DeAI en plein essor : comment les réseaux décentralisés brisent le monopole des GPU d'entreprise

En 2025, la montée des préoccupations concernant la durabilité et la concentration du pouvoir de l’intelligence artificielle parmi une poignée de sociétés américaines a souligné l’importance croissante de l’IA décentralisée.

Le point de rupture de l’IA en 2025 : une nouvelle ère de géopolitique

L’année 2025 marque le point de rupture définitif pour la « course aux armements » de l’intelligence artificielle mondiale. Aux États-Unis, l’ampleur des investissements a atteint un sommet alors que les géants de la tech orchestrent des opérations d’infrastructure multimilliardaires. Notamment, le projet de superordinateur Stargate de Microsoft et OpenAI, d’une valeur de $500 milliard, et l’engagement d’Amazon pour un centre de données de $150 milliard ont signalé une volonté de consolider la domination américaine. Pour protéger cette avance, le gouvernement américain a renforcé les contrôles à l’exportation sur les semi-conducteurs haut de gamme, ciblant spécifiquement les puces H100 et Blackwell pour freiner la progression des rivaux chinois.

Alors que Pékin a été moins vocal sur les méga-contrats, la parité technique atteinte par des modèles comme Deepseek — qui rivalise apparemment avec GPT-4 en efficacité — démontre que la Chine a réussi à pivoter vers une « puissance souveraine ». Ce changement stratégique est soutenu par une récente directive gouvernementale obligeant les entreprises nationales à privilégier le silicium local, ce qui déconnecte efficacement les ambitions chinoises en IA des chaînes d’approvisionnement occidentales.

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La frénésie est peut-être mieux illustrée par les marchés financiers. En 2025, les startups en IA ont levé un montant stupéfiant de $60 milliard rien que lors du premier et du deuxième trimestre, tandis que les principales actions technologiques ont ajouté des trillions à leur capitalisation boursière combinée. Cependant, cet élan atteint un plafond physique : l’énergie. Les estimations suggèrent désormais que les centres de données en IA consommeront jusqu’à 4 % de l’électricité mondiale d’ici 2026. Cela a contraint certaines entreprises à se tourner vers l’énergie nucléaire, Microsoft ayant récemment rouvert l’usine de Three Mile Island pour alimenter ses clusters voraces.

Cependant, des inquiétudes croissantes subsistent quant au fait que le monde de l’IA que beaucoup envisagent pourrait ne pas se réaliser en raison de divers facteurs, notamment l’insuffisance des ressources énergétiques pour soutenir l’infrastructure massive en cours de construction. La formation et l’exploitation de modèles avancés d’IA nécessitent d’énormes quantités d’électricité, de capacité de centres de données et de systèmes de refroidissement, soulevant des questions sur la durabilité et la capacité des réseaux énergétiques mondiaux à suivre la demande exponentielle. Certains experts avertissent que sans avancées en efficacité énergétique ou en sources d’énergie alternatives, le rêve d’une IA omniprésente et humaine pourrait rester hors de portée.

Au-delà des défis techniques et environnementaux, d’autres craignent que la mainmise de quelques géants technologiques américains sur l’industrie et la narration autour de l’IA ne freine la concurrence, limite l’innovation et façonne la perception publique de manière à servir les intérêts des entreprises plutôt que le bien commun.

Ces préoccupations ont incité des politiciens américains, dont le sénateur Bernie Sanders, à appeler à un dialogue national sur l’IA — sa trajectoire, sa gouvernance et les rôles que doivent jouer les différentes parties prenantes. Le débat ne concerne pas seulement le progrès technologique, mais aussi la responsabilité, la transparence et l’équité : qui fixe les règles, qui récolte les bénéfices et qui supporte les risques.

Tandis que Sanders prône un dialogue national pour éviter la monopolisation de l’intelligence par les entreprises, les communautés crypto et open-source construisent une alternative : l’IA décentralisée (DeAI). Déjà, des projets comme Bittensor (TAO), Io.net et Near Protocol pionnent des réseaux sans permission qui réimaginent la construction et la gouvernance de l’infrastructure IA. Ces initiatives visent à briser les goulots d’étranglement des entreprises et à démocratiser l’accès aux ressources fondamentales qui alimentent l’intelligence machine.

La puissance de calcul en crowdsourcing

Au lieu d’attendre des GPU rares et coûteux verrouillés derrière des chaînes d’approvisionnement d’entreprises, les propriétaires de matériel individuel peuvent louer leur puissance de traitement directement aux développeurs. Pour expliquer pourquoi cela est une préoccupation majeure, Andrew Sobko, co-fondateur d’Argentum AI, a déclaré dans une interview récente que la formation de grands modèles nécessite une puissance GPU immense. Cependant, l’offre est limitée et contrôlée par quelques vendeurs, créant un « jardin clos » où les startups et les acteurs plus petits sont exclus par le prix.

Comme Sanders, Sobko déplore également que quelques entreprises contrôlent l’infrastructure, l’accès et la tarification — un phénomène qu’il dit étouffer l’innovation et rendre le développement de l’IA prohibitivement coûteux pour la majorité des organisations. Cependant, Sobko soutient qu’en construisant des réseaux de calcul décentralisés et sans permission, les individus et organisations peuvent contribuer avec leur GPU inutilisé à un marché partagé. Ce marché décentralisé contourne non seulement la pénurie continue de Nvidia, mais libère aussi une capacité mondiale latente, transformant des machines inactives en acteurs actifs de l’économie de l’IA. Le message central de Sobko est que l’avenir de l’IA dépend de la rupture avec le contrôle centralisé et de l’adoption de marchés de calcul décentralisés.

Sous des modèles open-source, la gouvernance passe des salles de conseil aux communautés distribuées. Les décisions concernant la conception, les mises à jour et l’utilisation des modèles sont prises collectivement, garantissant transparence et réduisant le risque de contrôle monopolistique. Les cadres open-source accélèrent l’innovation en permettant à quiconque d’auditer, de contribuer et de bâtir sur des bases partagées.

Avec des modèles décentralisés, les utilisateurs conservent la propriété cryptographique de leurs données d’entraînement, garantissant la confidentialité et le contrôle dans un monde où les données sont souvent exploitées sans consentement. Les modèles de données souverains donnent aux individus le pouvoir de décider comment leurs informations sont utilisées, échangées ou récompensées, créant un écosystème plus équitable où la valeur revient aux contributeurs.

L’histoire de DeAI en 2025

En 2025, DeAI est passé d’un concept de niche à une alternative massive d’infrastructure, alimentée par la pénurie mondiale de GPU et une explosion de capital-risque. Alors que le secteur plus large de l’IA a reçu plus de $200 milliard de financement total à la fin de 2025, la niche DeAI a dégagé une part importante et croissante des catégories infrastructure et Web3. Les startups DeAI et les projets d’infrastructure physique décentralisée (DePIN) ont levé environ $12 milliard à $15 milliard en 2025 seulement. Cela a été motivé par des investisseurs fuyant les primes élevées et les « jardins clos » des fournisseurs centralisés comme AWS et Azure.

Pour la première fois, DeAI a obtenu un financement du secteur public, notamment un accord de $12 million signé par Neurolov pour remplacer les centres de données traditionnels par des nœuds alimentés par des citoyens.

Par ailleurs, alors que des géants de la tech comme xAI et OpenAI se précipitaient vers des clusters de 1 million de GPU H100, les réseaux décentralisés se concentraient sur l’agrégation de la capacité « latente » mondiale — des puces inutilisées provenant de fermes de minage, de centres de données indépendants et même de rigs de jeu grand public haut de gamme. Fin 2025, les principaux réseaux décentralisés ont collectivement vérifié plus de 750 000 GPU disponibles à la location à la demande.

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Les réseaux en tête étaient Io.net, qui a dépassé 300 000 GPU vérifiés dans 138 pays, spécialisés dans les clusters haut de gamme H100 et A100 pour la formation de niveau entreprise, et Aethir, qui a rapporté plus de 435 000 conteneurs GPU, en se concentrant fortement sur l’inférence à faible latence et le calcul en périphérie. Neurolov a atteint 15 000 nœuds actifs, démontrant la viabilité du calcul « basé sur le navigateur » où les utilisateurs contribuent avec leur puissance simplement en laissant un onglet ouvert.

Selon un rapport, en 2025, les réseaux décentralisés offraient systématiquement des prix 60 % à 80 % inférieurs à ceux des fournisseurs cloud traditionnels. Alors qu’une instance H100 sur AWS coûte environ 3,00 $ à 4,50 $ par heure, les réseaux DeAI proposaient le même matériel pour aussi peu que 0,30 $ à 2,20 $ par heure.

Au cours de l’année, une division claire dans l’utilisation de ces GPU a également émergé, l’inférence représentant 70 % de l’utilisation et la formation 30 % restante.

L’avenir

Alors que les experts plaident de plus en plus en faveur de l’IA décentralisée, certains critiques avertissent que sans sauvegardes éthiques solides et mécanismes de responsabilité clairs, la décentralisation pourrait rapidement devenir « la prochaine grande erreur ». Pourtant, les partisans restent confiants que les avantages de la décentralisation — plus de transparence, souveraineté sur les données et réduction du contrôle des entreprises — l’emportent largement sur les risques.

Alors que l’adoption de l’IA s’accélère, cette narration devrait prendre de l’ampleur en 2026 et au-delà, façonnant les débats politiques, les stratégies d’investissement et l’architecture même de la prochaine génération d’intelligence machine.

FAQ 💡

• Que se passe-t-il aux États-Unis ? Les géants de la tech comme Microsoft et Amazon investissent des centaines de milliards dans des supercalculateurs IA et des centres de données.
• Comment la Chine réagit-elle ? Pékin pousse « la puissance souveraine », en imposant le silicium local et des modèles comme Deepseek pour rivaliser avec GPT‑4.
• Pourquoi cela importe-t-il à l’échelle mondiale ? Les startups en IA ont levé $60B au début de 2025, mais les limites énergétiques se profilent alors que les centres de données pourraient consommer 4 % de l’électricité mondiale d’ici 2026.
• Quelle est l’alternative ? Des réseaux d’IA décentralisés comme Bittensor et Io.net offrent un calcul moins cher, alimenté par la communauté, défiant les monopoles des entreprises.