Les centres de données américains à l'ère de l'IA : comment l'infrastructure GPU transforme le paysage
Préparer le terrain : Le boom de l'IA rencontre les centres de données
Fermez les yeux et imaginez une étendue infinie de serveurs ronronnants, tous prêts à élaborer des modèles d'apprentissage automatique plus vite que vous ne pouvez dire "magie algorithmique". C'est le centre de données moderne des États-Unis, un foyer d'innovation (littéralement, grâce à la chaleur des GPU) qui se transforme en "usine à IA" pour notre monde de plus en plus axé sur la technologie.
L'essor des applications d'intelligence artificielle (IA) a déclenché une course aux armements dans la construction de centres de données et le déploiement de GPU. La révolution de l'infrastructure qui en résulte ne consiste pas seulement à connecter davantage de serveurs, mais aussi à exploiter une puissance de calcul considérable pour former et exécuter les modèles d'IA les plus avancés, des réseaux neuronaux prédisant les cours de la bourse aux modèles de texte génératifs réécrivant les règles de la création de contenu.
Selon une étude agrégée par McKinsey & Company et Dell'Oro Group, la puissance de l'IA et l'accélération basée sur le GPU ont suscité des investissements records dans de nouvelles installations et des expansions dans les principaux centres à travers le pays. Plus de 5 300 centres de données américains représentent environ 40 % du marché mondial, qui ne fait que grimper.
Pourquoi les GPU sont les vedettes du spectacle
Soyons réalistes : Les systèmes basés sur des processeurs sont toujours aussi puissants, mais les GPU sont devenus le cœur battant des infrastructures d'IA de pointe. Ils excellent dans le traitement parallèle, ce qui signifie qu'ils peuvent traiter simultanément des millions (ou des milliards) de calculs, ce qui est essentiel pour former des modèles d'apprentissage automatique avancés. Il n'est donc pas surprenant que, selon le groupe Dell'Oro, les ventes de GPU et d'accélérateurs atteignent 54 milliards de dollars rien qu'au deuxième trimestre 2024.
La domination de NVIDIA se poursuit avec son architecture Blackwell, le successeur de Hopper, qui offre des performances sans précédent pour les charges de travail d'IA. Les systèmes GB200 sont passés de l'annonce au déploiement dans le monde réel, Oracle Cloud Infrastructure étant l'un des premiers à déployer des milliers de GPU NVIDIA Blackwell dans ses centres de données à partir de mai 2025. Ces racks NVL72 GB200 refroidis par liquide sont désormais disponibles pour une utilisation par les clients sur NVIDIA DGX Cloud et Oracle Cloud Infrastructure pour développer et exécuter des modèles de raisonnement et des agents d'IA de nouvelle génération. D'autres fournisseurs de cloud suivent rapidement le mouvement, avec AWS, Google Cloud, Microsoft Azure et des fournisseurs de cloud GPU comme CoreWeave qui prévoient tous une infrastructure alimentée par Blackwell dans les mois à venir.
NVIDIA a encore élargi son offre en matière d'IA avec l'architecture Blackwell Ultra, annoncée à la GTC 2025 en mars. Blackwell Ultra améliore la conception originale de Blackwell avec deux fois plus d'accélération de la couche d'attention et 1,5 fois plus de FLOPS de calcul de l'IA par rapport aux GPU Blackwell standard. Cette nouvelle évolution de la plate-forme est spécialement conçue pour " l'ère du raisonnement de l'IA " avec des fonctions de sécurité améliorées, dont le premier GPU doté de la virtualisation d'E/S de confiance. À plus long terme, NVIDIA a également révélé sa feuille de route pour l'architecture Rubin de nouvelle génération, qui se concentrera sur l'inférence de l'IA et l'informatique de haute performance lorsqu'elle sera lancée.
Cependant, pour libérer cette puissance, les centres de données ont besoin d'une conception spécialisée. Cela inclut :
Refroidissement à haute densité : Le refroidissement traditionnel par air commence à agiter le drapeau blanc lorsque chaque rack consomme jusqu'à 130 kW. Les technologies de refroidissement par liquide s'intensifient pour empêcher ces grappes de GPU de s'effondrer :
Refroidissement direct de la puce en une seule phase : Actuellement leader du marché, il fait circuler un fluide réfrigéré à travers des plaques froides fixées directement sur les GPU et les CPU, absorbant la chaleur 3 000 fois plus efficacement que l'air. NVIDIA a imposé le refroidissement liquide pour tous les GPU et systèmes Blackwell B200 en raison de leur consommation d'énergie supérieure à 2 700 W. Les systèmes GB200 NVL72 utilisent cette approche de refroidissement direct de la puce, qui est 25 fois plus économe en énergie et 300 fois plus économe en eau que les systèmes de refroidissement traditionnels. Le liquide de refroidissement entre dans le rack à 25°C à raison de deux litres par seconde et en ressort plus chaud de 20 degrés, ce qui élimine la perte d'eau due au changement de phase.
Refroidissement par immersion : Les systèmes monophasés et biphasés immergent complètement les serveurs dans un fluide diélectrique, éliminant les points chauds et permettant des densités encore plus élevées, proches de 250 kW par rack.
Une infrastructure électrique robuste : La demande en énergie des centres de données devrait atteindre entre 6,7 % et 12 % de la consommation totale d'électricité aux États-Unis d'ici 2028-2030, selon le ministère de l'Énergie et l'Electric Power Research Institute (EPRI), et les opérateurs se démènent pour obtenir des sources d'énergie fiables - et idéalement vertes. Cette projection représente une augmentation spectaculaire par rapport aux quelque 4,4 % de l'électricité américaine consommée par les centres de données en 2023, les charges de travail liées à l'IA étant le principal moteur de cette croissance accélérée.
Planification stratégique de la localisation : La formation à l'IA ne nécessite pas une latence ultra-faible comme les tâches financières ou informatiques spécifiques. Les entreprises construisent donc stratégiquement de nouveaux centres de données centrés sur le GPU dans des endroits comme l'Iowa ou le Wyoming, où l'énergie est moins chère et où le terrain est plus abondant. Les systèmes GB200 NVL72 prennent désormais en charge des densités de puissance de rack de 120 à 140 kW, ce qui rend encore plus critique un emplacement stratégique à proximité de sources d'énergie fiables.
Croissance, investissements et un peu de concurrence
De la "Data Center Alley" de Virginie du Nord à Dallas-Fort Worth et à la Silicon Valley, les géants de l'informatique dématérialisée (Amazon, Microsoft, Google, Meta) et les nouveaux venus axés sur l'IA soutiennent une vague d'expansion colossale. Les analystes prévoient que le marché américain des centres de données fera plus que doubler, atteignant entre 350 et 650 milliards de dollars d'ici le début des années 2030.
Au cœur de cette croissance se trouve le besoin urgent de suivre le rythme de la transformation de l'IA :
L'ambitieuse initiative Project Stargate, d'un montant de 500 milliards de dollars, soutenue par OpenAI, Oracle et SoftBank, prévoit la construction de 20 grands centres de données d'IA à travers les États-Unis, créant ainsi des capacités d'IA souveraines tout en répondant à une demande de calcul sans précédent.
Les principaux laboratoires d'IA développent rapidement leur infrastructure :
OpenAI s'associe à Microsoft pour son cluster de nouvelle génération à Mount Pleasant, dans le Wisconsin. Ce cluster hébergera environ 100 000 accélérateurs d'IA B200 de NVIDIA.
Anthropic a obtenu des engagements de plusieurs milliards de dollars de la part d'Amazon et de Google pour répondre aux besoins de Claude en matière de formation et d'inférence.
xAI (l'entreprise d'IA d'Elon Musk) a récemment lancé un nouveau centre de données d'IA à Memphis, dans le Tennessee. Le centre utilise des turbines modulaires au gaz naturel pour la production d'électricité tout en construisant ses modèles Grok.
Les hypercalculateurs comme Microsoft et Amazon développent des projets de centres de données de plusieurs milliards de dollars, dans une course pour répondre à l'évolution des charges de travail de l'IA.
Les fournisseurs de services de colocation augmentent leur capacité, louant souvent à l'avance de nouvelles installations à hauteur de 70 % ou plus avant même que la poussière de la construction ne soit retombée.
Les contraintes électriques dans les régions à forte demande (regardez, Virginie du Nord) signifient que les acteurs avisés construisent des centrales énergétiques à proximité, voire des installations nucléaires, pour alimenter les GPU sans interruption.
NVIDIA a également démocratisé l'accès à l'informatique Grace Blackwell avec le projet DIGITS, un supercalculateur personnel d'IA dévoilé au CES 2025. Ce système met la super-puce Grace Blackwell GB10 à la disposition des chercheurs et des développeurs en IA, en leur apportant jusqu'à 1 pétaflop de performance en IA avec une précision FP4 dans un format de bureau. Le projet DIGITS permet aux développeurs de prototyper et de tester des modèles localement avant d'étendre les déploiements à l'infrastructure du cloud ou du centre de données, en utilisant la même architecture Grace Blackwell et la plate-forme logicielle NVIDIA AI Enterprise.
Les défis à l'horizon
Développement durable : Alors que les besoins en énergie des centres de données montent en flèche, les opérateurs sont de plus en plus attentifs à leur empreinte énergétique. Ils sont de plus en plus nombreux à signer des contrats à long terme pour l'énergie solaire, l'énergie éolienne et d'autres énergies renouvelables. Cependant, la pression exercée pour réduire les émissions de carbone tout en doublant ou en triplant la capacité est une demande importante, même pour un secteur qui aime les défis importants.
Goulets d'étranglement au niveau de l'infrastructure : Certaines entreprises de services publics ont suspendu les nouvelles connexions dans certains points névralgiques jusqu'à ce qu'elles puissent augmenter la capacité du réseau. Entre-temps, la construction de nouveaux centres de données dans le Midwest doit faire face aux limitations de la transmission d'énergie.
Augmentation des coûts : Avec une demande énorme et une offre restreinte, les prix grimpent. Une augmentation de 12,6 % d'une année sur l'autre des tarifs demandés pour les espaces de 250 à 500 kW (selon les données de CBRE) souligne la compétitivité du marché.
En dépit de ces soubresauts, le ton général reste optimiste : L'IA, le big data et l'informatique en nuage continuent de faire progresser les performances et l'innovation. Autrefois héros méconnus de l'internet, les centres de données se retrouvent sous les feux de la rampe.
L'apport d'Introl : Le calcul à haute performance (HPC) dans les règles de l'art
Si ces expansions de GPU et ces transformations de centres de données étaient un film d'action, Introl serait l'équipe d'opérations spéciales arrivant par hélicoptère dans l'acte final - froide sous pression et toujours prête pour la mission.
Vous souhaitez développer votre infrastructure GPU ? Les déploiements déploiements d'infrastructure GPU d'Introl d'Introl couvrent tous les aspects, de l'installation de clusters à grande échelle aux stratégies de refroidissement avancées, afin que votre nouvelle usine d'IA reste stable et efficace. Vous avez besoin d'une migration transparente de votre centre de données ? Notre approche garantit l'absence de temps d'arrêt, en intégrant les meilleures pratiques pour relocaliser vos serveurs en douceur.
Vous avez un besoin urgent de personnel ? Les solutions d'Introl offrent un réseau national de plus de 800 techniciens experts. Le câblage structuré vous préoccupe ? Découvrez les services de câblage structuré et de confinement d'Introl pour que vos flux de données fonctionnent sans enchevêtrement ni risque de trébuchement.
Notre mission ? Accélérer les déploiements d'IA et de HPC dans les délais impartis, quelle que soit l'échelle, qu'il s'agisse de 100 000 GPU ou de seulement 10.
L'avenir : Les usines d'IA et l'innovation durable
Ce n'est un secret pour personne que les centres de données de nouvelle génération se transforment en "usines d'IA", permettant tout, du traitement en temps réel du langage naturel aux simulations scientifiques avancées. Voici quelques orientations clés :
Au-delà des GPU : Alors que NVIDIA domine, des accélérateurs d'IA personnalisés apparaissent comme des alternatives potentielles. Des entreprises comme Cerebras Systems, avec son moteur à l'échelle du wafer et les processeurs photoniques émergents de startups comme Lightmatter, repoussent les limites du possible, offrant potentiellement une plus grande efficacité pour des charges de travail d'IA spécifiques.
Plus de refroidissement liquide : Avec des densités de rack de GPU dépassant les 100 kW, le refroidissement liquide devient un élément non négociable pour les environnements HPC.
Gestion assistée par l'IA : Paradoxalement, les centres de données utilisant l'IA s'en servent également pour la maintenance prédictive et l'optimisation énergétique, ce qui améliore l'efficacité.
Micro-réseaux et énergies renouvelables : Il faut s'attendre à davantage de partenariats avec des fermes d'énergie renouvelable, des centrales électriques locales et des systèmes de production sur site pour une alimentation de secours fiable.
Même face aux contraintes énergétiques et aux pressions liées au développement durable, la dynamique sous-jacente suggère que les centres de données américains resteront le cœur battant de l'économie numérique mondiale. Le calcul à haute performance, l'hyperconvergence et les services basés sur l'IA progressent à une vitesse fulgurante, et nous n'en sommes qu'au début de l'échauffement.
Pour conclure : De l'ENIAC au Nirvana de l'IA
Lorsque le premier centre de données abritant l'ENIAC a ouvert ses portes en 1945, peu de gens auraient pu imaginer qu'il serait le modèle des usines modernes d'intelligence artificielle. Aujourd'hui, les centres de données comblent le fossé entre la théorie informatique abstraite et les applications réelles qui changent la donne.
Qu'il s'agisse de dynamiser une startup d'IA ou de faire évoluer un environnement HPC d'entreprise, le moment est venu d'exploiter une infrastructure centrée sur le GPU. Et si vous recherchez un partenaire de confiance dans l'évolution des centres de données d'IA - quelqu'un qui vous aide à concevoir, déployer et gérer des systèmes qui repoussent les limites - Introl est là pour vous aider.
Prêt à parler de détails ? Réservez un appel avec Introl, et traçons ensemble la voie de votre avenir fondé sur l'IA.
(Après tout, nous ne sommes qu'à l'aube de cette nouvelle ère - imaginez ce que nous accomplirons d'ici 2030 et au-delà).
