03 Nov
Dans un monde de plus en plus numérique, l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle clé dans une vaste gamme de secteurs. Récemment, OpenAI a fait les gros titres en adoptant une stratégie multi-cloud pour ses besoins en informatique. Cet article explore cette stratégie et ses ramifications, tout en abordant les besoins croissants en performance et en infrastructure que représentait cette décision pour le secteur technologique.
Pourquoi le Multi-Cloud ?
Le choix d’OpenAI de basculer vers une stratégie multi-cloud, incluant des partenariats avec AWS, Microsoft et Oracle, repose sur une priorité stratégique : éviter une dépendance à une seule plateforme. En répartissant ses charges de travail critiques, OpenAI garantit une disponibilité accrue et réduit les risques de pannes majeures.
Couverture des besoins en GPU
L’engagement avec AWS pour des centaines de milliers de GPU NVIDIA porte sur les modèles de nouvelle génération tels que les GB200s et GB300s. Cette capacité, couplée à des millions de CPU, ne se limite pas à l’entraînement des modèles à venir, mais garantit également une performance optimale des services existants, tels que ChatGPT.
“La montée en échelle des modèles d’IA de pointe nécessite des ressources informatiques massives et fiables”, déclare Sam Altman, CEO d’OpenAI.
Impact pour les entreprises
Pour les entreprises, cette nouvelle stratégie met en lumière l’importance de la flexibilité et de la prévoyance dans l’allocation des ressources informatiques. Ainsi, le débat classique du “construire ou acheter” se simplifie pour de nombreuses organisations qui penchent désormais vers des solutions tierces gérées comme Amazon Bedrock ou Google Vertex AI.
Les hyperscalers, tels qu’AWS ou Google, absorbent les risques liés à l’infrastructure, permettant aux entreprises de se concentrer sur leur cœur de métier. Cette répartition stratégique des tâches favorise également une réduction des coûts d’exploitation et une efficacité accrue.
Les leçons apprises pour les DSI
Le recours au multi-cloud est souvent perçu comme une solution complexe réservée aux grandes entreprises. Cependant, la diversification des fournisseurs est une stratégie réalisable même à plus petite échelle, en particulier dans les secteurs où la résilience informatique est critique.
Un autre enseignement réside dans la transition vers des budgets fixes pour l’infrastructure IA, qui imite davantage les dépenses en capital que les dépenses d’exploitation variables. Les entreprises doivent ajuster leurs prévisions budgétaires à ces nouvelles exigences, à l’instar de la planification pour une nouvelle usine ou un centre de données.
Avantages de l’infrastructure spécialisée
L’accord d’OpenAI avec AWS inclut la création de serveurs EC2 UltraServers pour répondre aux besoins spécifiques de formation et d’inférence des modèles. Ces systèmes permettent de réduire la latence et de tenir le rythme face à des charges de travail massives.
L’infrastructure elle-même ne sera complètement déployée qu’à la fin de 2026, avec des options pour des expansions supplémentaires jusqu’en 2027. Cela illustre également la complexité des chaînes d’approvisionnement matérielles et le besoin de planifications sur plusieurs années.
Conclusion
En conclusion, le basculement vers une stratégie multi-cloud par OpenAI souligne à quel point l’évolutivité et la résilience sont devenues essentielles dans l’univers de l’IA. Que vous soyez un leader d’entreprise cherchant à déployer des solutions d’IA ou une start-up en phase initiale, la clé est de privilégier des solutions agiles et basées sur des partenariats solides avec les fournisseurs de cloud.
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