Le titre et la première phrase se contredisent
Nvidia a publié le 21 octobre, au GTC de Berlin, un billet intitulé « Google Cloud et NVIDIA annoncent la disponibilité générale de l’infrastructure NVIDIA Vera Rubin ». Sa première phrase indique : « La disponibilité générale des instances arrive le mois prochain, avec une extension prévue de la disponibilité à l’Europe. »
Les instances ne sont donc pas disponibles. Elles le seront, en novembre, l’Europe ensuite. C’est une préannonce ordinaire, et elle ne mérite d’être relevée que parce que le titre dit autre chose, et que ce sont les titres que l’on cite.
Le produit est l’instance A5X de Google Cloud. Nvidia la décrit comme associant des systèmes Vera Rubin NVL72, des SuperNIC ConnectX-9, le réseau Virgo de Google Cloud et le refroidissement liquide de quatrième génération de Google Cloud, pour l’inférence agentique et l’apprentissage par renforcement à grande échelle. A5X intègre Vera Rubin dans l’AI Hypercomputer de Google Cloud en tant que système intégré.
Le chiffre de 960 000
Le nombre qui ira le plus loin dans cette annonce est celui-ci : « Google Cloud prévoit de porter son infrastructure fondée sur Vera Rubin jusqu’à 960 000 GPU Rubin répartis sur plusieurs sites. »
Il faut le lire attentivement. C’est un projet, c’est un plafond — « jusqu’à » — et c’est réparti sur plusieurs sites plutôt que concentré dans une grappe. Nvidia ne donne ni date pour l’atteindre, ni chiffre sur le nombre de GPU Rubin installés aujourd’hui chez Google Cloud. Lire 960 000 comme un déploiement actuel, c’est lire une phrase qui ne dit pas cela.
Qui l’utilise
Le premier client nommé est Ineffable Intelligence, société londonienne fondée par David Silver, que Nvidia présente comme le créateur d’AlphaGo. L’entreprise utilise A5X pour de l’apprentissage par renforcement à grande échelle et pour ce qu’elle appelle des systèmes « superlearner » qui apprennent continuellement de l’expérience.
« Nous construisons des superlearners qui s’améliorent continuellement grâce à leur propre expérience », a déclaré Silver dans l’annonce. « Cela exige à la fois une puissance de calcul importante et un lien étroit entre la production d’expérience et l’entraînement sur celle-ci, afin que chaque progrès de l’agent façonne vite son expérience suivante. »
Le second utilisateur nommé est WPP, le groupe londonien de communication, qui a démontré une architecture de référence d’agents créatifs sur A5X avec les modèles Nemotron de Nvidia et Nvidia OpenShell. Les agents transforment des demandes conversationnelles en flux créatifs en plusieurs étapes — génération vidéo, mise à l’échelle, changement de style — avec validation humaine avant exécution. Le résultat rapporté par Nvidia est précis : « Lors des premiers tests de WPP, des charges de travail qui exigeaient habituellement une grappe multinœud ont tourné sur une seule instance A5X. »
C’est un chiffre communiqué par le fournisseur à partir d’un test précoce chez un partenaire, pas un résultat indépendant, et Nvidia ne précise ni les charges concernées ni la référence multinœud.
La moitié consacrée à l’informatique confidentielle
Le même billet porte une seconde annonce, moins remarquée. Google Cloud sera parmi les premiers fournisseurs à proposer l’informatique confidentielle de Nvidia à l’échelle du rack sur des instances bare metal comme A4X Max, animées par Nvidia GB300 NVL72. Par ailleurs, l’informatique confidentielle est désormais réellement disponible sur les machines virtuelles G4 de Google Cloud équipées de GPU Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Nvidia cite Vertebrae, Polaris Cloud et Confidential Core AI parmi les clients de Confidential G4.
Cela compte pour la même raison que les chiffres de capacité. Les entreprises qui louent du calcul de pointe exécutent de plus en plus des poids propriétaires sur du matériel qu’elles ne possèdent pas, et l’informatique confidentielle à l’échelle du rack est le mécanisme construit pour rendre cela acceptable à une direction juridique.
Nvidia indique enfin explorer, avec Google Cloud, Nvidia DSX MaxLPS pour l’infrastructure Vera Rubin, afin d’améliorer la performance par watt et de loger davantage de capacité dans les budgets électriques existants des centres de données — la contrainte qui gouverne aujourd’hui la plupart de ces déploiements.
Ce qu’il faudra surveiller, c’est la date de disponibilité de novembre, et si Google Cloud chiffre un jour la capacité Rubin installée plutôt que planifiée.
