La revanche de SK Hynix
Et aussi: OpenAI dévoile sa première puce d'IA
Comment l’IA générative a propulsé SK Hynix aux sommets
Il y a tout juste trois ans, SK Hynix enregistrait la plus lourde perte de son histoire. Le géant des puces mémoire vient pourtant (brièvement) de détrôner Samsung pour devenir la première capitalisation boursière sud-coréenne, mettant fin à vingt-six ans de règne sans partage de son rival. Une ascension spectaculaire qu’il entend désormais mettre à profit. Mercredi, il a confirmé son projet de double cotation au Nasdaq à partir du 10 juillet. L’opération pourrait lui permettre de lever plus de 29 milliards de dollars, un montant inédit destiné à financer la construction de nouvelles usines.
Profits multipliés par cinq
Entre ses pertes record et son arrivée probablement triomphale à Wall Street, un événement a rebattu les cartes: l’essor fulgurant de l’intelligence artificielle générative. Celui-ci se traduit à la fois par un bond de la demande, en particulier pour les mémoires à large bande passante (HBM), et par une envolée sans précédent des prix. Déjà significative, la dynamique du marché s’accélère à un rythme spectaculaire. Selon les prévisions des analystes, le chiffre d’affaires de SK Hynix pourrait tripler cette année, tandis que ses profits pourraient être multipliés par plus de cinq.
L’histoire de SK Hynix est marquée par une succession de soubresauts et d’opérations capitalistiques. Fondée en 1983 sous le nom Hyundai Electronics, l’entreprise se spécialise d’abord dans les composants pour l’automobile. En pleine crise financière, elle fusionne en 1998 avec la branche semi-conducteurs de LG. Avant de frôler la faillite trois ans plus tard. Criblée de dettes, elle passe alors tout près d’une reprise par l’américain Micron. Entre temps devenue indépendante et rebaptisée Hynix, elle est finalement rachetée en 2011 par l’opérateur SK Telecom pour 3 milliards de dollars.
Pari gagnant
À peine quinze ans plus tard, SK Hynix pèse désormais près de 1.200 milliards en Bourse, neuf fois plus qu’il y a un an. Le groupe capitalise sur un pari engagé en 2013: le développement, avec le fabricant américain de processeurs AMD, d’un nouveau type de mémoires. Basées sur une architecture radicalement différente, les puces HBM offrent une bande passante nettement supérieure, permettant d’accélérer les vitesses de traitement tout en réduisant la consommation d’énergie. Elles sont aujourd’hui devenues indispensables à l’entraînement comme à l’inférence des modèles d’IA.
Depuis 2023, le marché a été multiplié par plus de dix, selon des estimations de Bank of America. Il devrait encore croître de 58% cette année, pour atteindre 55 milliards de dollars. Seuls deux autres acteurs produisent des puces HBM: Samsung et Micron. Si ses concurrents ont en partie comblé leur retard technologique, SK Hynix conserve son avance. Selon le cabinet Counterpoint, sa part de marché s’élevait à 58% au deuxième trimestre. Et les analystes estiment que la société devrait fournir 60% à 70% des mémoires HBM4 qui seront couplées aux prochaines cartes graphiques Rubin de Nvidia.
Les prix vont s’envoler en 2027
Si la demande pour les puces HBM explose, leurs prix sont restés relativement stables. Contrairement aux mémoire DRAM et NAND, ils sont en effet fixés par des contrats annuels. Mais cette situation devrait être que temporaire. Les analystes de Bernstein anticipent une forte inflation l’an prochain, tablant sur des tarifs jusqu’à 2,5 fois plus élevés, y compris pour les anciennes générations. De quoi propulser les profits de SK Hynix vers de nouveaux sommets. L’an dernier, l’entreprise était déjà devenue la plus rentable de Corée du Sud, détrônant de peu Samsung.
Les infrastructures d’IA requièrent d’autres catégories de mémoires, comme les LPDDR5X associées aux CPU, devenus de plus en plus stratégiques. Les besoins ne cessent de croître à mesure que la puissance de calcul augmente, tout comme les prix. Selon Morgan Stanley, le prochain supercalculateur de Nvidia, qui regroupera 72 GPU et 36 CPU, intégrera ainsi pour deux millions de dollars de mémoire, cinq fois plus que son prédécesseur. Le cabinet SemiAnalysis estime de son côté que la mémoire représentera cette année 30% des dépenses d’investissements des géants du cloud, contre seulement 13,5% en 2025.
Stratégie d’investissements “disciplinée”
Comme ses rivaux, SK Hynix a d’abord réorienté une partie de ses lignes de production vers les composants dédiés à l’IA. Cette stratégie a provoqué une envolée des prix des mémoires DRAM et NAND destinées aux smartphones, ordinateurs ou consoles de jeux. Leurs tarifs ont été multipliés par quatre en neuf mois, contribuant aussi à la forte progression de ses revenus. Ces composants affichent désormais de meilleures marges que les puces HBM, à tel point que le groupe envisage d’en augmenter la production au détriment d’une montée en puissance plus rapide sur l’IA, selon le quotidien Chosun.
SK Hynix prévoit d’accroître ses capacités de production, mais ses nouvelles usines n’entreront pas en service avant 2027 ou 2028. Si ses dirigeants évoquent une hausse “considérable” des investissements, ils assurent aussi vouloir conserver une approche “disciplinée”, avec des dépenses en capital limitées à 30% du chiffre d’affaires. Cette relative prudence s’explique par le caractère cyclique du marché des mémoires, alternant régulièrement entre épisodes de pénurie et de surproduction. SK Hynix redoute ainsi un retournement si l’euphorie autour de l’IA venait à s’essouffler.
Pour aller plus loin:
– L’IA et la pénurie de puces mémoire font bondir les profits de Samsung et SK Hynix
– Malgré les doutes, les géants de la tech accélèrent encore leurs investissements dans l’IA
PARTENAIRE
Pour Olivier Della Maggiore, CTO Europe de CBTW, le débat sur l’adoption de l’IA en entreprise est désormais dépassé. L’IA est déjà utilisée au quotidien par les collaborateurs, souvent sans cadre défini ni supervision du management. Le véritable enjeu n’est donc plus de savoir s’il faut adopter l’IA, mais comment structurer ses usages pour en tirer un impact concret sur la performance.
Selon lui, l’absence de gouvernance crée une “valeur négative”: pratiques incompatibles, écarts de qualité, surcharge des profils seniors et risques croissants autour de la confidentialité, de la conformité ou du code produit.
Pour répondre à ces défis, CBTW a choisi d’expérimenter et de maîtriser l’IA en interne avant d’accompagner ses clients. L’entreprise a ainsi mis en place une démarche continue d’évaluation des outils et lancé un programme de certification autour de Claude Code.
Cette approche produit des bénéfices tangibles: réduction des coûts et des défauts en production, meilleure maîtrise des risques liés aux usages non encadrés, mais aussi accélération des cycles de développement. Pour CBTW, la maîtrise de l’IA devient désormais un levier stratégique et un élément central du delivery technologique.
Lire l’interview de Olivier Della Maggiore, CTO Europe CBTW, Global Tech Solutions
Pour échanger avec lui sur les approches mises en œuvre chez CBTW, contactez-le directement
Avec sa première puce d’IA, OpenAI espère diviser par deux ses coûts d’inférence
OpenAI est dans les temps. Mercredi, le concepteur de ChatGPT a dévoilé sa toute première puce dédiée à l’intelligence artificielle générative, conçue en partenariat avec Broadcom. Baptisée Jalapeño, celle-ci a spécifiquement été pensée pour l’inférence, c’est-à-dire le processus de génération de textes, d’images ou de code informatique. Elle pourrait permettre de réduire les coûts de moitié par rapport aux cartes graphique généralistes de Nvidia. Après une phase de tests, son déploiement à grand échelle est prévu “d’ici la fin de l’année”, comme annoncé en octobre.
Centaines de milliards de dollars
Cet accélérateur n’est que le premier modèle d’une “collaboration stratégique”, appelée à se poursuivre au moins jusqu’à fin 2029. Sur cette période, OpenAI s’est engagé à acheter des puces représentant une puissance cumulée de dix gigawatts. Cela représente plusieurs millions d’unités. Et une facture probablement en centaines de milliards de dollars. Ce contrat s’inscrit dans une stratégie d’augmentation massive de la puissance de calcul,destinée à répondre à l’explosion attendue des besoins, notamment avec l’essor des agents d’IA autonomes, capables de fonctionner en continu.
OpenAI travaille avec Broadcom depuis un an et demi sur ce projet. Selon Reuters, la start-up a constitué une équipe de plusieurs dizaines d’ingénieurs, dont certains ont travaillé sur le projet de puces d’IA de Google. Ses ambitions ne se limitent pas à un simple accélérateur: Sam Altman explique vouloir développer “l’ensemble du système”, incluant également les interconnexions réseau ou les puces mémoire HBM. Ces infrastructures pourront être déployées directement dans les data centers qu’OpenAI prévoit de construire ou chez ses partenaires cloud, comme Oracle.
Objectif: réduire les coûts
En développant sa propre puce, OpenAI s’aligne sur la stratégie déjà adoptée par Google, Amazon, Microsoft ou encore Meta. Son objectif n’est pas de remplacer les puissantes cartes graphiques de Nvidia, indispensables pour entraîner les modèles d’IA les plus sophistiqués. La start-up souhaite d’abord limiter sa dépendance au groupe de Santa Clara, tout en réduisant potentiellement les coûts de déploiement de son infrastructure. Elle espère ensuite “optimiser l’ensemble de la chaîne technologique afin de pouvons réaliser d’importants gains d’efficacité”, indique Sam Altman.
Pour le dirigeant, ces efforts doivent se traduire “par des modèles à la fois plus rapides et moins coûteux”. L’enjeu est crucial: l’entreprises doit impérativement accroître ses marges brutes sur l’inférence, dont le niveau actuel, aujourd’hui autour de 40%, demeure insuffisant pour absorber l’ensemble des autres dépenses, notamment celles liés à l’entraînement. OpenAI envisagerait par ailleurs de réduire drastiquement ses prix pour les entreprises afin de gagner des parts de marché face à Anthropic. Une politique viable qu’à condition de parvenir à diminuer significativement ses coûts.
Pour aller plus loin:
– Pertes abyssales et baisse de prix: le dilemme d’OpenAI
– Pourquoi OpenAI veut transformer ChatGPT en “super-app”
Crédit photos: SK Hynix – OpenAI