Depuis 15 ans, les fournisseurs de cloud public ont défini le secteur pour la plupart des entreprises : des services à la demande et automatiquement mesurés, fournis sur Internet ouvert, qui donnent aux développeurs un accès immédiat au stockage, aux bases de données, au calcul, aux plates-formes de développement d’applications et aux capacités d’IA. Ce modèle reste dominant car il est simple, bien instrumenté et universellement soutenu. Pourtant, une réalité adjacente a toujours existé. Les accords de capacité hors marché à grande échelle dans lesquels les entreprises technologiques disposant de GPU, de stockage et de calcul excédentaires vendaient des blocs de capacité en gros à d’autres entreprises dans le cadre d’accords de non-divulgation étaient autrefois courants. Il s’agissait essentiellement de transactions cloud, puisque vous utilisiez les serveurs de quelqu’un d’autre. Cependant, ils ne disposaient pas de l’automatisation, du contrôle et de la gouvernance qui définissent les services de cloud public, et ils fonctionnaient entièrement en dehors des cadres sur lesquels les entreprises s’appuient pour la budgétisation, la conformité et la responsabilité.
Un marché fantôme devient visible
Ces arrangements deviennent désormais plus visibles et plus formalisés. Certains sont même ouvertement vendus aux enchères. L’entrée de Meta dans l’espace de capacité cloud, offrant essentiellement son infrastructure de calcul excédentaire à des acheteurs extérieurs, représente la maturation d’un marché qui existe dans les coulisses depuis des années. Les engagements de capacité importants et pluriannuels ne sont plus évoqués à voix basse lors des déjeuners en salle de réunion. Ils sont annoncés, financés et suivis par les analystes. Ce changement crée une couche distincte dans le paysage du cloud, une couche qui se situe entre les hyperscalers traditionnels et les véritables cloud privés, et que les entreprises ne peuvent plus se permettre d’ignorer.
L’implication pratique est que le marché du cloud que vous pensiez comprendre suit désormais une voie parallèle. Lorsqu’une grande entreprise a besoin d’une capacité GPU maximale pour la formation ou l’inférence de modèles, elle dispose de plus d’options qu’il y a un an, et ces options s’accompagnent de compromis véritablement différents. Vous pouvez vous adresser à un hyperscaler et payer le tarif publié pour un GPU en tant que service, bénéficiant ainsi d’une plate-forme entièrement gérée avec tous les outils, la gouvernance et l’intégration dont vous avez besoin. Vous pouvez également contacter un fournisseur de technologie qui dispose d’une capacité GPU inutilisée ou excédentaire et négocier un accord groupé à une fraction du tarif publié. La première option offre prévisibilité et profondeur de service. La seconde offre des économies de coûts bruts si vous disposez de la capacité opérationnelle nécessaire pour gérer une infrastructure moins gérée.
