Un important fournisseur de services cloud mise fortement sur l'infrastructure dédiée à l'IA. Le géant du e-commerce intègre une technologie GPU de pointe, provenant d’un fabricant de puces leader du marché, à ses conceptions de silicium personnalisées, signalant ainsi un changement stratégique dans la façon dont les hyperscalers abordent les charges de travail de l’apprentissage automatique.

Cette initiative intervient alors que la demande en puissance de calcul pour l’IA ne cesse de croître. En combinant une architecture de puce propriétaire avec les capacités éprouvées des GPU, l’entreprise vise à offrir de meilleurs rapports prix/performance pour les clients exécutant des modèles d’IA à grande échelle. Cette approche hybride leur permet d’optimiser pour des charges de travail spécifiques tout en tirant parti de technologies établies lorsque cela est pertinent.

De nouvelles configurations de serveurs, qui seront déployées ce trimestre, intégreront ces puces améliorées. Les premiers benchmarks suggèrent des améliorations significatives en termes de vitesse d’entraînement et d’efficacité d’inférence par rapport aux générations précédentes. Pour les entreprises développant des applications d’IA, cela pourrait signifier un délai de mise sur le marché plus court et des coûts opérationnels réduits.

La portée plus large ? L’infrastructure cloud évolue rapidement, et les entreprises qui contrôlent à la fois les couches matérielles et logicielles bénéficient d’avantages concurrentiels majeurs. À mesure que les charges de travail liées à l’IA influencent de plus en plus la conception des centres de données, on peut s’attendre à une innovation accrue dans les siliciums personnalisés qui équilibrent performance, efficacité et coût.