Quelle entreprise a les meilleures capacités de calcul en IA ? Regardez le classement des centres de données.

L’institut de recherche @EpochAIResearchI a publié un classement mondial des meilleurs centres de données pour l’IA, TOP60, à la date du 24 juillet.
Pour un calcul équitable, peu importe le type de puces utilisées, tout a été converti en puissance de calcul équivalente à des NVIDIA H100.
Les résultats montrent que, parmi les trois premiers centres de données pour l’IA, ils se trouvent tous aux États-Unis :
Elon Musk, avec Colossus 2 à Memphis (Texas), arrive en première position avec l’équivalent de 1,11 million de H100, pour une construction de 35,8 milliards de dollars, avec un avantage net.
Microsoft à Atlanta et Meta dans l’Ohio arrivent juste après, avec environ 770 000 H100 chacun. À noter : OpenAI avec Stargate au Texas est actuellement équivalent à 510 000 H100, ce qui le place en cinquième position ; d’ici la fin de l’année, il prévoit de doubler à 1,02 million, moment où il se rapprochera directement du premier.
Dans le TOP60, Google compte 16 sites, Meta 11, couvrant presque toute la zone du centre et du sud-est des États-Unis, là où l’électricité est relativement moins chère.
La Chine a trois sites classés, tous dans le nord :
Le centre de données Huawei à Hohhot, Hekeling (Hulin-ger), en Mongolie intérieure, se classe 37e ;
Le centre de données CenturyLink à Ulanqab, Mongolie intérieure, se classe 39e (on suppose qu’il sert principalement ByteDance),
Le centre de données Alibaba à Zhangbei, Hebei, se classe 54e.
L’écart est-il énorme ?
Le Huawei classé le plus haut, avec une puissance de calcul équivalente, représente seulement un neuvième de celle du premier site, Colossus 2 de Musk. En pratique, Alibaba à Zhangbei a installé 210 000 cartes H20, mais chaque H20 n’apporte que 15% de la puissance de calcul d’une H100 : l’écart de puissance par carte est d’un ordre de grandeur.
Les Ascend 950 de Huawei et le Zhenwu 890 d’Alibaba sont en chemin ; à l’avenir, le classement de ce palmarès ne restera certainement pas indéfiniment dans cette configuration.
La course à l’IA se joue à la fois sur les modèles et sur les infrastructures ; et l’écart d’infrastructure est bien plus difficile à rattraper que celui des modèles.