xAI et Anthropic signent une commande géante de 5 milliards de dollars, une affaire qui ne peut que rapporter
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xAI et Anthropic signent une commande géante de 5 milliards de dollars, une affaire qui ne peut que rapporter
Double avantage !!
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Jamin Ball
Traduction et adaptation : TechFlow
Introduction de TechFlow : Le centre de données Colossus 1 de xAI vient de trouver preneur : Anthropic en a loué l’intégralité des ressources informatiques, pour un montant annuel de 5 milliards de dollars. Cette transaction ne fait pas seulement de xAI un nouveau géant du cloud computing du jour au lendemain ; elle permet également à Anthropic de générer jusqu’à 15 milliards de dollars de revenus grâce à ces ressources — une affaire gagnant-gagnant pour les deux parties.
Faisons rapidement un calcul approximatif ! (Tous ces chiffres sont des estimations sur papier brouillon...)
Supposons que Colossus 1 dispose de 220 000 GPU.
Supposons qu’il contienne 150 000 cartes H100, 50 000 cartes H200 et 20 000 cartes GB200.
Tarifs hypothétiques de location :
- H100 : 2,30 $/heure
- H200 : 2,60 $/heure
- GB200 : 5 $/heure
Le loyer moyen pondéré pour l’ensemble du cluster s’élève ainsi à environ 2,60 $/heure.
Supposons un contrat « take-or-pay » (paiement garanti 24 heures sur 24, 365 jours par an).
Cela représente donc un chiffre d’affaires annuel de 5 milliards de dollars pour xAI. Nous assistons à la naissance d’un nouveau géant du cloud computing !
Mais ce n’est pas tout : lors d’un récent épisode du podcast de Dwarkesh, Dario a esquissé, de façon très approximative, une analyse des coûts unitaires (il a soigneusement précisé qu’il s’agissait là d’une modélisation mathématique générale du secteur, et non d’informations spécifiques à Anthropic — ce point est crucial, car il n’a divulgué aucune donnée confidentielle concernant Anthropic).
Il prend comme exemple une dépense globale de 100 milliards de dollars en puissance de calcul (un chiffre arrondi choisi arbitrairement). Cette somme serait répartie entre entraînement (training) et inférence (inference). Si trop de ressources sont consacrées à l’entraînement, les revenus ne suffisent pas ; si trop sont allouées à l’inférence, cela freine les progrès futurs en R&D. Selon lui, le secteur répartit actuellement à égalité ses dépenses de calcul entre entraînement et inférence (50 % / 50 %). Il ajoute que, collectivement, l’industrie pourrait transformer ces 50 milliards de dollars dépensés en inférence en 150 milliards de dollars de revenus (il souligne explicitement que ce modèle économique unitaire pourrait bien devenir la norme dans l’industrie d’ici 1 à 2 ans).
Appliquons cette logique à la transaction conclue par xAI. Selon nos hypothèses ci-dessus, Anthropic paie 5 milliards de dollars par an. Supposons qu’elle transforme cette dépense en 15 milliards de dollars de revenus annuels (avec une marge brute de 60 à 70 %).
Gagnant-gagnant !!
Voici les mots exacts de Dario :
« Voici comment il faut raisonner. Je le répète : ces chiffres sont simplifiés. Ils ne sont pas précis. Je construis simplement un modèle théorique. Supposons que la moitié de vos ressources informatiques soit consacrée à l’entraînement, l’autre moitié à l’inférence. L’inférence génère une certaine marge brute. »
@GS_CapSF : « Nous avons signé un accord avec SpaceX pour utiliser l’intégralité des ressources informatiques de leur centre de données Colossus 1. Cela nous permet d’obtenir, en un mois, une nouvelle capacité de production supérieure à 300 mégawatts (soit plus de 220 000 GPU NVIDIA). »
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