La croissance exponentielle des technologies de l’information a entraîné une augmentation tout aussi remarquable du nombre de datacenters dans le monde. Une étude récente menée par Synergy Research Group jette un éclairage nouveau sur cette tendance, tout en soulignant l’impact majeur de l’IA générative sur l’avenir de l’industrie des datacenters.
Au cours des cinq dernières années, le nombre total de datacenters a doublé, une croissance largement attribuée à l’activité des hyperscalers. Ces géants de la technologie ont élargi leur portée, multipliant le nombre de régions tout en renforçant la résilience de leurs clouds publics. À la mi-2023, les données de Synergy Research Group indiquent que les hyperscalers possédaient 926 datacenters majeurs répartis à travers le monde. De plus, 427 nouvelles installations sont actuellement en construction, prévues pour les années à venir.
Cependant, un aspect notable de cette étude est la projection selon laquelle le nombre de nouveaux datacenters ouverts chaque année par les hyperscalers pourrait se stabiliser. La véritable révolution se trouve dans la capacité de ces centres. Avec une adoption croissante du cloud public et, surtout, avec les besoins accrus générés par l’essor des IA génératives, on s’attend à ce que la capacité des datacenters double, voire triple, d’ici à 2028.
L’arrivée de l’IA générative en 2023 a déjà montré un écart significatif entre la courbe de croissance des capacités IT (calcul et stockage) des hyperscalers et celle du nombre de datacenters ajoutés. Alors que la croissance du nombre de nouveaux centres pourrait se stabiliser dans les cinq prochaines années, la capacité IT hébergée dans ces datacenters est sur le point d’exploser.
Cet élan vers une capacité accrue nécessitera une modernisation majeure des datacenters existants. Les défis ne s’arrêtent pas là: la densité et l’efficience énergétique deviendront des priorités, influençant probablement la roadmap des fabricants de GPU et CPU. Les architectures ARM pourraient bénéficier de cette quête d’efficacité, et il est fort probable que les hyperscalers soient incités à reconsidérer leurs infrastructures. Les plans de déploiement initiaux, conçus avant l’essor de l’IA générative, pourraient nécessiter une refonte pour répondre aux besoins changeants de l’industrie.
