Les données les plus bestiales sont les plus belles sur la planète, recueillies dans ce graphique

Le développement de l'IA a promu une nouvelle carrière «armes» dans le monde. Il n'est pas cherché à dominer un autre territoire, mais à obtenir la puissance plus calculante, mieux c'est. Les principales sociétés technologiques déploient des centres de données à travers le monde en pensant à un objectif: former l'intelligence artificielle. Il existe des centres de données qui sont authentiques, et dans ce graphique, nous pouvons voir les grappes de données les plus puissantes au monde avec un protagoniste exceptionnel:

Elon Musk.

Grappe. Avant d'entrer dans les chiffres, une nuance. Lorsque nous parlons de la puissance de calcul, nous pouvons parler d'un cluster d'ordinateur ou d'un supercalculateur. Ce dernier est un système extrêmement puissant qui peut être construit avec des processeurs spécialement conçus pour atteindre l'extrême ou les pouvoirs de calcul les plus courants actuellement, à partir de milliers de serveurs haute performance. Ils sont utilisés pour des simulations et des tâches scientifiques qui nécessitent un énorme processus de calcul, et leur coût est brutal.

D'un autre côté, nous avons la version « abordable » d'un supercalculateur: le cluster d'ordinateur. Il s'agit d'une série de stations de travail interconnectées qui fonctionnent dans des problèmes de résolution parallèles. Il est similaire à un supercalculateur, mais l'avantage est qu'il s'agit d'un système plus flexible car, comme vous avez besoin de plus d'équipement, vous pouvez étendre le cluster. De plus, les composants sont plus standard, ce qui permet également à la baisse du coût. Mais eh bien, c'est un concept qui s'estompe ces dernières années.

Le 100 000 clubs. Cela dit, retournons au graphique élaboré par le capitaliste visuel avec les données EPOCH AI. Dans ce document, nous pouvons voir les grappes les plus puissantes actuellement, mais avec un peu de piège: ils sont à la fois planifiés et opérationnels. X, la société d'Elon Musk, a allumé le Xai Colossus Memphis Phase 1 l'année dernière, un énorme centre de données avec 100 000 GPU H100 de Nvidia dans le but de former «Grok», son modèle AI. C'était quelque chose qui a même surpris Jensen Huang, PDG de Nvidia.

Il s'agit d'un monstre informatique avec une énorme puissance de calcul, mais le chiffre devrait augmenter jusqu'à 200 000 GPU. Nous verrons plus tard les conséquences énergétiques de cela. Suivant la société de Musk, nous avons méta en déclarant qu'ils avaient un cluster «supérieur à 100 000 GPU H100» pour leur modèle «Calles 4». Ensuite, il y a ceux qui maintiennent autre chose que le mystère. Par exemple, Microsoft avec son cluster pour Azure, Copilot et l'Openai AI estimés ont 100 000 GPU entre H100 et H200,

Deux mondes. En dehors de ce 100 000 clubs, nous avons Oracle avec ses 65 536 Nvidia H200, une autre société musc -ou avec Cortex Phase 1 et son GPU de 50 000, et le Département de l'énergie des États-Unis avec le capitaine, le supercalculateur le plus puissant du monde. Les officiers ou estimés, ce qui est clair avec ce graphique, c'est qu'il existe un pays qui a pris le calcul de l'IA au sérieux: les États-Unis.

Ce sont eux qui semblent pousser plus fort avec leurs centres de données aux États-Unis (sur les 10 clusters, les neuf premiers sont aux États-Unis et les derniers en Chine) et ne construisent pas seulement à l'intérieur de leurs frontières: il est également sorti. Un exemple est le plan d'objectif pour construire des centres de données en Espagne ou celui qui est pratiquement la taille de Manhattan.

Extension européenne. Dans le graphique, nous pouvons voir deux grappes européennes. D'une part, le Jupiter du Jülich Supercomputing Center en Allemagne avec ses GPU confirmés. D'un autre côté, celui de Nexgen en Norvège, avec environ 16 300 GPU estimés. L'Europe a entrepris plusieurs initiatives de financement dans le but de promouvoir sa compétitivité grâce à des programmes tels que Genai4EU et son budget de 700 millions d'euros entre 2024 et 2026.

L'objectif est de construire de grands centres de données et, pour l'appel de 2025, 76 propositions ont été présentées dans 16 pays différents. Cependant, le développement de l'IA européen doit être aligné sur la loi sur l'IA, l'accord en vigueur depuis février de cette 2025 qui assure la transparence et une IA éthique.

Numéro par rapport à l'efficacité en Chine. Qui a mis les batteries dans l'IA, au-delà des entreprises américaines, est la Chine. Suite à une feuille de route très différente de la Chine, la Chine se concentre sur la course (soi-disant) moins de GPU, fonctionnant avec une plus grande efficacité, coûte beaucoup plus bas que celles des sociétés américaines et avec des résultats équivalents. Deepseek ou le Kimi le plus récent en sont deux échantillons.

Nvidia se frotte les mains. Et de toute cette bataille pour l'IA, il y a un gagnant clair: Nvidia. Autant que cela puisse être, et au-delà de qui a plus ou moins de GPU pour faire le travail, le gagnant clair est Nvidia. En Chine, il n'est pas si clair en raison du veto commercial, mais les principaux centres de données du monde entier utilisent l'architecture de Nvidia avec ses graphiques H100 et H200. Et que si nous parlons de cartes « normales » pour l'IA, car ils ont le B200 avec quatre fois les performances du H100.

En fait, l'entreprise semble si concentrée sur cette carrière en IA qui aurait négligé ce qui a mené par AMD pendant des années: ses cartes de joueurs.

La planète, pas tellement. Et la conséquence de cette expansion d'IA est que les centres de données ont non seulement besoin d'énormes quantités d'énergie pour fonctionner, également de l'eau pour dissiper la chaleur de l'équipement. Il y a un absent important dans le graphique, Google, qui exploite également ses centres de données pour l'IA et qui, avec d'autres tels que l'objectif ou Microsoft, a besoin de centraux nucléaires pour alimenter ses installations.

La consommation est si exagérée que les énergies renouvelables sont insuffisantes pendant les pics de demande, recourant à des combustibles fossiles tels que le charbon ou le gaz (il est estimé que le GPU Colossus 200 000 consomme 300 MW, suffisamment pour nourrir 300 000 maisons) et, comme nous l'avons dit, l'utilisation de l'eau est devenue un matériel de discussion dans les territoires candidats pour accueillir de nouveaux centres de données. Tant de dissipation nécessite que la Chine les construise au fond de l'océan.

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