Microsoft a dépensé 280 milliards de dollars en IA. Le Guardian a demandé où se trouvent les puces.

Une enquête du Guardian publiée cette semaine, citant des documents internes, rapporte que Microsoft a installé environ 2,2 millions de puces d’IA dans le monde après avoir dépensé environ 280 milliards de dollars depuis 2022 en terrains, bâtiments et infrastructures informatiques. Le point central de l’histoire est l’écart : les experts consultés par le journal ont estimé que les 5 gigawatts de capacité supplémentaire du centre de données décrits par Microsoft nécessiteraient quelque chose de plus proche de 6,4 millions de GPU pour être comblés. Microsoft a rejeté l’arithmétique, la qualifiant d’« inexacte, tirant de fausses conclusions à partir d’hypothèses incorrectes ». Les actions de la société ont chuté d’environ 3 pour cent lundi pour clôturer à près de 480 dollars.

Le directeur général Satya Nadella propose sa propre explication de l’écart depuis des mois, et il ne s’agit pas d’une pénurie de puces. C’est ce qu’il appelle des coquilles chaudes : des bâtiments alimentés, refroidis et finis, prêts à recevoir du matériel. “Ce n’est pas un problème d’approvisionnement en puces”, a-t-il déclaré plus tôt cette année, “c’est en fait le fait que je n’ai pas de coques chaudes à brancher”. Il a décrit des GPU en stock que l’entreprise ne peut pas allumer. Les sites retardés, notamment Fairwater dans le Wisconsin, sont cités en exemple.

Voici pourquoi c’est plus intéressant qu’une querelle d’entreprise. Depuis trois ans, l’histoire publique du développement de l’IA tourne autour des puces : qui peut acheter les dernières nouveautés de Nvidia, qui est exclu par les contrôles à l’exportation, qui arrive en tête de la file d’attente. Ce cadrage devient progressivement obsolète. Un centre de données d’IA moderne est d’abord un problème d’électricité, puis un problème de construction, et ensuite seulement un problème de semi-conducteurs. Les sous-stations, les connexions au réseau, l’eau de refroidissement et les permis de construire évoluent tous sur des échelles de temps qui se mesurent en années, et aucune d’entre elles n’accélère parce que vous avez câblé plus d’argent. Si l’explication de Nadella est exacte, le véritable goulot d’étranglement du secteur est désormais le génie civil et les services publics. Si la lecture du Guardian est correcte, alors les chiffres de capacité rapportés dans le secteur pourraient décrire des bâtiments plutôt que des ordinateurs en état de marche, ce qui rend plus difficile pour quiconque de l’extérieur de juger qui possède réellement quoi.

Une mise en garde juste : les deux parties travaillent à partir d’informations partielles. L’estimation du Guardian du nombre de GPU impliqués par 5 gigawatts dépend d’hypothèses concernant la génération de puces, la consommation d’énergie par rack et les frais généraux, et des personnes raisonnables peuvent aboutir à des chiffres différents. Microsoft n’a pas publié son propre chiffre.

Ce que cela signifie pour vous : très peu aujourd’hui, et c’est très bien. Mais cela vaut la peine de mettre à jour votre modèle mental. Lorsque vous lisez qu’une entreprise dépense des dizaines de milliards en IA, la majeure partie de cet argent n’est pas consacrée à l’achat de puces, mais à l’achat de pouvoir et de propriétés. C’est également la raison pour laquelle les capacités d’IA arrivent de manière inégale selon les régions, pourquoi certains services sont déployés aux États-Unis des mois avant l’Europe et pourquoi les questions sur la consommation électrique des centres de données ne disparaissent pas. Si vous choisissez des fournisseurs de cloud, « nous avons de la capacité » est une affirmation qui mérite d’être posée.

##Sources

-Inside Telecom : les puces informatiques Microsoft AI ancrées par la puissance

• Tom’s Hardware : le PDG de Microsoft déclare que l’entreprise n’a pas assez d’électricité pour installer tous les GPU AI de son inventaire
• Data Center Dynamics : Microsoft a des GPU IA en inventaire