OpenAI renonce au projet d’extension du datacenter Stargate avec Oracle

• OpenAI a mis fin au projet d’extension du datacenter Stargate à Abilene, au Texas, et se concentre désormais sur de nouvelles installations utilisant des puces Nvidia de nouvelle génération
• Oracle poursuit l’expansion de son infrastructure IA avec plus de 100 milliards de dollars d’investissements financés par la dette, alors que son free cash flow est négatif
• La vitesse de construction des datacenters ne suit pas le rythme de renouvellement des générations de puces, ce qui crée un risque d’obsolescence technologique pour l’ensemble des investissements d’infrastructure
• Nvidia lance de nouveaux GPU chaque année, et sa dernière puce Vera Rubin offre des performances d’inférence 5 fois supérieures à la génération précédente
• Oracle est le seul hyperscaler à détenir plus de 100 milliards de dollars de dette, avec un free cash flow devenu négatif
• L’action Oracle a baissé de 23 % depuis le début de l’année, signe d’une inquiétude croissante du marché quant à la soutenabilité de ses investissements dans l’infrastructure IA

---

Fin de la coopération entre OpenAI et Oracle

• OpenAI a abandonné son projet d’extension du datacenter Stargate avec Oracle et se tourne vers de grands clusters situés dans d’autres régions, utilisant des GPU Nvidia de nouvelle génération
  • Le site d’Abilene devait utiliser des processeurs Nvidia Blackwell, mais son alimentation électrique ne devrait être opérationnelle que dans un an
  • OpenAI espère d’ici là disposer de puces Nvidia plus avancées pour se développer ailleurs
• Oracle a déjà sécurisé le site, commandé le matériel et engagé des investissements de plusieurs milliards de dollars dans la construction et les effectifs
• Bloomberg a été le premier à rapporter l’information, et Oracle l’a qualifiée de « fausse » dans un message publié sur X, tout en ne mentionnant que l’avancement du projet existant, sans évoquer le plan d’extension

Déséquilibre entre le rythme de renouvellement des puces et la construction des infrastructures

• Le cycle de mise à niveau des puces IA évolue désormais plus vite que la construction des datacenters
  • Nvidia sortait autrefois un nouveau produit tous les deux ans, mais lance désormais un nouveau GPU chaque année
  • La dernière puce Vera Rubin offre des performances d’inférence 5 fois supérieures à Blackwell
• Les entreprises qui développent des modèles d’IA privilégient les puces les plus récentes, car les écarts de performance ont un impact direct sur les benchmarks, l’usage, les revenus et la valorisation
• Les entreprises d’infrastructure ont besoin d’au moins 12 à 24 mois pour sécuriser un terrain, raccorder l’électricité et achever une installation, rendant inévitable l’écart entre générations technologiques
• Mais comme les clients veulent les puces les plus récentes, renouvelées chaque année, il existe un risque que le matériel soit déjà d’ancienne génération au moment où la construction s’achève
• Tous les contrats d’infrastructure signés aujourd’hui pourraient ainsi déjà représenter des investissements dans du matériel obsolète avant même le raccordement électrique

Le modèle d’expansion d’Oracle fondé sur la dette

• Oracle est le seul grand hyperscaler à étendre son infrastructure IA par endettement
  • Sa dette totale dépasse 100 milliards de dollars, et son free cash flow est devenu négatif
  • Google, Amazon et Microsoft financent leurs investissements grâce à leur propre génération de cash
• Blue Owl, partenaire d’Oracle, a refusé de financer des installations supplémentaires et a annoncé un plan de suppression pouvant aller jusqu’à 30 000 postes
• Oracle doit prochainement publier ses résultats du troisième trimestre ; les investisseurs surveillent en particulier la faisabilité de son plan de dépenses d’investissement de 50 milliards de dollars et la pérennité de son financement

Réaction du marché et évolution du titre

• L’action Oracle a baissé de 23 % cette année et de plus de moitié par rapport à son pic de septembre 2025
• Les investisseurs se concentrent sur la soutenabilité des investissements dans l’infrastructure IA et sur le poids de la dette

Dépréciation des GPU et risques pour l’ensemble du marché de l’IA

• La dépréciation des GPU est un risque qui pourrait dépasser Oracle et affecter l’ensemble du marché de l’infrastructure IA
• Le décalage entre la rapidité des progrès des puces et la durée de construction des datacenters constitue un risque central pour tous les investissements dans l’infrastructure IA
• Ce problème structurel pourrait peser sur l’efficacité globale de l’écosystème IA et sur le retour sur investissement

[GN⁺]

Réactions sur Hacker News

• Je dirige Synthetic.new, une petite entreprise open source d’inférence LLM
  Je pense que le reportage de CNBC n’est pas exact. Oracle ne construit pas « le datacenter d’hier », mais un Blackwell DC. Le problème, c’est qu’ils terminent « le DC d’aujourd’hui » demain. D’ici là, Vera Rubin sera sorti avec une efficacité 5 fois supérieure, et il est peu probable qu’Oracle baisse ses prix d’un facteur 5
  Les machines rack-scale de Nvidia (GB200-NVL72, GB300-NVL72) sont des racks complets qu’il suffit de raccorder à l’alimentation et au réseau. Oracle pourrait simplement acheter des racks Vera Rubin et les installer dans un nouveau DC, et ainsi avoir « le DC de demain » demain
  Cela dit, Oracle a peut-être déjà signé pour être livré en Blackwell demain, ou alors la construction du DC a pris du retard et les GPU risquent de rester inutilisés. Le seul article de CNBC ne permet pas de savoir à quel point la situation est réellement grave

  • Un gain d’efficacité de 5x en une seule génération me paraît très exagéré. Les gains liés à la miniaturisation des procédés ont beaucoup ralenti récemment
    Si l’on regarde ce benchmark performance/watt de GPU, l’écart entre la 1080 Ti (il y a 9 ans) et la 5090 n’est que d’environ 2,56x. Et il est peu probable que ces chiffres tiennent sur des charges réelles
    Les anciens GPU de datacenter restent d’ailleurs encore très utilisés
  • C’est probablement une stratégie pensée pour des environnements défense / classifiés. Dans ces contextes, la validation du firmware, les certifications cryptographiques, etc. font qu’il faut souvent attendre 18 à 36 mois après la sortie commerciale avant approbation
    Les Blackwell déjà déployés resteraient côté civil, et l’État devrait acheter du nouveau matériel séparément. Oracle vise peut-être ce cycle lent du marché sécurisé
    En outre, les administrations ont très rarement exploité elles-mêmes de grandes infrastructures GPU, donc Oracle pourrait capter cette demande plus tard
  • Deirdre Bosa de CNBC a dit quelque chose de similaire. Même en interne, beaucoup de gens ne semblent pas bien mesurer la gravité de la situation
    Oracle porte un risque d’endettement à long terme, donc cette décision pourrait en être le premier signal
  • Selon d’autres articles, il s’agit bien en réalité de retards de construction. Le site de Stargate est encore en cours de préparation, et l’installation des GPU n’est pas prévue avant 2026
    Le fait que Nvidia attribue à d’autres entreprises des contrats Blackwell de plusieurs milliards de dollars semble aussi viser à maintenir la ligne de production. Certains disent même que des puces déjà livrées s’accumulent dans des entrepôts
  • Je ne comprends pas l’hypothèse selon laquelle un datacenter serait lié à une génération précise de GPU. AWS ne reconstruit pas non plus un nouveau bâtiment à chaque sortie d’un nouveau Xeon

• Le cœur du projet Stargate, c’est « l’économie de l’inférence »
  L’écart de coût entre l’infrastructure hyperscaler et les néo-clouds spécialisés atteint environ 75 %. Cet écart complique les décisions construction en propre vs achat externe pour des entreprises comme OpenAI
  Sur a7om.com, nous suivons les prix unitaires d’inférence de plus de 40 fournisseurs, et ces données montrent à quel point un investissement de 500 milliards de dollars dans des DC peut être risqué

• Je ne suis pas d’accord avec l’idée que Stargate serait « le datacenter d’hier »
  Oracle connaît la roadmap de Nvidia et construit par étapes en prévoyant des densités électriques autour de 200 kW/rack. Les phases suivantes pourront aussi accueillir sans problème les générations Rubin et Feynman

  • 200 kW/rack, c’est une consommation électrique absolument énorme. Il est difficile d’imaginer des installations de cette taille
  • Dans ce cas, on peut se demander pourquoi CNBC a rapporté qu’OpenAI partait « parce qu’ils voulaient de nouveaux GPU ». Il faudrait expliquer s’il s’agit simplement d’une erreur journalistique ou d’une déformation par une source interne

• Je me demande ce que deviennent les anciens GPU de datacenter. Existe-t-il un marché secondaire, ou Nvidia impose-t-il des clauses de non-revente ?

  • On peut déjà acheter des A100/H100 sur eBay. Ce n’est pas économique à la maison à cause du coût de l’électricité, mais certains les font tourner pour le plaisir
  • Le marché de l’occasion est actif pour les composants serveur classiques, mais les GPU sont des équipements trop spécialisés pour être faciles à utiliser par des particuliers. Un H200, par exemple, est difficile à installer dans un PC domestique
    Les GPU sont chers, et on ne sait même pas si la loi de Moore s’applique encore telle quelle dans ce domaine. Si les gains de performance restent limités, les cycles de remplacement s’allongeront aussi
  • AWS propose encore des instances g4dn basées sur des GPU T4 (sortis en 2018). Les hyperscalers font tourner leur matériel très longtemps après amortissement, et ils n’utiliseront probablement jamais les GPU que nous jetons
  • Les GPU de datacenter sont conçus pour une durabilité de 5 à 7 ans en fonctionnement 24/7, mais leur durée de vie réelle est plutôt de 3 à 4 ans. D’après les benchmarks de Meta, environ 9 % tombent en panne chaque année. Le taux de défaillance est particulièrement élevé durant les trois premiers mois
  • Certains GPU sont conçus pour des racks uniquement à refroidissement liquide et ne rentrent pas dans un boîtier PC standard. J’ai moi-même acheté un NEC SX Aurora TSUBASA, et comme il n’avait pas de ventilateur, j’ai dû ajouter moi-même trois ventilateurs de 40 mm

• OpenAI a eu des problèmes avec tous ses partenaires compute jusqu’ici. Cette affaire est elle aussi probablement exagérée. En pratique, il n’existe quasiment aucun partenaire capable de livrer plus vite la prochaine génération de puces

• Le sujet le plus intéressant, c’est plutôt la structure financière d’Oracle et la possibilité d’un rachat
  Des secteurs clés comme l’administration et la finance utilisent encore Oracle DB, mais la pression liée au remboursement de la dette entraînera probablement de nouvelles hausses de prix. Cela accélérera au final le départ des clients, et une OPA hostile pourrait devenir une option réaliste

  • C’est aussi étonnant qu’IBM continue de fonctionner, comme Oracle, avec des technologies vieillissantes

• Il est difficile de comprendre pourquoi Oracle a acheté en masse des GPU de génération précédente. L’électronique se déprécie vite, donc payer aujourd’hui le prix fort pour des puces qui ne seront utilisées que dans deux ans ressemble à un investissement irrationnel

• Certains se demandent si un datacenter peut remplacer ses GPU chaque année

  • Pour rester compétitif, il faut mettre à niveau chaque année