Sam Altman juge l'IA locale gaspilleuse face à la pénurie de DRAM

Sam Altman, le patron d'OpenAI, qualifie l'exécution de modèles d'IA en local de « terrible allocation d'une ressource rare ». Selon lui, la DRAM installée dans les ordinateurs personnels serait mieux employée dans les centres de données. Il s'exprimait dans Cheeky Pint, le podcast de John Collison, cofondateur de Stripe, et ses propos ont rapidement circulé sur les réseaux sociaux.

Sam Altman vise les utilisateurs qui téléchargent des modèles ouverts et les font tourner sur leur propre matériel, sans dépendre du cloud d'un tiers. Dans un contexte d'offre aussi restreinte, estime-t-il, il faut viser l'utilisation maximale, que seul un centre de données permet d'atteindre.

Un marché en manque de mémoire

La remarque est survenue lors d'un échange sur la pénurie de puissance de calcul. Sam Altman juge que le marché ne réagit pas comme il le devrait et que les grands fabricants de mémoire maintiennent un investissement prudent, malgré les énormes bénéfices des douze derniers mois.

Les chiffres confirment la tension. Micron, Samsung et SK Hynix contrôlent la production mondiale de DRAM et ne peuvent pas l'augmenter au rythme réclamé par les hyperscalers. Selon TrendForce, les prix de la DRAM ont grimpé de 90 % à 95 % au premier trimestre 2026, et rien n'annonce de baisse à court terme. Les trois groupes ouvrent de nouvelles capacités et limitent même certaines puces grand public pour privilégier la mémoire HBM des centres de données, mais construire des usines de mémoire haute performance prend du temps.

Comme remède, Sam 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 encore besoin de DRAM, mais une puce sur mesure permet d'optimiser bien davantage. SpaceX, Amazon, Meta, Microsoft et Google, plus expérimenté avec ses TPU, suivent des voies comparables.

L'autre versant du débat

Cette position cadre mal avec le parcours d'OpenAI. En août 2025, l'entreprise a publié gpt-oss, ses premiers poids ouverts depuis GPT-2, pensés pour tourner en local, et dès janvier de la même année Sam Altman reconnaissait qu'OpenAI s'était trompée sur l'open source. La crise actuelle de la DRAM n'existait pas encore.

Les adeptes de l'IA locale ont leurs raisons : besoins précis, usage hors ligne ou méfiance envers la gestion des données d'une société comme OpenAI. Les modèles ouverts répondent déjà à de nombreuses tâches courantes, et les offres gratuites en ligne couvrent l'essentiel. L'impact réel de cette niche sur la chaîne d'approvisionnement reste donc incertain.