Alors que les projecteurs sont pleinement braqués sur les modèles d’IA et les géants des GPU comme Nvidia, le rôle de l’infrastructure de données passe souvent au second plan. Cela va-t-il changer?
Il y a quasiment un an déjà, Data News avait fait connaissance avec l’entreprise DDN créée en 1998 en Californie en tant que DataDirect Networks Storage. ‘DDN surfe elle aussi sur la vague Nvidia’, titrions-nous à l’époque. Récemment lors d’un passage de l’IT Press Tour à Palo Alto (Californie), nous avons rencontré Paul Bloch, président et co-fondateur de DDN, qui nous a tenu sans ambages les propos suivants: ‘Aujourd’hui, nous sommes même devenus un force qui donne le ton à l’IA.’ Un positionnement pour le moins solide que celui-là, mais DDN est-elle vraiment un acteur-clé en la matière ou est-ce surtout une affaire de marketing intelligent?
700.000 GPU
DDN est depuis belle lurette active en stockage ‘high-performance computing’. ‘Avec hpc, nous avons depuis 15 ans déjà les clients les plus difficiles et exigeants’, déclare en riant Bloch. Ces dernières années, il a co-transformé DDN en ce qu’il appelle un ‘data intelligence powerhouse’. DDN fournit l’infrastructure permettant de gérer les immenses quantités de données nécessaires à la formation de modèles d’IA. Et elle ne le fait pas sans mérite, puisqu’à présent, DDN gère, à l’entendre, les données de plus de 700.000 GPU dans le monde. L’un des principaux clusters est un site situé à Memphis et regroupant 2.000 GPU: il s’agit là de l’une des premières usines d’IA d’Elon Musk. ‘Aujourd’hui, on en est donc à 700.000 GPU en tout. Mais si on considère les deux prochaines années, ce nombre quadruplera probablement’, affirme Paul Bloch qui prévoit donc une forte croissance. DDN estime que le marché du stockage d’IA passera de 9 milliards de dollars en 2022 à 92,6 milliards en 2032.
‘Lorsque nous avons co-fondé DDN, nous voulions développer divers principes basés sur l’accès parallèle, une solution d’offre optimale de flux vidéo à une échelle gigantesque, par exemple. Pour pouvoir garantir la qualité et réaliser du transfert à faible latence. A l’époque, nous n’aurions évidemment jamais pensé que le monde entier rechercherait actuellement ce genre de solutions’, ajoute Bloch en jetant un coup d’œil dans le rétroviseur.
Nvidia tient le même langage
Jenssen Huang, le CEO rock star de Nvidia, avait tenu le même langage durant l’une de ses nombreuses présentations, cette fois lors de l’événement DDN Beyond Artificial plus tôt cette année. ‘Nvidia est alimentée par DDN. Sans DDN, les superordinateurs de Nvidia n’existeraient tout simplement pas’, avait déclaré Huang. On a également compris que les deux dirigeants se connaissent bien, lorsque Paul Bloch a récemment posté une vidéo sur LinkedIn de la conférence GTC 2025 de Nvidia à Paris: bras dessus bras dessous avec un Huang criant également I Love DDN dans le smartphone. Voilà qui en impose en termes de référence client. Même si Bloch se targue de quelques autres noms, comme le fournisseur de services financiers Jump Trading, qui voit sa vitesse de traitement décuplée grâce aux systèmes QLC (Quad-level cell flash memory, ndlr) de DDN. Ou dans le secteur médical: Roche Sequencing Solutions, dont le délai d’exécution des analyses est passé de quinze à deux jours.
Mais 8 des 10 plus grands fournisseurs cloud au monde et 85 entreprises du Fortune 500 – il s’agit là, pour rappel, du classement des entreprises américaines sur base de leur chiffre d’affaires annuel – font également confiance à DDN pour que leurs GPU fonctionnent de manière optimale. Au début de cette année, Blackstone a du reste investi 300 millions de dollars dans DDN, ce qui valorise aujourd’hui l’entreprise à 5 milliards de dollars.
Deux plateformes
L’offre de DDN repose sur deux plateformes: EXAScaler, optimisée pour l’infrastructure d’IA, et Infinia, une plateforme ‘software-defined’ ciblant le monde de l’IA résidente dans le cloud. Ces technologies doivent faire face aux énormes exigences d’E/S des charges de travail d’IA. ‘L’introduction de DeepSeek (la concurrente chinoise nettement plus économique de ChatGPT en comparaison aux solutions d’OpenAI, ndlr) a par ailleurs été une très bonne nouvelle pour nous’, déclare Sven Oehme, CTO de DDN. ‘Les coûts des calculs d’IA régressent. Mais dans notre cas, cela conduit à une multiplication par dix du nombre de clients potentiels que nous pouvons desservir, parce que soudainement, l’IA devient accessible pour eux aussi’, explique le CTO.
Néanmoins, l’entreprise devra continuer à innover, si elle veut conserver un rôle central dans l’écosystème de l’IA, et le CTO le reconnaît. Alors que l’accent est désormais mis principalement sur la formation des grands modèles d’IA, le marché glisse progressivement vers la phase d’inférence, l’application réelle des modèles formés. ‘Ce n’est que lorsqu’on passera complètement à l’inférence – et je vois à coup sûr ce changement se produire – que l’IA décollera pleinement’, prétend Sven Oehme, CTO de DDN. Reste à voir si les solutions de DDN se montreront tout aussi compétitives dans cette phase également. La concurrence ne s’arrête en effet pas, et la bataille de l’IA est encore loin d’être terminée, certainement pas au niveau de l’infrastructure sous-jacente.