Acheter davantage de GPU devient la partie facile de la course aux infrastructures d'IA. Les alimenter, les refroidir, les connecter, les sécuriser et les rendre utiles, voilà où les choses se compliquent.
Cisco a étendu sa Secure AI Factory avec Nvidia le 25 août dans le cadre d'un nouveau partenariat avec Supermicro, en ajoutant le calcul haute densité à l'échelle du rack ainsi que des systèmes refroidis par liquide et par air à une architecture qui couvre déjà les réseaux, la sécurité, les logiciels et l'infrastructure d'IA.
Cette initiative reflète une évolution plus large de l'IA en entreprise : la course dépasse désormais les accélérateurs individuels pour se tourner vers des systèmes complets capables de prendre en charge des charges de travail d'entraînement et d'inférence toujours plus exigeantes. Pour les équipes chargées des infrastructures d'entreprise, cela signifie que les décisions de déploiement de l'IA intègrent de plus en plus l'alimentation électrique, le refroidissement, les réseaux, la sécurité et la gestion du cycle de vie, en plus de la capacité GPU.
Supermicro apporte la puissance de calcul et de refroidissement
Dans le cadre de ce partenariat élargi, Cisco proposera les systèmes GPU haute densité de Supermicro dans son portefeuille Secure AI Factory, avec des configurations refroidies par liquide et par air.
Les deux entreprises associent également les équipements réseau refroidis par liquide de Cisco aux serveurs refroidis par liquide de Supermicro afin de créer ce que Cisco décrit comme un refroidissement liquide de bout en bout, du rack à la fabric.
C'est important, car la densification croissante des infrastructures d'IA entraîne des problèmes d'alimentation électrique et de température en plus de ses gains de performances. Supermicro commercialise déjà ses systèmes AI Factory avec Nvidia autour de l'intégration, des tests, des réseaux, du stockage et du refroidissement au niveau du rack, plutôt que de traiter le serveur GPU comme un composant isolé.
Cisco a indiqué que l'architecture étendue prendrait en charge des systèmes tels que Nvidia Vera Rubin NVL72 et HGX Rubin NVL8, avec des cas d'usage allant de l'entraînement de modèles comportant des milliers de milliards de paramètres à l'inférence haut débit.
Cette extension intervient alors que Nvidia se présente de plus en plus comme davantage qu'un fabricant de puces. Lors de la GTC 2026, eWeek a rapporté que Jensen Huang avait présenté Nvidia autour de la « pile d'IA complète », couvrant les puces, l'infrastructure, les modèles, les agents et l'IA physique.
Ce qu'a constaté eWeek : Cisco ajoute une couche plus approfondie à l'échelle du rack à son usine d'IA
La nouvelle annonce est plus qu'un simple ajout de partenaire à l'architecture existante de Cisco.
Lorsque Cisco a étendu la Secure AI Factory en mars, son architecture prenait déjà en charge les grandes usines d'IA et les déploiements conformes aux exigences de Nvidia Cloud Partner. Cette annonce mettait toutefois fortement l'accent sur l'extension de l'IA des centres de données centraux aux environnements locaux et périphériques, tout en ajoutant des capacités de sécurité grâce à des technologies telles que Cisco AI Defense et Hybrid Mesh Firewall.
Cinq mois plus tard, Cisco ajoute une nouvelle couche à cette stratégie.
L'extension d'août apporte le calcul haute densité à l'échelle du rack de Supermicro, le refroidissement liquide du rack à la fabric, la nouvelle infrastructure Nvidia Rubin et une architecture étendue conforme aux exigences de Nvidia Cloud Partner, destinée notamment aux fournisseurs de neocloud et de cloud souverain.
Cisco associe également ses réseaux frontaux basés sur Silicon One à ses réseaux dorsaux basés sur Spectrum-X au sein de Cisco Nexus One. Cisco affirme être le seul partenaire technologique de Nvidia à utiliser ses propres commutateurs réseau et son propre système d'exploitation réseau dans une solution conforme aux exigences de Nvidia Cloud Partner.
La comparaison montre comment la stratégie d'infrastructure d'IA de Cisco s'élargit. La sécurité et l'inférence distribuée restent des composantes de l'architecture, tandis que le partenariat avec Supermicro offre aux clients une option supplémentaire pour répondre aux exigences de densité de calcul et de refroidissement des clusters d'IA toujours plus vastes.
Les usines d'IA deviennent une activité d'infrastructure
Nvidia pousse cette même idée dans plusieurs directions.
L'entreprise décrit les usines d'IA comme des infrastructures qui transforment la capacité de calcul en résultats d'IA, et ses ambitions englobent de plus en plus les systèmes physiques qui entourent le GPU. Nvidia a récemment affirmé que les usines d'IA nécessitaient non seulement des puces et des réseaux, mais aussi un accès à des terrains, à l'électricité et à des centres de données adaptés.
Les capitaux suivent cette thèse. Plus tôt cette année, Nvidia a réalisé un investissement de 2 milliards de dollars US dans CoreWeave alors que les entreprises poursuivaient un projet visant à construire plus de 5 gigawatts de capacité d'usines d'IA d'ici à 2030.
Le concept s'étend également au-delà des centres de données traditionnels. Nvidia et LG travaillent par exemple sur une usine d'IA couvrant la fabrication, la robotique, la simulation et les systèmes autonomes.
La dernière extension de Cisco la place directement dans la couche qui relie ces charges de travail à l'infrastructure physique.
Ce que les entreprises doivent surveiller
L'attrait pour les acheteurs d'entreprise est évident : des architectures de référence validées pourraient réduire une partie du travail nécessaire pour assembler une infrastructure d'IA haute densité à partir de composants distincts de calcul, de réseau, de sécurité, de refroidissement et de gestion.
Cisco ajoute de nouveaux services d'infrastructure validés, alignés sur les services d'infrastructure de Nvidia, afin de certifier que l'infrastructure déployée correspond à l'architecture de référence prévue. Cisco a également indiqué construire un laboratoire d'IA dédié à grande échelle pour développer des outils et tester des logiciels autour de ce processus de validation.
Mais une architecture validée ne fait pas disparaître les réalités économiques. Les organisations doivent toujours déterminer si elles ont besoin d'une infrastructure d'IA à l'échelle du rack, à quel niveau elle sera utilisée, quelles mises à niveau de l'alimentation électrique et du refroidissement sont nécessaires, et si les performances obtenues justifient les coûts d'investissement et d'exploitation.
C'est peut-être là que se trouve la question la plus déterminante pour les infrastructures d'IA. À mesure que les systèmes GPU deviennent plus vastes et plus interconnectés, l'avantage concurrentiel pourrait de plus en plus dépendre de l'efficacité avec laquelle les entreprises exploitent les équipements qui entourent les accélérateurs, plutôt que du simple nombre de GPU qu'elles peuvent acquérir.
Cisco prévoit de commencer à proposer les systèmes de calcul de Supermicro dans le cadre de sa Secure AI Factory avec Nvidia en octobre 2026.
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