De béton à calcul: Pourquoi Clichmont construit une infrastructure d'IA au lieu de la louer

Porte-parole : Alexis Cathalifaud, PDG

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Chaque néocumulus bien financé dans cette catégorie -- CoreWeave, Crusoe, Lambda -- se précipite vers le même modèle de location de GPU. Le pari de Clichmont est différent, et l'opinion est de posséder les centres de données, posséder l'énergie, posséder la chaîne d'approvisionnement. Cette interview doit être lue comme un fondateur réfléchissant à voix haute sur ce pari, ce que cela coûte, ce que cela risque, et pourquoi il pense que le reste de la catégorie a l'ordre des choses à l'envers. Cela ne devrait pas être lu comme une présentation de produit ou une annonce de lancement de jeton.

Alors que la demande de calcul en intelligence artificielle continue de croître, l'infrastructure soutenant cette demande devient une considération stratégique à part entière. Les entreprises du secteur se précipitent pour sécuriser l'accès à des GPU de plus en plus puissants, tandis que les questions concernant l'électricité, la capacité des centres de données, le refroidissement et la connectivité deviennent de plus en plus difficiles à séparer du calcul lui-même.

Clichmont adopte une approche différente. Plutôt que de construire son modèle principalement autour de la capacité GPU louée, l'entreprise se concentre sur la possession et le contrôle de l'infrastructure physique sur laquelle les générations successives de matériel d'IA peuvent fonctionner. Dans cette interview, le PDG de Clichmont, Alexis Cathalifaud, explique pourquoi l'entreprise pense que l'infrastructure énergétique et des centres de données pourrait devenir les goulets d'étranglement les plus durables, comment elle aborde la sélection des sites et les défis de l'échelle de l'infrastructure physique, ainsi que le rôle de son jeton $CLAI dans l'écosystème plus large.

1) Chaque entreprise de cette catégorie se bat actuellement pour l'accès aux GPU. La réponse de Clichmont est de construire les centres de données au lieu de louer les puces. Pourquoi la propriété est-elle plus importante que l'accès ?

Parce que l'accès aux GPU vous donne du calcul ; la propriété de l'infrastructure vous donne le contrôle sur l'économie du calcul .

Pour une entreprise comme Clichmont, posséder ou contrôler la couche des centres de données peut être stratégiquement plus important que de simplement sécuriser des GPU loués. Lorsque vous louez une capacité GPU auprès d'un hyperscaler ou d'un cloud GPU, vous héritez des prix, de la disponibilité, des contraintes d'énergie, de l'architecture réseau, du calendrier de déploiement et des marges de quelqu'un d'autre. Lorsque la demande augmente, l'accès peut devenir coûteux ou contraint.

Posséder l'infrastructure change l'équation. Clichmont peut potentiellement décider quels GPU déployer, quand les mettre à niveau, à quelle densité les installer, comment l'énergie et le refroidissement sont conçus, et comment la capacité est commercialisée . Le même établissement peut également évoluer d'une génération de GPU à l'autre plutôt que de lier la thèse commerciale à une puce particulière.

Il existe une autre distinction importante : les GPU se déprécient rapidement ; la capacité des centres de données prête à l'énergie est un actif stratégique de plus longue durée. Une génération de GPU peut devenir économiquement moins compétitive en quelques années, tandis que les terrains, les connexions au réseau, les sous-stations, l'infrastructure de refroidissement, la connectivité en fibre et les mégawatts autorisés peuvent rester précieux à travers plusieurs générations d'accélérateurs.

Cela fait de la ressource rare de plus en plus non seulement le GPU lui-même, mais la capacité d'alimenter des milliers de GPU à grande échelle *. Une entreprise peut acheter des puces et n'avoir toujours nulle part où les déployer. Sécuriser 10 000 GPU est un problème ; sécuriser les dizaines de mégawatts d'électricité fiable, d'infrastructure de refroidissement et de réseau nécessaires pour les faire fonctionner en est un autre.

2) Vous êtes confronté à des entreprises qui sont déjà publiques ou qui s'y dirigent : CoreWeave, Crusoe, Lambda. Que pensez-vous que leur modèle se trompe, le cas échéant ?

Je ne pense pas que CoreWeave, Crusoe ou Lambda se soient trompés dans le modèle. Ils ont prouvé que le calcul IA est un marché énorme. Là où nous divergeons, c'est dans ce que nous croyons qui restera rare. Les GPU changent à chaque génération. Le goulot d'étranglement durable est l'infrastructure nécessaire pour les faire fonctionner : énergie, terrain, refroidissement et connectivité. La thèse de Clichmont est que plutôt que de rivaliser uniquement pour louer le dernier GPU, nous voulons contrôler l'infrastructure sur laquelle les générations successives de GPU fonctionneront. Dans un marché où tout le monde chasse les puces, nous préférons posséder l'endroit où les puces doivent vivre.

3) Il y a un argument croissant selon lequel l'énergie, et non les puces, est le véritable goulot d'étranglement pour l'infrastructure de l'IA. Dans quelle mesure cela façonne-t-il où et comment Clichmont construit ?

L'énergie façonne presque chaque décision d'infrastructure que nous prenons. Un GPU sans alimentation fiable est juste un matériel coûteux assis dans un rack. Nous croyons que la véritable concurrence au cours de la prochaine décennie ne sera pas simplement pour les GPU, mais pour les mégawatts.

Ainsi, lorsque Clichmont évalue un site, nous ne commençons pas par demander où nous pouvons trouver le bâtiment le moins cher. Nous demandons : où pouvons-nous sécuriser une énergie fiable, aux bonnes conditions économiques, avec la capacité de se développer ? Quel est le temps d'approvisionnement en énergie ? Quelle est la situation du réseau ? Quelle architecture de refroidissement le climat permet-il ? Et ce site peut-il soutenir la prochaine génération de GPU, pas seulement ceux que nous installons aujourd'hui ?

C'est une des raisons pour lesquelles les emplacements avec de solides fondamentaux énergétiques sont stratégiquement intéressants pour nous. Les puces peuvent être expédiées dans le monde entier. Vous ne pouvez pas expédier 100 mégawatts. Le calcul doit finalement aller là où se trouve l'énergie.

Donc, je ne dirais pas que les puces cessent d'être un goulot d'étranglement. Elles restent critiques. Mais de plus en plus, posséder des GPU ne suffit pas. L'avantage concurrentiel réside dans la capacité à les alimenter, les refroidir et les faire fonctionner économiquement à grande échelle. C'est ce que nous construisons autour de Clichmont.

4) Les sites de Clichmont vont d'une installation alimentée par énergie solaire à Alicante à une nouvelle construction à Bodo, en Norvège. Qu'est-ce qui décide réellement où un centre de données est construit : est-ce une question d'énergie, de terrain, de climat, ou autre chose ?

Nous ne choisissons pas un emplacement parce qu'une variable semble attrayante. Nous le choisissons parce que l'ensemble de l'équation d'infrastructure fonctionne.

L'énergie est le premier filtre : combien de mégawatts pouvons-nous sécuriser, à quel coût, quelle est la fiabilité de cette fourniture, et—critique—à quelle vitesse peut-elle réellement être livrée ? Ensuite, nous examinons le refroidissement, le climat, la connectivité en fibre, le terrain, les permis, la sécurité et la capacité d'expansion.

Bodø et Alicante sont intéressants précisément parce qu'ils représentent des forces différentes. Le nord de la Norvège nous offre un climat qui peut soutenir un refroidissement efficace et un environnement énergétique solide. Alicante nous donne un profil énergétique différent et l'opportunité d'intégrer le solaire dans la stratégie d'infrastructure. Nous ne croyons pas que chaque centre de données Clichmont doive se ressembler—l'architecture doit répondre aux ressources de l'emplacement.

Et le terrain en soi n'est pas particulièrement précieux pour nous. Un terrain bon marché sans énergie ou fibre évolutives n'est pas un site de centre de données. Ce qui compte, c'est si nous pouvons transformer cet emplacement en une capacité de calcul fiable et économiquement compétitive.

*En fin de compte, nous ne cherchons pas vraiment du terrain. Nous cherchons des endroits où l'énergie, la connectivité, le refroidissement et l'évolutivité convergent. C'est là que nous construisons.

5) C'est une entreprise d'infrastructure avec un token qui y est associé. Pour un lecteur qui est sceptique à propos de cette combinaison, quel est le véritable argument pour expliquer pourquoi le $CLAI existe ?

Le point de vue sceptique est tout à fait légitime. Un token ne devrait pas exister simplement parce qu'une entreprise opère dans l'IA. Si le $CLAI n'était qu'un emballage de financement autour de nos centres de données, je ne considérerais pas cela comme une raison convaincante de le créer.

Clichmont est l'entreprise d'infrastructure. Elle construit et exploite des capacités de calcul. Le $CLAI est censé être une couche économique numérique autour de l'écosystème plus large --- quelque chose qui peut éventuellement soutenir la participation on-chain, l'activité de trésorerie et la gouvernance communautaire de manière que l'équité conventionnelle n'est pas conçue pour le faire.

Et nous devons mériter le droit de faire cette distinction. L'infrastructure physique doit exister indépendamment du token, et le token doit démontrer une réelle utilité indépendamment de la spéculation. Si nous ne pouvons pas montrer les deux, alors le scepticisme est justifié.

Donc, je ne demanderais à personne de croire au $CLAI simplement parce que Clichmont possède des GPU ou construit des centres de données. Le test est beaucoup plus simple : est-ce que le token finit par faire quelque chose d'utile, transparent et mesurable qui ne pourrait pas être accompli aussi efficacement avec une base de données normale ou une structure d'entreprise conventionnelle ? C'est la norme à laquelle nous devrions être tenus.

6) Quelle est la partie la plus difficile de l'évolutivité de l'infrastructure physique que les personnes qui n'ont construit que des logiciels ont tendance à sous-estimer ?

La partie la plus difficile est que l'infrastructure physique ne s'évolue pas à la vitesse des logiciels. Dans les logiciels, si la demande double, vous pouvez souvent provisionner plus de capacité rapidement. Dans un centre de données, chaque mégawatt supplémentaire a une dépendance physique derrière lui --- capacité du réseau, transformateurs, équipements de commutation, refroidissement, fibre, permis, construction et finalement matériel.

Et ces dépendances ne se déplacent pas en parallèle aussi facilement que les gens l'imaginent. Vous pouvez avoir le terrain et ne pas avoir l'électricité. Vous pouvez avoir l'allocation de puissance et attendre des mois pour l'équipement électrique. Vous pouvez avoir le bâtiment prêt et attendre toujours une connexion au réseau. Un composant manquant peut retarder tout un déploiement.

L'autre différence est que les erreurs sont coûteuses et difficiles à inverser. Les logiciels peuvent être corrigés du jour au lendemain. Vous ne pouvez pas corriger un système électrique mal conçu de 50 mégawatts du jour au lendemain. Vous prenez des décisions d'investissement aujourd'hui en fonction de ce à quoi les GPU, les densités de puissance et les exigences de refroidissement pourraient ressembler dans plusieurs années.

Donc, la véritable compétence n'est pas simplement de construire des centres de données. C'est de séquencer le capital, l'énergie, la construction et la demande des clients afin qu'ils arrivent à peu près au même moment. Construisez trop tôt et vous avez une infrastructure inoccupée coûteuse. Construisez trop tard et le client va ailleurs.

*Cette discipline d'exécution est probablement ce que les personnes venant uniquement du logiciel sous-estiment le plus. Dans l'infrastructure physique de l'IA, la vitesse compte --- mais le timing compte encore plus.

7) Si vous deviez nommer le plus grand risque de parier sur un modèle de construction autonome plutôt que sur un modèle de location léger en capital, quel serait-il ?

Le plus grand risque est l'intensité du capital combinée au timing. Lorsque vous construisez vous-même des infrastructures, vous engagez un capital significatif aujourd'hui en fonction d'hypothèses sur la demande, l'économie de l'énergie et la technologie plusieurs années dans le futur.

Un modèle de location vous offre de la flexibilité. Si le marché change, vous pouvez réduire la capacité, changer de fournisseur ou adopter la prochaine génération de matériel. Lorsque vous possédez l'infrastructure, vous n'avez pas ce luxe. Une sous-station, un système de refroidissement ou un bâtiment de centre de données est une décision à long terme.

Pour nous, le plus grand danger n'est donc pas simplement de dépenser trop --- c'est de construire la mauvaise capacité, au mauvais endroit, au mauvais moment. Si vous construisez avant la demande, le capital reste inactif. Si vous construisez trop lentement, vous manquez le marché.

C'est pourquoi nous ne considérons pas la propriété comme "tout construire nous-mêmes". L'objectif est de contrôler l'infrastructure stratégique tout en restant flexible sur la technologie. Le bâtiment, l'énergie, le refroidissement et la connectivité devraient survivre à plusieurs générations de GPU plutôt que de devenir dépendants d'un cycle matériel.

Donc oui, le modèle léger en capital a un réel avantage : l'optionnalité. Notre pari est que si nous exécutons correctement, renoncer à une certaine optionnalité à court terme crée quelque chose de plus précieux à long terme --- le contrôle sur la capacité, l'économie de l'énergie et l'infrastructure physique dont l'IA dépend de plus en plus.

8) Dans trois ans, où souhaitez-vous que Clichmont se situe par rapport aux CoreWeaves et Nebiuses du monde ?

Dans trois ans, je ne m'attends pas à ce que Clichmont soit la plus grande entreprise de la catégorie, et ce n'est pas l'objectif. CoreWeave et Nebius ont une échelle énorme et un accès au capital. Essayer de les reproduire serait la mauvaise stratégie pour nous.

Je veux que Clichmont soit reconnu comme l'un des opérateurs d'infrastructure IA indépendants les plus efficaces en Europe --- avec de véritables actifs opérationnels, une énergie sécurisée, une capacité GPU à haute densité et un historique de mise en ligne rapide de nouveaux calculs.

Notre avantage doit provenir d'une discipline sur où nous construisons et ce que nous possédons. Nous voulons des emplacements où l'économie de l'énergie a du sens, une infrastructure conçue autour des générations successives de calcul accéléré, et la flexibilité de servir l'IA d'entreprise, le HPC et le calcul privé plutôt que de simplement rivaliser pour le volume de location de GPU.

Si CoreWeave et Nebius construisent des nuages IA hyperscale, Clichmont peut occuper une position différente : un propriétaire et opérateur concentré d'infrastructures prêtes pour le calcul sur des marchés stratégiquement sélectionnés.

Conclusion

La stratégie de Clichmont repose finalement sur un pari à long terme sur l'infrastructure : que l'accès aux GPU restera important, mais que la capacité à alimenter, refroidir, connecter et faire fonctionner ces GPU efficacement à grande échelle deviendra un avantage de plus en plus précieux.
Cette approche s'accompagne de compromis significatifs. Construire une infrastructure physique nécessite un capital substantiel, des horizons de planification longs et une coordination minutieuse entre l'énergie, la construction, le matériel et la demande. La thèse de Clichmont est qu'accepter ces contraintes peut offrir un meilleur contrôle sur l'infrastructure requise pour les générations successives de calcul IA. Que cette thèse se vérifie dépendra moins de l'ambition du modèle que de la capacité de l'entreprise à l'exécuter efficacement et au bon moment.

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