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AMD a décroché l’un des plus importants contrats d’infrastructure d’IA annoncés cette année : l’entreprise a conclu un accord pour fournir à Anthropic des serveurs d’IA dont la valeur atteindrait, selon certaines informations, des dizaines de milliards de dollars, tout en prévoyant d’investir jusqu’à 5 milliards de dollars américains dans le développeur de Claude.
Dans le cadre de ce partenariat pluriannuel, Anthropic déploiera jusqu’à 2 gigawatts de GPU AMD Instinct MI450 Series dans les systèmes en rack Helios d’AMD, le premier gigawatt devant être mis en service au premier semestre 2027. Reuters a rapporté que l’accord sur les serveurs valait des dizaines de milliards de dollars, même si aucune des deux entreprises n’en a divulgué le montant.
Le partenariat va au-delà de la vente de puces. Les entreprises collaboreront pendant plusieurs années pour optimiser Claude pour les GPU AMD Instinct et accélérer le développement de la plateforme logicielle ROCm d’AMD. AMD prévoit également de déployer Claude au sein de ses équipes d’ingénierie et de développement produit.
Anthropic exécute déjà des charges de travail sur les GPU de Nvidia, les TPU de Google et les puces Trainium d’Amazon. L’ajout d’AMD élargit son éventail de matériel, alors que la demande pour Claude continue de progresser. Selon Reuters, Anthropic utilisera une partie des nouveaux systèmes dans ses propres centres de données, tout en accédant à des capacités supplémentaires par l’intermédiaire de fournisseurs cloud, ce qui l’aidera à obtenir la puissance de calcul nécessaire pour entraîner et exécuter ses futurs modèles d’IA.
Un défi plus important pour Nvidia
L’accord renforce la position d’AMD sur le marché des infrastructures d’IA, où Nvidia reste le principal fournisseur. Nvidia contrôle toujours l’immense majorité du marché des accélérateurs d’IA, mais AMD a progressivement obtenu des engagements plus importants de la part des développeurs d’IA de pointe.
Les analystes du secteur voient dans cet accord un nouveau signe que les grandes entreprises de l’IA cherchent à diversifier leurs fournisseurs de matériel plutôt qu’à dépendre d’un seul acteur. Reuters a cité l’analyste d’Emarketer Jacob Bourne, qui estime que cette victoire confirme la position d’AMD comme concurrent le plus proche de Nvidia dans le domaine des accélérateurs d’IA.
L’accord fait également suite au partenariat pluriannuel précédemment annoncé entre AMD et OpenAI, soulignant la stratégie de l’entreprise, qui consiste à s’assurer le concours de grands clients de l’IA au moyen d’engagements d’infrastructure à long terme.
Une tendance de fond
L’accord entre AMD et Anthropic montre comment les entreprises de l’IA signent de plus en plus de contrats d’infrastructure à long terme plusieurs années avant le déploiement du matériel. Construire des systèmes d’IA à l’échelle du gigawatt nécessite une planification précoce, des financements importants et des partenariats avec des fabricants de puces, des fournisseurs cloud et des exploitants de centres de données.
Pour AMD, s’assurer un nouveau client IA hyperscale renforce ses efforts pour grignoter la domination de Nvidia. Pour Anthropic, l’accord réduit le risque qu’une capacité de calcul limitée ralentisse la croissance de Claude, alors que son adoption par les entreprises continue de progresser.
Cette stratégie comporte également des compromis. Les projets d’infrastructure d’IA d’une ampleur considérable nécessitent des milliards de dollars de capitaux, dépendent de la construction future de centres de données et font face à une attention croissante portée à leur consommation d’énergie ainsi qu’aux préoccupations des populations locales concernant les centres de données de grande envergure. Ces facteurs pourraient influencer la vitesse à laquelle ces ambitieux projets de déploiement deviendront réalité.
La mise en service de toutes les capacités prévues dans les délais dépendra de la production de puces, de la construction des centres de données, de la disponibilité de l’électricité et de la demande continue pour les services d’IA. Mais l’accord souligne une évolution plus large dans le secteur : sécuriser une capacité de calcul à long terme devient aussi important que de construire la prochaine génération de modèles d’IA.
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