En Inde, les centres de données d'IA passent de clusters pilotes à des constructions denses en énergie, à l'échelle du rack, mesurées en MW, et le partenariat entre AMD et TCS marque clairement ce changement. La conception d'Helios vise jusqu'à 200 MW de capacité, liée aux usines d'IA souveraines et aux déploiements d'entreprises où la résidence des données, la latence et le coût prévisible par exécution d'entraînement comptent autant que la précision du modèle. Pour les acheteurs, le message est simple : L'infrastructure de données est désormais une pile produite, et non un projet sur mesure, et les fournisseurs qui contrôlent le silicium, la mise en réseau et l'intégration logicielle donnent le ton.
Le projet ambitieux annoncé le 16 février 2026 développe une collaboration entre AMD et TCS, TCS opérant à travers HyperVault, fondé en 2025 pour industrialiser des constructions prêtes pour l'IA à l'échelle. Le plan directeur est centré sur les GPU AMD Instinct MI455X, les CPU EPYC Venice, les NIC Pensando Vulcano et la pile logicielle ROCm. L'objectif opérationnel est un déploiement plus rapide, des enveloppes de performance plus serrées et une flexibilité à long terme de la plateforme pour les charges de travail d'intelligence artificielle dans les environnements de Cloud Computing.
Centres de données d'IA en Inde : Pourquoi 200 MW changent l'approvisionnement
Un plan de 200 MW impose des décisions différentes de celles d'un laboratoire de 5 MW. Les contrats d'électricité, les délais de mise en service des sous-stations, l'état de préparation du refroidissement liquide et la planification de la réduction du réseau deviennent des exigences de premier ordre plutôt que des contraintes de dernière minute.
Pour les entreprises indiennes et les programmes du secteur public, cette échelle s'aligne également sur les priorités souveraines en matière d'IA. Le fait de conserver les données de formation au niveau local réduit les frictions réglementaires et raccourcit le chemin entre l'ensemble de données et le modèle déployé dans les domaines de la santé, de la finance et de la fabrication.
Centres de données d'IA et planification des MW : alimentation, refroidissement et réalités temporelles
À l'échelle du rack, le facteur limitant est rarement la disponibilité du GPU. Les goulets d'étranglement sont la capacité des transformateurs, les fenêtres de livraison de l'appareillage de commutation à haute tension, les boucles d'eau réfrigérée ou les installations de refroidissement direct des puces, et les équipes de mise en service formées pour les racks d'IA denses.
Un moyen pratique de limiter les risques liés au calendrier consiste à traiter les blocs de MW comme des unités reproductibles. Lorsque les équipes chargées de la passation des marchés s'appuient sur un rack, un réseau et un logiciel validés, chaque phase d'expansion hérite d'un profil thermique et électrique connu.
La pression de l'approvisionnement en composants continue de se répercuter sur les calendriers. La demande de mémoires et d'accélérateurs reste un facteur de coût, et les acheteurs surveillent de plus en plus les contraintes en amont avant de signer des engagements de capacité, comme l'explique l'article suivant l'analyse de la pénurie de mémoire et de la pression sur les prix de l'IA.
Centres de données d'IA construits sur AMD Helios : Ce que la pile signifie en pratique
Helios se positionne comme une architecture d'IA à l'échelle du rack plutôt que comme un diagramme de référence lâche. La pile combine Instinct MI455X pour l'entraînement et le débit d'inférence, EPYC Venice pour le calcul hôte et l'orchestration des E/S, et Pensando Vulcano NIC pour réduire la surcharge du réseau dans les charges de travail distribuées.
Pour les équipes chargées des plates-formes, le ROCm est aussi important que le silicium brut. Un écosystème logiciel ouvert réduit le risque de verrouillage au cours des cycles de rafraîchissement pluriannuels, ce qui est une préoccupation essentielle pour tout plan d'infrastructure de données qui s'étend sur plusieurs sites et vagues d'approvisionnement.
Centres de données d'IA et ROCm : portabilité, outillage et flexibilité à long terme
Les pipelines de formation de modèles échouent pour des raisons qui apparaissent rarement sur les fiches techniques : compatibilité du noyau, dérive des pilotes, lignes de base des conteneurs et surveillance incohérente. Une feuille de route ROCm stable aide les équipes à conserver des pipelines de CI prévisibles au fil des mises à niveau, ce qui réduit les fenêtres d'interruption lors de l'expansion.
Un modèle utile est l'approche du "rack en or". Une configuration unique validée devient la référence pour les bases de performance, le renforcement de la sécurité, les agents d'observabilité et le suivi des coûts, puis elle est déployée sur tous les sites avec un minimum de variations.
Les investisseurs ont également remarqué que les gros titres sur l'infrastructure de l'IA ne se traduisent pas toujours par un élan immédiat des actions. Pour en savoir plus sur les réactions du marché face aux projets de construction, voir ce rapport sur les stocks d'infrastructures d'IA et les baisses récentes.
AI Data Centers et TCS HyperVault : De la conception à la mise en œuvre
TCS apporte sa force de frappe : sélection des sites, intégration du réseau, intégration de l'entreprise et discipline d'ingénierie des centres de données. HyperVault, créé en 2025, signale une évolution vers des installations reproductibles prêtes pour l'IA plutôt que des constructions uniques.
En termes pratiques, cela réduit le "fossé de transfert" entre la conception et l'exploitation. Lorsque le même organisme de prestation possède les manuels de mise en service, les exercices d'intervention en cas d'incident et les plans de montée en puissance, le temps de fonctionnement devient un résultat technique et non un espoir.
Centres de données d'IA pour les usines d'IA souveraines : gouvernance et contrôle des données.
Les usines d'IA souveraines mettent l'accent sur le contrôle local des données de formation, des modèles et des politiques d'accès au moment de l'exécution. Cela pousse les équipes à aligner l'identité, la gestion des clés et l'enregistrement des audits sur les exigences nationales et sectorielles avant le début de la première grande formation.
Un scénario d'entreprise courant consiste pour une banque à former des modèles de fraude sur l'historique des transactions locales, puis à déployer l'inférence dans les succursales en respectant des limites strictes en matière de télémétrie. Lorsque la plateforme est conçue pour cela dès le premier jour, la conformité ne ralentit pas la livraison.
Le prochain point de pression est l'intégration avec les réseaux d'entreprise et les parcs hybrides, ce qui est directement lié à la façon dont les grandes entreprises et les entreprises d'IA se branchent sur le même pipeline de construction.
Centres de données d'IA et hyperscalers : Comment l'Inde transforme la capacité en services
Les hyperscalers et les entreprises d'IA recherchent des unités de déploiement prévisibles, des options d'interconnexion claires et des enveloppes d'exploitation transparentes. Un plan de 200 MW correspond à ce modèle s'il prend en charge une livraison progressive, où chaque étape est commercialement utilisable plutôt que d'attendre l'achèvement complet de la construction.
Pour les acheteurs professionnels, la valeur est l'accès à une capacité de formation et d'inférence standardisée sans avoir à réarchitecturer chaque charge de travail. Plus vite les équipes peuvent faire correspondre une charge de travail à un profil de rack reproductible, plus vite les nouvelles fonctions d'intelligence artificielle atteindront les utilisateurs.
Liste de contrôle des acheteurs de centres de données d'IA pour les déploiements AMD et TCS
Les responsables des achats et de la plateforme ont tendance à ne pas tenir compte de l'une des contraintes jusqu'à un stade avancé du cycle. Une courte liste de contrôle permet de maintenir le projet ancré dans les réalités techniques et les résultats commerciaux.
- Définir les MW cibles par phase et les faire correspondre à la densité des racks, au type de refroidissement et à la redondance électrique.
- Valider la conception du réseau autour des collectifs de GPU, de la bande passante est-ouest et de la stratégie de délestage des cartes réseau.
- Standardiser une base logicielle : pilotes, versions de ROCm, images de conteneurs et chaînes d'outils de modélisation.
- Définir la gouvernance des données dès le début pour les usines d'IA souveraines : clés, journaux d'audit et lignage des ensembles de données.
- Construire un modèle opérationnel : Personnel SRE, pièces de rechange, cadence des microprogrammes et manuels d'exécution des incidents.
- Confirmer les délais de la chaîne d'approvisionnement pour les appareils de commutation, les pompes, les échangeurs de chaleur et le silicium critique.
Bien menée, cette démarche transforme un projet ambitieux en un moteur de déploiement prévisible, ce dont les acheteurs ont besoin lorsque les centres de données d'IA deviennent un actif national et d'entreprise essentiel.
Notre avis
Ce plan d'AMD et de TCS se lit comme un changement vers une infrastructure de données packagée, où la conception à l'échelle du rack, les logiciels ouverts et la capacité de livraison sont sur un pied d'égalité avec la performance du GPU. Pour l'Inde, l'objectif de 200 MW est moins un simple chiffre qu'un signal que les centres de données d'IA entrent dans une phase industrielle liée aux usines d'IA souveraines et à la modernisation des entreprises.
Le détail le plus important n'est pas le chiffre d'affaires, mais la répétabilité de la pile Helios et la capacité d'HyperVault à convertir un plan en une capacité mise en service dans les délais. Si le déploiement maintient des phases prévisibles, il établit un modèle de référence pour les constructions de Cloud Computing dans toute la région, et il augmente les attentes quant à la rapidité avec laquelle l'Intelligence Artificielle passe des plans de la salle de conférence aux systèmes de production.