Inclus dans les marchés d’IA les plus avancés, quelque chose s’est avéré clair : adopter l’IA est relativement facile, mais augmenter est plus difficile. Alors que les organisations avancent vers des systèmes opérationnels, le changement réel ne consiste pas à expérimenter, mais à transformer l’IA en une partie essentielle du fonctionnement de l’entreprise. Les entreprises qui tendent à réussir seront celles qui intègrent l’IA dans leur stratégie, leur infrastructure et leur capacité de décision, en transformant un outil simple en un moteur fondamental de création.
Les estimations d’AMD répondent à ce changement. En 2026, plus de 60 % de la capacité mondiale de calcul de l’IA sera destinée à l’inférence au lieu d’entraînement. Sans embargo, malgré cette forte avancée, l’infrastructure commerciale a des difficultés à suivre le rythme.
Le résultat de l’escalade de l’IA : : les clés qui, selon IDC, définissent l’entreprise IA
Un récent livre blanc d’IDC, chargé par AMD, montre que l’adoption est étendue, mais l’escalade est déjà en cours. Un appel à 83 % des entreprises exécute actuellement moins de ces cas d’utilisation de l’IA de forme simultanée, ce qui indique que beaucoup de choses sont aujourd’hui dans les premières phases de leur transformation. Un peu plus de deux fois par an (21,7 %) réalisent une analyse complète du retour sur investissement et 22,2 % vérifient que l’inversion en IA est alignée sur les objectifs stratégiques. Renforcer ces bases peut permettre de débloquer des avancées plus rapides et des narrations de valeur plus claires.
Cette situation est une mauvaise généralisation de la clarté de l’architecture à suivre. Plus de 75 % des organisations n’ont aucune certitude sur les cas d’utilisation d’IA agents, qui offrent une opportunité d’établir des normes, de définir des mécanismes de contrôle et d’alignement pour les différentes parties impliquées. La sécurité et la gouvernance sont des domaines prioritaires : Les entreprises indiquent qu’elles utilisent les contrôles d’accès, les techniques d’anonymisation et les politiques pour gérer tout le cycle de vie de l’IA. De plus, vous réaliserez beaucoup d’essais contradictoires et d’exercices de manipulation des invites pour renforcer la sécurité et la robustesse des modèles.
La gestion des coûts est également assurée : les deux tiers des organisations commencent à lancer des initiatives génératrices d’IA avec des évaluations complètes des coûts que possèdent les infrastructures, les licences, les services professionnels et l’évolutivité. Parallèlement, ces tendances contribuent à un écosystème qui apprend rapidement et développe les capacités adéquates pour accroître l’IA de forme durable.
Redéfinir le calcul : pourquoi le processeur et l’architecture du système sont-ils clés
Alors que les demandes de charges de travail de IA sont disparates, les responsables de TI dans les entreprises se trouvent confrontés à de très limites critiques : les restrictions de densité d’énergie et de réfrigération, l’augmentation du coût des jetons et la complexité de la gouvernance.
Escalader l’IA génétique nécessite de comprendre que l’infrastructure de l’IA est, fondamentalement, une solution qui doit être amorcée par l’escalade de tout le centre de données, et qu’il n’existe pas une solution de calcul unique valable pour toutes les charges de l’IA. Même si le GPU est essentiel pour les tâches qui nécessitent une capacité de calcul élevée, c’est seulement une partie de la solution. Les flux de travail des agents dépendent en grande partie des opérations d’exécution des agents (bacs à sable d’agent), où ils exécutent la logique, consultent les bases de données vectorielles, fonctionnent les frameworks d’orchestration et interagissent avec les applications commerciales. Ce changement a permis de situer le processeur de serveur à haute densité dans le centre du centre de données, en ayant besoin de serveurs optimisés pour offrir la densité maximale de noyaux, une faible latence et une bande de mémoire élevée, des capacités d’alimentation de forme continue pour les charges d’inférence. L’avenir de l’entreprise IA sera motivé par le CPU et le GPU de haut rendement en même temps qu’une partie d’un système intégré, au lieu de travaux comme des silos indépendants
En même temps, la standardisation et l’efficacité du matériel sont pasando un premier plan. L’étude d’IDC confirme que la majorité (77 %) des entreprises donnent la priorité à une architecture matérielle et logicielle conçue pour simplifier les opérations, réduire la complexité et permettre tant la portabilité des charges de travail que la prévisibilité du rendu.
Conditions particulières d’Europe : réglementation, sobriété et viabilité
Sur les marchés de toute l’Europe, ces résultats d’infrastructure s’amplifient davantage grâce aux cadres régulateurs strictement liés à la sobriété des données, à la viabilité et à la viabilité ambiante. Lejos de freiner le progrès, ces exigences incitent les organisations à adopter des étapes plus tempranas, des modèles de gouvernance plus solides et des processus standardisés et reproductibles, favorisant une plus grande cohérence et renforçant la confiance des clients et des autres groupes d’intérêt.
Pour répondre aux exigences réglementaires comme aux limites financières, les dirigeants d’entreprises se reproduisent chaque fois plus sur les plates-formes ouvertes. Un écosystème ouvert qui abarque arquitecturas, redes y software aide à éviter la dépendance d’un fournisseur unique et fournit aux organisations la flexibilité d’adapter votre infrastructure aux exigences spécifiques de chaque région et norme. Les écosystèmes ouverts permettent à toute l’industrie — des fabricants de matériel jusqu’aux développeurs de frameworks — d’innover de manière conjointe, et c’est ainsi que l’Europe stimule l’innovation et une vente compétitive sur un grand espace.
Que peuvent faire les entreprises aujourd’hui : construire une IA efficace, évolutive et compatible avec la réglementation
L’IA ne s’étend pas uniquement à l’expérimentation, car elle nécessite une attention et des priorités claires. Les organisations qui font avancer le plus les projets pilotes ont trois raisons de forme différente :
Les écosystèmes ouverts permettent à toute l’industrie — des fabricants de matériel jusqu’aux développeurs de frameworks — d’innover de forme conjointe
Vinculer l’IA aux objectifs de négociation, en associant chaque initiative aux résultats attendus et en appliquant des critères rigoureux de retour sur investissement (ROI).
Tratan l’infrastructure comme une décision stratégique, construire des environnements cohérents et de hautes performances dans le cloud, le centre de données et la périphérie, les capacités de prendre en charge la nouvelle génération de systèmes d’intelligence artificielle.
Intégrez la gouvernance dès le premier jour, depuis les contrôles de données jusqu’aux essais de modèles, convertis en un facilitateur de confiance, de vitesse et une IA fiable et préparée pour les entreprises de production.
José Manuel Gómez, responsable du développement commercial, ventes aux entreprises, AMD
