La course mondiale à l'IA s'intensifie, et la stratégie qui se déploie en Asie repose sur deux avantages cruciaux : d’immenses clusters de puces et une énergie à prix dérisoire.

Un acteur majeur assemble discrètement d’énormes réseaux de traitement qui rivalisent avec tout ce que la Silicon Valley peut déployer. Il ne s’agit pas de fermes de GPU classiques — on parle d’écosystèmes intégrés de semi-conducteurs conçus spécifiquement pour la formation à grande échelle de l’IA. La taille est véritablement impressionnante, avec des installations abritant des dizaines de milliers de processeurs travaillant en parallèle.

Mais voici le point clé : le coût de l’énergie. Alors que les laboratoires d’IA occidentaux dépensent une fortune en factures d’électricité, certaines régions tirent parti de leur infrastructure énergétique pour faire fonctionner ces opérations à une fraction du coût. Une énergie bon marché permet de former des modèles plus grands, de réaliser plus d’expériences et d’itérer plus rapidement sans épuiser ses ressources financières.

Ce combo — échelle plus efficacité économique — est en train de remodeler le paysage concurrentiel. Il ne s’agit plus seulement de savoir qui possède les algorithmes les plus intelligents. Les avantages en infrastructure comptent. Beaucoup.

Pour ceux qui suivent l’espace crypto et Web3, cela devrait sembler familier. La puissance de calcul et l’efficacité énergétique ont toujours été l’épine dorsale des réseaux blockchain. Les dynamiques qui alimentent la compétition en IA sont fondamentalement liées à l’économie des systèmes décentralisés. Les opérations de minage ont migré vers des régions à électricité bon marché. La formation à l’IA suit le même schéma.

La question n’est pas de savoir si cette approche fonctionne — c’est évident. La question est de savoir comment elle va remodeler l’écosystème technologique dans la prochaine décennie.