La même carte graphique H100 peut vous coûter 0,80 $ ou 4,20 $ l’heure en 2026. Même carte, même performance. La seule chose qui change, c’est l’endroit où vous l’exécutez. Il existe quatre options. Le cloud à la demande est la solution par défaut et la plus chère, autour de 3 à 4 $ l’heure, et vous payez ce premium même pendant les heures où votre matériel est inactif. Les clouds GPU spécialisés louent la même carte pour environ 1,49 $ à 3,00 $. L’hébergement GPU vous offre une capacité dédiée sur une durée engagée, moins chère car vous ne payez pas pour la flexibilité que vous n’utilisez jamais. Acheter et colocaliser est le plus économique à l’heure, généralement 40 à 60 % en dessous du cloud hyperscaler, avec un seuil de rentabilité autour de 6 à 18 mois. La règle est simple : exécutez intensément et de manière constante pendant un an ou plus ? Achetez-la. Utilisation irrégulière ou encore en phase d’expérimentation ? Louez-la, et ne laissez personne vous dissuader de cela. Voici la partie que la plupart des gens ignorent : le véritable goulot d’étranglement n’est pas les puces, c’est l’énergie. Un rack normal gère environ 5 kW. Un rack AI moderne peut nécessiter 100 kW ou plus avec refroidissement liquide. La plupart des installations ne peuvent tout simplement pas le faire. Les mineurs de bitcoin ont passé une décennie à construire exactement ce type de capacité, ce qui explique pourquoi les mêmes bâtiments hébergent maintenant de l’IA.