La Page du Compute
L'état complet de la chaîne d'approvisionnement du compute IA en une vue. Cinq couches d'infrastructure, indice de demande composite, classements de préparation régionale et tracker de capex des hyperscalers · issus des rapports de résultats, dépôts d'utilité, rapports de durabilité et estimations d'analystes.
- Concentration des fonderiesConcentration critique · quasi-monopole sur l'offre de silicium d'IA
- Demande de matérielAucune bulle en vue · pleine trajectoire parabolique
- Tension énergétiquePression croissante sur les chaînes d'approvisionnement énergétique, surtout dans les pôles établis
Flux de la chaîne d'approvisionnement
5 couches · Fonderies → Puces → Mémoire → Systèmes → Énergie · état de santé issu du jeu de données
Tableau de bord des sous-indices
5 indices de pression · pondérés pour produire l'AICDI composite
Préparation de l'infrastructure IA par région
10 régions de datacenters classées · densité de calcul + énergie + eau + construction + réglementation
Texas · ERCOTNorthern VirginiaIowa · Midwest Wind CorridorOregon · Pacific Northwest
Japan
Ireland
SingaporeTracker de capex
La course aux armements à $283B · engagements d'investissement 2025
Planifier les charges de travail selon la pile
Reliez la pression sur l'infrastructure aux choix de modèles, fournisseurs, tarifs et applications
Couches d'infrastructure
Plongée dans chaque couche de la pile de calcul IA
Questions fréquentes
Calculé à partir du jeu de données de cette page · voir sa date de référence
Qu'est-ce que l'AI Compute Demand Index (AICDI) ?
L'AICDI est un indice composite mesurant la tension globale sur la chaîne d'approvisionnement du calcul IA. Il s'établit actuellement à 61/100 (haute). Il combine cinq sous-indices : demande matérielle (65), concentration des fonderies (83), pression sur la mémoire (57), tension énergétique (59) et pression sur les coûts (30). Plus le score est élevé, plus la tension est forte.
Comment le score de préparation de l'infrastructure IA est-il calculé ?
Chaque région de datacenters reçoit un score de préparation de 0 à 100 calculé à partir de cinq composantes pondérées : densité de calcul (25 %), sécurité énergétique (25 %), vitesse de construction (20 %), durabilité de l'eau (15 %) et climat réglementaire (15 %). Nordics arrive en tête avec un score de 68, tandis que Singapore ferme la marche avec 20.
Combien les hyperscalers dépensent-ils dans l'infrastructure IA ?
Les 5 plus grands constructeurs du jeu de données ont déclaré ensemble 283 Md$ de dépenses d'investissement en 2025, surtout pour l'infrastructure de datacenters d'IA. Microsoft est en tête avec 80 Md$, suivi de Amazon avec 75 Md$.
Quels sont les principaux goulets d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement de l'IA ?
Les principales contraintes sont : Concentration des fonderies, Demande de matériel, Tension énergétique. Goulots d'étranglement importants dans la chaîne d'approvisionnement du calcul IA. La chaîne d'approvisionnement va des fonderies (fabrication) aux puces, à la mémoire, aux systèmes et à l'énergie. Chaque couche a son propre indice de pression.
Quelle région est la meilleure pour construire un datacenter d'IA ?
D'après l'AI Infrastructure Readiness Score, Nordics (Sweden/Finland/Norway) se classe n°1 avec 68/100, avec notamment comme atouts : 92 % d'électricité décarbonée, Prix PPA bas ($25/MWh), 9 mois de refroidissement naturel. Texas · ERCOT se classe n°2 avec 62/100. Les régions contraintes incluent UAE · Gulf States, Netherlands · Frankfurt, Ireland, Singapore.
Comment ces données sont-elles mises à jour ?
Les chiffres sur les puces, la mémoire, les fonderies, les systèmes et l'énergie proviennent d'un jeu de données organisé, stocké dans la base de BenchGecko. Chaque enregistrement porte une date de référence et un lien vers sa source ; le jeu de données actuel date du Apr 14, 2026. Les valeurs inconnues restent vides, jamais devinées. Les valeurs des indices sont enregistrées chaque jour, et les prix de location de GPU sur les pages des puces sont actualisés chaque jour depuis la place de marché Vast.ai.
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