Nvidia lance un modèle de partage des revenus pour ses accélérateurs IA, ses partenaires prévoient de déployer 170 000 GPU en Indonésie

fr.wedoany.com Rapport : Nvidia a lancé un nouveau modèle commercial pour ses accélérateurs d’intelligence artificielle. Les petits opérateurs de centres de données cloud (appelés « nouveaux clouds », ou Neoclouds) peuvent acheter du matériel Nvidia, puis le louer à des startups et autres utilisateurs finaux. Ce modèle repose sur un « mécanisme de soutien au crédit » : Nvidia s’engage à racheter la capacité de calcul inutilisée si l’opérateur ne trouve pas suffisamment de clients. En contrepartie, l’opérateur partage ses revenus avec Nvidia. On ignore encore si ce modèle s’accompagne d’une réduction sur le prix d’achat du matériel.

Avec ce modèle, les Neoclouds peuvent obtenir le matériel le plus récent avec un risque de financement réduit. Selon l’annonce, les deux premiers fournisseurs australiens participants sont Sharon AI et Firmus Technologies. Sharon indique qu’elle construit un centre de données d’une capacité allant jusqu’à 72 mégawatts, équipé de jusqu’à 40 000 cartes mères GB300 (Grace Blackwell). Firmus prévoit d’ouvrir un parc en Indonésie, pouvant atteindre 360 mégawatts et 170 000 GPU Nvidia.

Ce qui est particulièrement avantageux pour Nvidia : les centres de données IA de ce programme sont construits selon les spécifications de Nvidia. Ainsi, en plus des accélérateurs IA, Nvidia vend également des processeurs, des commutateurs et d’autres composants.

La directrice financière, Colette Kress, estime que cela génère « un flux de revenus récurrents basé sur l’utilisation ». Parallèlement, ce programme est une autre manière pour Nvidia de remplir son carnet de commandes. Nvidia avait déjà investi des milliards de dollars dans des entreprises d’IA, qui achètent ou louent à leur tour du matériel Nvidia. Cependant, ce modèle circulaire ne s’applique qu’à de grands clients comme OpenAI.

Le nouveau mécanisme de soutien au crédit ne nécessite pas d’investissements aussi massifs et est plus flexible. Les utilisateurs finaux n’ont pas à se soucier de la construction de centres de données et peuvent toujours obtenir la puissance de calcul dont ils ont besoin.