Imaginez un monde où votre assistant IA répond instantanément, sans la moindre seconde d’attente, même aux questions les plus complexes. Un monde où les conversations avec l’intelligence artificielle deviennent aussi fluides que celles avec un humain. C’est précisément vers cette réalité que nous nous dirigeons grâce à un accord qui fait trembler l’écosystème tech en ce début 2026.
En janvier dernier, OpenAI, la maison mère de ChatGPT, a officialisé un partenariat stratégique avec une startup encore relativement discrète mais ultra-puissante : Cerebras Systems. Le montant ? Plus de 10 milliards de dollars. La promesse ? 750 mégawatts de puissance de calcul dédiée, déployés progressivement jusqu’en 2028. Un chiffre qui donne le vertige et qui positionne cette collaboration comme l’une des plus importantes de l’histoire récente de l’IA.
Cerebras : la startup qui défie les géants avec une puce géante
Pour comprendre l’ampleur de ce deal, il faut d’abord plonger dans l’univers de Cerebras. Fondée en 2015 dans la Silicon Valley, la société a toujours eu une ambition démesurée : repenser de fond en comble l’architecture des processeurs pour l’intelligence artificielle. Au lieu de multiplier les petites puces comme le fait Nvidia avec ses GPU, Cerebras a choisi une approche radicale : créer la plus grande puce du monde.
Le résultat s’appelle le Wafer Scale Engine (WSE). Imaginez une tranche de silicium entière – un wafer de 300 mm – transformée en un seul et unique processeur monstrueux. Pas de connexions externes coûteuses en énergie et en latence, tout est intégré sur la même surface. La dernière génération, le WSE-3, offre des performances hallucinantes : jusqu’à 125 pétaflops en inférence, avec une bande passante mémoire phénoménale.
Just as broadband transformed the internet, real-time inference will transform AI.
Andrew Feldman, co-fondateur et CEO de Cerebras
Cette citation résume parfaitement la vision de la startup. Alors que le marché de l’IA s’est longtemps concentré sur l’entraînement des modèles (le training), Cerebras mise sur l’étape suivante : l’inférence, c’est-à-dire l’utilisation quotidienne des modèles par des millions d’utilisateurs. Et là, la vitesse compte plus que tout.
Pourquoi OpenAI a-t-il choisi Cerebras ?
OpenAI ne manque pas de partenaires. L’entreprise collabore déjà massivement avec Microsoft et Nvidia, et explore d’autres options comme AMD ou même des solutions maison. Alors pourquoi ajouter Cerebras à l’équation ? La réponse tient en trois mots : latence ultra-faible.
Les modèles actuels, même les plus avancés, peinent parfois sur des tâches complexes de raisonnement ou de génération longue. L’utilisateur attend, l’expérience se dégrade. Avec les systèmes Cerebras, OpenAI promet des réponses nettement plus rapides, rendant les interactions plus naturelles et engageantes. Sachin Katti, responsable infrastructure chez OpenAI, l’explique clairement :
Cerebras adds a dedicated low-latency inference solution to our platform. That means faster responses, more natural interactions, and a stronger foundation to scale real-time AI to many more people.
Sachin Katti, OpenAI
En diversifiant ses sources de calcul, OpenAI construit une stratégie résiliente. Plus de dépendance exclusive à un seul fournisseur, mais un mix intelligent où chaque technologie répond à un besoin précis. Cerebras devient ainsi le spécialiste de l’inférence rapide et temps réel.
750 mégawatts : à quoi cela correspond-il vraiment ?
Le chiffre peut sembler abstrait. 750 MW, c’est énorme. Pour vous donner une idée :
- Une centrale nucléaire moyenne produit environ 1 000 MW
- Un data center hyperscale classique consomme entre 50 et 150 MW
- 750 MW équivaut à l’alimentation de plusieurs dizaines de milliers de foyers
Concrètement, cela représente des milliers de systèmes CS-3 (la plateforme Cerebras) déployés dans des data centers aux États-Unis et ailleurs. Le rollout commence dès 2026 et s’étale jusqu’en 2028, par phases progressives. Chaque tranche supplémentaire renforce la capacité d’OpenAI à servir des milliards de requêtes par jour avec une latence minimale.
Ce n’est pas seulement une question de volume, mais de qualité. Les puces wafer-scale minimisent les goulets d’étranglement classiques (interconnexions entre GPU, mémoire distante, etc.). Résultat : des réponses jusqu’à 20 fois plus rapides sur certains workloads, selon les affirmations de Cerebras.
Le parcours atypique de Cerebras
Cerebras n’est pas une startup née de la dernière vague ChatGPT. Elle existe depuis plus de dix ans et a traversé plusieurs cycles. Après avoir levé des centaines de millions dès ses débuts, la société a connu des moments plus compliqués, notamment un dépôt d’IPO en 2024 repoussé plusieurs fois.
Mais l’explosion de l’IA générative a tout changé. En 2025-2026, Cerebras enchaîne les tours de table massifs. Dernier en date : une levée de 1 milliard de dollars en février 2026, valorisant l’entreprise autour de 23 milliards de dollars. Des investisseurs comme Tiger Global, Fidelity, AMD ou Benchmark parient gros sur cette alternative à Nvidia.
| Année | Événement clé | Valorisation / Montant |
| 2015 | Fondation | – |
| 2024 | Dépôt IPO (repoussé) | – |
| 2025 | Levées massives post-ChatGPT | ~8-10 Md$ |
| Janv. 2026 | Deal OpenAI | >10 Md$ |
| Fév. 2026 | Series H | 1 Md$ à 23 Md$ |
Ce tableau montre une accélération fulgurante. Le deal avec OpenAI n’est pas seulement une manne financière : il valide technologiquement l’approche wafer-scale face aux solutions dominantes.
Les implications pour l’avenir de l’IA
Ce partenariat dépasse largement les deux entreprises impliquées. Il pose plusieurs questions fondamentales sur l’évolution du secteur :
- La domination de Nvidia est-elle menacée ? Pas totalement, mais des alternatives crédibles émergent.
- L’inférence deviendra-t-elle le nouveau bottleneck stratégique ? Probablement, à mesure que les modèles s’utilisent à grande échelle.
- Les data centers vont-ils consommer encore plus d’énergie ? Oui, mais avec une efficacité accrue par watt.
- Comment les autres acteurs (Anthropic, Google, Meta) vont-ils réagir ? Probablement en accélérant leurs propres diversifications.
Pour les utilisateurs finaux, l’impact pourrait être concret d’ici fin 2026 : des ChatGPT plus réactifs, capables de raisonner en temps réel, de gérer des conversations longues sans coupure, ou même d’intégrer de la voix et de la vision de manière fluide.
Les défis qui attendent Cerebras
Malgré l’euphorie, tout n’est pas rose. Déployer 750 MW de systèmes spécialisés demande des infrastructures colossales : refroidissement liquide avancé, alimentation électrique massive, data centers adaptés. Cerebras doit aussi prouver que sa technologie scale à ce niveau sans problèmes imprévus.
Enfin, la concurrence ne dort pas. Nvidia prépare ses Blackwell et Rubin, Grok (xAI) mise sur ses clusters maison, et des startups comme Groq ou Tenstorrent proposent d’autres architectures optimisées pour l’inférence. Cerebras devra continuer à innover sans relâche.
Conclusion : un tournant pour les startups IA hardware
Ce deal à plus de 10 milliards entre OpenAI et Cerebras n’est pas qu’une transaction financière. C’est la preuve que les approches disruptives ont encore leur place face aux géants établis. Une puce de la taille d’une assiette peut défier des empires bâtis sur des milliers de GPU classiques.
Pour Cerebras, c’est la consécration après dix ans de persévérance. Pour OpenAI, c’est une étape clé vers une IA plus rapide, plus accessible, plus omniprésente. Et pour nous tous ? Peut-être le début d’une ère où l’intelligence artificielle ne nous fait plus attendre… jamais.
Le futur s’écrit aujourd’hui, mégawatt par mégawatt.
