La Chine dévoile le plus grand bâtiment au monde pour les centres de données IA : un million d’accélérateurs sous un même toit !

Lorsque nous évoquons l’essor de l’intelligence artificielle, nous avons tendance à nous concentrer sur des modèles tels que GPT, Gemini, Claude ou DeepSeek. Cependant, une autre compétition émerge, tout aussi importante, mais plus difficile à dissimuler : celle de l’infrastructure. En effet, entraîner et déployer de grands modèles à grande échelle nécessite des capacités de calcul colossales, entraînant la concentration de milliers d’accélérateurs dans des centres de données qui nécessitent une quantité d’électricité, de refroidissement et de connectivité à une échelle sans précédent.

Ce phénomène est particulièrement manifeste en Chine. À Ulanqab, en Mongolie intérieure, Envision a inauguré le Galaxy Campus, un complexe dont le bâtiment principal couvre environ 120 000 m², dédié à la computation pour l’IA. L’entreprise le présente comme le plus grand centre de données de ce type au monde et assure qu’une fois terminé, il pourra accueillir jusqu’à un million d’accélérateurs. Bien que le campus soit déjà opérationnel, la capacité maximale et le déploiement total font encore partie du développement futur du projet.

Il est important de faire la distinction entre plusieurs échelles. D’une part, le bâtiment de 120 000 m², et d’autre part, le Galaxy Campus ainsi que la capacité escomptée par Envision. L’ensemble est conçu pour dépasser les 2 GW de capacité, un chiffre qui reflète l’ambition du campus plutôt que sa consommation actuelle ou la puissance concentrée dans ce bâtiment.

Un million d’accélérateurs sous un même toit

Cependant, il ne faut pas confondre ce million d’accélérateurs avec un million de GPU. Un accélérateur IA englobe une variété plus large de puces spécialisées, et Envision n’a pas encore révélé quels fabricants ou modèles seront utilisés ni combien sont déjà installés. La société évoque également une performance de un million de PFLOPS, sans préciser la méthode de calcul de ce chiffre. Cela complique toute tentative de le comparer à d’autres superordinateurs ou grands clusters d’IA.

Bien que les spécificités des accélérateurs ne soient pas encore connues, nous avons une idée de la demande que souhaite satisfaire Envision. D’après leurs explications, le complexe est destiné aux grandes entreprises technologiques et d’IA qui nécessitent une importante capacité de calcul domestique. Ce détail est crucial, car il inscrit le Galaxy dans un contexte d’expansion de l’infrastructure nationale de calcul, sans pour autant lui attribuer des puces spécifiques de fournisseurs comme Huawei ou Cambricon.

La localisation de ce campus n’est pas non plus anodine. Ulanqab avait déjà un rôle majeur en tant que pôle de centres de données, avec de nombreux projets, des ressources éoliennes et solaires abondantes ainsi que des liaisons à faible latence vers Pékin. Envision envisage d’intégrer la production d’énergie renouvelable, le stockage et une connexion électrique industrielle avec cette infrastructure de calcul. Cette approche est en accord avec une récente politique nationale visant à développer des installations d’IA à échelle gigawatts dans des régions disposant de ressources énergétiques suffisantes, notamment renouvelables.

Vue nocturne du Galaxy Campus, le complexe de computation pour IA d’Envision à Ulanqab, Mongolie intérieure

Ce contexte aide à comprendre pourquoi l’accent mis sur la capacité de calcul nationale est important. Les États-Unis conservent une avance nette en termes d’investissement privé et de nombre de modèles d’IA en lice, mais la Chine réduit rapidement l’écart de performance avec ses meilleurs systèmes. Simultanément, les contrôles à l’exportation de Washington continuent de restreindre l’accès de la Chine aux accélérateurs les plus avancés, tandis que les producteurs locaux gagnent en force sur leur propre marché. En 2025, ils représentaient déjà environ 41 % du marché chinois des accélérateurs pour serveurs d’IA.

La Chine ne se trouve pas seule dans cette course pour une industrialisation de l’IA. Meta travaille sur Hyperion, un campus en Louisiane qui comprendra plusieurs installations et sera conçu pour atteindre jusqu’à 5 GW de capacité de calcul. En Ohio, un autre projet lié à OpenAI, Nvidia et SB Energy promet une montée en puissance avec environ 8 GW-IT projetés une fois développé. En Europe, des plans sont également en cours avec jusqu’à sept futures AI Gigafactories, dont quatre dotées d’au moins 75 000 accélérateurs équivalents à H100 et trois offrant au moins 100 000. Bien qu’il ne s’agisse pas de chiffres directement équivalents, tous ces projets reflètent une même réalité : l’infrastructure nécessaire à l’IA connaît une croissance exponentielle.

Tout cela illustre un glissement de la compétition autour de l’IA. Il ne suffit plus de développer un bon modèle ou d’accéder à des puces performantes : il faut également être capable de concentrer calcul, énergie et connectivité dans des infrastructures de grande envergure. Le Galaxy Campus en est un exemple typique, combinant un espace opérationnel avec une ambition de développement futur. Bien qu’il n’accueille pas encore un million d’accélérateurs, la conception de l’installation pour atteindre ce chiffre indique l’ampleur de cet investissement.

Images | Envision