À retenir
NVIDIA place les AI factories au centre de sa stratégie européenne.
Aleria a annoncé 60 MW aux Émirats arabes unis et environ 14 000 GPU NVIDIA Rubin.
Aleria déploie aussi 3 000 GPU NVIDIA Blackwell Ultra en Suisse.
Nebius illustre la même course européenne à l’infrastructure d’IA.
NVIDIA GTC Berlin 2026 : après les modèles, les AI factories
Pendant longtemps, la compétition dans l’intelligence artificielle s’est résumée à une question : qui construira le meilleur modèle ?
À Berlin, NVIDIA a envoyé un message sensiblement différent. Avant de pouvoir entraîner des modèles, déployer des agents ou automatiser des entreprises entières, encore faut-il disposer de l’infrastructure capable de les faire fonctionner.
Lors de son keynote du 21 octobre à NVIDIA GTC Berlin, Jensen Huang l’a résumé simplement :
« Long before the AI models emerge, the infrastructure has to exist. »
Une phrase qui pourrait définir une bonne partie de la nouvelle bataille de l’IA.
Le patron de NVIDIA développe depuis plusieurs années le concept d’AI factory : une infrastructure capable de transformer énergie, données et puissance informatique en intelligence numérique. Mais à Berlin, le discours a pris une dimension particulièrement européenne.
NVIDIA affirme travailler avec plus de 12 000 partenaires sur le continent et avoir engagé près de 10 milliards de dollars dans son écosystème technologique européen. Jensen Huang a également insisté sur une distinction devenue stratégique : l’Europe ne peut pas seulement consommer de l’intelligence artificielle, elle doit également être capable de la produire. Le blog de NVIDIA sur les partenaires cloud, la sûreté souveraine et les agents ouverts revient sur ce réseau de partenaires.
Derrière cette formule se cache une réalité très matérielle : des dizaines de mégawatts d’électricité, des milliers de GPU, des systèmes de refroidissement, des réseaux haut débit et d’immenses capacités de stockage.
NVIDIA a d’ailleurs profité de NVIDIA GTC pour dévoiler DSX POD, un concept d’AI factory modulaire basée sur l’architecture Vera Rubin. Selon le groupe, certains de ces systèmes pourraient être préassemblés avant leur arrivée sur site, faisant passer leur temps de déploiement, une fois les infrastructures préparées, de plusieurs mois à quelques semaines.
La vitesse de déploiement devient ainsi presque aussi stratégique que la puissance elle-même.
Aleria accélère entre l’Europe et les Émirats arabes unis
Aleria booth at NVIDIA GTC Berlin 2026, AI Factory wall, sovereign by design.
C’est précisément dans cette nouvelle économie de l’infrastructure qu’Aleria cherche à prendre position.
La société basée à Abu Dhabi était présente à GTC Berlin au stand 3054, où son équipe dirigeante, dont son CEO Eric Leandri, présentait son approche de l’AI Factory à travers plusieurs démonstrations : infrastructure GPU, orchestration des modèles, exploitation des données, applications d’IA générative et Video AI. La publication d’Aleria sur X prolonge ce qui a été montré sur le stand.
L’entreprise défend une approche full stack : ne pas fournir seulement de la puissance de calcul, mais relier infrastructure, modèles, données et applications dans un même environnement, notamment pour les gouvernements et les grandes entreprises souhaitant conserver le contrôle de leurs données.
14 000 GPU Rubin aux Émirats et 3 000 Blackwell Ultra en Suisse
Aleria a annoncé une nouvelle capacité de 60 MW aux Émirats arabes unis, avec environ 14 000 GPU NVIDIA Rubin, auxquels doivent s’ajouter 6 000 accélérateurs Groq 3 LPX, 8 000 CPU Vera et une infrastructure de données DDN affichant plus de 17 To/s de débit de lecture agrégé. L’objectif annoncé : fournir la capacité nécessaire à l’entraînement de modèles, à l’inférence et aux futurs workloads d’IA agentique à grande échelle. L’article du Journal en ligne sur les agents d’IA à NVIDIA GTC Berlin 2026 suit cette bascule, du modèle vers l’agent qui agit.
En parallèle, le groupe a annoncé le déploiement de 3 000 GPU NVIDIA Blackwell Ultra en Suisse.
Nebius illustre la même course à l’infrastructure IA
Nebius graphic on NVIDIA B300 Exemplar Cloud validation.
À Berlin, NVIDIA a notamment mis en avant Nebius, aux côtés de Schneider Electric et Brookfield, lors d’une séquence consacrée aux AI factories et à leur rôle dans la croissance économique européenne.
Nebius construit elle aussi une infrastructure cloud pensée spécifiquement pour l’IA, avec ses propres logiciels, serveurs, racks et architectures de data centers. Elle faisait partie des sponsors Diamond du GTC Berlin. Le hackathon Nebius et NVIDIA pour les bâtisseurs d’IA s’inscrit dans le même effort de construction.
Les stratégies ne sont pas identiques. Nebius se présente avant tout comme un AI Cloud mondial. Aleria met davantage l’accent sur la souveraineté, avec la possibilité de déployer l’ensemble de la chaîne dans un pays ou au sein de l’infrastructure d’une organisation.
Pourquoi les GPU deviennent une infrastructure stratégique
Google Cloud a annoncé à Berlin de nouvelles infrastructures basées sur NVIDIA Vera Rubin et explique travailler sur des architectures pouvant atteindre 80 000 GPU Rubin sur un même site, voire davantage à travers plusieurs sites.
À cette échelle, le GPU n’est plus un composant que l’on ajoute à une salle déjà là. Il devient l’unité autour de laquelle on dimensionne l’électricité, le refroidissement, le réseau et le stockage. C’est le sens matériel de la formule de Jensen Huang : l’infrastructure doit exister avant que les modèles n’apparaissent.
De l’ambition à l’exécution : la nouvelle bataille européenne de l’IA
Le slogan autour d’Aleria après GTC Berlin tient en une formule : passer de l’ambition à l’exécution.
La prochaine bataille de l’IA, telle que NVIDIA l’a cadrée à Berlin, ne se jouera pas seulement dans les laboratoires de modèles. Elle se jouera dans les data centers, là où l’énergie, les GPU et les infrastructures souveraines décident qui peut réellement produire de l’intelligence artificielle. Aleria, entre la Suisse et les Émirats arabes unis, et Nebius, en Europe, cherchent toutes deux à occuper ce terrain. Elles ne le font pas de la même manière.