionnement restent centrées sur les puces, l'électricité et les centres de données
Du côté de l'approvisionnement en puces, le PDG de Nvidia Jensen Huang a récemment déclaré que la chaîne d'approvisionnement était sous pression, l’offre actuelle ne pouvant satisfaire qu'environ 70 % de la demande.
Broadcom fait avancer le déploiement du premier accélérateur personnalisé Jalapeno d’OpenAI, avec un objectif de déploiement de 1,3 gigawatts pour l'année fiscale 2027. Mais l'entreprise précise également que le foncier, l'énergie et la construction des carcasses de centres de données détermineront le calendrier réel de mise en service de la capacité.
Cela signifie que le goulot d'étranglement des infrastructures d'IA ne se limite pas à l'approvisionnement des GPU. Les wafers, la mémoire à large bande passante, les substrats, l'électricité, le foncier et les capacités de construction de centres de données peuvent tous influencer la livraison effective de la puissance de calcul.
La toute dernière déclaration d'OpenAI sur l’insuffisance persistante de puissance de calcul renforce le signal de demande pour les infrastructures d'IA, tout en posant des critères d'évaluation plus concrets pour le marché : Les commandes massives pourront-elles se concrétiser en gigawatts disponibles comme prévu, et les entreprises concernées pourront-elles maintenir l’équilibre entre financement et flux de trésorerie pendant un cycle de dépenses en capital élevé ?
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