Catégorie : Cloud

La machine utilisée pour fabriquer des puces prend du poids en raison du coût et des délais

Le marché des équipements semi-conducteurs d’occasion commence à gagner en visibilité dans le contexte mondial de la course à l’augmentation de la capacité de fabrication de puces. La raison est simple : ouvrir ou agrandir une usine reste extrêmement coûteux, les délais de livraison de nombreuses nouvelles technologies ne jouent pas toujours en faveur de l’acheteur, et une part importante du marché mondial continue de dépendre de nœuds matures, où la réutilisation et la remise à neuf des machines ont tout leur sens économique. Plusieurs cabinets de conseil estiment ce segment autour de 5,4 milliards de dollars en 2026 et proche de 10,6 milliards en 2030. Cependant, il faut interpréter ces chiffres avec prudence, car ils proviennent de rapports commerciaux,

NVIDIA va plus loin dans sa stratégie des « usines d’IA » avec Vera Rubin DSX et un jumeau numérique prêt à les concevoir avant de les construire

NVIDIA ha presentado en el GTC 2026 su innovador Vera Rubin DSX AI Factory reference design y ha anunciado la disponibilidad general de Omniverse DSX Blueprint. Esta combinación busca ofrecer a operadores en la nube, megaescalares, proveedores de colocation e integradores una solución integral para diseñar, construir y gestionar grandes centros de datos de IA, adoptando una lógica más industrializada. La propuesta va más allá del ámbito del cómputo, abarcando red, almacenamiento, energía, sistemas de refrigeración, control y simulación previa mediante gemelos digitales con alta precisión física. El elemento central es el reference design Vera Rubin DSX, que NVIDIA describe como una guía para desplegar infraestructura de IA “co-diseñada” y optimizada para maximizar los tokens por vatio, acelerando así el

SUSE acquiert Losant pour moderniser l'IoT industriel avec une plateforme d'automatisation des processus ouverte et complète en edge

EQT envisage de vendre SUSE pour jusqu’à 6 milliards lors de la fièvre de l’IA

EQT envisagerait de céder SUSE dans le cadre d’une opération qui pourrait valoriser la société de logiciels open source à hauteur de 6 milliards de dollars, soit environ 5,5 milliards d’euros au taux de change actuel. Selon l’information révélée par Reuters, le processus en est encore à ses débuts et rien ne garantit qu’il aboutira à une transaction concrète. Selon ces sources, le fonds suédois a mandaté Arma Partners pour sonder l’intérêt de potentiels acquéreurs, notamment dans le secteur du private equity. Ni EQT ni SUSE n’ont confirmé publiquement cette opération au moment de la publication de l’information, et Reuters souligne que les discussions en sont encore à un stade préliminaire. Cette éventuelle vente intervient un peu plus de deux

Rapport sur les ransomwares 2025 : Résilience dans un paysage de menaces alimenté par l'IA

Akamai veut amener l’inférence de l’IA à la périphérie avec 4 400 emplacements

Akamai marque une étape importante dans sa stratégie d’Intelligence Artificielle en dévoilant AI Grid Intelligent Orchestration, une nouvelle couche d’orchestration pour l’inférence distribuée. Selon l’entreprise, cette innovation transforme son réseau en la première mise en œuvre à l’échelle mondiale du design de référence NVIDIA AI Grid. Elle s’appuie sur l’infrastructure de Akamai Inference Cloud et le déploiement de milliers de GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, permettant de rapprocher l’inférence des utilisateurs, plutôt que de la concentrer uniquement dans de vastes clusters centraux. Cette annonce revêt une importance car elle témoigne d’un changement profond du marché. Ces dernières années, la conversation autour de l’IA tournait principalement autour de grandes « usines d’IA » centralisées, optimisées pour l’entraînement et

NVIDIA ouvre une usine de données pour former des robots et des voitures autonomes

NVIDIA a présenté lors du GTC 2026 un nouveau plan de référence ouvert pour l’un des principaux goulots d’étranglement de l’intelligence artificielle physique : les données. La société a annoncé la Physical AI Data Factory Blueprint, une architecture conçue pour automatiser la génération, l’amplification, l’évaluation et la préparation des données nécessaires à l’entraînement de robots, d’agents de vision artificielle et de systèmes de conduite autonome à grande échelle. L’idée de fond est simple : sans données abondantes, variées et bien validées, il n’y a pas de robot fiable ni de véhicule autonome qui puisse véritablement mûrir. L’importance de cette annonce réside dans le fait que NVIDIA ne la présente pas comme un outil isolé, mais comme une chaîne de traitement

NVIDIA renforce son engagement dans l’infrastructure IA avec BlueField-4 STX, une architecture de stockage conçue pour les agents et les contextes longs

NVIDIA a profité du GTC 2026 pour présenter BlueField-4 STX, une nouvelle architecture de référence modulaire qui vise à résoudre l’un des goulets d’étranglement invisibles de l’IA moderne : le stockage et l’accès au contexte. Cette proposition s’adresse aux entreprises, aux fournisseurs cloud et aux opérateurs d’infrastructure IA qui ont besoin d’alimenter des systèmes capables de gérer de longs contextes, plusieurs outils et sessions persistantes, ce qui devient de plus en plus courant dans le phénomène appelé IA agentique. L’idée de fond est claire : ne plus se contenter d’ajouter plus de GPU. Selon NVIDIA, les centres de données traditionnels offrent de la capacité, mais pas la rapidité de réponse nécessaire pour que les agents IA accèdent aux données et

La machine utilisée pour fabriquer des puces prend du poids en raison du coût et des délais

NVIDIA va plus loin dans sa stratégie des « usines d’IA » avec Vera Rubin DSX et un jumeau numérique prêt à les concevoir avant de les construire

NVIDIA renforce son engagement dans l’infrastructure IA avec BlueField-4 STX, une architecture de stockage conçue pour les agents et les contextes longs