Les data centers basés sur l’intelligence artificielle seront-ils jamais suffisants ? Derrière la plus grosse introduction en bourse de l’histoire des semi-conducteurs : le PDG de Cerebras révèle la vérité et l’avenir de la course à l’équipementement en puces pour l’intelligence artificielle.

Résumé des points clés

En mai 2026, l’entreprise de puces AI Cerebras est entrée à la Bourse de New York (NASDAQ) dans le cadre de son IPO historique le plus important du secteur semiconducteur, avec un financement dépassant les 5,5 milliards de dollars. Son fondateur et PDG, Andrew Feldman, a partagé dans une interview ses perspectives profondes sur l’industrie de l’IA : l’infrastructure AI n’est pas une bulle (la demande dépasse largement l’offre), les goulets d’étranglement dans la chaîne d’approvisionnement (pénurie de mémoire HBM), la stratégie différenciée de Cerebras (utilisation de SRAM pour éviter les problèmes liés à l’HBM), les avantages de la position précoce d’OpenAI, la complexité du jeu des puces entre la Chine et les États-Unis, les moments difficiles pour les startups qui dépensent beaucoup d’argent sans produire de puces après 18 mois, ainsi que l’impact réel de l’IA sur l’emploi, couvrant ainsi plusieurs dimensions telles que la technologie, le commerce, la géopolitique et le développement personnel.

Analyse détaillée

1. L’infrastructure AI : bulle ou véritable demande ?

Alors que certains parlent de « bulle AI », et que Kim Young-un affirme qu’il faudra investir 3 à 4 billions de dollars dans l’infrastructure AI d’ici 2030, Feldman est catégorique : ce n’est pas une bulle.

• Comparaison avec les bulles passées : la bulle des fibres optiques des années 90 reposait sur la construction d’infrastructures en attendant les clients, tandis que l’IA nécessite des solutions immédiates. Cerebras a des commandes accumulées pour 25 milliards de dollars, tout comme NVIDIA et AMD ; le problème n’est pas qu’ils ne veuillent pas vendre, mais que la construction des data centers est trop lente.
• Pourquoi pas de bulle ? Une bulle repose sur une espérance de demande future, tandis que là, il s’agit de répondre à une demande croissante de manière exponentielle (même les personnes de 85 ans et les enfants de 11 ans utilisent l’IA).
• Le rôle des contrôles d’approbation : ils agissent comme des feux de circulation sur les autoroutes, permettant de réguler le rythme et d’éviter une surconsommation, ce qui rend le marché plus sain.

2. Les problèmes de chaîne d’approvisionnement : la mémoire HBM est en forte hausse de prix, Cerebras évite le pire avec SRAM

La mémoire HBM, utilisée par les GPU, représente le deuxième gros goulot d’étranglement dans la chaîne d’approvisionnement AI (le premier étant la capacité de production de TSMC). Seules Samsung, Micron et SK Hynix peuvent la produire ; son prix a augmenté de quatre à cinq fois, avec des marges bénéficiaires allant jusqu’à 80-85 % (similaire à celles des entreprises de logiciels).

• La stratégie différenciée de Cerebras : l’entreprise utilise de la SRAM, qui est directement gravée sur les puces (en même temps que les circuits logiques), sans coûts supplémentaires et sans pénurie.
• Quand la situation s’améliorera-t-elle ? Difficile à dire ! L’expansion de la capacité de production est progressive : construire une usine de puces coûte 40 milliards de dollars et prend 5 ans ; il ne suffit pas d’augmenter légèrement la production pour résoudre le problème. Tant que la demande en AI continuera à croître, la pénurie de HBM persistera.

3. Les moments difficiles pour les startups : 18 mois sans produire de puces, mais le soutien du conseil d’administration a sauvé l’entreprise

Cerebras a mis dix ans à se développer avant de sortir sur le marché, et a connu une période très difficile :

• Pendant 18 mois, l’entreprise a dépensé 8 millions de dollars par mois sans réussir à produire de puces ; au début, les puces brûlaient après seulement 2 secondes d’allumage, puis elles ont tenu une heure après un an, mais cela n’a pas suffi pour réussir.
• Le soutien du conseil d’administration a été déterminant : Feldman explique que si la pression ne vient pas de l’intérieur de soi-même, alors on a peut-être choisi la mauvaise personne pour le projet. Le développement matériel est déjà très complexe, et Cerebras s’occupait de problèmes inédits liés aux puces au niveau des wafers.
• Le soutien familial : pendant cette période difficile, Feldman est resté silencieux à la maison ; sa femme a compris que le problème ne venait pas d’elle, mais de l’entreprise. Ce soutien silencieux lui a permis de tenir.

4. Le jeu des puces entre la Chine et les États-Unis : vendre des puces avancées à la Chine ? Quel est le risque pour TSMC ?

C’est un sujet sensible, mais Feldman est très direct :

• Du point de vue de la sécurité, si les États-Unis vendaient leurs puces les plus avancées à la Chine, l’armée chinoise en utiliserait certainement. Cela ne ferait pas perdre aux États-Unis leur avantage sur le champ de bataille, mais rendrait la guerre plus difficile et coûteuse.
• La réalité : un blocus pourrait inciter la Chine à développer son propre écosystème (comme elle l’a déjà fait dans les domaines de l’énergie solaire et des batteries lithium). Cela serait préjudiciable pour les États-Unis. En tant que concurrente industrielle, il est important pour eux de ne pas permettre que leur technologie soit utilisée à des fins de concurrence prédatrice.
• La dépendance de TSMC : les États-Unis sont trop dépendants de TSMC basée à Taïwan, ce qui représente un risque géopolitique. Feldman suggère d’accorder à TSMC des privilèges (comme l’exemption des réglementations locales pendant 20 ans) pour ramener la production aux États-Unis ; les États-Unis ont perdu plus que des usines de puces, mais aussi tout un écosystème associé (emballage, tests, etc.).

5. L’IA et l’emploi : l’AI est-il responsable des licenciements ? En réalité, la plupart sont liés à la récession post-pandémique ; les nouvelles technologies créeront de nouveaux emplois

On craint que l’IA ne remplace les emplois, mais Feldman souligne :

• La plupart des licenciements actuels sont attribués à l’IA : 90 % sont dus à une recrutement excessif pendant la pandémie, et seulement 5-10 % sont vraiment liés à l’automatisation par l’IA.
• Les technologies créent de nouveaux emplois : par exemple, il n’y avait pas de CIO (Chief Information Officer) avant les années 90 ; avec le développement d’Internet, ce poste est apparu. À l’avenir, des postes tels que « Chief AI Officer » ou « Expert en gouvernance de l’IA » émergeront. Certaines tâches actuelles des RH disparaîtront, mais d’autres prendront une forme stratégique.
• La logique fondamentale : la technologie supprime certains emplois, mais elle en crée d’autres ; l’important est de s’adapter aux changements.

Conclusion

Cette interview ne parle pas seulement du succès de Cerebras, mais révèle également la réalité de l’industrie de l’IA : une demande explosive, des problèmes dans la chaîne d’approvisionnement, la nécessité de stratégies technologiques différenciées pour survivre, l’importance de la persévérance et du soutien, ainsi que l’influence de la géopolitique sur le développement technologique. Pour le grand public, comprendre ces aspects permet de mieux voir comment l’IA changera notre vie, notre travail, et même l’échelle mondiale.