Catégorie : Cloud

OpenAI prévoit de développer ses propres puces IA en collaboration avec TSMC

Les hyperscaleurs mettent en jeu près de 2 billions : l’IA change qui achète les puces

Pendant des années, Apple était l’un des acheteurs disposant du volume et de la puissance financière suffisants pour garantir l’approvisionnement en composants via de grands contrats à long terme. Cependant, l’intelligence artificielle a bouleversé cette hiérarchie. Alphabet, Microsoft, Meta et Amazon accumulent des engagements contractuels qui, selon une analyse de Claus Aasholm basée sur leurs rapports publics, avoisinent ensemble les 2 000 milliards de dollars. Ce chiffre nécessite plusieurs nuances, mais il reflète un changement difficile à ignorer : les grands acteurs technologiques n’assurent plus uniquement des serveurs pour le prochain trimestre, mais aussi la capacité de calcul, la mémoire, les centres de données et l’énergie pour plusieurs années. Les clés de la course au matériel d’IA en 30 secondes Les

Oracle veut intégrer l'IA au cœur de la gestion des restaurants

Oracle mène ses agents d’IA dans les ressources humaines pour anticiper les talents

Oracle étend l’utilisation de l’intelligence artificielle agentique dans ses applications d’entreprise avec de nouvelles Fusion Agentic Applications et des agents d’IA spécialisés pour les Ressources Humaines. La société souhaite que l’IA ne se limite plus à répondre à des questions ou à générer du contenu, mais qu’elle puisse participer de manière proactive à des processus tels que la formation, la mobilité interne, la définition des postes et la planification des capacités nécessaires à une organisation. Les nouvelles fonctionnalités sont intégrées directement dans Oracle Fusion Cloud Human Capital Management (HCM) et fonctionnent sur Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Cette approche est particulièrement intéressante car les agents peuvent exploiter le contexte organisationnel disponible dans Fusion : données, processus, politiques internes, permissions, hiérarchies d’approbation

Niagara Networks apporte l'intelligence des paquets au SOC à 600 Gbps

EVPN-VXLAN : guide pour faire évoluer les réseaux de centres de données sans étendre la couche 2

EVPN-VXLAN permet de construire des réseaux de centres de données où l’infrastructure physique fonctionne de bout en bout sur IP, tandis que les segments clients, les réseaux virtuels et les politiques sont créés dans un plan superposé. Ce modèle ne supprime pas la couche 2, mais évite de l’étendre physiquement à tous les commutateurs, réduit la dépendance au Spanning Tree Protocol (STP) et fournit un plan de contrôle capable de distribuer les adresses MAC, IP et préfixes via BGP. Les clés d’EVPN-VXLAN en 30 secondes Le underlay est un réseau IP routé, généralement avec une topologie leaf-spine. VXLAN encapsule Ethernet sur UDP et assigne un identifiant VNI à chaque réseau virtuel. BGP EVPN distribue la localisation des endpoints, des passerelles

OpenAI prépare la production de ses propres puces d'IA pour réduire sa dépendance à NVIDIA

Nvidia et Broadcom se confrontent pour l’avenir de l’infrastructure de l’IA

La croissance de l’intelligence artificielle ouvre un nouveau chapitre dans l’univers des centres de données. Il ne s’agit plus uniquement de fabriquer l’accélérateur le plus puissant, mais de connecter des dizaines de milliers de puces et de faire évoluer le calcul au-delà d’un seul rack. Nvidia et Broadcom incarnent deux stratégies distinctes pour relever ce défi : des plateformes programmables et verticalement intégrées versus des puces et réseaux sur mesure pour les grands hyper-échelles. Nvidia vise à fournir pratiquement toute l’infrastructure nécessaire pour bâtir une AI Factory, de la GPU et CPU aux interconnexions, switches et logiciels. Broadcom, en revanche, se développe à travers des accélérateurs personnalisés — souvent appelés XPU — et des technologies de réseau conçues pour un

Morgan Stanley réduit de moitié les revenus prévus de SMIC avec Huawei en raison des faibles performances dans les puces IA

La Chine tente de fixer un seuil pour le prix du polisilicium après des années de pertes

L’industrie solaire chinoise doit faire face à une paradoxale difficulté : elle domine largement la fabrication mondiale de composants photovoltaïques, mais une grande partie de ses producteurs est depuis des années piégée dans une guerre des prix qui a fortement érodé leurs marges. Le polysilicium, matière première essentielle pour la fabrication des wafers de silicium utilisés dans la majorité des panneaux solaires, se trouve au cœur de cette crise. Les fabricants tentent de faire instaurer de facto un plancher des prix lié aux coûts de production, tout en réduisant leur utilisation et leur production pour contenir l’excès d’offre. Il ne s’agit pas seulement de rendre les panneaux solaires plus coûteux : l’objectif est d’éviter qu’une capacité industrielle massive continue à

Alibaba affirme pouvoir déployer des centres de données d’IA en 100 jours et à 10 % de coût en moins

Alibaba Cloud affirme avoir réduit le délai de déploiement de grands centres de données pour intelligence artificielle jusqu’à 100 jours grâce à CUBE 5.0, une architecture modulaire préfabriquée. La société indique également que ce modèle peut diminuer d’environ 10 % les coûts de construction par rapport aux méthodes traditionnelles, et elle vise à plus que doubler cette année son efficacité dans la production de modules, dans une course effrénée pour augmenter sa capacité en IA. Les points clés de CUBE 5.0 d’Alibaba en 30 secondes Alibaba Cloud calcule qu’avec CUBE 5.0, le déploiement de grands centres de données pour IA peut être réalisé en 100 jours. Le modèle modulaire permet une économie d’environ 10 % sur les coûts de construction.