Qu’est-ce que le neocloud ? Pourquoi la demande de puissance de calcul pour l’intelligence artificielle (IA) pousse les mineurs de cryptomonnaies vers les infrastructures cloud dédiées à l’IA

Neocloud (un nouveau modèle de cloud computing) désigne un modèle émergent de cloud computing qui fournit des clusters de GPU, la location de ressources de calcul et des services d’infrastructure associés pour l’entraînement de l’IA, l’inférence et le calcul haute performance. À mesure que l’IA générative, les grands modèles de langage et les applications d’IA destinées aux entreprises continuent de se développer, les ressources de calcul évoluent au-delà des services cloud généralistes traditionnels dominés par les CPU, vers le calcul accéléré par GPU et les infrastructures dédiées à l’IA.

Cette évolution n’affecte pas uniquement le secteur du cloud computing, elle redéfinit également l’orientation des sociétés de minage de cryptomonnaies. Par le passé, les mineurs de bitcoin généraient principalement des revenus en déployant des mineurs ASIC, en obtenant de l’électricité à faible coût et en rivalisant pour obtenir une part du taux de hachage du réseau. Aujourd’hui, certaines sociétés de minage commencent à utiliser leurs ressources énergétiques, leurs sites de centres de données et leurs capacités de développement d’infrastructures pour héberger des centres de données d’IA, tandis que certaines explorent également le cloud computing basé sur les GPU.

Toutefois, Neocloud et le minage de bitcoin diffèrent sensiblement par leurs architectures techniques, les besoins de leurs clients et leurs modèles de revenus. L’accès à des ressources électriques ne signifie pas qu’une entreprise peut exploiter directement des clusters d’IA haute performance, et la signature de contrats de centres de données à long terme ne signifie pas qu’elle a atteint une rentabilité stable. En partant de la définition de Neocloud et de ses modèles économiques, cet article analyse comment la demande en calcul pour l’IA pousse les sociétés de minage à diversifier leurs activités. Il examine également les opportunités et les risques qui sous-tendent cette tendance à travers les exemples de CoreWeave, IREN et Core Scientific.

Points clés

• Neocloud (un nouveau modèle de cloud computing) est un modèle de service cloud émergent centré sur les clusters de GPU, l’entraînement et l’inférence de modèles d’IA. Parmi les entreprises représentatives figurent CoreWeave, Nebius, Lambda et Crusoe.

• Par rapport aux services cloud traditionnels tels qu’AWS et Microsoft Azure, Neocloud est davantage axé sur la fourniture de puissance de calcul pour l’IA, de clusters de GPU haute performance et d’infrastructures de calcul dédiées. Toutefois, ces deux catégories de services convergent progressivement.

• La hausse de la demande en calcul pour l’IA fait de la capacité électrique, des emplacements de centres de données, des systèmes de refroidissement et des réseaux à haut débit des ressources d’infrastructure importantes.

• Les sociétés de minage de bitcoin disposent d’une certaine expérience en matière de ressources électriques et d’exploitation de centres de données. Elles commencent donc à explorer l’hébergement de centres de données d’IA et les services cloud basés sur les GPU. Toutefois, les mineurs ASIC ne peuvent pas remplacer directement les GPU dédiés à l’IA.

• Passer du minage de cryptomonnaies à Neocloud n’est pas une simple évolution d’activité. Les entreprises font face à des dépenses d’investissement plus élevées, à des normes techniques différentes, à des obligations contractuelles à long terme et à un risque de concentration de la clientèle.

• Lors de l’évaluation de la transition d’une société de minage, il est important de distinguer trois modèles économiques différents : le minage traditionnel de bitcoin, l’hébergement de centres de données d’IA et l’exploitation de services cloud basés sur les GPU.

Qu’est-ce que Neocloud et en quoi diffère-t-il du cloud computing traditionnel ?

Neocloud désigne généralement des entreprises ou des plateformes d’infrastructure proposant des services cloud basés sur les GPU spécifiquement destinés à l’IA et au calcul haute performance. Leur activité principale consiste à déployer des GPU haute performance, à construire des réseaux d’interconnexion à haut débit et des systèmes de stockage associés, puis à fournir de la capacité de calcul par le biais de locations à la demande, de contrats de calcul à long terme ou de clusters dédiés.

Les plateformes de cloud computing traditionnelles proposent généralement un éventail complet de services couvrant le calcul, le stockage, les bases de données, les réseaux, la sécurité et le développement d’applications. Les fournisseurs de cloud hyperscale tels qu’AWS, Microsoft Azure et Google Cloud disposent de vastes bases de clients professionnels et d’écosystèmes logiciels matures. Les entreprises Neocloud consacrent généralement davantage de ressources à la construction et à l’exploitation de clusters de GPU pour l’IA, en proposant des services spécialisés pour l’entraînement de modèles, le déploiement de l’inférence et le calcul haute performance.

Par exemple, lorsqu’un développeur de modèles d’IA a besoin de milliers de GPU pour un entraînement à grande échelle, il doit prendre en compte bien plus que les modèles de GPU et les tarifs de location. Il doit également évaluer la bande passante réseau du cluster, l’efficacité des communications entre les GPU, le débit de stockage et les capacités de planification des charges de travail. La compétitivité de Neocloud dépend non seulement du nombre de GPU détenus par un fournisseur, mais aussi de sa capacité à organiser ce matériel en un système de calcul stable et efficace.

Il est important de noter que Neocloud n’est pas un cadre technique entièrement distinct du cloud computing traditionnel. Les grands fournisseurs cloud proposent également des services de GPU pour l’IA, tandis que les entreprises Neocloud peuvent progressivement étendre leurs plateformes logicielles et leurs capacités de services aux entreprises. La distinction tient davantage aux priorités commerciales, à l’allocation des ressources et au positionnement sur le marché qu’à des frontières techniques strictes.

Pourquoi la demande en calcul pour l’IA stimule-t-elle le marché de Neocloud ?

L’entraînement et l’inférence de modèles d’IA nécessitent d’importantes ressources de calcul parallèle. Les grands modèles de langage, les modèles multimodaux et les systèmes de raisonnement complexes imposent des exigences particulièrement élevées en matière de performances des GPU, de capacité mémoire des GPU et d’interconnexions de clusters.

Lors de l’entraînement d’un modèle, les entreprises doivent généralement connecter de nombreux GPU au sein d’un cluster de calcul unifié, en utilisant des réseaux à haut débit pour synchroniser les paramètres et échanger des données. À mesure que les modèles gagnent en taille, les performances d’un seul GPU ne constituent plus le seul facteur déterminant. L’efficacité globale du calcul du cluster, la stabilité du réseau et les performances de stockage sont tout aussi importantes.

Lors de l’inférence de modèles, la demande de calcul provient de services d’IA exécutés en continu. Les chatbots, assistants de programmation, agents d’entreprise et applications multimodales doivent effectuer des calculs et renvoyer des résultats lorsque les utilisateurs soumettent des requêtes. À mesure que le nombre d’utilisateurs d’applications d’IA et leur fréquence d’utilisation augmentent, les services d’inférence doivent eux aussi continuer à accroître leurs ressources de calcul.

Cela étend progressivement les besoins en infrastructures d’IA au-delà de l’achat de puces, vers l’électricité, le foncier, les centres de données, les systèmes de refroidissement liquide et les réseaux à haut débit. Même si une entreprise peut acheter suffisamment de GPU, elle ne peut pas les mettre rapidement en service sans capacité électrique suffisante ni installations de centres de données adaptées.

Les entreprises Neocloud se sont développées dans ce contexte. En achetant des GPU en grande quantité, en construisant des clusters de calcul dédiés et en proposant des services flexibles de location de calcul, elles cherchent à aider les entreprises d’IA à réduire la complexité de la construction de leurs propres infrastructures.

Toutefois, une demande croissante sur le marché ne conduit pas nécessairement à une rentabilité stable. Les prix d’achat des GPU, les cycles de renouvellement du matériel, les coûts d’électricité, les conditions de financement et le taux d’utilisation par les clients influencent directement les performances opérationnelles des entreprises Neocloud. À mesure que davantage de concurrents entrent sur le marché, les prix de location de capacité de calcul peuvent également réagir aux évolutions de l’offre et de la demande.

Pourquoi les sociétés de minage de bitcoin disposent-elles d’une base pour se tourner vers les centres de données d’IA ?

Bien que le minage de bitcoin et le cloud computing pour l’IA utilisent des matériels de calcul différents, ils dépendent tous deux fortement de l’électricité et des centres de données. Par conséquent, certaines grandes sociétés de minage ont déjà accumulé des ressources d’infrastructure qu’elles peuvent utiliser pour de nouvelles activités.

Électricité. Le minage de bitcoin nécessite le fonctionnement continu d’un grand nombre de mineurs ASIC. Les sociétés de minage construisent généralement des installations dans des régions où les prix de l’électricité sont relativement bas et l’approvisionnement électrique suffisant, en établissant des relations à long terme avec les fournisseurs d’électricité. À mesure que les besoins électriques des centres de données d’IA augmentent, les sites disposant d’une capacité électrique sécurisée, d’installations de sous-stations ou de possibilités d’extension peuvent présenter une valeur de développement considérable.

Foncier et expérience d’exploitation des centres de données. Les grandes installations de minage impliquent généralement des baux fonciers, la construction d’installations, la maintenance des équipements électriques, la gestion thermique et une exploitation continue. Bien que ces installations ne soient pas directement équivalentes à des centres de données d’IA, l’expérience acquise par les entreprises dans la construction, l’exploitation et la maintenance de grandes installations de calcul peut constituer une base pour se lancer dans de nouvelles activités.

Opportunités de financement et de partenariats clients. Contrairement aux revenus issus du minage, qui dépendent principalement des prix du bitcoin, de la difficulté du réseau et des récompenses de bloc, l’hébergement de centres de données d’IA peut établir des modalités de revenus relativement claires grâce à des contrats pluriannuels. Cette structure contractuelle peut aider les entreprises à planifier leurs investissements et peut également soutenir le financement de projets.

Toutefois, les entreprises doivent évaluer individuellement la valeur de leurs installations de minage existantes. Certains sites disposent d’une capacité électrique importante, mais ne disposent pas de systèmes de refroidissement, de réseaux à haut débit ou d’infrastructures électriques redondantes adaptés aux clusters de GPU. Si les coûts de conversion sont trop élevés, les installations existantes peuvent ne présenter aucun avantage par rapport à la construction de nouveaux centres de données d’IA.

Les mineurs ASIC peuvent-ils être utilisés directement pour l’entraînement de l’IA ? Que doivent moderniser les sociétés de minage ?

Les mineurs de bitcoin et les GPU dédiés à l’IA exécutent des tâches de calcul fondamentalement différentes. Le minage de bitcoin utilise principalement des puces ASIC pour exécuter des calculs de hachage spécifiques et participer au processus de preuve de travail du réseau. Les ASIC ont des conceptions hautement spécialisées et ne peuvent généralement effectuer efficacement qu’une gamme limitée de tâches de calcul.

L’entraînement et l’inférence de modèles d’IA nécessitent en revanche de nombreuses opérations matricielles, des calculs tensoriels et un traitement parallèle des données. Les GPU disposent de capacités de calcul parallèle à usage plus général et de frameworks logiciels associés, ce qui les rend mieux adaptés aux charges de travail complexes liées à l’IA. Cela signifie que la transition d’une société de minage vers l’IA ne consiste pas à convertir les mineurs ASIC en GPU. Elle exige le déploiement de nouveaux équipements de calcul et la modernisation systématique du centre de données.

Les modernisations couvrent généralement quatre domaines : l’électricité, le refroidissement, le réseau et les logiciels.

• Pour l’électricité, les racks de GPU destinés à l’IA peuvent présenter une densité de puissance plus élevée, nécessitant des équipements de distribution électrique adaptés, des alimentations de secours et des systèmes de gestion de l’énergie.

• Pour le refroidissement, les clusters de GPU à haute densité peuvent utiliser le refroidissement liquide. Les systèmes de refroidissement par air courants dans les installations de minage existantes peuvent ne pas répondre à ces exigences.

• Pour le réseau, l’entraînement de l’IA à grande échelle nécessite des échanges fréquents de données entre les nœuds GPU, ce qui rend nécessaires des architectures réseau à haut débit et à faible latence. Les mineurs traditionnels effectuent généralement des tâches de calcul de manière indépendante et dépendent moins de communications à haut débit entre les nœuds.

• Pour les logiciels, les services cloud d’IA nécessitent également des capacités de planification de clusters, d’isolation des ressources, de gestion des conteneurs, de surveillance, de stockage et de service client. Il ne s’agit généralement pas de compétences clés des sociétés de minage traditionnelles, ce qui exige des investissements supplémentaires ou des partenariats.

Les ressources électriques et les sites détenus par les sociétés de minage peuvent donc raccourcir certaines étapes du processus de développement des infrastructures, mais ils ne peuvent pas supprimer les barrières techniques associées au matériel, aux réseaux et aux logiciels du cloud computing pour l’IA.

Quels sont les principaux modèles économiques pour passer du minage de bitcoin à Neocloud ?

Participer au marché des infrastructures d’IA ne signifie pas que chaque société de minage doit devenir un fournisseur Neocloud à service complet. En fonction des investissements en actifs et des responsabilités opérationnelles, il existe trois principaux modèles.

Le premier est le minage traditionnel de bitcoin. Les entreprises déploient des mineurs ASIC et génèrent des revenus en participant au calcul sur le réseau Bitcoin. La rentabilité est étroitement liée au prix du bitcoin, au taux de hachage total du réseau, aux récompenses de bloc et aux coûts d’électricité.

Le deuxième est l’hébergement de centres de données d’IA. Les entreprises fournissent principalement l’espace, la capacité électrique, le refroidissement et les infrastructures associées, tandis que les clients déploient ou utilisent des équipements GPU. Ce modèle n’exige pas nécessairement que les sociétés de minage achètent elles-mêmes tous les GPU. Il peut donc présenter un risque de dépréciation du matériel inférieur à celui d’un service cloud d’IA complet.

Le troisième est celui des services cloud basés sur les GPU. Les entreprises ne se contentent pas de construire des centres de données : elles achètent également des GPU, déploient des réseaux et des plateformes logicielles, et fournissent directement de la capacité de calcul pour l’IA aux clients. Ce modèle couvre davantage d’étapes de la chaîne de services, mais il nécessite aussi des investissements plus importants et des opérations techniques plus avancées.

En pratique, les entreprises peuvent utiliser plusieurs modèles simultanément. Par exemple, elles peuvent utiliser certains centres de données pour le minage de bitcoin, d’autres pour des services d’hébergement d’IA et certaines installations pour leurs propres activités de cloud computing basées sur les GPU.

Lors de l’analyse de la progression d’une société de minage dans sa transition vers l’IA, il est donc nécessaire d’examiner la composition réelle de ses revenus. Une annonce indiquant qu’elle construira des centres de données d’IA ne suffit pas à la classer comme une entreprise Neocloud mature.

Comment CoreWeave, IREN et Core Scientific participent-ils au marché du calcul pour l’IA ?

Le lien entre Neocloud et les transitions des sociétés de minage de cryptomonnaies se reflète dans les différentes voies choisies par les entreprises.

CoreWeave : des origines dans le minage de cryptomonnaies à une plateforme cloud d’IA dédiée

CoreWeave a été fondée en 2017. Ses premières activités concernaient le minage de cryptomonnaies et les ressources de calcul par GPU. À mesure que la demande en calcul pour l’IA augmentait, l’entreprise a progressivement réorienté son activité vers les services cloud basés sur les GPU et s’est développée en une plateforme spécialisée dans l’entraînement de l’IA, l’inférence et les infrastructures associées.

Plutôt que de simplement louer des serveurs, CoreWeave a intégré des clusters de GPU, des réseaux à haut débit, du stockage, la planification des ressources et des outils de développement dans un écosystème de services cloud. L’entreprise a été introduite au Nasdaq en mars 2025 sous le symbole boursier CRWV.

Le développement de CoreWeave montre que les entreprises d’infrastructure qui servaient initialement le calcul pour les cryptomonnaies peuvent se lancer dans le cloud computing pour l’IA en développant leurs capacités techniques et en réorientant leur marché. Toutefois, son modèle économique dépend également fortement des achats de GPU, de la construction de centres de données et de financements externes, ce qui l’expose à des risques financiers et opérationnels différents de ceux des sociétés de minage traditionnelles.

IREN : du minage de bitcoin aux services cloud d’IA

IREN est un exemple de société de minage qui évolue vers les services cloud d’IA. Initialement axée sur le minage de bitcoin, l’entreprise a ensuite utilisé ses centres de données existants, ses ressources électriques et ses capacités de développement d’infrastructures pour étendre progressivement son activité de services cloud basés sur les GPU.

En novembre 2025, IREN a signé un accord de services GPU à long terme avec Microsoft. La valeur totale du contrat divulguée était d’environ 9,7 milliards de dollars, avec des services déployés par phases et prévus jusqu’en 2031. En mai 2026, IREN a également signé avec NVIDIA un contrat de services cloud de cinq ans, d’une valeur totale d’environ 3,4 milliards de dollars.

Pour l’exercice clos le 30 juin 2026, IREN a déclaré environ 128,8 millions de dollars de revenus issus des services cloud d’IA et environ 578,2 millions de dollars de revenus issus du minage de bitcoin. Bien que son activité d’IA ait fortement progressé, la composition de ses revenus annuels effectivement réalisés montre que la transition était toujours en cours.

L’exemple d’IREN montre que les sociétés de minage peuvent s’appuyer sur leurs actifs existants liés à l’électricité et aux centres de données pour se développer dans le cloud computing basé sur les GPU et les services logiciels. Toutefois, ce processus nécessite des investissements continus et ne signifie pas que les revenus liés à l’IA peuvent immédiatement remplacer l’activité de minage existante.

Core Scientific : des activités de minage à l’hébergement de centres de données haute densité

La transition de Core Scientific diffère de celles de CoreWeave et d’IREN. L’une de ses principales orientations consiste à convertir les infrastructures de minage de bitcoin existantes en centres de données haute densité offrant des services d’hébergement aux clients de l’IA et du calcul haute performance. En 2024, Core Scientific a étendu son partenariat avec CoreWeave, avec des projets visant à fournir environ 200 MW de capacité d’infrastructure numérique destinée au calcul haute performance. L’entreprise a ensuite poursuivi sa transition vers les centres de données et a divulgué de nouveaux accords de location à long terme en 2026.

Par exemple, en juillet 2026, Core Scientific a signé un contrat de location avec AMD couvrant environ 377 MW de capacité informatique critique, ainsi qu’un autre contrat de location avec un client Neocloud couvrant environ 152 MW de capacité. Ces accords reflètent l’expansion de l’entreprise, qui passe de l’exploitation d’installations de minage à la fourniture d’infrastructures de centres de données d’IA. Cet exemple montre que les sociétés de minage ne doivent pas nécessairement acheter elles-mêmes un grand nombre de GPU pour participer à la chaîne de valeur de l’IA. La fourniture d’infrastructures telles que l’électricité, l’espace et le refroidissement peut également leur donner une place dans la chaîne d’approvisionnement de Neocloud.

Cette distinction est importante : Core Scientific fournit principalement des infrastructures de centres de données et des services d’hébergement. Le fait que ses clients soient des entreprises Neocloud ne signifie pas que l’ensemble de ses activités peut être directement classé comme des services cloud basés sur les GPU.

Pourquoi Neocloud nécessite-t-il des capitaux importants ? À quels risques le modèle économique est-il confronté ?

Le développement rapide de Neocloud repose sur des investissements initiaux importants. Contrairement aux services logiciels traditionnels, le cloud computing basé sur les GPU exige que les entreprises achètent du matériel coûteux, construisent des centres de données et déploient des infrastructures électriques et réseau avant de récupérer progressivement leurs coûts grâce à l’utilisation par les clients et aux contrats à long terme.

• Risque de dépréciation des GPU. La technologie des puces d’IA évolue rapidement, et les nouvelles générations de GPU peuvent offrir des avantages en matière de performances, d’efficacité énergétique et de coût par unité de calcul. Si une entreprise achète de grandes quantités d’équipements à des prix élevés, mais ne parvient pas à maintenir un taux d’utilisation suffisant pendant la durée de vie économique de ces équipements, elle peut être confrontée à une dépréciation d’actifs et à une pression sur sa rentabilité.

• Coûts de financement. Certaines entreprises Neocloud financent leur expansion par la dette, le financement d’équipements ou des accords de financement garantis par des contrats clients à long terme. Lorsque les taux de financement augmentent et que l’appétit pour le risque des marchés de capitaux diminue, les entreprises peuvent être confrontées à des coûts de financement plus élevés.

• Concentration de la clientèle. La demande en grands clusters destinés à l’entraînement de l’IA peut être concentrée auprès d’un nombre limité d’entreprises technologiques et de développeurs de modèles. Bien que les contrats à long terme améliorent la visibilité des revenus, les flux de trésorerie d’un fournisseur peuvent être affectés si des clients majeurs réduisent leurs achats de capacité de calcul, modifient leurs plans de déploiement ou ne respectent pas leurs obligations contractuelles.

• Risque de livraison des infrastructures. Les projets de centres de données d’IA exigent la coordination des raccordements au réseau électrique, des approvisionnements en puces, des calendriers de construction, des systèmes de refroidissement et des déploiements réseau. Même après avoir signé des contrats de calcul, les entreprises peuvent être incapables de livrer dans les délais en raison de retards liés aux équipements ou à l’approvisionnement électrique.

En octobre 2026, l’attention du marché portée à l’endettement, aux capacités de financement et aux modèles de rentabilité à long terme des entreprises Neocloud a considérablement augmenté. Ces discussions mettent en évidence une distinction importante : la croissance de la demande en calcul pour l’IA et la capacité des entreprises Neocloud à générer des rendements durables sont deux questions qui nécessitent des évaluations distinctes. Les entreprises qui passent du minage de bitcoin à ces activités doivent également prendre en compte la dépréciation des équipements de minage existants, les coûts de conversion des centres de données et les évolutions des revenus pendant la transition. Une activité d’IA plus importante peut améliorer la composition des revenus à long terme, mais elle peut également accroître les dépenses d’investissement et la pression financière à court terme.

Comment évaluer la réussite de la transition d’une société de minage de cryptomonnaies vers Neocloud ?

L’évaluation de la transition d’une société de minage vers l’IA exige davantage que l’examen des mégawatts de capacité de centres de données annoncés ou de la valeur de ses contrats à long terme. Plus important encore, elle exige de déterminer si ces ressources sont devenues des services de calcul pouvant être fournis et si elles peuvent générer des flux de trésorerie durables.

Il convient de distinguer la capacité planifiée, la capacité disposant d’un accès électrique sécurisé, la capacité en construction et la capacité déjà opérationnelle. Des projets de développement électrique ou de centres de données à grande échelle ne signifient pas que toutes les installations peuvent déjà fournir des services.

Examinez les revenus réels liés à l’activité d’IA. La valeur totale d’un contrat à long terme couvre généralement plusieurs années et ne peut pas être traitée comme un revenu de la période en cours. Même si une entreprise annonce des accords de calcul d’une valeur de plusieurs milliards de dollars, elle doit comptabiliser les revenus associés progressivement, à mesure que les équipements sont déployés et que les services sont fournis.

Analysez les dépenses d’investissement et les structures de financement. Pour les entreprises qui exploitent leurs propres services cloud basés sur les GPU, concentrez-vous sur les coûts d’achat des GPU, l’utilisation des équipements, l’amortissement et les intérêts de financement. Pour les entreprises d’hébergement de centres de données, examinez les coûts de construction des installations, la part des investissements en équipements supportée par les clients et les obligations de performance prévues dans les contrats de location à long terme.

Comparez la performance économique de l’activité d’IA avec celle de l’activité existante de minage de bitcoin. Bien que le minage dépende des prix du BTC et de la difficulté du réseau, il repose sur un modèle opérationnel relativement mature. L’IA peut générer des revenus issus de contrats à long terme tout en introduisant de nouveaux risques techniques et de financement.

Évaluez si l’entreprise peut exploiter des infrastructures d’IA de manière continue. Le cloud computing basé sur les GPU ne se limite pas à un investissement ponctuel dans des équipements. Il implique également la maintenance des réseaux, les mises à jour logicielles, le support client et la planification des ressources de calcul. La capacité à fournir un service stable dans le temps est un facteur important pour déterminer si une entreprise peut réellement entrer sur le marché de Neocloud.

Comment Neocloud transformera-t-il le secteur du minage de cryptomonnaies ?

Le développement de Neocloud modifie la manière dont le marché perçoit la valeur des infrastructures des sociétés de minage de cryptomonnaies.

Par le passé, la compétitivité centrale des sociétés de minage dépendait principalement de l’efficacité des équipements de minage, des coûts d’électricité, de l’échelle du minage et des stratégies de détention de BTC. À mesure que la demande en calcul pour l’IA augmente, la capacité électrique, les emplacements de centres de données, les capacités de développement des infrastructures et les contrats clients à long terme deviennent également des facteurs importants pour évaluer certaines sociétés de minage.

Cela pourrait entraîner une plus grande différenciation des activités au sein du secteur du minage de cryptomonnaies. Certaines entreprises continueront de se concentrer sur le minage de bitcoin, en améliorant leur compétitivité par la mise à niveau des équipements ASIC et l’optimisation de l’approvisionnement en électricité et de l’efficacité opérationnelle. D’autres réorienteront une partie de leurs ressources vers l’hébergement de centres de données d’IA ou développeront des services cloud basés sur les GPU.

Toutefois, toutes les sociétés de minage ne sont pas adaptées à cette transition. Certains sites de minage se trouvent dans des régions dépourvues de connectivité réseau de qualité ou ne peuvent pas répondre aux exigences des centres de données d’IA en matière de refroidissement et de redondance électrique. Pour ces entreprises, continuer à optimiser les opérations de minage peut être plus adapté à leurs ressources existantes qu’une conversion à grande échelle.

L’IA et le minage de bitcoin utilisent également l’électricité de manière différente. Certaines opérations de minage peuvent ajuster avec souplesse leurs charges opérationnelles en fonction des prix de l’électricité et de la demande du réseau, tandis que les centres de données d’IA soumis à des engagements de service à long terme nécessitent généralement une plus grande stabilité opérationnelle. Cette différence signifie que les sociétés de minage doivent également ajuster leurs stratégies existantes de gestion de l’électricité.

Dans une perspective plus large, Neocloud ne signifie pas que le calcul pour l’IA remplacera inévitablement le minage de cryptomonnaies. Il offre plutôt une nouvelle option commerciale aux sociétés de minage disposant d’infrastructures adaptées. La concurrence future pourrait porter à la fois sur l’efficacité du minage de BTC et sur la capacité à fournir des infrastructures d’IA.

Conclusion

Neocloud est un modèle émergent de cloud computing centré sur les clusters de GPU, l’entraînement de modèles d’IA et les services d’inférence. À mesure que les applications d’IA se développent, la concurrence dans les infrastructures de calcul s’étend au-delà de l’achat de puces pour englober l’électricité, les centres de données, les réseaux, le refroidissement et les plateformes logicielles.

Cette évolution offre une nouvelle orientation à certaines sociétés de minage de cryptomonnaies. Les entreprises disposant de ressources électriques, de terrains et d’une expérience opérationnelle des centres de données peuvent entrer sur le marché de l’hébergement de centres de données d’IA en convertissant leurs installations existantes. Elles peuvent également investir davantage dans les GPU et les logiciels cloud afin de développer des services Neocloud plus complets.

CoreWeave, IREN et Core Scientific illustrent différentes voies : CoreWeave a établi une plateforme cloud d’IA dédiée, IREN passe du minage de bitcoin aux services cloud basés sur les GPU, et Core Scientific se concentre sur l’hébergement de centres de données haute densité.

Toutefois, une demande croissante en calcul pour l’IA ne signifie pas que chaque projet de transition générera des rendements stables. La dépréciation des GPU, les coûts de financement, la concentration de la clientèle et les capacités de livraison des projets restent des facteurs clés pour déterminer si les entreprises peuvent établir des modèles économiques durables.

Pour le secteur des cryptomonnaies, le changement le plus notable associé à Neocloud est que certaines sociétés de minage évoluent d’opérateurs de calcul dépendants des récompenses de bloc vers des entreprises fournissant des infrastructures et des services de calcul à des clients de l’IA. Cette transition peut modifier la composition de leurs revenus et leur cadre de valorisation, mais elle doit finalement être validée par la livraison effective des services, la croissance des revenus et les performances en matière de flux de trésorerie.

FAQ

Qu’est-ce que Neocloud ?

Neocloud est un modèle émergent de cloud computing axé sur le cloud computing basé sur les GPU, l’entraînement de modèles d’IA et les services d’inférence. Il fournit généralement aux clients des ressources de calcul par le biais de la location de GPU, de clusters dédiés et de contrats de calcul à long terme.

En quoi Neocloud diffère-t-il d’AWS et d’Azure ?

Neocloud est davantage axé sur les infrastructures de GPU dédiées à l’IA, tandis que les fournisseurs cloud traditionnels tels qu’AWS et Azure proposent des services complets couvrant le calcul, le stockage, les bases de données et les applications d’entreprise. Leurs champs d’activité se chevauchent.

Pourquoi les sociétés de minage de bitcoin se tournent-elles vers le calcul pour l’IA ?

Certaines sociétés de minage disposent déjà de capacité électrique, de terrains et d’une expérience d’exploitation de centres de données. À mesure que la demande en centres de données d’IA augmente, elles peuvent utiliser ces ressources pour développer de nouvelles activités d’hébergement et de cloud computing.

Les mineurs ASIC de bitcoin peuvent-ils être utilisés pour l’entraînement de l’IA ?

En général, non. Les mineurs ASIC sont conçus pour des calculs de hachage spécifiques, tandis que l’entraînement et l’inférence de l’IA reposent principalement sur du matériel de calcul accéléré tel que les GPU. Les sociétés de minage doivent généralement acheter de nouveaux équipements et moderniser leurs centres de données pour effectuer cette transition.

CoreWeave est-elle une entreprise Neocloud ?

Oui. CoreWeave est une entreprise représentative axée sur les services cloud d’IA basés sur les GPU. Elle fournit des clusters de GPU, des réseaux, du stockage et des plateformes logicielles associées.

IREN est-elle toujours une société de minage de bitcoin ?

IREN passe du minage de bitcoin aux services cloud d’IA. Selon ses données divulguées pour l’exercice 2026, le minage de bitcoin contribuait toujours à une part importante des revenus réalisés, tandis que son activité de services cloud d’IA se développait.

Core Scientific est-elle une entreprise Neocloud ?

Core Scientific est mieux décrite comme un fournisseur de centres de données haute densité et d’infrastructures d’hébergement. Elle fournit des services d’installation à des clients, y compris des entreprises Neocloud, mais cela ne signifie pas que l’ensemble de ses activités consiste à exploiter ses propres services cloud basés sur les GPU.

Comment Neocloud génère-t-il des revenus ?

Il génère principalement des revenus grâce à la location de GPU à la demande, aux contrats de calcul à long terme, aux clusters dédiés et aux services cloud associés. Certaines entreprises d’infrastructure génèrent des revenus grâce à la location de centres de données et aux frais d’hébergement.

Quels sont les principaux risques pour Neocloud ?

Les principaux risques comprennent des dépenses d’investissement élevées, la dépréciation des GPU, les coûts de financement, la concentration de la clientèle et les retards de livraison des centres de données. Une demande croissante en calcul ne se traduit pas nécessairement par une rentabilité.

La croissance du calcul pour l’IA remplacera-t-elle le minage de bitcoin ?

Pas nécessairement. Ces deux activités utilisent des équipements de calcul différents et présentent des sources de revenus et des exigences opérationnelles distinctes. Certaines sociétés de minage peuvent exploiter à la fois des activités de minage de bitcoin et des activités d’infrastructure d’IA.