La discussion sur l’infrastructure pour l’Intelligence Artificielle tourne souvent autour des GPU, des interconnexions et de la consommation d’énergie. Mais il existe une couche moins visible — et de plus en plus déterminante — qui reprend du pouvoir dans les centres de données : le stockage à grande échelle. Dans

Une idée digne d’un film d’espionnage technologique : un laboratoire clandestin en Chine, des pièces récupérées ici et là, des ingénieurs travaillant sous de fausses identités, tout cela dans le but obsessionnel de bâtir une machine de lithographie EUV (extrême ultraviolet) capable de fabriquer des puces de pointe sans dépendre

La course à la fabrication de puces plus grandes et de meilleure qualité ne se limite plus à la simple conception du modèle le plus imposant, mais devient une compétition beaucoup plus tangible : combien d’outils sont installés dans les usines, combien de lignes sont automatisées et quelle capacité réelle

Le marché de la mémoire traverse une période inhabituelle : alors que les centres de données se livrent une compétition féroce pour le matériel dédié à l’Intelligence Artificielle, les consommateurs commencent à ressentir indirectement les conséquences, notamment sur un composant aussi fondamental que la RAM. Dans ce contexte, une rumeur

Fortinet et Arista Networks ont annoncé une solution conjointe pour les centres de données axés sur l’Intelligence Artificielle, visant à résoudre l’un des principaux défis actuels : comment faire évoluer des clusters GPU sans que la sécurité ne devienne un frein… ni que le réseau se transforme en un point

Après plus de cinq années de luttes politiques, commerciales et judiciaires, TikTok s’apprête à clôturer le chapitre le plus sensible de son histoire récente aux États-Unis. Selon les informations préliminaires rapportées par Axios, à partir d’un document interne attribué à la direction de l’entreprise, ByteDance aurait conclu un accord pour

La course à l’Intelligence Artificielle est en train de changer de cap. Pendant des années, l’attention médiatique et technique s’est concentrée sur le training — modèles toujours plus grands, plus coûteux et davantage dépendants de capacités de calcul —. Mais à mesure que l’IA devient un produit intégré, le véritable