Schneider Electric veut ramener à six mois le déploiement électrique des data centers IA - ZDNET
Face à l’explosion des besoins en puissance de calcul liés à l’intelligence artificielle, Schneider Electric mise sur la préfabrication et la modularité. Le groupe dévoile de nouvelles infrastructures électriques conçues avec NVIDIA pour accélérer le déploiement des data centers dédiés à l’IA.
Face à l’explosion des besoins en puissance de calcul liés à l’intelligence artificielle, Schneider Electric mise sur la préfabrication et la modularité. Le groupe dévoile de nouvelles infrastructures électriques conçues avec NVIDIA pour accélérer le déploiement des data centers dédiés à l’IA.
L’essor de l’intelligence artificielle générative entraîne une transformation profonde des infrastructures des centres de données. Les serveurs équipés de GPU exigent davantage de puissance électrique et des systèmes de refroidissement adaptés, ce qui complexifie la construction des installations.
Pour répondre à cette contrainte, Schneider Electric propose une approche fondée sur des équipements préfabriqués, testés en usine et déployables par étapes.
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Des infrastructures électriques préfabriquées pour gagner du temps
Schneider Electric a présenté deux solutions : des modules d’alimentation préfabriqués et des skids électriques. L’objectif est de réduire les délais de construction et de déploiement de l’infrastructure électrique nécessaire aux clusters d’entraînement de l’IA et aux environnements de calcul haute performance.
Le groupe s’appuie sur une conception de référence développée avec NVIDIA. La standardisation des équipements et leur préfabrication en usine doivent limiter les opérations à réaliser sur site et faciliter la mise en service des installations.
Cette approche vise à ramener à six mois le délai de déploiement de l’infrastructure électrique, tout en permettant aux exploitants d’adapter plus facilement leurs capacités aux besoins des charges de travail liées à l’IA.
Jusqu’à 142 kW par rack pour les serveurs d’IA
L’architecture NVIDIA GB300 NVL72 sert de référence pour la conception. Elle permet d’atteindre une puissance allant jusqu’à 142 kW par rack et intègre les systèmes d’alimentation électrique et de refroidissement liquide nécessaires au fonctionnement des infrastructures informatiques à haute densité.
Cette combinaison répond aux contraintes des serveurs d’IA, dont les GPU génèrent des besoins énergétiques et thermiques nettement supérieurs à ceux des équipements informatiques traditionnels. L’alimentation et le refroidissement doivent ainsi être pensés conjointement dès la conception du data center.
Les solutions de Schneider Electric intègrent notamment le Galaxy VXL, un onduleur triphasé compact conçu pour les infrastructures à forte densité énergétique. Les ensembles d’alimentation préfabriqués sont disponibles en trois niveaux de puissance : 2 MW, 2,25 MW et 2,5 MW.
Une montée en puissance progressive pour limiter les coûts
Au-delà des délais, la modularité doit permettre aux exploitants de mieux maîtriser leurs investissements. Plutôt que de construire immédiatement une infrastructure dimensionnée pour des besoins futurs, ils peuvent ajouter de nouveaux modules à mesure que la demande augmente.
Cette logique concerne notamment les opérateurs de data centers hyperscale, les fournisseurs de cloud spécialisés dans l’IA, parfois appelés Neoclouds, ainsi que les acteurs de la colocation qui hébergent les infrastructures de plusieurs clients.
Un lancement européen avant une expansion internationale
Les nouveaux équipements doivent être conçus, fabriqués et testés sur le site de Schneider Electric à Sant Boi de Llobregat, au sud de Barcelone. Le groupe prévoit de privilégier dans un premier temps le marché européen, avant une commercialisation en Amérique du Nord en 2026, puis une extension vers l’Asie-Pacifique et d’autres régions.
Schneider Electric entend ainsi répondre à un enjeu central pour les opérateurs : disposer rapidement d’une alimentation électrique fiable, à la hauteur des exigences des infrastructures d’IA. La capacité à déployer et à étendre ces installations devient en effet un facteur déterminant, alors que les besoins en calcul et en énergie continuent de progresser.