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Alibaba ne veut plus seulement entraîner ses modèles d’intelligence artificielle : le groupe chinois veut aussi fabriquer une part croissante des puces et des data centers qui les font fonctionner.

À sa conférence Apsara, Alibaba a dévoilé le Zhenwu V900, un accélérateur conçu par sa filiale T-Head pour entraîner les grands modèles et exécuter leurs réponses. Le groupe affirme qu’il offre trois fois les performances du Zhenwu M890 présenté en mai. Cette comparaison reste toutefois interne : Alibaba n’a pas publié les données de calcul permettant de confronter directement le V900 aux puces de Nvidia, Huawei ou d’autres concurrents. Les caractéristiques annoncées donnent néanmoins une idée de la stratégie. Chaque puce dispose de 216 gigaoctets de mémoire et d’une liaison entre accélérateurs pouvant atteindre 1 200 gigaoctets par seconde. Surtout, Alibaba affirme que son architecture peut relier jusqu’à 500 000 cartes dans un même cluster. La production en série et la commercialisation sont prévues au premier trimestre 2027.

L’enjeu n’est donc pas simplement de fabriquer une puce chinoise supplémentaire. Alibaba cherche à contrôler toute la chaîne : processeurs, interconnexions, serveurs, réseau, modèles Qwen et services cloud. Une intégration devenue particulièrement stratégique alors que les restrictions américaines compliquent l’accès de la Chine aux accélérateurs IA occidentaux les plus avancés.

Cette course au matériel accompagne une hausse spectaculaire des besoins. Alibaba prévoit des futurs modèles Qwen comptant entre 5 000 et 10 000 milliards de paramètres, même si la taille seule ne détermine pas la qualité d’une IA. Pour les alimenter, Alibaba Cloud veut dépasser 20 gigawatts de capacité mondiale de data centers en 2032. Le Zhenwu V900 n’a donc pas encore prouvé qu’il pouvait rivaliser avec les meilleures puces disponibles. Son importance est ailleurs : la bataille de l’IA se déplace progressivement du modèle vers l’infrastructure entière. Et Alibaba veut dépendre de moins en moins de technologies qu’un autre pays peut décider de ne plus lui vendre.

Source : Stack Chronicle
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Le Sénat français ne propose pas de freiner l’intelligence artificielle, mais de cesser d’utiliser systématiquement les modèles les plus puissants lorsqu’un outil beaucoup plus léger suffit.

Dans un rapport adopté à l’unanimité par sa commission de l’aménagement du territoire, trois sénateurs dressent un constat : avec l’IA générative, l’essentiel de l’empreinte environnementale du numérique se déplace progressivement des smartphones et ordinateurs vers les centres de données. La première pression vient de l’électricité. Le rapport estime que l’IA pourrait mobiliser environ 500 térawattheures dans le monde en 2030, soit jusqu’à la moitié de la consommation des data centers selon les scénarios étudiés. À cela s’ajoutent l’eau nécessaire au refroidissement, la fabrication accélérée de processeurs et la consommation de métaux critiques.

Face à cette croissance, les sénateurs défendent ce qu’ils appellent une IA « frugale ». Le principe n’est pas de renoncer à l’IA, mais d’adapter la puissance du modèle au travail demandé. Résumer un document, classer des données internes ou traiter une tâche industrielle précise ne nécessite pas toujours un immense modèle généraliste. Le rapport recommande donc de soutenir davantage les petits modèles spécialisés, notamment par la commande publique.

Autre difficulté : aujourd’hui, comparer réellement l’empreinte de deux intelligences artificielles reste très compliqué. Les entreprises ne publient pas toutes les mêmes données et leurs analyses de cycle de vie utilisent des méthodes différentes. Le Sénat propose de confier à l’Arcep la définition des informations à rendre publiques, d’établir un standard européen et de créer un écoscore pour les principaux modèles. Le rapport défend en parallèle l’installation de data centers en France, ce qui peut sembler contradictoire. Son raisonnement repose sur le mix électrique français, beaucoup moins carboné que celui de nombreux pays où sont actuellement hébergés les calculs utilisés par les Français. La frugalité proposée par le Sénat repose donc sur trois choix très concrets : savoir mesurer l’empreinte d’une IA, placer le calcul là où l’électricité est moins carbonée et surtout ne pas mobiliser une machine gigantesque lorsqu’une plus petite peut faire le même travail.

Source : GEO
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Trois chercheurs ont atteint un dépôt interne d’OpenAI en moins de 72 heures, avec Claude Opus 5 comme accélérateur d’exploitation. Mais l’IA n’a pas « piraté OpenAI toute seule ».

L’opération a été menée en juillet par Hacktron AI, une équipe de chercheurs en cybersécurité. Leur point de départ se trouvait sur le forum communautaire d’OpenAI, construit avec le logiciel Discourse. Une faille dans une bibliothèque chargée de décoder certaines images permettait d’exécuter du code sur le serveur. Les chercheurs avaient d’abord essayé de construire un exploit fiable avec Claude Opus 4.8, sans parvenir à contourner certaines protections mémoire. Le soir de la sortie d’Opus 5, ils ont recommencé. Selon Hacktron, le nouveau modèle a produit en environ trois heures un exploit fonctionnel sur leur environnement de test, avant de l’adapter à la configuration utilisée par Discourse.

Cette première brèche n’aurait cependant pas suffi. Une seconde faiblesse, cette fois dans le système d’authentification unique d’OpenAI, permettait de transformer l’accès au forum en prise de contrôle de comptes ChatGPT et Codex d’utilisateurs connectés, notamment des employés. Pour démontrer l’impact sans consulter de code confidentiel, les chercheurs ont utilisé le Codex d’un employé connecté à GitHub pour ouvrir une modification inoffensive dans le dépôt interne d’OpenAI. Ils disent avoir arrêté leurs tests immédiatement après. OpenAI a corrigé sa partie du problème environ quatorze heures après le signalement et a versé 6 500 dollars pour la faille d’authentification. Discourse a de son côté corrigé la vulnérabilité de traitement d’images, classée 8,8 sur 10 en gravité dans son bulletin de sécurité. L’épisode ne démontre donc pas qu’un agent autonome peut aujourd’hui pénétrer seul une grande entreprise. Hacktron souligne que des chercheurs expérimentés ont choisi les cibles, orienté les essais et décidé jusqu’où aller.

Source : Stack Chronicle
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Dans le Mississippi, Amazon veut refroidir une partie de ses data centers avec une eau qui aurait autrefois été rejetée après traitement. Le projet doit entrer en service en 2027 à Canton. Veolia installera des unités capables de récupérer les effluents de stations d’épuration voisines, de les retraiter puis de les transformer en eau suffisamment propre pour alimenter les systèmes de refroidissement du centre de données.

Une fois pleinement déployé, le dispositif doit remplacer environ 314 millions de litres d’eau potable ou souterraine chaque année, soit la consommation annuelle annoncée d’environ 760 foyers américains. La nuance est importante : le projet ne supprime pas le besoin en eau. Il change surtout son origine. Les systèmes évaporatifs continuent à consommer de l’eau pour évacuer la chaleur des serveurs, mais ils peuvent utiliser une ressource déjà passée par le cycle urbain plutôt que prélever de l’eau potable ou directement dans les nappes.

Dans le Mississippi, cette solution intervient d’ailleurs seulement pendant les périodes les plus chaudes. Amazon indique que ses installations y utilisent l’air extérieur pour se refroidir environ 91 % de l’année et ne recourent au refroidissement par eau que pendant les 9 % restants. L’enjeu prend de l’ampleur avec l’IA. L’Agence internationale de l’énergie estime désormais que les data centers pourraient consommer environ 950 térawattheures d’électricité en 2030, presque deux fois leur niveau de 2025. Des serveurs plus puissants concentrent davantage de chaleur, ce qui renforce simultanément les besoins en électricité et en refroidissement.

Veolia veut donc transformer cette contrainte en nouveau marché. Le groupe travaille déjà sur plus d’une centaine de sites et affirme pouvoir réduire jusqu’à 75 % l’empreinte hydrique de certains data centers grâce au traitement, à la réutilisation et au recyclage de l’eau. Ce chiffre reste cependant une performance maximale annoncée par l’entreprise, pas un résultat applicable automatiquement à chaque installation. L’économie circulaire ne rend donc pas les data centers immatériels. Elle cherche plutôt à fermer une partie de leurs boucles physiques : utiliser plusieurs fois la même ressource avant d’en prélever une nouvelle.

Source : Futura
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