Comment l’IA va-t-elle remodeler le data center ?

Prévoir l’avenir de l’économie des centres de données

Pourquoi est-ce important: L’essor du calcul par l’IA est sur le point de remodeler l’économie des centres de données. Cela pourrait être aussi simple que Nvidia remplaçant Intel, mais cela pourrait également conduire à un changement systématique beaucoup plus large.

Au cours de la dernière décennie, la dynamique du centre de données a été relativement stable. Les principaux constructeurs de centres de données (les hyperscalers « Super 7 » et quelques autres) ont accaparé la majorité de la valeur du cloud. Ils consomment 50 à 60 % de l’électronique d’entreprise, ce qui leur confère un immense levier d’achat. Face à eux, un groupe de fournisseurs en constante consolidation a tenu bon en termes de marge, mais cela a été terrible pour les startups qui se sont retrouvées avec presque aucune marge de manœuvre pour ouvrir une part du marché.

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Qui sont les hyperscalers « Super 7 » ?

Les plus grands hyperscalers du monde sont des géants de la technologie connus pour leurs vastes réseaux mondiaux de centres de données qui alimentent les services de cloud computing et Internet. Ce groupe d'élite comprend généralement Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure, Facebook (Meta), Alibaba Cloud, Apple et Tencent Cloud.

Cela a commencé à changer avec le retrait auto-infligé par Intel de sa propre feuille de route technologique. Cela a légèrement fait pencher la balance en faveur d'AMD – ce qui leur a permis de doubler leur part de marché – mais cela a également ouvert la porte à un calcul hétérogène (voir : La mort du calcul général). Au début, cela signifiait en grande partie rouler vos propres puces de la part des hyperscalers, mais cela a maintenant conduit au « boom de l'IA ».

Cela soulève la question cruciale de savoir comment cela va changer l’économie des centres de données.

Nous voyons quatre scénarios potentiels :

• Le cas de base dans lequel Nvidia supplante Intel en tant que principal fournisseur de silicium pour centres de données, mais tout le reste reste en grande partie le même.
• Fragmentation – Nvidia reste le plus grand fournisseur pendant un certain temps, mais au fil du temps, il cède la place à un paysage très fracturé dans lequel Nvidia est en concurrence féroce avec AMD et un Intel rajeuni, ainsi qu'avec toute une gamme de puces locales et des startups occasionnelles. Cela favorise fortement les hyperscalers dont les budgets d’investissement diminuent à mesure que leurs fournisseurs s’embourbent dans la concurrence sur les prix.
• Le monde de Jensen – Nvidia devient le fournisseur dominant non seulement pour les semi-conducteurs pour centres de données, mais aussi pour la conception et l’architecture des centres de données. Les utilisateurs d'entreprise au sens large commencent à adopter massivement les logiciels de Nvidia tels que NIM et Omniverse. Cela oblige les hyperscalers à emboîter le pas pour satisfaire leurs clients. L'économie évolue fortement en faveur de Nvidia et les hyperscalers se démènent tous pour trouver des alternatives tout en restant dépendants de Nvidia dont les ambitions logicielles continuent de croître.
• La science-fiction – L'IA va au-delà des outils génératifs et des milliers d'améliorations « sous le capot ». Les agents d’IA deviennent viables et de toutes nouvelles frontières d’utilisation numérique qui semblaient autrefois un fantasme deviennent réalité, peut-être même l’intelligence générale artificielle (AGI). Dans ce scénario, nous abandonnons entièrement l’ancien manuel et réécrivons complètement la pile de valeur – Nvidia s’en sort probablement bien ici, mais tout pourrait arriver à mesure que de nouveaux géants du logiciel émergent et réécrivent l’économie de l’industrie avec leurs propres puces ou une nouvelle architecture de centre de données. .

À ce stade, tout cela est possible, même si si nous devions deviner, nous dirions que nous nous trouvons quelque part entre les deux premiers scénarios. Nvidia semble être dans une très bonne position en ce moment, mais ils ont leurs vulnérabilités et, plus important encore, l'ensemble du paysage évolue trop rapidement pour savoir quoi que ce soit avec certitude.

Et pour être clair, par paysage, nous entendons réellement les logiciels. Le rythme du développement sur ce front est la chose la plus excitante que nous ayons vue depuis un certain temps, et nous avons le sentiment qu’il peut encore progresser beaucoup plus dans les prochaines années. À travers tout cela, un facteur important à considérer est l’ampleur de la vision de Huang.

Ses keynotes et autres conférences parlent tous de sujets de grande vision tels que l’IA souveraine, les usines d’IA, la conception de médicaments et les prévisions météorologiques hyper précises. Nous n'adhérons pas à l'essentiel de cela, mais pensons que le super pouvoir de Nvidia et Huang est de faire beaucoup de gros paris, dont beaucoup ne se concrétisent jamais. Cela étant dit, nous ne devrions pas nous précipiter pour tout ignorer.

Derrière les grands mots des discours d’ouverture se cachent quelques idées importantes. Par exemple, l’idée d’une « usine d’IA » ou d’un fournisseur de services cloud non aligné, fonctionnant indépendamment des hyperscalers, pourrait émerger de la mêlée actuelle. Notre objectif ici est de reconnaître que, comme toujours, le secteur technologique est constamment sujet à des changements rapides et radicaux. Le statu quo des 10 dernières années va très probablement bientôt changer de manière importante.