Chaque révolution technologique commence par une phase de centralisation

À leurs débuts, les usines se regroupaient le long des fleuves, attirées par la force irrésistible de l’eau.
Les réseaux électriques ont transformé des économies entières, concentrant l’énergie dans une poignée de pôles industriels.
L’industrie cinématographique a suivi une trajectoire similaire, investissant des sommes colossales dans des studios prestigieux et des réseaux de distribution étroitement contrôlés.
Même le contenu et la sécurité ont d’abord été centralisés.

Pourtant, dans tous les cas, ces systèmes ont fini par évoluer vers la décentralisation :

• La production locale d’électricité a supplanté la domination des monopoles régionaux.

• Les services de streaming ont bouleversé le modèle traditionnel des salles de cinéma, apportant le divertissement directement dans nos foyers.

• L’information et les médias se sont rapprochés du terrain, là où vivent et travaillent les publics, rendant l’actualité et le divertissement plus accessibles et immédiats.

• Le contenu s’est rapproché des utilisateurs, tandis que la sécurité a migré vers le cloud afin de stopper les attaques localement, avant qu’elles ne puissent se fédérer contre leur cible.

Le point d’inflexion actuel de l’IA

Notre secteur reste obsédé par la construction de modèles toujours plus vastes dans des centres de données toujours plus grands.
Chaque annonce à la une célèbre des contrats à plusieurs milliards de dollars, des campus de centres de données se mesurant en gigawatts, et des grappes de GPU battant des records.
Mais plus grand n’est pas toujours synonyme de meilleur. En tout cas plus maintenant !

La centralisation est devenue une contrainte. Chaque requête transcontinentale gaspille des ressources précieuses; cycles, énergie, argent.
La latence nuit gravement à l’expérience utilisateur dans les échanges, les paiements, les jeux et les conversations.
Les réseaux électriques sont saturés !
Les entreprises investissent des milliards dans l’entraînement de modèles, pour finalement constater que les coûts de sortie et les quelques secondes de délai les rendent impraticables à grande échelle.

L’explosion d’inférences de demain

L’essor des agents intelligents, des systèmes autonomes et de l’IA physique entraînera une explosion de l’inférence, dépassant de loin le volume des requêtes humaines.
Chaque véhicule autonome, robot et système intelligent deviendra un consommateur permanent d’inférence distribuée en périphérie, complétant ainsi sa puissance de calcul locale, à l’image des smartphones d’aujourd’hui, capables de diffuser des vidéos qu’ils ne pourraient jamais stocker en local.

Mais la centralisation n’est pas la seule contrainte !
Aujourd’hui, l’IA est freinée par la crainte qu’elle ne soit pas encore prête à être déployée à grande échelle.

• Les réponses seront-elles précises, ou le modèle générera-t-il des approximations ?

• L’expérience sera-t-elle fluide, ou la latence viendra-t-elle rompre le flux ?

• Le modèle économique sera-t-il viable, ou les coûts d’inférence anéantiront-ils toute justification commerciale ?

• Fonctionnera-t-elle de manière fiable, ou connaîtra-t-elle une défaillance en production au moment critique ?

L’IA bouleverse le modèle du cloud, vieux de plusieurs décennies, face à la hausse des coûts d’inférence et aux problèmes de latence.
Les directeurs financiers réagissent, tandis que les DSI rééquilibrent discrètement les charges de travail, cherchant à se rapprocher au maximum des données et des utilisateurs.
Le goulot d’étranglement n’est plus la puissance des GPU, mais la proximité.

Il est temps de sortir des sentiers battus

Akamai a annoncé “Akamai Inference Cloud“, une plateforme qui redéfinit où et comment l’IA est utilisée, en étendant l’inférence depuis les centres de données principaux jusqu’à la périphérie d’Internet.

Conçu avec NVIDIA, Akamai Inference Cloud combine l’expertise mondiale d’Akamai en architectures distribuées avec l’infrastructure et le leadership en IA de NVIDIA Blackwell, afin de repenser et d’étendre radicalement les systèmes nécessaires pour libérer le véritable potentiel de l’IA.

Contrairement aux systèmes traditionnels, cette plateforme est conçue pour fournir un traitement d’IA en périphérie du réseau, en temps réel, à faible latence et à l’échelle mondiale en plaçant l’infrastructure de calcul accélérée de NVIDIA au plus près des lieux de création de données et de prise de décision.

L’intelligence qui réduit la distance

Pendant des décennies, la technologie a favorisé les entreprises capables de construire des centres de données toujours plus étendus, capable de gérer des ensembles de données massifs, renforcer leur emprise sur la puissance de calcul et les flux d’information.
Cette époque a certes généré une puissance considérable, mais elle a aussi creusé un fossé entre les données et les individus, entre l’innovation et l’accès.

Désormais, l’avantage appartient à ceux qui peuvent réduire cette distance.
Les renseignements exploités au plus près de leur point d’usage auront plus de valeur que toute information stockée dans un centre de données éloigné.

Rapprochez le futur avec Akamai

L’IA redéfinit l’infrastructure cloud, déplaçant la puissance vers la proximité, des mégawatts vers les millisecondes et personne n’est mieux placé qu’Akamai pour accompagner ses clients dans cette transition.
Akamai avec sa solution, nous rapproche encore un peu plus du futur !

Pour en savoir plus concernant NOS SOLUTIONS, n’hésitez pas à nous contacter ou demander un devis gratuitement

Source : Akamai Guardicore