J’ai suivi l’essor des néoclouds au cours des deux dernières années et je commencerai par admettre que les chiffres sont véritablement stupéfiants. Synergy Research Group rapporte que les revenus de Neocloud ont atteint 9 milliards de dollars au cours du seul quatrième trimestre 2025, en hausse de 223 % sur un an, dépassant les 25 milliards de dollars pour l’ensemble de l’année. Le marché devrait approcher les 400 milliards de dollars d’ici 2031, avec un taux de croissance annuel composé soutenu de 58 %. ABI Research prévoit que les revenus GPU-as-a-service des fournisseurs de néocloud devraient dépasser 250 milliards de dollars d’ici 2030, contre 42 milliards de dollars en 2025, et prévoit que plus de 2 200 centres de données exploités par néocloud seront opérationnels dans le monde d’ici 2035, contre seulement 558 en 2025. CoreWeave à lui seul a éclipsé les 5 milliards de dollars de revenus annuels plus rapidement que n’importe quelle plateforme cloud de l’histoire. Ces chiffres décrivent la catégorie d’infrastructures dont l’évolution est la plus rapide que l’industrie ait jamais connue.
Alors, qu’est-ce qu’un néocloud, exactement ? En bref, il s’agit d’un cloud spécialisé entièrement axé sur la fourniture de systèmes basés sur l’IA. Au lieu des milliers de services proposés par un hyperscaler, un néocloud offre un calcul GPU, une mémoire à large bande passante et une interconnexion rapide spécialement conçue pour les charges de travail de formation et d’inférence de l’IA. Des fournisseurs tels que CoreWeave, Lambda, Nebius et Crusoe déploient des clusters GPU denses avec refroidissement liquide et réseau haut débit qui peuvent être mis en ligne en quelques mois plutôt que les trois à cinq ans requis par la construction d’un centre de données hyperscale traditionnel.
Les Neoclouds sont, en effet, une réponse architecturale au fait que les charges de travail d’IA imposent des contraintes rigides en matière de parallélisme, de localité et de concentration de calcul pour lesquelles l’élasticité généralisée du cloud n’a jamais été conçue. Je vois une place claire pour eux dans le cycle de vie de l’architecture d’entreprise moderne, entre les hyperscalers du cloud public et les fournisseurs de services gérés (MSP), une couche spécialement conçue pour les charges de travail d’IA spécifiques que ni les hyperscalers ni les MSP ne servent efficacement.
