Êtes-vous prêt à faire le saut vers un neocloud

Les néoclouds en tant que plateformes spécialisées pour les charges de travail d’IA

Si votre entreprise prend l’IA au sérieux, vous ne pouvez pas traiter l’infrastructure de calcul comme une simple ligne de coût informatique. L’essor des néoclouds prouve que l’ancienne approche du cloud n’est pas faite pour ce qui vient. Ces plateformes éliminent la complexité et l’inefficacité des clouds à usage général et concentrent toute leur énergie, au sens propre comme au sens figuré, sur la performance, l’évolutivité et l’optimisation des coûts pour les charges de travail d’IA.

Les hyperscalers traditionnels comme AWS ou Azure sont conçus pour tout faire. C’est aussi leur faiblesse. Ces plateformes portent un lourd bagage de prise en charge de tous les types de charges de travail dans tous les secteurs d’activité. L’IA est différente. Elle a besoin d’un calcul parallèle massif, de pipelines de données rapides et d’une infrastructure GPU évolutive. La plupart des hyperscalers offrent cela à côté. Les Neoclouds vivent et respirent cela.

Des entreprises comme CoreWeave et Lambda sont en train de façonner une nouvelle catégorie d’infrastructure, spécifiquement pour l’IA générative, l’apprentissage profond, les modèles NLP et les modèles pré-entraînés à grande échelle. Ce qu’elles proposent, c’est le GPU-as-a-service (GPUaaS), ce qui signifie que les ressources de calcul sont optimisées directement pour l’entraînement et l’inférence de l’IA à haute performance. Ils n’essaient pas d’être un cloud à taille unique. Au contraire, ils sont optimisés pour faire une chose extrêmement bien : alimenter la prochaine vague de systèmes d’IA à la vitesse et à l’échelle.

Pour les responsables de haut niveau, cela pose une question simple : Vos investissements dans le cloud vous aident-ils à l’IA ou vous ralentissent-ils par un gonflement généralisé ? Les plateformes Neocloud facilitent la mise à l’échelle sans gaspillage. Moins de frais généraux. Moins de latence. Plus de contrôle. Vous ne traînez plus les charges de travail héritées vers l’avenir, vous choisissez une infrastructure conçue pour répondre aux besoins actuels de vos scientifiques des données.

La rentabilité ne consiste pas à réduire les budgets. Il s’agit d’investir dans la puissance de calcul qui compte, celle qui fait progresser vos capacités d’IA. Si vous investissez dans des modèles fondamentaux, dans l’IA multimodale ou dans la vision par ordinateur en temps réel, il est financièrement et stratégiquement judicieux de construire une infrastructure adaptée à l’IA, et non de la réadapter.

Les néoclouds, une menace concurrentielle pour les fournisseurs traditionnels d’hyperscale

Nous assistons à une véritable mutation du marché du cloud. Les néoclouds ne sont pas seulement une histoire secondaire, ils constituent un défi direct à la domination d’AWS, de Microsoft Azure et de Google Cloud. Il ne fait aucun doute que ces fournisseurs établis jouent toujours un rôle majeur dans l’infrastructure des entreprises. Mais le problème est le suivant : ils ont été conçus pour servir tout le monde, pour tout faire. Cette diversité engendre des frais généraux. Elle crée également des frictions lorsque votre objectif est la vitesse à l’échelle pour l’IA.

Aujourd’hui, vous entendrez les trois grands parler de leurs capacités en matière d’IA. Ils s’engagent résolument dans cette voie, en investissant dans les GPU, en créant des services centrés sur l’IA, en acquérant des startups spécialisées dans l’IA. Mais leur conception sous-jacente repose toujours sur l’ancienne pile d’entreprise. Elles jonglent avec des systèmes ERP tolérants à la latence, du trafic de messagerie IoT et des pipelines d’analyse par lots, tout en essayant de donner la priorité à l’entraînement à l’IA en temps réel. Cette dilution n’est pas facile à gérer.

Les Neoclouds n’ont pas cette contrainte. Ils sont plus rapides, plus légers et plus ciblés. Pas d’empreinte patrimoniale tentaculaire. Ils configurent l’infrastructure uniquement en fonction de l’utilisation maximale des GPU, de l’entraînement plus rapide des modèles et de la réduction des coûts à l’échelle. Ils ne se laissent pas distraire. Cette discipline stricte les rend plus agiles dans le déploiement de l’infrastructure dont les équipes d’IA ont réellement besoin.

Un avantage qu’il est particulièrement difficile d’ignorer est la façon dont les néoclouds s’accommodent mieux des contraintes actuelles en matière de ressources. Il existe toujours un sérieux goulot d’étranglement au niveau de l’approvisionnement en GPU dans toute l’industrie. Mais les plateformes néoclouds, parce qu’elles n’essaient pas d’équiper toute la pile de l’entreprise, mettent les GPU sur le marché plus rapidement. Leur empreinte est plus légère et leur dynamique de mise à l’échelle le reflète. Si vous êtes une startup d’IA à croissance rapide ou une grande entreprise qui développe des pipelines d’inférence ou des prototypes de modèles de base, vous pouvez démarrer plus rapidement.

Votre équipe d’architectes le voit aussi. Les néoclouds attirent déjà les chercheurs en IA et les directeurs techniques qui se sont heurtés de plein fouet aux limites de l’informatique traditionnelle. limites du cloud traditionnel.. Ils deviennent la voie privilégiée pour les déploiements pilotes, le recyclage des modèles, les réglages à forte intensité de données et les environnements d’inférence à haute performance. Et comme de plus en plus d’entreprises s’en rendent compte, la pression concurrentielle suivra.

Il ne s’agit pas d’un changement temporaire, mais d’une transition au niveau de la plate-forme. Les hyperscalers évoluent également, mais lentement. Si vous prenez des décisions d’investissement aujourd’hui, notamment en ce qui concerne la vélocité de l’infrastructure d’IA, le temps de déploiement et le coût par cycle de formation, ignorer les néoclouds devient un risque en soi.

Concentrez-vous d’abord sur les capacités. Examinez de près ce que les hyperscalers optimisent, puis comparez-les à ce dont vos équipes d’IA ont réellement besoin en production. Beaucoup d’entre vous découvriront que la bonne solution n’est pas le cloud hérité. Il s’agit d’une solution conçue pour l’instant. Les néoclouds ne sont pas une tendance dérivée, ils sont un élément croissant du paysage de l’infrastructure.

La transition stratégique nécessite une planification, une architecture et des tests ciblés.

Si l’IA est au cœur de votre stratégie de produits ou d’opérations, le changement d’infrastructure n’est pas facultatif, il est nécessaire. Les plateformes Neocloud offrent des performances et une efficacité que les déploiements de piles traditionnelles ne peuvent égaler. Mais se lancer trop rapidement sans un plan clair, une architecture structurée ou un processus de test validé introduira des risques qui sont tout à fait évitables.

Commencez par une évaluation réaliste de vos objectifs en matière d’IA. Quelles charges de travail sont déjà en cours de développement ? Quelles sont celles à venir dans les 12 à 24 prochains mois ? Êtes-vous en train de mettre à l’échelle des modèles existants ou de lancer de nouveaux services d’IA générative ? Identifiez les charges de travail lourdes en calcul, sensibles à la latence ou dépendantes du GPU. Ce sont vos candidats pour un déploiement néocloud. Sans cette clarté, vous jetterez des ressources de calcul sur les mauvais problèmes, et vous dépenserez trop pour cela.

En ce qui concerne l’architecture, les organisations doivent abandonner les structures monolithiques traditionnelles. des installations monolithiques traditionnelles vers des environnements modulaires et conteneurisés. Cela signifie qu’il faut concevoir des systèmes dans lesquels les pipelines de données, les flux de travail de formation et les moteurs d’inférence sont découplés et portables. Cette flexibilité vous permet d’exécuter certaines charges de travail dans des néoclouds, tout en conservant d’autres dans des environnements hyperscale publics ou privés. Le résultat est une infrastructure multi-cloud ou hybride qui peut évoluer sans verrouillage, et sans bloquer les feuilles de route à long terme.

Mais il ne suffit pas de penser à la conception. Vous avez besoin de preuves avant de passer à l’échelle. C’est là qu’interviennent les tests. La plupart des fournisseurs de solutions neocloud proposent des programmes de validation de concept ou des programmes pilotes, qu’il ne faut pas négliger. Vous ne vérifiez pas seulement l’alignement des coûts, mais aussi les taux d’utilisation des GPU, la réduction des temps de formation et le débit dans des conditions réelles. Ces mesures vous indiqueront si le transfert de segments de charge de travail vers les néoclouds apporte une valeur réelle ou un simple avantage théorique. Si vous vous y prenez tôt, vous éviterez des erreurs d’allocation coûteuses par la suite.

Pour les dirigeants de haut niveau, le succès se résume à un séquençage stratégique. Vous ne remplacez pas tout en même temps. Vous identifiez les opportunités à fort effet de levier dans votre pile d’IA, réarchitecturez ce qui est le plus important et validez les gains de performance avant de passer à l’échelle supérieure. C’est grâce à ce processus que l’IA vous permet de dégager une véritable productivité, et pas seulement des prévisions optimistes.

Les Neoclouds ne sont pas une solution de remplacement prête à l’emploi pour les clouds à usage général. Ils sont spécialisés et leurs avantages sont le fruit d’une conception intentionnelle. Si vous voulez que l’IA soit plus qu’une démonstration technique, votre infrastructure doit le refléter, non seulement en termes d’investissement, mais aussi d’architecture et d’exécution.

Redéfinir l’infrastructure numérique et le positionnement stratégique

Les néoclouds ne sont pas seulement une mise à niveau technique, ils remodèlent la façon dont les entreprises envisagent la stratégie cloud, l’investissement dans l’IA et la conception de l’infrastructure. Pour les entreprises où l’IA est un facteur clé de différenciation, l’alignement de l’infrastructure sur les capacités n’est plus facultatif. Le modèle traditionnel, dans lequel des plateformes partagées et polyvalentes répondaient à un large éventail de besoins, n’est pas conçu pour prendre en charge l’échelle et la vitesse requises par les systèmes d’IA modernes. C’est là que les néoclouds commencent à définir une nouvelle norme.

Le changement est structurel. Il ne s’agit pas seulement de remplacer des couches d’infrastructure, mais de reconfigurer la manière dont votre entreprise gère les données, le développement de modèles et le déploiement dans tous les domaines. Pour les dirigeants responsables de la compétitivité à long terme, il s’agit de calculer d’où viendra votre avantage opérationnel futur. Les entreprises qui effectuent des inférences plus rapidement, qui font des prédictions plus précises et qui itèrent sur des modèles sans retard d’infrastructure seront plus performantes.

Les plateformes Neocloud apportent une discipline tarifaire et une clarté de performance. Parce que leurs offres sont spécialement conçues pour les charges de travail d’IA, les GPU denses, les flux de données techniques, l’ordonnancement optimisé, vous gagnez en performance à un coût total inférieur à celui d’une tentative de mise à l’échelle de l’IA générative dans un hyperscaler traditionnel. Il s’agit d’un changement d’efficacité opérationnelle qui devient plus évident au fur et à mesure que vous avancez dans la maturité de l’IA, le développement de modèles, le réglage fin, l’inférence en temps réel, l’entraînement à la simulation, etc.

Mais il ne s’agit pas d’une décision « tout ou rien ». Ce qui compte, c’est d’intégrer des options dans votre infrastructure. Pour la plupart des entreprises, les stratégies hybrides domineront : un mélange de clouds hyperscale pour les systèmes existants ou la gestion générale des données, aux côtés de néoclouds pour l’accélération spécifique à l’IA. En inscrivant cette démarche dans votre feuille de route informatique à long terme, vous vous assurez de ne pas mettre l’innovation de côté au profit de la normalisation.

L’importance stratégique des néoclouds réside dans le choix du moment. Au moment même où l’utilisation de l’intelligence artificielle par les entreprises se développe, depuis les interfaces de chat jusqu’à la prise de décision autonome, vous avez désormais accès à une infrastructure spécialement conçue pour répondre à ces exigences. Attendre pour explorer ces capacités, c’est prendre du retard sur les organisations qui optimisent déjà autour d’elles.

Les dirigeants doivent être clairs sur ce point : les néoclouds ne feront pas seulement partie de la conversation autour de l’IA, ils définiront de plus en plus les organisations qui évolueront de manière productive et à un rythme soutenu. Reconnaître cela maintenant, planifier l’infrastructure en conséquence et investir avec une intention délibérée, telles sont les décisions qui créent la séparation sur les marchés concurrentiels. Les entreprises qui agissent tôt s’assurent des avantages. Celles qui hésitent s’adaptent aux conditions de quelqu’un d’autre.

Faits marquants

• Les Neoclouds sont spécialement conçus pour les performances de l’IA : Les dirigeants devraient évaluer les plateformes neocloud pour les charges de travail d’IA qui exigent un débit GPU élevé, un entraînement plus rapide des modèles et une réduction des coûts, domaines dans lesquels les fournisseurs de cloud traditionnels sont de plus en plus inefficaces.
• Les clouds traditionnels perdent du terrain en termes de performances spécifiques à l’IA : Les dirigeants de C-suite devraient surveiller la façon dont les néoclouds gagnent du terrain parmi les équipes qui s’intéressent à l’IA en raison de leur vitesse, de leur prix et de leur évolutivité, particulièrement critiques alors que les hyperscalers luttent contre les contraintes en matière de ressources et les frais généraux hérités du passé.
• L’adoption stratégique nécessite une planification et une validation progressives : Les dirigeants devraient imposer des projets pilotes progressifs sur les néoclouds liés à des cas d’utilisation spécifiques de l’IA, en s’assurant que l’architecture est modulaire et que les tests sont axés sur des mesures de coûts et de performances mesurables avant l’adoption complète.
• L’infrastructure évolue vers une conception centrée sur l’IA : Les organisations devraient mettre à jour leurs stratégies cloud à long terme pour inclure les néoclouds, en particulier pour les opérations d’IA avancées, afin de rester compétitives, car ces plateformes définissent de plus en plus la prochaine génération d’infrastructures évolutives et axées sur l’intelligence.