Catégorie : Cloud

Baidu et Huawei se partagent le « GPU cloud » chinois tandis que la course à l’introduction en bourse s’envole

La Chine commence à élaborer sa propre version du « chip-to-cloud », avec une répartition du pouvoir de plus en plus visible. Au premier semestre 2025, Baidu et Huawei ont conjointement concentré plus de 70 % du marché chinois des services cloud basés sur des GPUs nationales, selon un rapport de Frost & Sullivan qui évalue les fournisseurs capables de contrôler l’ensemble de la chaîne de valeur : depuis le puce d’intelligence artificielle jusqu’aux clusters de calcul et au service cloud. Le leadership, en réalité, n’est pas disputé à parts égales. Baidu aurait atteint une part de marché de 40,4 % et Huawei de 30,1 %, une photographie qui confirme que la compétition ne se limite plus uniquement à la conception d’accélérateurs, mais porte également

Pékin freine brusquement les demandes de H200 : la bataille pour le GPU en Chine entre dans une phase politique

La Chine tente de résoudre une contradiction qui définit désormais sa stratégie technologique : elle a besoin de puissance de calcul immédiate pour entraîner et déployer ses modèles d’intelligence artificielle, tout en souhaitant éviter que cette demande ne crée une dépendance structurelle aux puces américaines. Dans cet équilibre délicat, la dernière annonce venant de Pékin envoie un signal clair au secteur : plusieurs entreprises technologiques chinoises auraient reçu l’instruction de suspendre temporairement leurs achats de GPU H200 de NVIDIA, pendant que le gouvernement définit les conditions permettant ce flux de matériel sans compromettre ses objectifs d’autosuffisance. Selon les publications du 7 janvier 2026, cette décision ne serait pas un veto définitif, mais plutôt une mise en pause stratégique visant à

Nvidia RTX 5090 : Des rumeurs évoquent une consommation d'énergie massive et un design révolutionnaire

NVIDIA ouvre la voie à la relance des RTX 20 et RTX 30 face à la pénurie de mémoire

La scène s’est déroulée dans un endroit peu habituel pour parler de « retour dans le passé ». Lors du CES 2026 à Las Vegas, où l’attente de nombreux passionnés de PC tournait autour de l’éventualité de nouvelles cartes graphiques grand public, NVIDIA a choisi de ne pas présenter de nouvelles GeForce et a concentré son message principal sur l’infrastructure dédiée à l’Intelligence Artificielle. Dans ce contexte, une question directe sur les prix, la disponibilité des stocks et les solutions possibles a conduit à une déclaration inattendue : Jensen Huang n’écarte pas l’éventualité de relancer la production d’anciennes générations — y compris les RTX 30 et même RTX 20 — et d’étudier si une partie de la technologie d’IA la

Red Hat et NVIDIA renforcent leur partenariat pour déployer une IA d’entreprise « à l’échelle de racks » avec un support du Jour Zéro pour Rubin

L’intelligence artificielle oblige à réécrire les règles de l’infrastructure. En 2026, de nombreuses organisations ne débattent plus de savoir si elles adopteront l’IA, mais comment passer de projets pilotes isolés à des opérations en production, avec des garanties de performance, de sécurité et de gouvernance. Dans ce contexte, Red Hat annonce l’élargissement de sa collaboration avec NVIDIA pour aligner le code source d’entreprise avec la nouvelle vague de systèmes d’IA à l’échelle des racks. Une avancée qui marque le passage de l’ère de « serveurs individuels » à des plateformes unifiées à haute densité. Au cœur de cette annonce se trouve Red Hat Enterprise Linux pour NVIDIA, une version spécialisée de Red Hat Enterprise Linux (RHEL), optimisée pour la plateforme

Virtualisation vs conteneurisation : pourquoi ces deux piliers soutiennent l’infrastructure moderne

Depuis des années, la conversation dans les centres de données et les équipes IT oscillait entre deux extrêmes : des serveurs physiques dédiés pour les applications critiques et, de l’autre côté, des machines virtuelles permettant la consolidation et une plus grande flexibilité. Aujourd’hui, le paysage s’enrichit davantage. La virtualisation et la conteneurisation coexistent—et dans de nombreux environnements, elles se combinent pour répondre à une même exigence : faire plus avec moins, déployer plus rapidement et maintenir un contrôle rigoureux sur la sécurité, les coûts et l’exploitation. Cette comparaison n’est pas nouvelle, mais le contexte lui, l’est. L’accélération du cloud hybride, l’essor de Kubernetes, l’obsession pour l’automatisation et l’avancée de l’IA ont transformé ces deux approches en une sorte de «

La course à l’IA stimule la vague de mégacentrales de données en Amérique : du « couloir » de Virginie au Brésil et au Mexique

Novembre 2025 a laissé une trace indélébile : l’Amérique devient le principal terrain de jeu de la nouvelle infrastructure numérique, et les centres de données — en particulier ceux conçus pour l’intelligence artificielle — ne sont plus seulement des questions techniques, mais également des enjeux énergétiques, industriels et géopolitiques. En quelques semaines, se sont succédé des annonces de campus de plusieurs centaines de mégawatts, des plans d’investissement de dizaines de milliards de dollars et des accordsliant, pour la première fois de manière aussi directe, l’expansion de la puissance informatique à l’avenir de la production électrique. Le schéma se répète : la demande en puissance de calcul pour l’entraînement et le fonctionnement des modèles d’IA pousse les entreprises technologiques, les exploitants