Sam Altman juge l'IA locale gaspilleuse de mémoire DRAM rare

Sam Altman, PDG d'OpenAI, s'en prend à l'exécution locale des modèles d'IA, qu'il juge gaspilleuse pour la mémoire DRAM, aujourd'hui en pénurie. Invité de Cheeky Pint, le podcast du cofondateur de Stripe John Collison, il a estimé qu'il était « assez terrible » que des particuliers possèdent dans leur PC de la RAM utilisée seulement 5 % du temps environ.

Le chiffre de 5 % est celui d'Altman. Son raisonnement : quand l'offre est limitée, la mémoire doit aller là où le taux d'utilisation est maximal, donc dans les centres de données plutôt que chez les particuliers. La remarque est survenue lors d'un échange sur la pénurie de puissance de calcul, où il juge que le marché ne réagit pas comme il le devrait.

Une ressource rare et chère

Selon TrendForce, les prix de la DRAM ont augmenté de 90 % à 95 % au premier trimestre 2026, et rien n'annonce une baisse prochaine. Micron, Samsung et SK Hynix contrôlent la production mondiale et ne peuvent l'accroître au rythme exigé par les hyperscalers. Malgré des bénéfices considérables sur douze mois, ces fabricants investiraient trop prudemment, d'après Altman.

Les trois groupes ouvrent de nouvelles capacités, et certains limitent même la production de puces grand public pour privilégier la mémoire HBM des centres de données. Mais construire des usines de mémoire haute performance ne se fait pas en un jour. La Chine se positionne sur la DRAM, surtout pour la mémoire grand public pour l'instant, pas pour la HBM.

Des puces sur mesure

Au-delà de l'appel à ne pas acheter des composants qu'OpenAI pourrait utiliser, Altman souhaite l'arrivée de nouveaux acteurs dans la chaîne d'approvisionnement. OpenAI conçoit ses propres puces avec Broadcom, sous le nom de Jalapeño. Elles auront toujours besoin de DRAM, mais une puce sur mesure permet une meilleure optimisation. SpaceX, Amazon, Meta, Microsoft et Google, avec ses TPU, suivent des voies similaires.

Cette position détonne avec le parcours d'OpenAI : en août 2025, l'entreprise a publié gpt-oss, ses premiers poids ouverts depuis GPT-2, conçus pour tourner en local, et Altman avait reconnu en janvier de cette année-là qu'OpenAI s'était trompée sur l'open source. La crise actuelle de la DRAM n'existait pas encore.

Les utilisateurs de modèles ouverts ont des raisons concrètes : besoins spécifiques, usage hors ligne ou méfiance envers la confidentialité d'un service en ligne. Reste à savoir si ce public est assez nombreux pour peser réellement sur la chaîne d'approvisionnement.