fr.wedoany.com Rapport : Backblaze a signé un accord de stockage multi-exaoctets d'une durée de cinq ans, d'une valeur de 335 millions de dollars, avec le fournisseur d'infrastructures cloud IA CoreWeave, afin d'ajouter une couche de capacité à faible coût basée sur des disques durs à sa plateforme de stockage hébergé. Ce partenariat permet aux clients de CoreWeave d'accéder à une nouvelle couche de stockage objet sans modifier leur code, tout en mettant en évidence une contrainte centrale des infrastructures IA : l'emplacement réel de toutes les données pendant les charges de travail de production.
Pour CoreWeave, l'enjeu de cette transaction ne réside pas dans la capacité GPU elle-même, mais dans l'architecture de stockage qui l'entoure. Les clouds IA sont souvent perçus comme étant pilotés par la puissance de calcul, mais les exécutions d'entraînement, les points de contrôle, les sorties de modèles, la génération augmentée de récupération (RAG), la préparation des données et les pipelines d'inférence génèrent tous des volumes massifs de données. Certaines de ces charges de travail nécessitent des performances de niveau flash, mais la plupart n'exigent pas de hautes performances de stockage. C'est précisément ce type de besoin qui a offert une opportunité à Backblaze.
Backblaze prendra en charge la couche de stockage basée sur des disques durs au sein du stockage objet IA de CoreWeave, y compris dans les environnements utilisant la technologie de cache distribué LOTA de CoreWeave. Les clients existants devraient pouvoir accéder à la nouvelle couche de stockage sans avoir à réécrire leurs applications, ce qui présente une valeur commerciale importante.
D'un point de vue économique, CoreWeave souhaite réserver le stockage haute performance aux charges de travail IA qui en ont réellement besoin, tout en transférant les données insensibles à la latence vers une couche de capacité moins coûteuse. Si elle est bien exécutée, cette démarche peut améliorer l'utilisation de l'infrastructure et réduire le coût hybride de l'exécution des services IA. Les charges de travail IA n'ont pas un seul mode de stockage : les points de contrôle de modèles, les ensembles de données d'entraînement, les journaux de requêtes et les corpus RAG se comportent différemment. Les traiter tous comme du stockage haut de gamme est coûteux, et les traiter tous comme des archives froides ne répondrait pas aux besoins d'utilisation.
Backblaze concentre son activité autour du stockage cloud à grande échelle et rentable, et affirme servir plus de 100 000 clients. CoreWeave apporte quant à lui le côté demande du cloud IA, incluant développeurs de modèles, entreprises et instituts de recherche. La société indique que sa plateforme dessert neuf des dix principaux fournisseurs de modèles IA.
Cet accord reflète également la maturation de la pile d'infrastructure IA. La première vague de dépenses a profité aux entreprises disposant de GPU, d'électricité et de capacité de centres de données. La phase suivante est plus complexe, impliquant la disposition du stockage, la mise en cache, le réseau, l'orchestration, l'efficacité énergétique et le contrôle des coûts. Les opérateurs doivent faire fonctionner l'infrastructure IA comme un service commercial, et non comme un projet scientifique.
L'ampleur d'un accord multi-exaoctets soulève également des questions pratiques : quelle capacité sera déployée immédiatement ? Comment les prix seront-ils ajustés si les besoins de stockage IA évoluent ? Comment la situation évoluera-t-elle lorsque les clients exigeront un plus grand contrôle régional sur leurs données ? Les régulateurs et les équipes de risque des entreprises s'intéresseront de plus en plus à l'emplacement de stockage des données d'entraînement IA, des sorties générées et des informations clients.
Backblaze a gagné un client important dans l'infrastructure IA et a renforcé son rôle sur un marché encore dominé par le récit du calcul. CoreWeave a quant à lui ajouté une nouvelle couche de stockage à sa plateforme de stockage hébergé, sans obliger les clients à modifier leurs applications. Maintenant, le travail le plus difficile à quantifier commence : remplir la capacité, maintenir les coûts prévisibles et rendre le stockage suffisamment transparent pour que les développeurs n'aient plus à y penser.
Pour les acheteurs d'IA, cet accord signifie qu'il pourrait réduire les coûts de stockage des charges de travail IA en faisant correspondre les types de données à des couches de capacité moins chères, sans nécessiter de modifications au niveau applicatif. Les clients de CoreWeave pourront accéder à des couches de stockage supplémentaires tout en conservant leurs flux de travail et chemins de code existants. Le stockage sur disque dur est pertinent pour l'IA car de nombreux ensembles de données, sorties, journaux et points de contrôle IA n'ont pas besoin de performances de stockage haut de gamme. Les équipes d'infrastructure doivent évaluer la latence, les modèles de récupération, la résidence des données, la persistance, la complexité de l'intégration, et si la stratégie de hiérarchisation correspond au comportement des charges de travail IA en production. Le principal risque d'exécution de cet accord réside dans le fait que l'économie dépend de l'utilisation, des performances prévisibles et du placement minutieux des données entre les couches.
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