📢EXCLUSIF : Certains sous-traitants impliqués dans le projet du Centre présidentiel Obama auraient exprimé des inquiétudes concernant des retards de paiement avant l'ouverture de l'installation à Chicago. Les coûts de construction auraient atteint près d'un milliard de dollars, accentuant les critiques entourant le projet.

💻 Le déploiement de l’IA — J’ai divisé le secteur en 10 catégories — Mes 3 choix principaux dans chaque catégorie avec leurs cours d’action au dernier clôture du marché (~11/06/26) : Mettez cela en signet et dites-moi ce que j’ai manqué ou quels sont vos noms préférés ? 1. GPU/Compute Silicon $NVDA $205 | $AMD $178 | $AVGO $436 2. HBM/Mémoire $MU $1 010 | $SNDK $720 | $WDC $314 3. Optique/Photonique $COHR ~$350 | $LITE ~$430 | $AAOI ~$150 4. Réseautage/Interconnexion $ANET ~$155 | $ALAB ~$210 | $CRDO ~$165 5. Fonderie/Emballage $TSM ~$300 | $ASML ~$1 050 | $AMKR ~$38 6. Serveurs/Hardware $DELL ~$170 | $SMCI $31 | $HPE ~$28 7. Énergie/Électricité $VRT $289 | $ETN ~$390 | $GEV ~$940 8. Production d’énergie/Réseau $CEG ~$370 | $VST ~$215 | $TLN ~$420 9. Nuages GPU/Neoclouds $CRWV $102 | $NBIS ~$140 | $KEEL ~$5,50 10. REITs de centres de données/Connectivité $EQIX ~$780 | $DLR ~$185 | $GLW ~$95

Les centres de données IA en Amérique du Nord ont consommé près de 264 milliards de gallons (1 billion de litres) d’eau en 2025. Ce chiffre de consommation massif, mis en lumière par l’entreprise d’études de marché Mordor Intelligence, équivaut à la demande annuelle totale en eau de la ville de New York. Le problème est devenu un point de tension, car environ 63 % des États-Unis ont connu des conditions de sécheresse sévère pendant la même période.

Peut-on exploiter la chaleur dégagée par les centres de données pour générer de l'électricité ?

🚨 EN DIRECT ! DES RUMEURS CHOQUANTES QUI EXPLOSENT MAINTENANT — NOUS ALLONS ÉPUISER NOS CENTRES DE DONNÉES D’ICI 2028 ET L’INTERNET TEL QUE NOUS LE CONNAISSONS EST MAUDIT ! 😱

☀️ L’énergie solaire dépasse le charbon aux États-Unis. Cependant, les rapports sur cet accomplissement sont accompagnés d’une erreur 404. La source originale n’est pas disponible pour confirmer les chiffres, les dates ou le contexte. Cela souligne l’importance de vérifier rigoureusement les informations. Malgré le manque d’accès, la discussion sur les énergies renouvelables ne cesse de croître jour après jour. La transformation du système électrique se poursuit, mais des données claires sont nécessaires. Restez informé sur l’avenir énergétique.

Lors de cette vague des centres de données IA, je souhaite me concentrer sur la « liste des matériaux » : le cuivre est consommé à tous les niveaux, de la distribution électrique des salles serveurs aux goulots de distribution, transformateurs, UPS et pompes/valves de refroidissement liquide. Un parc IA de 1 GW peut atteindre une consommation maximale d’environ 50 000 tonnes de cuivre ; selon les estimations pour les centres de données, la demande s’élève déjà à 475 000 tonnes pour 2026. L’expansion des capacités de calcul se traduit finalement par la liste des composants (BOM), et ce matériau ancien, le cuivre, devient soudainement la courbe ombrée des dépenses en capital liées à l’IA.

De nombreuses entreprises ont déjà dépassé leur cash-flow libre en raison de dépenses de capital massives consacrées aux centres de données et à l’infrastructure. Bien que ces entreprises conservent des bilans solides et de hautes notes de crédit, un risque clé réside dans la capacité des revenus liés à l’IA à suivre la croissance des dépenses. Une accélération des bénéfices soutiendra la croissance ; des retards pourraient exercer une pression sur les indicateurs de crédit et le refinancement. Et si les tendances actuelles d’allocation du capital se poursuivent, la bulle de l’IA finale pourrait être significativement plus grande que la bulle des point-com de la fin des années 1990. L’histoire ne se répète pas, mais elle rime souvent.

En raison de problèmes survenus dans le centre de données Supercomputer de Tesla, il est loué à Anthropic. Au lieu d’utiliser le Colossus 1, que Musk s’était vanté d’avoir construit rapidement, Tesla l’a loué à Anthropic. Les faits sont les suivants : SpaceX a rencontré des problèmes de latence et d’hétérogénéité du matériel sur le grand réseau de calcul d’intelligence artificielle qu’il prévoyait d’utiliser pour l’entraînement de Grok ; par la suite, il a loué ces ressources de calcul à Anthropic et d’autres pour en tirer des revenus. Autrement dit, il ne s’agit pas tant d’un centre de données complètement raté que d’une infrastructure qui a révélé des goulets d’étranglement pour l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle de pointe, et qui a été réorientée vers un modèle de location externe générant des revenus. Il ne suffit pas d’avoir un grand nombre de processeurs graphiques pour entraîner une intelligence artificielle. Lorsque des générations mélangées comme les H100, H200 et GB200 sont utilisées ensemble et que la synchronisation du réseau est instable, même les accélérateurs les plus récents ne peuvent pas atteindre leurs performances maximales. Au final, l’élément central de l’infrastructure d’intelligence artificielle n’est pas le nombre de puces, mais la conception, le réseau de communication et l’homogénéité. « En d’autres termes, un cluster hétérogène improvisé ne suffit pas ; il faut un cluster homogène de GPU récents et un réseau haute performance. » À l’avenir, l’importance des réseaux de communication haute performance, capables de relier rapidement et de manière stable les processeurs graphiques, va continuer à croître, au-delà même des GPU les plus récents.