Runware veut transformer la manière dont les entreprises construisent et déploient leurs infrastructures d’intelligence artificielle. L’entreprise prévoit de fabriquer des centres de données modulaires pour l’IA sur des chaînes de montage, selon une approche similaire à la production automobile.
Sa stratégie consiste à produire plus rapidement des capacités informatiques tout en réduisant les travaux d’installation sur les sites de déploiement. Toutefois, atteindre un tel rythme de production exigera de l’entreprise qu’elle surmonte des défis liés à la production, aux infrastructures et aux coûts.
Runware vise une capacité quotidienne de 30 MW pour ses centres de données dédiés à l’IA d’ici 2028
Runware prévoit de produire quotidiennement 30 mégawatts de capacité de centres de données dédiés à l’IA d’ici 2028. Son PDG, Flaviu Radulescu, a déclaré que l’entreprise voulait que les unités de centres de données terminées sortent des chaînes de montage comme des voitures. Elle vise également à mettre chaque pod en service dans les 48 heures suivant son arrivée sur un site préparé.
L’objectif de 48 heures concerne l’installation et la mise en service, et non l’ensemble du processus de fabrication. Chaque site doit déjà disposer d’électricité et d’une connexion réseau. Runware prévoit d’effectuer la majeure partie de l’assemblage et des tests en usine avant d’expédier les unités.
L’entreprise fabrique actuellement ses centres de données modulaires dédiés à l’IA en Roumanie. Son Sonic Pod mesure 20 pieds de long et abrite environ 1 200 processeurs graphiques. Chaque unité fournit un mégawatt de puissance de calcul.
Runware utilise également un système de refroidissement liquide en circuit fermé qui ne nécessite aucun raccordement permanent à l’eau. Cette conception réduit les besoins en infrastructures sur les sites de déploiement.
Actuellement, la fabrication d’un Sonic Pod prend environ trois semaines. Radulescu estime qu’un modèle de production à la chaîne pourrait ramener ce délai à une journée. Runware prévoit d’ouvrir une deuxième usine d’ici début 2027.
L’entreprise a également fait état de marques d’intérêt de clients représentant 1 milliard de dollars, soit plus de 20 mégawatts de capacité. Ces engagements ne se sont toutefois pas encore traduits par des ventes conclues. Runware prévoit de lancer la production de masse fin 2027.
Nvidia et Crusoe accélèrent le déploiement des infrastructures d’IA
Runware est confrontée à la concurrence d’entreprises technologiques bien établies qui développent des modèles permettant de déployer plus rapidement des centres de données. Le 21 octobre, Nvidia a présenté son modèle de référence DSX POD pour des systèmes Vera Rubin prêts à l’emploi.
Cette conception permet aux partenaires d’assembler et de tester les infrastructures avant de les expédier aux clients. Selon Nvidia, le déploiement sur des sites préparés peut prendre environ deux semaines. Les méthodes de construction traditionnelles peuvent nécessiter jusqu’à six mois.
Crusoe est une autre entreprise qui mise sur la production d’infrastructures d’IA en usine. Sa plateforme Spark relie une usine de 352 000 pieds carrés dans le Colorado à Crusoe Cloud. L’entreprise exploite des installations modulaires depuis 2020.
Crusoe affirme pouvoir fournir une capacité de calcul d’IA opérationnelle en trois mois. Toutefois, les entreprises ne mesurent pas les mêmes étapes du déploiement. L’objectif de 48 heures de Runware concerne l’installation, les deux semaines de Nvidia couvrent le déploiement et les trois mois de Crusoe correspondent à la mise à disposition d’une capacité de calcul opérationnelle.
Leurs modèles économiques diffèrent également. Runware vend des services d’inférence d’IA plutôt que des espaces traditionnels dans des centres de données. Les clients peuvent fournir leurs propres processeurs graphiques, même si l’entreprise dépend toujours de Nvidia pour la mise en réseau.
Les contraintes d’alimentation électrique et les coûts de production menacent les projets d’expansion
La course à des centres de données modulaires dédiés à l’IA, plus rapides à déployer, s’intensifie alors que la demande en infrastructures de calcul augmente. Grand View Research estimait le marché des centres de données modulaires à environ 29 milliards de dollars en 2024. Le cabinet prévoit qu’il atteindra 75,8 milliards de dollars d’ici 2030, soit un taux de croissance annuel de 17,4 %.
Parallèlement, JLL estime que la capacité mondiale des centres de données pourrait atteindre 200 gigawatts d’ici 2030. Répondre à cette demande pourrait nécessiter près de 3 000 milliards de dollars d’investissements. JLL prévoit également que la demande liée aux charges de travail d’inférence dépassera celle de l’entraînement de l’IA à partir de 2027.
Au Japon, JERA, Dell et RHAELM élaborent une conception reproductible pour un projet de 15 milliards de dollars. L’installation proposée fournira une capacité de 400 mégawatts.
Toutefois, accélérer la fabrication ne peut pas éliminer les contraintes d’approvisionnement en électricité. JLL indique que les délais d’attente pour un raccordement au réseau dépassent quatre ans sur les principaux marchés. L’Agence internationale de l’énergie prévoit que les centres de données consommeront 950 térawattheures d’électricité par an d’ici 2030.
L’opposition du public constitue un autre défi pour le secteur. Selon Pew, 54 % des Américains estiment que les centres de données nuisent à l’environnement. Ce chiffre était de 39 % en janvier.
Des restrictions réglementaires commencent également à apparaître. Le Texas a suspendu en août les autorisations de raccordement au réseau pour les projets en cours d’examen. L’État a aussi suspendu les permis environnementaux en septembre.
Les coûts de fabrication représentent un autre risque pour la stratégie d’expansion de Runware. TechCrunch avait précédemment rapporté que la jeune entreprise de véhicules électriques Arrival avait eu du mal à rendre la production de masse rentable. Runware doit maintenant démontrer que son modèle d’assemblage en usine peut permettre de produire des centres de données dédiés à l’IA à la vitesse et à l’échelle annoncées.
L’article Runware vise à produire en masse des centres de données dédiés à l’IA comme des voitures est paru en premier sur Coinfea.