La puissance de calcul est comme la source d'alimentation de l'IA : sans elle, même les modèles les plus avancés ne peuvent pas voir le jour. Ces dernières années, avec l'explosion du nombre de paramètres de l'IA, l'architecture traditionnelle de puissance de calcul centralisée devient de plus en plus difficile à maintenir — coûts exorbitants, extension difficile, machines sous-utilisées et gaspillage important.

Une idée mérite d'être suivie : assembler les GPU inutilisés dans le monde entier en un réseau, et répartir automatiquement les tâches via des algorithmes. Par rapport aux solutions centralisées classiques, cette piscine de puissance de calcul distribuée présente des avantages évidents — les coûts d'entraînement et d'inférence peuvent être considérablement réduits, et l'offre de puissance de calcul devient plus flexible, capable de répondre rapidement à des pics de demande. Le rendu vidéo, la modélisation 3D, ou encore l'entraînement de modèles d'IA et l'inférence en temps réel, qui nécessitent beaucoup de puissance, peuvent bénéficier d’un soutien solide grâce à ce réseau.

Un exemple concret est particulièrement instructif : la solution d’accélération du rendu IA, développée en partenariat entre RuYun et Huawei Cloud, qui combine puissance de calcul distribuée et optimisation IA, a permis d’augmenter l’efficacité du rendu de plus de 40 %. Cette approche est de plus en plus adoptée dans l’écosystème de puissance de calcul décentralisé.

À l’avenir, la taille de l’industrie de l’IA devrait atteindre 8600 milliards de dollars, et le déficit en demande de puissance de calcul ne fera que s’accroître. Le modèle distribué, par sa décentralisation et son intégration, résout d’une part le problème de déséquilibre entre offre et demande, et d’autre part transforme la puissance de calcul en un facteur de production véritablement négociable et configurable. Ainsi, que ce soit pour les grandes entreprises ou les petits développeurs, il devient possible d’accéder à des ressources de calcul à moindre coût.