Stargate : le projet à 500 milliards de dollars pour l'infrastructure de l'IA

Le 21 janvier 2025, dans une salle de la Maison-Blanche, trois dirigeants du secteur technologique se tiennent côte à côte pour annoncer un chantier dont l'ampleur est difficile à saisir d'un seul regard : Sam Altman pour OpenAI, Larry Ellison pour Oracle et Masayoshi Son pour SoftBank présentent The Stargate Project, une société nouvelle qui prévoit d'investir jusqu'à 500 milliards de dollars sur quatre ans dans l'infrastructure de calcul destinée à l'intelligence artificielle, aux États-Unis. Cent milliards doivent être engagés sans attendre. Le chiffre est vertigineux, et il ne désigne pas un logiciel, un modèle ou une découverte scientifique, mais quelque chose de beaucoup plus terre à terre : des bâtiments, des puces, des câbles, des systèmes de refroidissement et l'électricité pour les alimenter. Pour comprendre pourquoi une telle somme se dirige vers du béton et du silicium plutôt que vers des algorithmes, il faut regarder de près ce qui a été annoncé ce jour-là, où en était la course au calcul juste avant, ce que ce projet a mis en mouvement, et comment on le lit aujourd'hui, avec le recul de dix-huit mois et son lot de réussites concrètes comme de frictions bien réelles.

Ce que c'était : une société dédiée à l'infrastructure de l'IA

Stargate n'est pas un produit ni un modèle. C'est une coentreprise, une société commune créée pour financer et bâtir des centres de données destinés à faire tourner les systèmes d'IA d'OpenAI aux États-Unis. L'annonce du 21 janvier 2025 en fixe le cadre chiffré : un engagement pouvant atteindre 500 milliards de dollars sur quatre ans, dont 100 milliards mobilisés dès le lancement. Le reste doit se déployer par vagues, au rythme de la construction des sites et de la sécurisation des financements.

La structure de propriété a été rendue publique dans les jours qui ont suivi. Quatre financeurs forment le capital initial : SoftBank et OpenAI, chacun détenant environ 40 % de la coentreprise, ainsi qu'Oracle et le fonds d'investissement MGX pour les parts restantes. Selon plusieurs comptes rendus de presse, SoftBank et OpenAI prévoyaient d'apporter chacun de l'ordre de 19 milliards de dollars, tandis qu'Oracle et MGX contribuaient chacun à hauteur d'environ 7 milliards. La répartition des rôles est claire et vaut la peine d'être retenue, car elle explique une partie des tensions ultérieures : SoftBank porte la responsabilité financière, OpenAI la responsabilité opérationnelle. Masayoshi Son, dirigeant de SoftBank, en devient le président.

The Stargate Project is a new company which intends to invest $500 billion over the next four years building new AI infrastructure for OpenAI in the United States. We will begin deploying $100 billion immediately.

Cette phrase, issue du communiqué officiel d'OpenAI publié le jour de l'annonce, résume l'intention sans ambiguïté. Elle mérite une lecture attentive. Le mot important est intends : il s'agit d'une intention d'investissement, d'une ambition affichée et d'un capital initial engagé, non d'une somme déjà réunie et sécurisée jusqu'au dernier dollar. Cette nuance, presque anodine à l'oreille, sera au cœur des discussions qui suivront, car la différence entre annoncer un demi-billion de dollars et le lever effectivement auprès de prêteurs et d'investisseurs constitue précisément l'enjeu d'un projet de cette taille.

Les partenaires technologiques

À côté des financeurs, l'annonce distingue une seconde catégorie d'acteurs : les partenaires technologiques, ceux qui fournissent les briques matérielles et logicielles. Cinq entreprises sont citées comme partenaires technologiques initiaux : Arm, Microsoft, Nvidia, Oracle et OpenAI. La présence d'Oracle et d'OpenAI dans les deux listes, financeurs et partenaires techniques, dit assez leur double implication, à la fois comme investisseurs et comme opérateurs concrets de l'infrastructure.

Chacun apporte une pièce du puzzle. Nvidia conçoit les processeurs graphiques qui font tourner l'entraînement et l'inférence des grands modèles. Arm fournit des architectures de processeurs, notamment pour les composants qui accompagnent les accélérateurs graphiques dans les serveurs les plus récents. Oracle apporte son infrastructure de cloud et son savoir-faire de construction et d'exploitation de centres de données. Microsoft, partenaire cloud historique d'OpenAI, figure parmi les acteurs techniques, même si la relation entre les deux entreprises a par la suite connu des évolutions. OpenAI, enfin, est à la fois le client principal de cette capacité de calcul et l'opérateur responsable de sa mise en œuvre.

Le premier site : Abilene, au Texas

Un projet de cette nature a besoin d'un point d'ancrage physique. Le premier site retenu se trouve à Abilene, au Texas, à environ 290 kilomètres à l'ouest de Dallas. Larry Ellison a indiqué lors de l'annonce que des installations y étaient déjà en construction. Ce campus a été pensé pour une capacité électrique de l'ordre de 1,2 gigawatt une fois pleinement bâti, répartie sur plusieurs bâtiments. Pour donner une échelle, une telle puissance correspond à la consommation de plusieurs centaines de milliers de foyers.

Ce choix d'un premier site texan n'est pas fortuit. La région dispose d'un réseau électrique propre, d'espace disponible et d'un accès à des sources d'énergie variées. La construction d'Abilene fait intervenir des acteurs spécialisés dans les campus de calcul de très grande taille, et le site est conçu pour accueillir des centaines de milliers de processeurs graphiques de dernière génération. C'est là, sur ce terrain, que l'abstraction des 500 milliards de dollars commence à prendre la forme concrète de fondations, de charpentes métalliques et de baies de serveurs.

Le contexte : pourquoi le calcul est devenu le nerf de l'IA

Pour saisir pourquoi une somme aussi considérable se dirige vers de l'infrastructure plutôt que vers de la recherche, il faut revenir sur ce qui s'était joué dans les deux années précédant l'annonce. Entre fin 2022 et début 2025, l'intelligence artificielle générative est passée du laboratoire au grand public, et cette bascule a transformé la nature même de la contrainte qui pèse sur le secteur.

De la démonstration au service de masse

Le lancement d'assistants conversationnels grand public fin 2022, puis leur adoption rapide par des centaines de millions d'utilisateurs, a changé la donne. Tant qu'un modèle reste un objet de recherche, on l'entraîne une fois, on publie un article, et l'affaire est entendue. Dès lors qu'il devient un service utilisé en continu par une multitude de personnes, chaque requête consomme du calcul, à chaque instant. On parle alors d'inférence : la phase où le modèle, déjà entraîné, répond aux demandes. À grande échelle, l'inférence pèse autant que l'entraînement, parfois davantage, et elle ne s'arrête jamais.

Cette réalité a déplacé le point de tension. Longtemps, le progrès de l'IA a semblé dépendre surtout des idées, des architectures de réseaux et des jeux de données. Il dépend désormais tout autant de la disponibilité d'une ressource matérielle : des processeurs spécialisés, en très grand nombre, alimentés et refroidis dans des bâtiments dédiés. La capacité de calcul est devenue une contrainte de premier plan, au même titre que le talent des chercheurs ou la qualité des données.

Bâtir un modèle de pointe ne suffit plus : il faut disposer de l'usine qui le fait tourner pour des centaines de millions de personnes, en continu. La compétition s'est déplacée des idées vers les fondations qui les portent.

Une course aux centres de données

Cette pression a déclenché une vague d'investissements sans précédent dans les centres de données à travers le secteur. Les grands acteurs du cloud ont annoncé des budgets d'équipement en forte hausse. Les fabricants de puces ont vu leur carnet de commandes se remplir pour plusieurs trimestres. Autour de ces campus, une chaîne entière s'est réorganisée : production d'électricité, réseaux de transport, systèmes de refroidissement, foncier industriel. La question n'était plus seulement « quel modèle entraîner ? » mais « où trouver l'énergie et l'espace pour le faire tourner ? ».

Cette bascule a fait émerger une catégorie d'acteurs jusque-là périphériques dans le récit de l'IA : les fournisseurs d'énergie et les gestionnaires de réseaux électriques. Bâtir un campus de plus d'un gigawatt suppose de mobiliser une puissance comparable à celle d'une grande installation de production, et de garantir sa disponibilité à toute heure. Les emplacements retenus pour ces campus le sont autant pour leur accès à l'électricité que pour leur foncier. Cette contrainte a rapproché deux mondes qui se côtoyaient peu : celui des laboratoires d'IA et celui des ingénieurs de l'énergie, désormais associés dès la conception d'un projet.

Pour OpenAI, la dépendance à un unique fournisseur de cloud posait une question stratégique. S'appuyer sur les capacités d'un tiers offre de la souplesse au départ, mais peut se révéler coûteux et contraignant à mesure que les besoins explosent. Disposer de son propre socle de calcul, ou du moins d'une capacité bâtie sur mesure pour ses modèles, présente un avantage évident de maîtrise. Stargate répond en partie à cette logique : construire une infrastructure taillée pour les besoins d'OpenAI, plutôt que de louer indéfiniment celle d'autrui.

Ce que contient un centre de données d'IA

Pour mesurer où passe l'argent, il faut ouvrir la boîte. Le cœur d'un centre de données destiné à l'IA, ce sont des baies de serveurs remplies de processeurs graphiques, ces puces d'abord conçues pour le jeu vidéo et devenues l'outil de prédilection de l'apprentissage automatique parce qu'elles excellent à effectuer un très grand nombre de calculs en parallèle. La génération de matériel installée à Abilene repose sur des systèmes Nvidia dits GB200. Chacun de ces ensembles, dans sa configuration en baie, associe des dizaines de processeurs graphiques Blackwell à des processeurs Grace, reliés entre eux par des interconnexions à très haut débit, l'ensemble étant refroidi par circulation de liquide plutôt que par simple ventilation.

Ce détail du refroidissement liquide n'est pas cosmétique. Une baie de cette catégorie dissipe une quantité de chaleur telle que l'air ne suffit plus à l'évacuer efficacement. Une carte Superchip GB200, qui associe un processeur Grace à deux processeurs graphiques Blackwell, peut réclamer de l'ordre de 2 700 watts selon la fiche technique de Nvidia, et une baie complète en regroupe plusieurs dizaines, ce qui porte la puissance d'une armoire à plusieurs dizaines, voire une centaine de kilowatts. Multipliez par des milliers de baies réparties dans plusieurs bâtiments, et vous obtenez les gigawatts dont parlent les communiqués. Voilà pourquoi un projet d'infrastructure d'IA est d'abord une affaire de génie électrique et de thermique avant d'être une affaire de logiciel.

Une baie de calcul moderne peut concentrer autant de puissance électrique qu'un petit quartier résidentiel. À l'échelle d'un campus entier, l'IA cesse d'être une abstraction pour devenir une consommatrice d'énergie de rang industriel.

Cette matérialité impose des contraintes en cascade. Il faut de l'électricité en abondance et de façon fiable, donc un raccordement solide au réseau et, souvent, des accords d'approvisionnement dédiés. Il faut de l'eau ou des dispositifs de refroidissement dimensionnés pour le climat local. Il faut du foncier étendu, à distance des zones denses. Chacune de ces exigences allonge les délais et gonfle les budgets, et chacune explique pourquoi un tel programme se compte en années et en centaines de milliards, non en mois et en millions.

Une dimension politique assumée

L'annonce a eu lieu à la Maison-Blanche, en présence du président américain, ce qui n'est pas anodin. Le projet a été présenté comme un instrument de leadership technologique national, porteur d'emplois et de réindustrialisation. Le communiqué d'OpenAI évoque explicitement le soutien à la réindustrialisation des États-Unis et une capacité stratégique visant à protéger la sécurité nationale du pays et de ses alliés. Cette dimension géopolitique inscrit Stargate dans un contexte plus large : la compétition mondiale autour de l'IA et de la souveraineté sur les infrastructures de calcul. Le calcul, en somme, n'est plus seulement un enjeu industriel ; il est devenu un enjeu de puissance.

Ce que ça a changé : une échelle d'investissement inédite

L'apport de Stargate tient moins à une innovation technique qu'à un changement d'échelle. Le projet a normalisé, ou du moins rendu concevable, un ordre de grandeur d'investissement dont peu d'acteurs osaient parler ouvertement auparavant.

Un demi-billion de dollars comme horizon

Avant janvier 2025, les budgets consacrés à l'infrastructure de l'IA se comptaient déjà en dizaines de milliards de dollars par an pour les plus grands acteurs. Stargate a franchi un seuil symbolique en affichant un objectif à douze zéros, un demi-billion de dollars, associé à un calendrier de quatre ans. Ce faisant, il a envoyé un signal au reste du secteur : l'infrastructure n'est plus une ligne de coût que l'on cherche à contenir, mais un actif stratégique dans lequel on investit massivement, avec une ambition de long terme.

Ce signal a une portée qui dépasse OpenAI. En posant publiquement une telle cible, les partenaires ont contribué à redéfinir ce qui paraît raisonnable en matière d'engagement financier pour le calcul. Les concurrents, les investisseurs et les fournisseurs d'énergie ont dû recalibrer leurs propres projections. Le projet a agi comme un point de référence, une balise à partir de laquelle les autres annonces se sont mesurées.

Une capacité de calcul pensée en gigawatts

Un autre changement, plus subtil, concerne l'unité de mesure. On a longtemps décrit la puissance de calcul en nombre de processeurs ou en opérations par seconde. Stargate, comme les projets comparables qui ont suivi, se raisonne désormais en gigawatts, c'est-à-dire en puissance électrique. La cible affichée pour l'ensemble du programme est de l'ordre de 10 gigawatts à l'horizon 2029.

Ce glissement de vocabulaire n'est pas anecdotique. Il traduit une vérité physique : à cette échelle, la contrainte dominante n'est plus le nombre de puces que l'on peut acheter, mais l'électricité que l'on peut acheminer et dissiper. Penser en gigawatts, c'est reconnaître que l'IA de pointe est devenue une affaire d'énergie autant que d'informatique. Les tableaux de bord des dirigeants du secteur mêlent désormais mégawatts, contrats d'approvisionnement électrique et calendriers de raccordement au réseau, aux côtés des mesures de performance des modèles.

Élément	Donnée annoncée
Annonce	21 janvier 2025, Maison-Blanche
Investissement visé	jusqu'à 500 milliards de dollars sur 4 ans
Capital engagé au lancement	100 milliards de dollars
Financeurs (capital)	SoftBank, OpenAI, Oracle, MGX
Rôles	SoftBank : finance · OpenAI : opérations
Partenaires technologiques	Arm, Microsoft, Nvidia, Oracle, OpenAI
Premier site	Abilene (Texas), objectif ~1,2 GW
Capacité cible du programme	~10 GW à l'horizon 2029

Mettre 500 milliards en perspective

Un chiffre aussi rond que 500 milliards de dollars finit par perdre son sens à force d'être répété. Le remettre en perspective aide à saisir ce qu'il engage. Rapporté à des programmes industriels ou d'infrastructure connus, il se situe dans la catégorie des très grands chantiers nationaux, ceux qui mobilisent une filière entière sur plusieurs années. La différence avec un programme public classique tient à sa nature : ici, ce sont des acteurs privés qui portent l'ambition, avec un objet unique, le calcul, et un bénéficiaire principal clairement identifié, OpenAI.

Il faut aussi distinguer les échelles de temps. Les 100 milliards engagés au départ correspondent à un capital mobilisable rapidement pour lancer les premiers sites. Les 400 milliards supplémentaires relèvent d'une trajectoire à construire, tributaire de la demande future, de la solidité des financements et du rythme de construction. Confondre l'engagement immédiat et l'ambition à quatre ans conduit à des malentendus : le premier est un fait, la seconde est un cap. Cette distinction, discrète, sépare la lecture prudente d'un projet de sa lecture emballée.

Enfin, ce montant ne va pas intégralement dans des puces. Une part significative se dirige vers le foncier, la construction des bâtiments, les équipements électriques, les systèmes de refroidissement et les raccordements au réseau. L'achat de processeurs graphiques, aussi coûteux soit-il, n'est qu'un poste parmi d'autres. Cette répartition explique pourquoi un tel programme irrigue un tissu industriel bien plus large que le seul secteur des semi-conducteurs, du bâtiment à l'énergie en passant par les équipementiers réseau.

Un effet d'entraînement sur toute une filière

Au-delà des chiffres, Stargate a rendu visible une chaîne d'acteurs qui, jusque-là, opéraient souvent dans l'ombre : constructeurs de centres de données, spécialistes du refroidissement, producteurs d'électricité, équipementiers réseau. En braquant les projecteurs sur cette filière, le projet a accéléré des décisions d'investissement en amont et en aval. Des sites ont été identifiés, des raccordements électriques planifiés, des contrats de fourniture de matériel signés. L'annonce a fonctionné comme un catalyseur pour tout un écosystème industriel, bien au-delà des seules entreprises citées à la Maison-Blanche.

L'héritage et la portée : entre avancées concrètes et frictions réelles

Dix-huit mois après l'annonce, l'histoire de Stargate se raconte sur deux registres qu'il faut tenir ensemble sans en sacrifier l'un à l'autre : d'un côté, des réalisations physiques tangibles ; de l'autre, des tensions et des ajustements que la presse a largement documentés. Rendre compte honnêtement de ce projet suppose de ne céder ni à l'emballement ni au procès, et de distinguer ce qui est confirmé de ce qui reste rapporté et sujet à interprétation.

Des réalisations concrètes à Abilene

Le premier fait solide est qu'à Abilene, quelque chose existe désormais physiquement. Les deux premiers bâtiments du campus ont été mis en service courant 2025. Selon les communications d'OpenAI et d'Oracle, les premières baies de serveurs équipées des processeurs graphiques Nvidia de génération GB200 ont commencé à être livrées et installées, et des charges de travail de recherche ont pu y démarrer. Le campus est dimensionné pour héberger, à terme, des centaines de milliers de ces processeurs, avec une montée en puissance échelonnée à mesure que les bâtiments restants sont achevés.

Ce point mérite d'être souligné, car il tranche avec l'idée qu'un projet aussi vaste resterait purement déclaratif. À Abilene, des serveurs tournent, de l'électricité est consommée, des modèles sont entraînés. La partie industrielle du programme a produit des résultats vérifiables sur le terrain, ce qui n'était nullement acquis pour une entreprise de cette dimension lancée en un an.

Le montage financier d'Abilene

Derrière les grands nombres de l'annonce, la construction effective a reposé sur un assemblage financier concret qui mérite d'être détaillé, car il illustre comment un demi-billion de dollars affiché se traduit en chantiers réels. Le campus d'Abilene n'est pas financé d'un bloc par la coentreprise Stargate elle-même : il s'appuie sur une coentreprise de développement immobilier et technique réunissant plusieurs acteurs spécialisés. Des sociétés comme Crusoe et Primary Digital Infrastructure, aux côtés du gestionnaire d'actifs Blue Owl Capital, ont pris en charge le développement du site, situé sur un campus dit « Lancium Clean Campus » au sud d'Abilene, sur une emprise de l'ordre de 800 à 875 acres.

Le financement s'est fait par tranches. Une première phase a lancé la construction, puis une seconde phase, portant sur six bâtiments supplémentaires, a été soutenue par un prêt de construction d'environ 7,1 milliards de dollars mené par un consortium bancaire conduit par JPMorgan, dans le cadre d'une coentreprise chiffrée autour de 15 milliards de dollars. La construction de cette seconde phase a démarré au printemps 2025, avec un achèvement visé pour le milieu de l'année 2026. Le campus complet, à terme, compte huit bâtiments pour la cible de 1,2 gigawatt.

• Un empilement d'acteurs : promoteurs immobiliers, opérateurs de calcul, banques et gestionnaires d'actifs interviennent chacun à un étage du montage, là où le grand public ne voit qu'un nom de projet.
• Un financement par la dette : une large part de la construction repose sur des prêts, ce qui explique la vigilance des prêteurs sur la solidité économique du projet.
• Un calendrier échelonné : les bâtiments entrent en service par vagues, et non tous en même temps, ce qui étale à la fois les dépenses et la montée en capacité.

Ce montage éclaire une réalité souvent perdue derrière le chiffre spectaculaire : les 500 milliards de dollars ne sont pas une cagnotte posée sur une table, mais la somme projetée d'une multitude de tours de financement, de prêts et d'engagements qui se concrétisent site par site, phase par phase. C'est un point essentiel pour lire honnêtement l'avancement du programme.

L'expansion de septembre 2025

Le deuxième jalon est l'annonce, en septembre 2025, d'une expansion du programme. OpenAI, Oracle et SoftBank ont dévoilé cinq nouveaux sites de centres de données, portant la capacité planifiée du programme à près de 7 gigawatts et l'investissement annoncé à plus de 400 milliards de dollars sur les trois années suivantes. Les sites évoqués se répartissent sur plusieurs États, dont le Texas, le Nouveau-Mexique et l'Ohio, ce dernier étant déjà en construction. Les partenaires ont indiqué avoir examiné plus de trois cents propositions issues de plus de trente États pour sélectionner ces implantations.

• Cadence : le passage de 100 milliards engagés à plus de 400 milliards annoncés en huit mois traduit une accélération réelle du programme.
• Capacité : près de 7 gigawatts planifiés, sur une cible finale de 10 gigawatts, place le programme sur une trajectoire proche de son objectif de départ.
• Diversification géographique : l'ouverture de sites dans plusieurs États répartit le risque industriel et les besoins en énergie.

Cette expansion a été présentée par les partenaires comme la démonstration que le programme avançait vers son engagement initial de 500 milliards de dollars et 10 gigawatts. Il convient toutefois de lire ces chiffres pour ce qu'ils sont : des capacités planifiées et des investissements annoncés, c'est-à-dire des projections engageantes mais dont la réalisation complète s'étale sur plusieurs années et reste conditionnée à la construction effective et aux financements.

Les tensions rapportées entre partenaires

Le troisième registre, qu'il serait malhonnête de passer sous silence, concerne les frictions entre partenaires que plusieurs médias spécialisés ont documentées au cours de l'année 2025. Selon des enquêtes de presse citant des sources internes, la coentreprise elle-même a connu des débuts plus laborieux que l'annonce ne le laissait présager. Des désaccords auraient porté sur des questions de contrôle et de propriété des sites : qui possède les centres de données, qui en maîtrise la conception, qui décide des orientations techniques.

Un point précis illustre cette complexité. OpenAI, selon ces comptes rendus, souhaitait dans certains cas avancer par des accords directs afin de conserver la maîtrise de ses installations, sans nécessairement passer par la structure commune. C'est ainsi que l'entreprise a conclu, en parallèle, des accords bilatéraux d'ampleur, dont un partenariat avec Oracle portant sur environ 4,5 gigawatts de capacité. Ces arrangements, structurés parfois sous forme de longs baux d'exploitation, montrent que la mise en œuvre concrète a emprunté des voies plus variées et plus négociées que le schéma initial ne le suggérait.

Entre l'annonce d'un demi-billion de dollars et la signature effective des financements, il y a le travail lent et disputé de la mise en œuvre : contrats, propriété des actifs, garanties des prêteurs. C'est dans cet écart que se joue la réalité d'un projet de cette taille.

Il faut ici manier la prudence. Ces informations proviennent en bonne partie de sources journalistiques rapportant des propos internes, et non de communiqués officiels des entreprises concernées. Une synthèse encyclopédique notait ainsi, à l'été 2025, que le projet n'avait pas encore levé l'intégralité des fonds correspondant à son budget initial de 500 milliards de dollars, en évoquant l'incertitude des marchés, la politique commerciale américaine et la valorisation du matériel d'IA comme facteurs. Ces éléments décrivent des difficultés et des ajustements propres à tout chantier de cette envergure, non un abandon : les réalisations d'Abilene et l'expansion de septembre 2025 attestent au contraire d'une dynamique qui se poursuit.

Ce que Stargate dit de l'époque

Avec le recul de l'été 2026, Stargate se lit comme un symbole autant que comme un projet. Il incarne le moment où l'intelligence artificielle a cessé d'être perçue comme une affaire purement logicielle pour devenir une industrie lourde, avec ses usines, ses besoins énergétiques et ses arbitrages capitalistiques. La somme annoncée, aussi spectaculaire soit-elle, importe moins que ce qu'elle révèle : l'idée que la prochaine étape de l'IA se jouera en grande partie sur le terrain des infrastructures physiques.

Cette lecture invite à une forme d'équilibre. D'un côté, on aurait tort de réduire Stargate à un simple effet d'annonce, tant les réalisations d'Abilene et l'ampleur des engagements ultérieurs sont concrètes. De l'autre, on aurait tort de le présenter comme un plan parfaitement déroulé, tant les frictions rapportées et l'écart entre sommes annoncées et fonds effectivement réunis rappellent la difficulté d'exécuter un tel programme. La vérité se situe dans cet entre-deux : une ambition immense, des progrès réels, des obstacles sérieux, et une trajectoire encore ouverte.

Une question laissée en suspens

Reste une interrogation que le projet lui-même n'a pas tranchée, et qu'il serait présomptueux de trancher à sa place : ce niveau d'investissement dans le calcul trouvera-t-il, à la mesure des sommes engagées, des usages et des revenus qui le justifient sur la durée ? Les partenaires font le pari que oui, que la demande de calcul pour l'IA continuera de croître et que ces campus seront pleinement employés. D'autres observateurs appellent à la prudence sur le rythme et sur la capacité du secteur à absorber une telle capacité sans à-coups. C'est précisément le genre de signal faible qu'il vaut la peine de suivre dans les trimestres à venir : non pas les annonces, désormais familières, mais le taux d'utilisation réel des installations, la solidité des financements et l'articulation entre les partenaires. Stargate a ouvert un chapitre ; la suite s'écrit maintenant, bâtiment après bâtiment, contrat après contrat.

Sources

• OpenAI — « Announcing The Stargate Project » (21 janvier 2025)
• SoftBank Group — « Announcing The Stargate Project » (22 janvier 2025)
• CNBC — « Trump announces AI infrastructure investment backed by Oracle, OpenAI and SoftBank » (21 janvier 2025)
• CNN Business — « Trump announces a $500 billion AI infrastructure investment in the US » (21 janvier 2025)
• Fortune — « What is the Stargate AI project? » (22 janvier 2025)
• Wikipedia — « Stargate LLC » (structure, capacités, jalons 2025)
• OpenAI — « OpenAI, Oracle, and SoftBank expand Stargate with five new AI data center sites » (septembre 2025)
• CNBC — « OpenAI's first data center in $500 billion Stargate project is open in Texas » (23 septembre 2025)
• Data Center Dynamics — « OpenAI and Oracle to deploy 450,000 GB200 GPUs at Stargate Abilene »
• The Decoder — « Stargate's $500 billion AI infrastructure project reportedly stalls over unresolved disputes » (2025)
• CoStar — « First Stargate data center project lands $7.1 billion construction loan » (mai 2025)
• Nvidia — « GB200 NVL72 » (fiche technique de la plateforme de calcul)