AI Infrastructure Database
Les chips, data centers, l'alimentation, les logiciels et les modèles sur lesquels repose l'IA, ainsi que les entreprises derrière chaque composant.
Comment un data center IA se construit concrètement
Vous construisez autour des GPU NVIDIA ? Suivez la vraie chaîne d'approvisionnement : qui fabrique la puce, qui fournit la mémoire, qui produit les câbles et les racks, comment le système est refroidi, et le logiciel à installer avant le premier token. Chaque étape renvoie aux entreprises qui la rendent possible.
La stack est en pleine transition : six évolutions à surveiller
Chaque génération matérielle réécrit une couche de l'industrie. Ce sont les transitions en cours en ce moment — suivez-les ici et vous verrez la prochaine ère arriver avant qu'elle ne se concrétise.
Un rack H100 consommait environ 40 kW et les ventilateurs suffisaient. Les racks GB200 consomment ~120 kW et sont livrés en refroidissement liquide uniquement — et des racks ~600 kW sont annoncés pour 2027. Chaque nouvelle salle est en cours de réaménagement autour de plaques froides.
L'unité de conception est passée d'un boîtier à 8 GPU à un rack NVLink à 72 GPU que le logiciel perçoit comme un seul accélérateur. Le camp UALink ouvert s'empresse de répondre avant que le schéma ne se fige.
Les modèles de raisonnement ont déplacé le calcul vers le temps de réponse. L'inférence dépasse désormais l'entraînement dans l'ensemble du secteur et tire la demande vers des chips conçus uniquement à cet effet.
Les dies ont atteint la limite de la lithographie, si bien que la frontière s'est déplacée vers le boîtier — GPU multi-dies, empilement 3D et capacité CoWoS faisant office de quota mondial de GPU.
Les campus ont cessé d'attendre dans les files d'interconnexion : des réacteurs arrêtés redémarrés sous des contrats de 20 ans, des turbines derrière le compteur, des piles à combustible en clôture de site.
Le tournant des composants en 2026 : la HBM4 double l'interface mémoire tandis que l'optique co-packagée commence à remplacer les émetteurs-récepteurs enfichables — les listes de pièces derrière Rubin, MI400 et les prochains TPU.
Même problème, six réponses
Comparaisons complètes →Comment chaque grand acteur intègre la pile — puces, fabric, racks, refroidissement, alimentation et logiciels, côte à côte.
GoogleThe vertical integrator
Microsoft + OpenAIThe alliance at NVIDIA scale
MetaThe open-everything builder
xAIThe speed record
AWS + AnthropicThe custom-silicon bet
TeslaThe embodied-AI factory
La pile d'infrastructure IA
Explorer la pile complète →Chaque couche dépend de celle qui la précède. Suivez la chaîne de l'électricité à l'intelligence — chaque couche ouvre sa propre section de la base de données.
Alimentation
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Data centers
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Systèmes
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NVIDIAThe company the AI build-out is denominated in: GPUs, systems, networking and CUDA.
NVIDIA H100The GPU of the ChatGPT era — the unit of account for the 2023–25 AI build-out.
OpenAIMaker of ChatGPT and GPT-5 — and the buyer behind the biggest compute deals ever signed.
Stargate AbileneThe flagship of the $500B Stargate program — OpenAI's first purpose-built campus.
CUDANVIDIA's programming platform — the deepest moat in the industry.
ChatGPTThe fastest-adopted software product in history — and AI's front door.
Claude 5 (Fable 5 / Opus 5 / Sonnet 5)Anthropic's 2026 generation — four releases in under two months.
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The Verge · 00:27 · IA & ModèlesFiches de données
Rédigé en interne avec l'IA à partir des données en cache de ce site — labellisé, daté, jamais un conseil.
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AI Infrastructure Database · Oct 09
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Tokens, weights, attention, training and inference — the whole mechanism in one pass, no math required.
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Calculateur de puissance de clusterDu nombre de GPU aux mégawatts et à une facture illustrative
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TendancesCapex, demande en énergie, densité des racks — chiffres sourcés









