Réponse directe. Le 29 juin 2026, le président sud-coréen Lee Jae Myung a réuni sur scène les dirigeants de Samsung Electronics et de SK Hynix pour annoncer la plus grande offensive industrielle de l'histoire du pays dans l'intelligence artificielle. Le cœur du plan : plus de 576 milliards de dollars investis dans la fabrication de semiconducteurs sur plusieurs années, avec quatre nouvelles gigafoundries à construire et un objectif de 10 gigawatts de capacité de data centers IA d'ici 2035. En incluant les projets annexes de packaging et de clusters régionaux, les estimations totales approchent le trillion de dollars sur dix ans.
Pour le président Lee, le message était sans ambiguïté : « Nous devons sécuriser les éléments fondamentaux de l'IA plus vite que n'importe quel autre pays. Les semiconducteurs, l'IA physique et les data centers IA sont le triple axe de notre bond en avant. » Pour les entreprises françaises, cet événement n'est pas une actualité lointaine réservée aux spécialistes des marchés asiatiques. C'est un signal géopolitique fort sur la vitesse à laquelle la compétition pour les puces IA — dont dépend l'accès à tous les grands modèles de langage — s'est transformée en course industrielle de grande ampleur.
Le plan : 576 milliards, quatre usines, 10 GW de data centers
Un projet semiconducteur national à 800 000 milliards de wons
Le noyau du plan coréen est un projet d'écosystème national de semiconducteurs évalué à 800 000 milliards de wons — environ 576 milliards de dollars aux taux de change de juin 2026. Son contenu concret : Samsung Electronics et SK Hynix s'engagent chacun à construire deux nouvelles usines de fabrication, soit quatre gigafoundries au total, concentrées dans la ville de Gwangju, à l'extrême sud-ouest de la péninsule.
La localisation géographique est délibérée. Gwangju et la région du Jeolla du Sud sont historiquement moins industrialisées que la ceinture de Séoul où sont implantées les usines actuelles de Samsung (Suwon, Pyeongtaek) et de SK Hynix (Icheon). L'annonce répond à une ambition politique double : créer une base industrielle IA de niveau mondial et rééquilibrer les inégalités régionales — un axe central du programme de Lee Jae Myung depuis son élection.
10 GW de data centers IA d'ici 2035
En parallèle des usines de semiconducteurs, le plan prévoit la construction de data centers dédiés à l'IA représentant 10 gigawatts de capacité électrique supplémentaires. La Corée du Sud porterait ainsi sa capacité totale de data centers à 18,4 GW en 2035, soit une augmentation de plus de 100 % par rapport à la situation actuelle. À titre de comparaison, la totalité de la capacité installée en France en 2025 était estimée à environ 1,5 GW. L'écart d'échelle est saisissant.
Des projets complémentaires s'ajoutent à ce socle : un cluster d'emballage avancé de semiconducteurs dans la région du Chungcheong, estimé à 81 000 milliards de wons supplémentaires, et plusieurs investissements dans des zones économiques régionales. C'est l'addition de toutes ces composantes qui amène les estimations totales à approcher le trillion de dollars sur la décennie.
Pourquoi agir maintenant ?
Samsung et SK Hynix ne partent pas de zéro. Ils sont respectivement le deuxième et le premier fabricant mondial de puces mémoire HBM (High Bandwidth Memory), celles que tous les GPU de datacenter IA embarquent. Jusqu'ici, leurs usines actuelles suffisaient à couvrir la demande. Ce n'est plus le cas depuis l'explosion de la demande post-GPT-4. Le plan du 29 juin est une réponse structurelle à une tension d'approvisionnement qui, sans investissement massif, risquait de se transformer en goulot d'étranglement mondial pour toute l'industrie IA.
La mémoire HBM, nerf de la guerre de l'IA
Qu'est-ce que la mémoire HBM et pourquoi est-elle critique ?
Un GPU de datacenter moderne — NVIDIA H200, AMD MI300X, Google TPUv5 — ne peut fonctionner sans mémoire à très haute bande passante. La technologie HBM (High Bandwidth Memory) empile des couches de DRAM en 3D pour offrir des débits de données qui dépassent largement ce que permet la mémoire DDR classique. Un NVIDIA H200 embarque 141 Go de HBM3e. Sans ces puces, il n'existe pas de cluster de calcul IA à grande échelle.
Or, en 2025-2026, la quasi-totalité des HBM3 et HBM3e en circulation mondiale sort de deux usines : celle de SK Hynix (qui fournit notamment les H100 et H200 de Nvidia) et celles de Samsung (qui équipe entre autres l'AMD MI300X). La dépendance de toute l'industrie IA mondiale — OpenAI, Google, Microsoft, Meta, et leurs équivalents européens et asiatiques — à deux acteurs coréens est quasi totale sur ce composant stratégique.
Une demande qui va tripler d'ici 2028
Les analystes de Morgan Stanley et les projections internes de TSMC s'accordent sur un point : la demande mondiale de HBM pourrait tripler entre 2025 et 2028. L'explosion du nombre d'agents IA déployés en production — qui nécessitent une inférence continue plutôt que de simples inférences ponctuelles — tire la demande bien au-delà des seuls projets d'entraînement de modèles. Chaque nouveau data center GPU est, de fait, un nouveau consommateur de HBM.
Les quatre nouvelles usines coréennes sont positionnées exactement pour répondre à cette demande future. C'est un pari industriel de long terme : les usines ne seront opérationnelles qu'à partir de 2028-2029 au plus tôt, mais elles devront être commandées et construites dès maintenant pour être prêtes à temps. Le plan du 29 juin est moins une réaction à la demande actuelle qu'une anticipation structurée de la demande de la décennie à venir.
Pour les entreprises qui déploient des projets d'automatisation métier ou d'IA enterprise qui font appel aux GPU cloud, ce point est directement pertinent : la disponibilité et le prix des GPU dans les nuages publics (AWS, Azure, GCP) sont mécaniquement liés à l'approvisionnement en HBM. Une pénurie persistante se traduirait par des files d'attente et des hausses de prix sur les instances GPU.
Une réponse à la bifurcation mondiale des puces
La Corée dans un contexte de blocs qui se referment
L'annonce du 29 juin 2026 s'inscrit dans une séquence de plans nationaux qui, depuis début 2026, redessinent la carte mondiale des semiconducteurs à une vitesse inédite :
- Les États-Unis ont maintenu et durci leurs contrôles à l'export sur les GPU Nvidia vers la Chine et ont adopté en mai 2026 une extension du CHIPS Act pour subventionner la production domestique. Ils exercent parallèlement une pression forte sur TSMC pour que la firme taïwanaise diversifie sa production hors de l'île.
- La Chine a répondu en juin 2026 par un plan à 295 milliards de dollars pour son réseau IA national, avec l'objectif d'atteindre 80 % de silicium local — Nvidia étant explicitement exclu de ce marché (voir notre décryptage : 295 milliards et zéro Nvidia).
- L'Europe avance sur son Chips Act de 43 milliards d'euros et les premières usines TSMC à Dresden (Allemagne), mais à un rythme qui reste très en deçà des plans chinois ou coréens.
Dans ce contexte, la Corée du Sud joue un rôle à part. Elle ne fabrique pas les puces logiques (les GPU, les CPU) — c'est TSMC à Taïwan et Intel aux États-Unis qui s'en chargent. Elle fabrique la mémoire qui rend ces puces utiles pour l'IA. Ce positionnement amont lui confère un pouvoir de marché unique : ni les États-Unis, ni la Chine, ni l'Europe ne peuvent construire de datacenter IA à grande échelle sans ses puces HBM.
Le plan coréen face aux contrôles à l'export
Les contrôles américains sur les puces avancées créent paradoxalement une opportunité pour la Corée. Les restrictions portent sur les GPU Nvidia (logique avancée), pas sur les HBM (mémoire). Samsung et SK Hynix peuvent donc continuer à vendre leurs puces mémoire aux acheteurs chinois — dans une certaine limite — tout en étant des fournisseurs indispensables des datacenters américains et européens. L'annonce du 29 juin consolide ce positionnement de fournisseur pivot mondial, indépendamment de l'issue du conflit sino-américain.
Ce que les entreprises européennes doivent surveiller
Dépendance aux puces et stratégie IA pour les PME et ETI françaises
Pour les PME et ETI françaises, la question n'est pas de construire des usines de semiconducteurs. C'est d'anticiper comment ces mouvements géopolitiques influencent l'accès aux modèles IA, les coûts cloud et la continuité de service.
Plusieurs dynamiques méritent d'être suivies :
- À court terme (2026-2027) : stabilisation des coûts d'inférence. L'annonce coréenne, combinée aux investissements massifs des hyperscalers américains dans leurs propres puces (Jalapeño chez OpenAI/Broadcom, TPU chez Google), devrait maintenir une pression baissière sur les coûts d'inférence dans les cloud publics. C'est une bonne nouvelle pour les projets IA à fort volume de requêtes.
- À moyen terme (2028-2030) : risque de raréfaction transitoire. Les nouvelles usines coréennes ne seront pas opérationnelles avant 2028-2029. Si la demande de GPU et de HBM continue de croître aussi vite que prévu, il pourrait y avoir une période de tension sur les capacités GPU cloud entre 2027 et 2029. Les entreprises avec des projets critiques devraient explorer les réservations de capacité (Reserved Instances) plutôt que de dépendre uniquement du marché spot.
- Risque de contrôle à l'export. Les événements de juin 2026 autour des modèles Anthropic ont montré que les contrôles à l'export américains peuvent bloquer l'accès à des modèles IA du jour au lendemain. Un portefeuille de modèles diversifié — incluant des alternatives open-weight ou souveraines comme Mistral — offre une meilleure résilience opérationnelle.
L'Europe face à ses choix industriels
Le European Chips Act de 43 milliards d'euros, adopté en 2023, vise 20 % de la production mondiale de puces en 2030 (contre 9 % environ en 2025). Face à 576 milliards de dollars en Corée, ou 295 milliards en Chine, l'ambition européenne paraît limitée en volume. Les premiers GPU produits en Europe par les usines TSMC de Dresden ne sont pas attendus avant 2027. À ce stade, l'Europe n'a pas de champion du HBM — il n'existe pas d'équivalent européen de Samsung ou SK Hynix dans la mémoire pour l'IA.
Ce manque structurel plaide pour une stratégie d'entreprise qui intègre la diversification des fournisseurs de modèles IA et des fournisseurs cloud comme contrainte d'architecture, pas comme option. Les projets de développement sur mesure construits avec des couches d'abstraction API standardisées (permettant de changer de fournisseur de modèle sans réécriture majeure) seront les moins exposés aux chocs d'approvisionnement géopolitiques. Pour aller plus loin dans cette réflexion pour votre organisation, prenez contact avec notre équipe.
La souveraineté numérique européenne, thème récurrent depuis les annonces de VivaTech 2026 sur l'IA souveraine, ne se joue pas seulement sur les modèles et les réglementations — elle se joue aussi sur les puces qui rendent ces modèles possibles. Le plan coréen du 29 juin est un rappel que les blocs qui contrôlent ces puces dictent les règles du jeu.
FAQ — Corée du Sud : Samsung, SK Hynix et 576 Md$ pour les puces IA — le pari industriel qui redéfinit la course mondiale aux semiconducteurs
Qu'est-ce que la mémoire HBM et pourquoi est-elle indispensable pour l'intelligence artificielle ?
La mémoire HBM (High Bandwidth Memory) est un type de mémoire DRAM empilée en 3D qui offre des débits de données très supérieurs à la mémoire conventionnelle. Chaque GPU de datacenter IA — NVIDIA H200, AMD MI300X, etc. — en embarque entre 80 et 141 Go. Sans HBM, il est impossible de faire tourner ou d'entraîner des modèles de langage à grande échelle. Samsung et SK Hynix fournissent la quasi-totalité de la production mondiale de HBM, ce qui leur confère un rôle stratégique unique dans la chaîne de valeur de l'IA.
Pourquoi Samsung et SK Hynix construisent-ils leurs nouvelles usines à Gwangju plutôt que dans leurs sites habituels ?
Les sites actuels de Samsung (Suwon, Pyeongtaek) et de SK Hynix (Icheon) sont dans la région métropolitaine de Séoul. Le président Lee Jae Myung a délibérément orienté les nouvelles investissements vers Gwangju et le Jeolla du Sud, régions historiquement moins industrialisées, pour rééquilibrer le développement économique du pays. Ce choix répond autant à des objectifs politiques (réduire les inégalités régionales) qu'industriels (diversifier la base géographique de production).
Ce plan va-t-il faire baisser le coût des GPU cloud et de l'inférence IA pour les entreprises françaises ?
À court terme, les usines existantes continuent de produire et la demande reste tendue — les prix GPU cloud ne baisseront pas immédiatement. À moyen terme (2028-2030), quand les quatre nouvelles usines coréennes seront opérationnelles, l'offre de HBM devrait augmenter significativement, ce qui devrait contribuer à stabiliser voire réduire les coûts d'inférence dans les clouds publics. C'est une perspective favorable pour les projets IA à fort volume de requêtes, mais il faudra attendre 2-3 ans pour en ressentir les effets.
L'Europe a-t-elle une réponse industrielle équivalente au plan coréen sur les semiconducteurs IA ?
Pas à cette échelle. Le European Chips Act (43 milliards d'euros) vise 20 % de la production mondiale de puces en 2030, contre environ 9 % aujourd'hui. Les premières usines TSMC en Europe (Dresden, Allemagne) ne seront pas opérationnelles avant 2027, et elles ne produiront pas de HBM. L'Europe n'a pas de champion équivalent à Samsung ou SK Hynix dans la mémoire pour l'IA. Cette lacune structurelle renforce la pertinence des stratégies multi-fournisseurs et souveraines pour les entreprises qui s'appuient sur l'IA dans leurs processus critiques.