Le virage infrastructure de 50 milliards de dollars d'Anthropic : pourquoi les laboratoires d'IA construisent leurs propres centres de données

11 décembre 2025

Mise à jour décembre 2025 : Anthropic a annoncé un partenariat de 50 milliards de dollars avec le fournisseur neocloud Fluidstack le 12 novembre. Les installations au Texas et à New York entreront en service tout au long de 2026, créant 3 200 emplois.

Anthropic s'est engagé à investir 50 milliards de dollars dans la construction de centres de données personnalisés à travers les États-Unis le 12 novembre 2025, en partenariat avec le fournisseur neocloud britannique Fluidstack pour des installations au Texas et à New York.¹ Cette annonce signale un virage stratégique alors que les laboratoires d'IA dépassent la dépendance aux partenaires cloud pour s'orienter vers la propriété d'infrastructure.

L'investissement fait d'Anthropic un acteur majeur de l'infrastructure IA physique à un moment où l'accès au calcul détermine de plus en plus l'avantage concurrentiel. Bien que le chiffre de 50 milliards de dollars s'étende sur plusieurs années, cet engagement représente la première grande construction indépendante par un laboratoire d'IA de pointe.²

Pourquoi Anthropic a choisi l'indépendance

Anthropic a sélectionné Fluidstack pour son « agilité exceptionnelle, permettant une livraison rapide de gigawatts de puissance ».³ La structure du partenariat donne à Anthropic le contrôle des spécifications d'infrastructure sans le fardeau financier de la propriété directe des installations.

Fluidstack construira les installations sur mesure « en mettant l'accent sur la maximisation de l'efficacité pour nos charges de travail », selon l'annonce d'Anthropic.⁴ L'infrastructure personnalisée permet une optimisation pour des architectures de modèles spécifiques, des procédures d'entraînement et des schémas d'inférence que les instances cloud génériques ne peuvent égaler.

Les contraintes de disponibilité des GPU, la volatilité des prix et les préoccupations stratégiques concernant la dépendance aux fournisseurs cloud motivent cette décision. Plusieurs laboratoires d'IA poursuivent désormais une diversification de l'infrastructure plutôt que de s'appuyer entièrement sur des partenariats avec les hyperscalers.⁵

Infrastructure parallèle : Project Rainier

Le partenariat d'Anthropic avec Fluidstack complète plutôt qu'il ne remplace les relations cloud existantes. Amazon a ouvert Project Rainier, un campus de centres de données dédié de 11 milliards de dollars dans l'Indiana, quelques semaines seulement avant l'annonce de Fluidstack.⁶

Project Rainier héberge actuellement près de 500 000 puces AWS Trainium2 réparties dans sept bâtiments sur 485 hectares près du lac Michigan. Spécifications clés :⁷

L'infrastructure Trainium2 offre à Anthropic du calcul avec un rapport prix-performance 30 à 40 % meilleur que les instances basées sur GPU, selon AWS.⁸ Anthropic a collaboré directement avec AWS sur le développement de Trainium3, fournissant des contributions sur la vitesse d'entraînement, les caractéristiques de latence et l'efficacité énergétique. Trainium3 sera lancé dans les prochains mois.⁹

Amazon a investi environ 8 milliards de dollars dans Anthropic, créant un alignement stratégique mais aussi des préoccupations potentielles de dépendance que l'infrastructure indépendante aide à résoudre.¹⁰

L'avantage neocloud

Fluidstack est issu de l'Université d'Oxford en 2017 et a pivoté agressivement vers le calcul IA après la sortie de ChatGPT. Le chiffre d'affaires est passé de 1,8 million de dollars en 2022 à 66,2 millions de dollars en 2024.¹¹

L'entreprise gère plus de 100 000 GPU et dessert Meta, Mistral, Character.AI, Midjourney et Black Forest Labs.¹² Une Series A de 200 millions de dollars en février 2025 a accéléré l'expansion, suivie de deux accords d'hébergement sur 10 ans avec TeraWulf totalisant 6,7 milliards de dollars de revenus contractuels à partir de 2026.¹³

Le partenariat avec Fluidstack plutôt qu'avec les hyperscalers offre à Anthropic plusieurs avantages :¹⁴

Rapidité : Les neoclouds déploient l'infrastructure en quelques mois plutôt que les cycles de vente entreprise de 12 à 18 mois typiques des hyperscalers.

Personnalisation : Des installations construites sur mesure optimisées pour les charges de travail d'entraînement et d'inférence IA plutôt que pour le cloud computing générique.

Flexibilité : Moins de dépendance fournisseur que les relations avec les hyperscalers, avec des cycles de renouvellement matériel plus faciles.

Structure de coûts : Accès compétitif aux GPU sans les marges des hyperscalers.

Fluidstack construit également le plus grand supercalculateur GPU d'Europe pour Mistral AI en partenariat avec Eclairion, démontrant sa capacité pour des projets d'infrastructure à l'échelle des modèles de pointe.¹⁵

Contexte concurrentiel

L'engagement de 50 milliards de dollars d'Anthropic représente une fraction des dépenses des concurrents :

Meta prévoit d'investir « au moins 600 milliards de dollars » dans l'infrastructure américaine jusqu'en 2028, avec des dépenses 2025 de 66 à 72 milliards de dollars, en hausse de 70 % par rapport à l'année précédente.¹⁶ Meta a investi plus de 52 milliards de dollars dans la construction de centres de données aux États-Unis depuis 2010 et prévoit de nouvelles installations dans l'Idaho, le Texas et l'Alabama.¹⁷

Stargate, la coentreprise entre OpenAI, SoftBank, Oracle et MGX, a mis en service son installation phare à Abilene, Texas, avec Oracle Cloud Infrastructure et des GPU NVIDIA.¹⁸ Cinq sites supplémentaires annoncés en septembre portent la capacité prévue à près de 7 gigawatts.¹⁹

Positionnement financier

La stratégie d'infrastructure d'Anthropic reflète sa position financière. Alors qu'OpenAI s'attend à perdre 74 milliards de dollars en 2025 et à atteindre la rentabilité d'ici 2030, Anthropic projette l'équilibre d'ici 2028.²⁰

Le partenariat avec Fluidstack crée 800 emplois permanents et plus de 2 400 postes de construction, avec des installations mises en service tout au long de 2026.²¹ Le déploiement progressif permet à Anthropic de faire évoluer l'investissement en infrastructure parallèlement à la croissance des revenus plutôt que de concentrer les dépenses d'investissement en amont.

L'investissement s'aligne sur l'accent mis par le Plan d'Action IA de l'administration Trump sur l'infrastructure technologique nationale. Les décideurs politiques se concentrent sur la capacité de calcul basée aux États-Unis comme considération de sécurité nationale, créant des vents favorables politiques pour la construction de centres de données nationaux.²²

Implications de la stratégie d'infrastructure

L'approche à double voie d'Anthropic représente un schéma émergent parmi les laboratoires d'IA :²³

Approvisionnement diversifié : Des sources d'infrastructure multiples réduisent la dépendance à un seul fournisseur et améliorent le pouvoir de négociation.

Optimisation personnalisée : Les installations construites sur mesure permettent une optimisation spécifique aux charges de travail que l'infrastructure cloud générique ne peut égaler.

Gestion des coûts : Le mélange de capacité cloud à la demande avec une infrastructure détenue/louée optimise les structures de coûts à travers des schémas de demande variables.

Flexibilité stratégique : La capacité indépendante offre des options si les partenariats cloud deviennent contraints commercialement ou politiquement.

Les organisations planifiant une infrastructure IA doivent noter que les laboratoires de pointe traitent désormais l'accès au calcul comme un actif stratégique nécessitant un investissement direct. Le virage vers la propriété d'infrastructure suggère que la rareté du calcul et les dynamiques concurrentielles continueront à favoriser l'intégration verticale.²⁴

Points clés à retenir

Pour les planificateurs d'infrastructure : - Le partenariat de 50 milliards de dollars d'Anthropic avec Fluidstack marque la première grande construction indépendante de centres de données par un laboratoire d'IA - Installations au Texas et à New York en service tout au long de 2026 - Complète Amazon Project Rainier (500 000 puces Trainium2, évoluant vers 1M+)

Pour les ingénieurs ML : - Les installations personnalisées permettent une optimisation spécifique aux charges de travail impossible dans le cloud générique - La stratégie à double voie (silicium personnalisé AWS + GPU NVIDIA via neocloud) maximise la flexibilité - Trainium3 sera lancé « dans les prochains mois » avec une efficacité améliorée

Pour la planification stratégique : - Les laboratoires d'IA traitent le calcul comme un actif stratégique nécessitant un investissement direct - 50 milliards de dollars est significatif mais modeste par rapport aux engagements de Meta (600 milliards de dollars) et Stargate (500 milliards de dollars) - Les partenariats neocloud offrent rapidité, personnalisation et flexibilité par rapport aux hyperscalers

Références

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