La nouvelle course spatiale se déroule dans les centres de données. L’expansion de l’IA exige des installations à plus forte densité, efficacité énergétique et connectivité ultra-rapide.

La montée en puissance incessante de l’intelligence artificielle redéfinit l’architecture des centres de données. Ce qui semblait encore il y a quelques années une chimère — des infrastructures à haute densité capables de supporter des charges de calcul colossales — est désormais une nécessité urgente. Avec des modèles de langage de plus en plus grands et exigeants, l’industrie technologique se lance dans la construction de centres de données spécifiquement conçus pour l’IA.

Une nouvelle ère d’or du calcul

Depuis que l’étude « Scaling Laws for Neural Language Models » en 2020 a confirmé que les modèles d’IA voient leurs capacités s’accroître en fonction de leur taille, des données et de la puissance de calcul, la tendance est claire : construire d’énormes centres de données remplis de GPU. Cependant, le pré-entraînement ne suffit plus. Les nouvelles techniques de post-entraînement, comme l’apprentissage par renforcement avec rétroaction automatisée — pionnier par DeepSeek — et le calcul en temps d’inférence, propulsent une nouvelle génération de modèles avec raisonnement adaptatif.

Toutes ces techniques partagent un dénominateur commun : un besoin croissant de ressources informatiques et, par conséquent, de centres de données capables d’accueillir cette puissance de calcul.

De racks vides à la superdensité

Traditionnellement, les infrastructures d’IA étaient intégrées dans des centres de données conventionnels, mais cela devient obsolète. Selon l’Uptime Institute, la densité moyenne mondiale par rack est inférieure à 6 kW, tandis que des GPU comme les NVIDIA H200 exigent plus de 40 kW par rack. Cela donne lieu à des racks à moitié vides, un espace sous-utilisé et un système inefficace.

Aujourd’hui, les densités dans les centres de données pour IA sont mesurées en dizaines, voire centaines de kW par rack. Ce saut s’accompagne d’un besoin critique de réduire la latence entre les nœuds de GPU et de maximiser la bande passante locale, ce qui nécessite une proximité physique extrême entre serveurs et réseaux haut débit conçus pour une performance optimale.

Un exemple emblématique est le xAI Colossus Cluster, le plus grand superordinateur IA au monde, avec 100 000 GPU et quatre salles de données. Construit en seulement 122 jours, il inclut un refroidissement liquide direct au chip et des portes arrière actives, évitant ainsi des systèmes traditionnels de confinement thermique.

Refroidissement extrême et stockage énergétique

Le Colossus, dévoilé par Supermicro avec l’approbation d’Elon Musk, montre également comment des solutions comme les Tesla Megapacks sont utilisées pour amortir les pics de consommation électrique durant des processus intensifs d’entraînement, offrant une fiabilité sans précédent.

L’architecture combine des CDU avec des pompes redondantes, des blocs de refroidissement liquide personnalisés et jusqu’à neuf ports réseau par serveur pour une connectivité optimale entre les clusters GPU et non-GPU.

Une course mondiale pour la suprématie IA

Les États-Unis mènent la construction de centres de données IA, avec des projets comme le Stargate d’OpenAI, SoftBank et Oracle, qui prévoit un investissement pouvant atteindre 500 milliards de dollars. Amazon envisage de consacrer 100 milliards à l’infrastructure technologique — principalement pour l’IA — tandis que Google investira 75 milliards et Microsoft 80 milliards rien que pour cette année fiscale. Meta n’est pas en reste, avec jusqu’à 65 milliards consacrés à l’entraînement de ses modèles Llama.

Et cette course ne fait que commencer.

Le plus grand défi : l’énergie

S’il n’y avait pas de limitations budgétaires ni de composants, qu’est-ce qui freine la construction de ces centres de données ? La réponse est claire : l’énergie. L’entraînement de modèles géants nécessite de plus en plus d’électricité, obligeant les entreprises à conclure des accords à long terme avec des fournisseurs d’énergie, y compris des centrales nucléaires et des sources renouvelables. La durabilité énergétique est, sans aucun doute, l’un des grands défis à relever.

Conclusion : Le centre de données pour l’IA de demain ne dépendra pas seulement des dernières générations de GPU ou de réseaux ultrarapides. Ce sera une infrastructure où chaque watt compte, où la conception thermique, l’efficacité énergétique et l’évolutivité seront aussi importantes que la puissance de calcul. Le succès dans la course pour la suprématie en intelligence artificielle dépendra autant de la capacité à innover que de celle à construire de manière durable.

via : w.media