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  • @biggrizzly
    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 31/03/2026
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    Aakash Gupta ( aakashgupta)
    ▻https://xcancel.com/aakashgupta/status/2038813799856374135

    The timeline on this is genuinely insane.

    October 2025: Sam #Altman flies to #Seoul and signs simultaneous deals with #Samsung and #SK #Hynix for 900,000 DRAM wafers per month. That’s 40% of global supply. Neither company knew the other was signing a near-identical commitment at the same time.

    Those deals were letters of intent. Non-binding. No RAM actually changed hands. But the market treated them as gospel. Contract #DRAM prices jumped 171%. A 64GB DDR5 kit went from $190 to $700 in three months.

    December 2025: Micron kills #Crucial, its 29-year-old consumer memory brand, to reallocate every wafer to AI and enterprise customers. The company explicitly said it was exiting consumer memory to “improve supply and support for our larger, strategic customers in faster-growing segments.” Translation: the AI demand signal was so loud that selling RAM to #PC builders stopped making financial sense.

    March 2026: #Google publishes #TurboQuant, a #compression #algorithm that reduces #AI #memory #requirements by 6x with zero accuracy loss. #Cloudflare's CEO called it “#Google's #DeepSeek.” The entire thesis that AI would consume infinite memory forever just got a six-month expiration date on it.

    Same month: #OpenAI and #Oracle #cancel the #Abilene #Stargate expansion. The $500 billion data center vision that justified the #RAM deals couldn’t survive its own financing terms. Bloomberg attributed the collapse partly to OpenAI’s “often-changing demand forecasting.”

    #MU is now down ~33% from its post-earnings high. Revenue up 196% year over year, #EPS up 682%, and the stock is in freefall because the company restructured its entire business around a demand signal that came from non-binding letters and is now being compressed out of existence by a research paper.

    #Micron bet the consumer division on #Sam_Altman's signature. The signature was worth exactly what the paper said: nothing binding.

    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
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  • @cdb_77
    CDB_77 @cdb_77 27/12/2025
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    @lyco
    @colporteur
    @kassem
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    Comment l’#IA dévore la planète

    L’incroyable essor de l’intelligence artificielle, technologie particulièrement vorace en énergie, en eau et en terres rares, interroge à l’heure où les géants du secteur sont lancés dans une course au gigantisme.

    Derrière les réponses presque magiques de ChatGPT, les vidéos imaginaires sans limites de Sora ou les images synthétiques bluffantes de Grok ou Gemini, l’intelligence artificielle (IA) a une empreinte bien réelle sur le monde. Dans une industrie du numérique énergivore, cette technologie se distingue par l’intensité de la puissance de calcul qu’elle nécessite pour chaque requête. Cela se reflète dans l’explosion inédite des investissements des géants de l’IA dans les data centers : 620 milliards de dollars (529 milliards d’euros) en 2026, selon la banque Morgan Stanley, soit déjà près de quatre fois plus qu’en 2023.
    Cette course au gigantisme – Meta a ainsi un projet de data center grand comme la moitié de l’île de Manhattan et puissant comme cinq réacteurs nucléaires – a de nombreux impacts tout au long de la chaîne de valeur de l’IA.
    Cette absorption de ressources fait craindre des pénuries ou des conflits d’usage locaux avec d’autres besoins essentiels tels que l’agriculture, l’électrification des transports ou de l’industrie. L’IA doit-elle donc être développée à tout prix ? Il convient de la piloter « avec sobriété », en choisissant « le juste niveau de technologie au service d’un besoin réel », met en garde l’Agence de la transition écologique (Ademe) dans une étude publiée début novembre. Et le 8 décembre, plus de 230 ONG ont demandé un moratoire sur la construction de nouveaux centres de données aux Etats-Unis.

    https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/c19ce1b25-2f8843/A6hhIprazgEv/2KM7QaF1UtVJIJqWsWODTGT8CfM7dbfMY9REFwPZ.png

    Pour évaluer l’impact sur la planète de ces cartes,des chercheurs ont démantelé et broyé l’une des plus utilisées au monde, la Nvidia A100. Ils y ont trouvé plus d’une vingtaine de métaux différents, dont des terres rares.

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    L’essor de l’IA donne un coup de fouet à l’industrie des semi-conducteurs, qui pourrait doubler en cinq ans. Le marché des GPU et autres puces destinées à l’IA domine la croissance et devrait dépasser les 280 milliards de dollars d’ici à 2029.

    https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/c19ce1b25-2f8843/nR4hGijpmXTH/BYIN5PNxYY3hbcUBhgxb33qvBPqftP1wNcBT046j.png

    Or, ce secteur est gourmand en eau, énergie, métaux et produits chimiques. Et ce alors que, pour augmenter la puissance de calcul, les éléments de base doivent être de plus en plus petits, et donc de plus en plus purs, ce qui nécessite l’utilisation de toujours plus de produits toxiques.

    Dans les usines du taïwanais TSMC, plus important industriel du secteur, la production d’un seul « wafer » de 12 pouces, où sont gravées les puces, requiert plus de 7 000 litres d’eau. Le groupe – qui indique recycler 88 % de l’eau qu’il utilise – en fabrique l’équivalent de 16 millions par an.

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    Artificialisation des sols
    L’expansion de l’IA nourrit une croissance inédite des dépenses dans les data centers : les géants du secteur, d’OpenAI à Meta, en passant par Google, Amazon ou Microsoft, vont investir 470 milliards de dollars dans ces infrastructures en 2025 et même 620 milliards en 2026, selon la banque Morgan Stanley. Soit près de quatre fois plus qu’en 2023.

    Il n’existe pas de recensement mondial du nombre de kilomètres carrés aujourd’hui occupés par les data centers. Mais, aux Etats-Unis, les montants investis dans la construction de ces infrastructures sont sur le point de dépasser ceux des bureaux traditionnels.

    https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/c19ce1b25-2f8843/isuWc9Gz07nS/Q5IMPCiZ4bgSZP3DHQXQ2L8DO3XmotcPgNvo48td.png

    Et d’immenses chantiers ont été lancés : Stargate, d’OpenAI, situé dans la petite ville d’Abilene, au Texas, comptera huit bâtiments sur une zone de près de 4,5 kilomètres carrés – plus vaste que Central Park à New York. Le patron de Meta, Mark Zuckerberg, a annoncé que le méga data center Hyperion, prévu en Louisiane, pourrait couvrir l’équivalent d’« une partie importante de la superficie de Manhattan ».

    En France, le gouvernement a annoncé avoir identifié 35 sites « favorables » à l’installation de centres de données pour un total de 12 km² – soit 1 680 terrains de foot.

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    Consommation d’électricité
    Cette course au gigantisme s’illustre par leur puissance électrique exponentielle. Les plus gros sites en construction prévoient désormais d’égaler ou de dépasser une capacité électrique de 1 gigawatt (GW). Soit environ l’équivalent de la puissance d’un réacteur nucléaire.
    Et les objectifs sont encore plus démesurés : xAI sera « le premier à mettre en fonctionnement 10 GW, 100 GW, 1 TW [térawatt]… », a affirmé sur X Elon Musk, en septembre.

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    L’augmentation de la puissance installée des data centers devrait en conséquence faire bondir leur consommation électrique annuelle liée à leur utilisation. Celle-ci pourrait tripler d’ici à 2030.

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    Pour le moment, l’électricité alimentant les data centers ne représente qu’environ 1,5 % de la consommation mondiale, selon l’AIE. Mais aux Etats-Unis, cette part pourrait passer de 4,4 % à entre 7 % et 12 % en 2028, selon le ministère de l’énergie américain. En Europe, les data centers pourraient peser 7,5 % de la consommation électrique d’ici à 2035, contre 2,5 % aujourd’hui, selon le Shift Project, le cercle de réflexion présidé par Jean-Marc Jancovici.

    Consommation d’eau
    L’IA n’est pas seulement vorace en énergie, elle est aussi insatiable en eau. En 2023, les prélèvements associés aux centres de données auraient déjà dépassé les 5 000 milliards de litres, selon les calculs de l’Agence internationale de l’énergie (AIE). Soit l’équivalent de toute l’eau potable puisée en France en une année.

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    Une partie de cette eau est recyclée, c’est pourquoi la part réellement consommée – notamment en raison de l’évaporation – représente environ 560 milliards de litres.

    https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/c19ce1b25-2f8843/cXcW7p6Ru15P/xz6PteLVXrjGXhnZzp0qpnUkLM7cgua0Myo3Ngxc.png

    A l’avenir, l’AIE s’attend à ce que la consommation d’eau associée aux centres de données soit multipliée par deux d’ici à 2030, pour atteindre environ 1 200 milliards de litres par an.
    Les conséquences d’un même prélèvement sur les nappes et les rivières varient selon les territoires. A titre d’exemple, 14 % de l’eau utilisée par Google viennent de zones à risque « élevé » de pénurie, selon les documents de l’entreprise.

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    Emissions de CO2
    Aujourd’hui, l’électricité des data centers provient pour plus de la moitié d’énergie carbonée.

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    La croissance des émissions de gaz à effet de serre des data centers devrait doubler, voire tripler, selon les scénarios établis par le Shift Project.

    https://pixelfed.zoo-logique.org/storage/m/_v2/578583396227231930/c19ce1b25-2f8843/ZRLvaYUeZHRs/1V2zIjWaTtmBfIVKpSSokhpGZRgcafUZWv6HBqqB.png

    Les data centers, dont une partie sert à l’IA, émettent plus de gaz à effet de serre que la France : 369 millions de tonnes en équivalent CO₂, en 2024, selon le ministère de la transition écologique.

    ▻https://www.lemonde.fr/economie/article/2025/12/26/comment-l-ia-devore-la-planete_6659449_3234.html
    #AI #visualisation #statistiques #extractivisme #eau #énergie #terres_rares #ChatGPT #Sora #Gemini #Grok #empreinte #puissance_de_calcul #data_centers #centres_de_données #investissements #Meta #ressources #conflits #pénurie #extractivisme #mines #cartes_graphiques #GPU #graphics_processing_unit #serveurs #impact #Nvidia_A100 #métaux #semi-conducteurs #puces #produits_chimiques #toxicité #TSMC #wafer #artificialisation_des_sols #OpenAI #Google #Amazon #Microsoft #chiffres #statistiques #Stargate #Abilene #Texas #Hyperion #France #CO2 #gaz_à_effet_de_serre #infographie

    CDB_77 @cdb_77
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  • @cdb_77
    CDB_77 @cdb_77 28/07/2025

    #OpenAI and partners are building a massive AI #data_center in #Texas

    https://cdn.arstechnica.net/wp-content/uploads/2025/07/stargate-advances-with-partnership-with-oracle-1-1152x648.jpg

    On Tuesday, OpenAI announced a partnership with #Oracle to develop 4.5 gigawatts of additional data center capacity for its #Stargate AI infrastructure platform in the US. The expansion, which TechCrunch reports is part of a $30 billion-per-year deal between OpenAI and Oracle, will reportedly bring OpenAI’s total Stargate capacity under development to over 5 gigawatts.

    The data center has taken root in #Abilene, Texas, a city of 127,000 located 150 miles west of Fort Worth. The city, which serves as the commercial hub of a 19-county region known as the “Big Country,” offers a location with existing tech employment ecosystem, including Dyess Air Force Base and three universities. Abilene’s economy has evolved over time from its agricultural and livestock roots to embrace technology and manufacturing sectors.

    “We have signed a deal for an additional 4.5 gigawatts of capacity with oracle as part of stargate. easy to throw around numbers, but this is a gigantic infrastructure project,” wrote OpenAI CEO Sam Altman on X. “We are planning to significantly expand the ambitions of stargate past the $500 billion commitment we announced in January.”

    The new agreement builds on OpenAI’s initial $500 billion commitment announced at the White House in January to invest in 10 gigawatts of AI infrastructure over four years. The company estimates that the 4.5 GW expansion will generate jobs across construction and operations roles, including direct full-time positions, short-term construction work, and indirect manufacturing and service jobs.

    The 5 gigawatts of total capacity refers to the amount of electrical power these data centers will consume when fully operational—enough to power roughly 4.4 million American homes. It turns out that telling users their every idea is brilliant requires a lot of energy.
    Stargate moves forward despite early skepticism

    When OpenAI announced Stargate in January, critics questioned whether the company could deliver on its ambitious $500 billion funding promise. Trump ally and frequent Altman foe Elon Musk wrote on X that “They don’t actually have the money,” claiming that “SoftBank has well under $10B secured.”

    Tech writer and frequent OpenAI critic Ed Zitron raised concerns about OpenAI’s financial position, noting the company’s $5 billion in losses in 2024. “This company loses $5bn+ a year! So what, they raise $19bn for Stargate, then what, another $10bn just to be able to survive?” Zitron wrote on Bluesky at the time.

    Six months later, OpenAI’s Abilene data center has moved from construction to partial operation. Oracle began delivering Nvidia GB200 racks to the facility last month, and OpenAI reports it has started running early training and inference workloads to support what it calls “next-generation frontier research.”

    Despite the White House announcement with President Trump in January, the Stargate concept dates back to March 2024, when Microsoft and OpenAI partnered on a $100 billion supercomputer as part of a five-phase plan. Over time, the plan evolved into its current form as a partnership with Oracle, SoftBank, and CoreWeave.

    “Stargate is an ambitious undertaking designed to meet the historic opportunity in front of us,” writes OpenAI in the press release announcing the latest deal. “That opportunity is now coming to life through strong support from partners, governments, and investors worldwide—including important leadership from the White House, which has recognized the critical role AI infrastructure will play in driving innovation, economic growth, and national competitiveness.”

    ▻https://arstechnica.com/ai/2025/07/openai-and-partners-are-building-a-massive-ai-data-center-in-texas
    #centre_de_données #infrastructure #aménagement_du_territoire

    CDB_77 @cdb_77
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