Auteur : Maria Lafaye D.

Nutanix renforce son engagement envers le « cloud souverain distribué » avec plus de contrôle en local, sécurité pour l'IA et résilience multisite

Nutanix ouvre son infrastructure hybride aux agents d’IA avec un serveur MCP

Nutanix a franchi une étape importante dans l’automatisation de l’infrastructure en lançant un serveur MCP (Model Context Protocol) pour Nutanix Cloud Platform. Open source, cette solution permet aux assistants et agents d’intelligence artificielle d’interagir avec des environnements hybrides via l’API Prism v4. L’objectif est que des outils tels que GitHub Copilot, Claude Code ou Cursor puissent consulter, diagnostiquer et automatiser des tâches sur l’infrastructure sans compromettre les contrôles d’accès et de gouvernance déjà en place sur la plateforme. Les points clés du MCP de Nutanix en 20 secondes Nutanix a publié un serveur MCP open source pour Nutanix Cloud Platform. Les agents accèdent à l’infrastructure via les API Prism v4. Le système hérite de contrôles d’accès basés sur les rôles,

États-Unis et Chine : La compétition éthique qui définira l'avenir de l'IA

La Chine fabrique, les États-Unis s’endettent pour l’IA et l’Europe attend son tour

L’image qui oppose la Chine du XIXe siècle, affaiblie par l’opium, à des États-Unis tournés vers l’industrie, pour ensuite inverser les rôles au XXIe siècle, fonctionne comme une provocation visuelle. Elle trouve une base historique reconnaissable, mais aussi une simplification qu’il convient de déconstruire : aujourd’hui, la Chine domine une grande partie de la production mondiale, tandis qu’aux États-Unis, la crise des opioïdes demeure grave et les grandes entreprises technologiques investissent d’énormes montants dans l’infrastructure d’intelligence artificielle. Aucun de ces faits, pris isolément, ne démontre qu’une puissance ait complètement suppléé l’autre. Les clés du changement industriel entre la Chine et les États-Unis en 20 secondes La Chine concentre près d’un tiers de la production manufacturière mondiale. Les États-Unis conservent une

OpenNebula et VAST Data unissent le cloud et le stockage pour les usines d’IA

OpenNebula Systems s’est intégré à VAST Cosmos, la communauté technologique propulsée par VAST Data, pour élaborer conjointement une infrastructure dédiée aux usines et gigafactories d’intelligence artificielle. Cette collaboration vise à combiner la gestion du cloud, des GPU, des machines virtuelles, de Kubernetes et du bare-metal d’OpenNebula avec la plateforme de données de VAST, une synergie conçue pour les grandes installations IA partageant des ressources entre plusieurs utilisateurs et réalisant des entraînements et inférences à grande échelle. Les points clés de l’alliance entre OpenNebula et VAST Data en 20 secondes OpenNebula Systems rejoint VAST Cosmos en tant que partenaire technologique. Cette intégration fusionne la gestion d’infrastructure cloud et GPU avec la plateforme de données VAST AI Operating System. Elle cible les

Intel confirme que le microcode 0x12B est responsable de l'instabilité dans Raptor Lake.

Intel relance la Fábrica 38 en Israël et accélère à nouveau sa capacité de fabrication

Intel renaît avec de nouveaux signes d’avancement concernant la Fab 38, son projet majeur de fabrication de semi-conducteurs à Kiryat Gat (Israël). La société Hoffman Construction prévoit désormais la fin des travaux pour 2026, tandis qu’Intel recherche du personnel pour la planification et l’obtention des permis pour l’usine. Il s’agit de signaux de reprise après un ralentissement des travaux, même si aucune annonce officielle d’Intel n’a encore confirmé la mise en service immédiate d’une seconde salle blanche. Les clés de la Fab 38 d’Intel en 30 secondes Hoffman Construction prévoit la finition des travaux de la Fab 38 en 2026. Le complexe est conçu pour dépasser 55 000 mètres carrés de salles blanches et accueillir des équipements pour des procédés

Les dépenses mondiales en infrastructure cloud pour l’IA doubleront d’ici 2026

Les dépenses mondiales en infrastructures en tant que service (IaaS) optimisées pour l’intelligence artificielle atteindront 42,276 milliards de dollars en 2026, soit une augmentation de 96,4 % par rapport à l’année précédente, selon les dernières prévisions de Gartner. Ce chiffre reflète la croissance rapide de la capacité de calcul nécessaire aux entreprises pour entraîner leurs modèles, mais aussi un changement qui pourrait être encore plus significatif pour l’industrie du cloud : l’inférence dépassera désormais le coût de l’entraînement en IA. Les enjeux des infrastructures cloud pour l’IA en 20 secondes Gartner prévoit une dépense de 42,276 milliards de dollars en IaaS optimisées pour l’IA d’ici 2026. Le marché connaîtrait une croissance de 96,4 % cette année, puis de 56,5 %

NPU vs GPU : différences, performances et lequel vous avez vraiment besoin pour l’IA locale

Les Unités de Traitement Neural (UTN ou NPU) ne sont plus une simple curiosité réservée aux mobiles : elles deviennent une composante standard du hardware dans les ordinateurs portables et de bureau. Qualcomm atteint déjà 80 TOPS avec Snapdragon X2, AMD tourne autour de 50-55 TOPS avec Ryzen AI, Intel propose jusqu’à 50 TOPS avec la série Core Ultra Series 3, et Apple intègre depuis plusieurs années son Neural Engine dans ses appareils. Cependant, posséder une NPU ne signifie pas que la GPU n’est plus nécessaire : ces deux accélérateurs répondent à des problématiques distinctes. Pour un développeur, le choix approprié dépend bien plus du modèle de l’algorithme et du logiciel utilisé que d’une simple valeur de TOPS. Les fondamentaux