1 Fondamentaux
Pourquoi une IA locale ? L'argument commercial de la propriété
Au début des années 2020, l'intelligence artificielle était un service que vous louiez — à l'heure, au jeton, à l'appel API. En 2026, le paradigme a changé. Le matériel nécessaire pour exécuter une intelligence de classe GPT-4
tient désormais sur votre bureau et coûte moins qu'une voiture d'occasion.
La dépendance continue à une IA exclusivement cloud présente un trilemme stratégique :
- Coûts croissants. Les frais API par jeton augmentent linéairement avec l'utilisation. Un cabinet juridique traitant 1 000 contrats par jour peut faire face à des coûts API annuels de 30 500 €+.
- Exposition des données. Chaque requête envoyée à une API cloud est une donnée qui quitte votre réseau et est exposée à des risques de sécurité et de confidentialité.
- Personnalisation nulle ou coûteuse. Les modèles cloud sont génériques. Ils ne peuvent pas être facilement ou rentablement affinés sur des données personnalisées, des processus métiers internes ou de l'intelligence d'entreprise.
Le matériel d'IA local résout ces trois problèmes. Il transforme les frais API variables en un actif fixe, garantit que les données ne quittent jamais le réseau local et permet une personnalisation approfondie via l'affinage sur les données métiers.
2 Réduction des coûts
Quantification : Exécutez des modèles d'IA plus grands sur du matériel moins cher
La quantification est un concept qui change fondamentalement l'économie de l'IA locale.
En termes simples, la quantification comprime l'empreinte mémoire d'un modèle d'IA. Un modèle standard stocke chaque paramètre comme un nombre flottant 16 bits (FP16). La quantification réduit cela à 8 bits (Int8), 4 bits (Int4) ou moins — réduisant considérablement la mémoire requise pour exécuter le modèle.
La quantification entraîne une légère réduction de la qualité de sortie — souvent imperceptible pour les tâches métiers comme la synthèse, la rédaction et l'analyse — en échange d'une réduction massive des coûts matériels.
Un modèle 70B en précision totale nécessite ~140 Go de mémoire — un investissement serveur de 5 000 €+. Le même modèle quantifié en Int4 ne nécessite que ~40 Go et peut s'exécuter sur une station de travail d'occasion à 2 500 € avec deux GPU.
3 Mini-PC
Mini-PC IA 1 300 € – 8 500 €
Le développement le plus disruptif de 2026 est le calcul IA haute capacité au format mini-PC. Des appareils pas plus grands qu'un livre cartonné exécutent désormais des modèles d'IA qui nécessitaient des salles serveurs il y a deux ans.
L'écosystème NVIDIA GB10 (DGX Spark)
Leader en performance
Le NVIDIA DGX Spark a défini cette catégorie. En 2026, la Superchip GB10 — combinant un CPU ARM Grace avec un GPU Blackwell — a engendré un écosystème complet. ASUS, GIGABYTE, Dell, Lenovo, HP, MSI et Supermicro produisent tous des systèmes basés sur GB10, chacun avec des facteurs de forme, solutions de refroidissement et logiciels intégrés différents.
En connectant deux unités GB10 via le port réseau dédié haut débit, le système mutualise les ressources dans un espace mémoire de 256 Go. Cela débloque l'exécution de très grands modèles — 400B+ paramètres quantifiés — entièrement sur votre bureau pour un investissement matériel total d'environ 5 000 € – 6 000 €.
Mini-PC AMD Ryzen AI Max (Strix Halo)
Coût le plus bas
L'architecture AMD Ryzen AI Max+ Strix Halo
a engendré une toute nouvelle catégorie de mini-PC IA économiques. Une vague de fabricants — GMKtec, Beelink, Corsair, NIMO, Bosgame, FAVM — livrent désormais des systèmes à mémoire unifiée 128 Go pour moins de 1 700.
Apple Mac Studio (M4 Ultra)
Leader en capacité
Le Mac Studio occupe une position unique dans le paysage de l'IA locale. L'Architecture à Mémoire Unifiée (UMA) d'Apple offre jusqu'à 256 Go de mémoire accessible au CPU et GPU dans une seule unité de bureau compacte — aucun clustering requis.
Cela en fait le seul appareil unique abordable
capable de charger les plus grands modèles open source. Un modèle à 400 milliards de paramètres quantifié en Int4 tient entièrement en mémoire sur la configuration 256 Go.
Apple Mac Studio (M5 Ultra)
Prétendant à venir
La prochaine génération M5 Ultra d'Apple, attendue fin 2026, devrait résoudre la principale faiblesse du M4 : les performances d'entraînement des modèles IA. Construit sur le procédé 2nm de TSMC, il devrait offrir des configurations jusqu'à 512 Go de mémoire unifiée avec une bande passante dépassant 1,2 To/s.
Le M5 Ultra 512 Go serait le premier appareil grand public capable d'exécuter des modèles frontaliers non quantifiés (précision totale). La haute bande passante mémoire de 1,2+ To/s prend en charge les workflows d'IA agentique nécessitant une inférence soutenue à haut débit avec des fenêtres de contexte très longues.
Tenstorrent
Matériel open source
Dirigé par le légendaire architecte de puces Jim Keller, Tenstorrent représente une philosophie fondamentalement différente : matériel open source basé sur RISC-V, logiciel open source et mise à l'échelle modulaire via le chaînage en guirlande.
Les cœurs IA Tensix
sont conçus pour une mise à l'échelle linéaire : contrairement aux GPU qui peinent avec la sur communication lors de l'ajout de cartes, les puces Tenstorrent sont conçues pour être efficacement assemblées.
En partenariat avec, Tenstorrent a publié un accélérateur IA externe compact qui se connecte à tout ordinateur portable ou bureau via Thunderbolt — transformant le matériel existant en station de travail IA sans rien remplacer.
NAS IA — Stockage en réseau
Stockage + IA
La définition du NAS est passée du stockage passif à l'intelligence active. Une nouvelle génération de dispositifs de stockage réseau intègre directement le traitement IA - de l'inférence légère basée sur NPU au déploiement complet d'LLM accéléré par GPU.
Un NAS compatible IA élimine le besoin d'un dispositif IA séparé et permet le traitement direct de volumes de données plus importants sans latence de transfert réseau.
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Nos ingénieurs peuvent évaluer vos besoins matériels en IA et déployer un système IA entièrement configuré.
Obtenez une évaluation matérielle gratuite →4 Workstations
Workstations IA & PC de bureau 2 500 € – 12 500 €
La catégorie workstation utilise des cartes graphiques PCIe discrètes et des boîtiers tour standard. Contrairement aux architectures unifiées fixes de la catégorie mini-PC, cette catégorie offre une modularité - vous pouvez mettre à niveau des composants individuels, ajouter plus de GPU ou changer de cartes au fil de l'évolution technologique.
Comprendre le VRAM vs. la vitesse
Deux facteurs concurrents définissent le choix du GPU pour l'IA :
Les cartes grand public (comme la RTX 5090) maximisent la vitesse mais offrent un VRAM limité - généralement 24-32 Go. Les cartes professionnelles (comme la RTX PRO 6000 Blackwell) maximisent le VRAM - jusqu'à 96 Go par carte - mais coûtent plus cher par unité de calcul.
Le VRAM est la contrainte déterminante. Une carte rapide avec une mémoire insuffisante ne peut pas charger le modèle IA. Une carte plus lente avec une mémoire suffisante exécute le modèle - mais avec des temps de réponse plus longs.
GPU grand public
| Configuration | VRAM total | Liaison | Coût estimé |
|---|---|---|---|
| 2× RTX 3090 (Occasion) | 48 Go | NVLink | 2 500 € |
| 2× RTX 4090 | 48 Go | PCIe Gen 5 | 3 400 € |
| 2× RTX 5090 | 64 Go | PCIe Gen 5 | € 6 000 |
GPU professionnels
| Configuration | VRAM total | Liaison | Coût estimé |
|---|---|---|---|
| 2× RTX A6000 Meilleur rapport qualité-prix | 96 Go | NVLink | € 6 000 |
| 2× RTX 6000 Ada | 96 Go | PCIe Gen 5 | € 11 000 |
| 1× RTX PRO 6000 Blackwell | 96 Go | NVLink | € 6 800 |
| 4× RTX PRO 6000 Blackwell | 384 Go | PCIe Gen 5 | € 27 000 |
GPU datacenter
| Configuration | VRAM total | Liaison | Coût estimé |
|---|---|---|---|
| 1× L40S | 48 Go | PCIe 4.0 (refroidissement passif) | € 6 000 |
| 1× A100 PCIe | 80 Go | PCIe 4.0 | € 8 500 |
| 1× H200 NVL | 141 Go | NVLink | € 25 000 |
| 4× H200 NVL | 564 Go | NVLink | € 100 000 |
| 1× B200 SXM | 180 Go | NVLink 5 (1,8 To/s) | € 25 000 |
| 8× B200 SXM | 1 440 Go | NVLink 5 (1,8 To/s) | € 200 000 |
GPU chinois
L'écosystème GPU domestique chinois a rapidement mûri. Plusieurs fabricants chinois proposent désormais des GPU IA de classe workstation avec des spécifications compétitives et des prix nettement inférieurs.
| Configuration | VRAM total | Type de mémoire | Coût estimé |
|---|---|---|---|
| 1× Moore Threads MTT S4000 | 48 Go | GDDR6 | € 700 |
| 4× Moore Threads MTT S4000 | 192 Go | GDDR6 | € 3 000 |
| 8× Moore Threads MTT S4000 | 384 Go | GDDR6 | € 5 500 |
| 1× Hygon DCU Z100 | 32 Go | HBM2 | € 2 100 |
| 1× Biren BR104 | 32 Go | HBM2e | 2 500 € |
| 8× Biren BR104 | 256 Go | HBM2e | € 20 000 |
| 1× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 96 Go | HBM2e | €1 000 |
| 8× Huawei Ascend Atlas 300I Duo | 768 Go | HBM2e | € 8 500 |
À venir
| Configuration | VRAM total | Statut | Coût estimé |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 128 Go | 128 Go | Mod. chinoise - pas une référence standard | € 4 200 |
| RTX Titan AI | 64 Go | Prévu en 2027 | 2 500 € |
Workstations pré-assemblées
Pour les PME qui préfèrent un seul fournisseur, une seule garantie et une configuration certifiée, divers vendeurs - comme Dell et HP - proposent des systèmes préconfigurés. C'est le choix sûr
pour les bureaux non techniques - commandez, branchez et commencez à travailler.
NVIDIA DGX Station
Enterprise Apex
La NVIDIA DGX Station est un supercalculateur
refroidi à l'eau, de bureau, qui apporte les performances d'un datacenter dans un environnement de bureau. La dernière version utilise le Superchip GB300 Grace Blackwell.
La version Blackwell Ultra
augmente la densité mémoire et la puissance de calcul, conçue pour les organisations qui doivent entraîner des modèles personnalisés à partir de zéro ou exécuter localement des architectures MoE (Mixture of Experts) massives.
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Le "Roi de la valeur" pour les PME. Bien que basée sur l'architecture Ampere de la génération précédente, elle reste la référence industrielle pour l'inférence fiable et le fine-tuning. Idéale pour les équipes entrant dans l'IA sans budget pour Blackwell.
Bien que coûteuse, la DGX Station remplace un rack serveur de € 250k+ et son infrastructure de refroidissement associée. Elle se branche sur une prise murale standard. Cela élimine complètement la surcharge de la salle serveur
.
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Obtenez une évaluation matérielle gratuite →5 Serveurs
Serveurs IA 12 500 € – 170 000 €
Lorsque votre entreprise doit servir 50 employés ou plus simultanément, exécuter des modèles de classe foundation en pleine précision, ou effectuer du fine-tuning sur des données propriétaires - vous entrez dans la catgorie serveur.
C'est le domaine des cartes d'accélération IA dédiées avec mémoire à haute bande passante (HBM), interconnexions spécialisées et formats rackmount ou de bureau. Le matériel est plus cher, mais le coût par utilisateur baisse considérablement à l'échelle.
Intel Gaudi 3
Meilleur rapport à l'échelle
L'accélérateur Gaudi 3 d'Intel a été conçu dès le départ comme une puce d'entraînement et d'inférence IA - pas une carte graphique recyclée. Chaque carte fournit 128 Go de mémoire HBM2e avec réseau Ethernet 400 Gb intégré, éliminant le besoin de cartes réseau séparées.
Un serveur à 8 cartes Gaudi 3 offre 1 To de mémoire IA totale à un coût bien inférieur à un système NVIDIA H100 comparable. Pour les PME qui ont besoin d'IA de classe serveur mais ne peuvent justifier les prix NVIDIA, Gaudi 3 est l'alternative la plus convaincante disponible aujourd'hui.
Le réseau 400 GbE intégré sur chaque carte Gaudi 3 permet une communication directe entre cartes sans commutateurs externes - simplifiant l'architecture serveur et réduisant le coût total du système. Un serveur à 8 cartes exécute les plus grands modèles open source à des vitesses interactives pour des dizaines d'utilisateurs simultanés.
AMD Instinct MI325X
Densité maximale
L'AMD Instinct MI325X intègre 256 Go de mémoire HBM3e par carte - le double d'Intel Gaudi 3 et du NVIDIA H100. Seulement 4 cartes sont nécessaires pour atteindre 1 To de mémoire IA totale, contre 8 cartes pour Intel ou NVIDIA.
Le MI325X est plus cher par système que le Gaudi 3, mais plus rapide et plus dense. Pour les charges de travail exigeant un débit maximal - inférence en temps réel pour des centaines d'utilisateurs, ou entraînement de modèles personnalisés sur de grands jeux de données - l'investissement plus élevé se justifie par une latence réduite et une infrastructure simplifiée.
Huawei Ascend
Alternative Full-Stack
Huawei a répliqué la pile complète d'infrastructure IA : silicium personnalisé (Ascend 910B/C), interconnexions propriétaires (HCCS) et un framework logiciel complet (CANN). Le résultat est un écosystème autonome qui fonctionne indépendamment des chaînes d'approvisionnement occidentales et à un coût bien inférieur aux clusters NVIDIA H100 comparables.
Intel Xeon 6 (Granite Rapids)
Serveur économique
Une révolution discrète en 2026 est l'essor de l'inférence IA basée sur CPU. Les processeurs Intel Xeon 6 incluent AMX (Advanced Matrix Extensions) qui permettent des charges de travail IA sur de la RAM DDR5 standard - nettement moins chère que la mémoire GPU.
Un serveur double socket Xeon 6 peut contenir 1 To à 4 To de RAM DDR5 pour une fraction du coût de la mémoire GPU. Les vitesses d'inférence sont lentes, mais pour le traitement par lots - où la vitesse est sans importance mais l'intelligence et la capacité sont primordiales - c'est révolutionnaire.
Exemple : Une PME téléverse 100 000 factures numérisées pendant la nuit. Le serveur Xeon 6 exécute un de +400 milliards de paramètres pour extraire parfaitement les données. La tâche prend 10 heures, mais le coût matériel est bien inférieur à celui d'un serveur GPU.
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Notre équipe infrastructure conçoit et déploie des solutions de serveur IA complètes — d'Intel Gaudi à NVIDIA DGX — combinées à des logiciels sur mesure pour débloquer les capacités de l'IA pour votre entreprise.
Demander une proposition d'architecture serveur →6 IA de périphérie
Edge AI & Retrofit Mise à niveau de l'infrastructure existante
Toutes les PME n'ont pas besoin d'un serveur IA dédié ou d'un mini-PC. Beaucoup peuvent intégrer l'intelligence dans l'infrastructure existante — en mettant à niveau les ordinateurs portables, les postes de travail et les périphériques réseau avec des capacités IA à moindre coût.
Accélérateurs IA M.2 : Le Hailo-10
Le Hailo-10 est un module M.2 2280 standard — le même emplacement utilisé pour les SSD — qui ajoute un traitement IA dédié à n'importe quel PC existant. À environ 125 € par unité et ne consommant que 5–8W d'énergie, il permet des mises à niveau IA à l'échelle de la flotte sans remplacer le matériel.
Cas d'utilisation : Transcription locale de réunions (Whisper), sous-titrage en temps réel, dictée vocale, inférence de petits modèles (Phi-3 Mini). Ces cartes ne peuvent pas exécuter de grands LLM, mais elles excellent dans des tâches IA spécifiques et persistantes — garantissant que les données vocales sont traitées localement et jamais envoyées vers le cloud.
PC Copilot+ (Ordinateurs portables avec NP)
Les ordinateurs portables avec puces Qualcomm Snapdragon X Elite, Intel Core Ultra ou AMD Ryzen AI contiennent des NPU dédiées. Elles ne peuvent pas exécuter de grands LLM, mais elles gèrent de petites tâches IA persistantes : transcription en direct, flou d'arrière-plan, fonctionnalités locales Recall
et exécution de modèles légers comme Microsoft Phi-3.
9 Modèles IA
Modèles IA open-source (2026–2027)
Le choix du modèle IA dicte les exigences matérielles — mais comme le chapitre sur la Quantification des modèles IA l'a démontré, la quantification permet à des modèles de pointe de fonctionner sur du matériel coûtant une fraction de ce que nécessite un déploiement en pleine précision.
Le tableau ci-dessous donne un aperçu des modèles IA open-source actuels et à venir.
| Modèle | Taille | Architecture | Mémoire (FP16) | Mémoire (INT4) |
|---|---|---|---|---|
| Llama4 Behemoth | 288B (actif) | MoE (~2T total) | ~4 To | ~1 To |
| Llama 4 Maverick17B (actif) | 17B (actif) | MoE (400B total) | ~800 Go | ~200 Go |
| Llama 4 Scout | 17B (actif) | MoE (109B au total) | ~220 Go | ~55 Go |
| DeepSeek V4 | ~70B (actif) | MoE (671B total) | ~680 Go | ~170 Go |
| DeepSeek R1 | 37B (actif) | MoE (671B total) | ~140 Go | ~35 Go |
| DeepSeek V3.2 | ~37B (actif) | MoE (671B total) | ~140 Go | ~35 Go |
| Kimi K2.5 | 32B (actif) | MoE (1T total) | ~2 To | ~500 Go |
| Qwen 3.5 | 397B (actif) | MoE (A17B) | ~1,5 To | ~375 Go |
| Qwen 3-Max-Thinking | Grand | Dense | ~2 To | ~500 Go |
| Qwen 3-Coder-Next | 480B (A35B actif) | MoE | ~960 | ~240 Go |
| Mistral Large 3 | 123B (41B actif) | MoE (675B total) | ~246 Go | ~62 Go |
| Ministral 3 (3B, 8B, 14B) | 3B–14B | Dense | ~6–28 Go | ~2–7 Go |
| GLM-5 | 44B (actif) | MoE (744B total) | ~1,5 To | ~370 Go |
| GLM-4.7 (Thinking) | Grand | Dense | ~1,5 To | ~375 Go |
| MiMo-V2-Flash | 15B (actif) | MoE (309B total) | ~30 Go | ~8 Go |
| MiniMax M5 | ~10B (actif) | MoE (~230B total) | ~460 Go | ~115 Go |
| Phi-5 Raisonnement | 14B | Dense | ~28 Go | ~7 Go |
| Phi-4 | 14B | Dense | ~28 Go | ~7 Go |
| Gemma 3 | 27B | Dense | ~54 Go | ~14 Go |
| Pixtral 2 Large | 90B | Dense | ~180 Go | ~45 Go |
| Stable Diffusion 4 | ~12B | DiT | ~24 Go | ~6 Go |
| FLUX.2 Pro | 15B | DiT | ~30 Go | ~8 Go |
| Open-Sora 2.0 | 30B | DiT | ~60 Go | ~15 Go |
| Whisper V4 | 1,5B | Dense | ~3 Go | ~1 Go |
| Med-Llama 4 | 70B | Dense | ~140 Go | ~35 Go |
| Legal-BERT 2026 | 35B | Dense | ~70 Go | ~18 Go |
| Finance-LLM 3 | 15B | Dense | ~30 Go | ~8 Go |
| CodeLlama 4 | 70B | Dense | ~140 Go | ~35 Go |
| Molmo 2 | 80B | Dense | ~160 Go | ~40 Go |
| Granite 4.0 | 32B (9B actif) | Hybride Mamba-Transformer | ~64 Go | ~16 Go |
| Nemotron 3 | 8B, 70B | Dense | ~16–140 Go | ~4–35 Go |
| EXAONE 4.0 | 32B | Dense | ~64 Go | ~16 Go |
| Llama 5 Frontier | ~1,2T (total) | MoE | ~2,4 To | ~600 Go |
| Llama 5 Base | 70B–150B | Dense | ~140–300 Go | ~3575 Go |
| DeepSeek V5 | ~600B (total) | MoE | ~1,2 To | ~300 Go |
| Stable Diffusion 5 | À déterminer | DiT | — | — |
| Falcon 3 | 200B | Dense | ~400 Go | ~100 Go |
N'achetez pas le matériel en premier. Identifiez la classe de modèle qui correspond à vos besoins métier, puis appliquez la quantification pour déterminer le niveau de matériel le plus abordable.
La différence entre un investissement de 2 500 € et de 125 000 € dépend souvent des exigences de taille de modèle et du nombre d'utilisateurs simultanés.
Tendances façonnant le paysage des modèles IA
- Multimodalité native comme standard. Les nouveaux modèles sont entraînés simultanément sur du texte, des images, de l'audio et de la vidéo — et non comme des capacités séparées ajoutées après l'entraînement. Cela signifie qu'un seul modèle gère l'analyse de documents, la compréhension d'images et l'interaction vocale.
- Des petits modèles atteignant les capacités des grands modèles. Phi-5 (14B) et MiMo-V2-Flash démontrent que l'innovation architecturale peut compresser un raisonnement de pointe dans des modèles qui s'exécutent sur un ordinateur portable. L'ère du « plus grand est meilleur » prend fin.
- Spécialisation plutôt que généralisation. Au lieu d'un modèle massif pour tout, la tendance est aux ensembles de modèles spécialisés — un modèle de codage, un modèle de raisonnement, un modèle de vision — orchestrés par un framework d'agents. Cela réduit les exigences matérielles par modèle tout en améliorant la qualité globale.
- IA agentique. Des modèles comme Kimi K2.5 et Qwen 3 sont conçus pour décomposer de manière autonome des tâches complexes appeler des outils externes et coordonner avec d'autres modèles. Ce paradigme d'
essaim d'agents
exige un débit soutenu sur de longues sessions — favorisant du matériel à haute bande passante comme le GB10 et le M5 Ultra. - La génération vidéo et 3D arrive à maturité. Open-Sora 2.0 et FLUX.2 Pro signalent que la génération vidéo locale devient pratique. D'ici 2027, attendez-vous à des assistants d'édition vidéo en temps réel fonctionnant sur matériel de classe station de travail.
10 Sécurité
Architecture pour une sécurité maximale
L'acquisition d'un matériel puissant n'est que la première étape. Pour les PME qui traitent des données sensibles, l'architecture de la connexion entre vos employés et le système IA est aussi critique que le matériel lui-même.
Le modèle de sécurité standard pour l'IA locale en 2026 est l'architecture API isolée (Air-Gapped) : un modèle de conception qui isole physiquement le serveur IA d'Internet tout en le rendant accessible aux employés autorisés via une interface API.
Cette architecture crée un Coffre-fort numérique
. Même si le serveur Broker était compromis, un attaquant ne pourrait envoyer que des requêtes texte — il ne pourrait pas accéder au système de fichiers du serveur aux poids du modèle, aux données de fine-tuning, ou à tout document stocké.
Besoin d'un déploiement IA sécurisé avec des solutions IA sur mesure ?
Nos ingénieurs conçoivent et déploient des architectures IA air-gapped garantissant que les données ne quittent jamais les locaux tout en fournissant à votre entreprise des capacités IA de pointe.
Discuter de l'architecture IA sécurisée →11 Économie
Verdict économique : Local vs Cloud
La transition vers le matériel IA local est un passage de l'OpEx (dépenses opérationnelles — frais mensuels d'API cloud) au CapEx (dépenses en capital — un investissement matériel unique qui devient un actif dans votre bilan).
Prenons l'exemple d'un cabinet juridique exécutant un modèle 70B pour analyser des contrats :
Avec 100 requêtes par jour (charge de travail typique d'une petite équipe), un DGX Spark 3 000 € s'amortit en moins de 2 mois par rapport aux coûts d'API cloud. À des niveaux d'utilisation plus élevés, la période de rentabilité se réduit à des semaines.
L'économie devient encore plus favorable lorsque vous prenez en compte :
- Plusieurs employés partageant le même matériel (le DGX Spark prend en charge 2 à 5 utilisateurs simultanés)
- Pas de tarification par token — les tâches de raisonnement complexes en plusieurs étapes ne coûtent rien de plus
- Fine-tuning sur données propriétaires — impossible avec la plupart des API cloud, gratuit sur le matériel local
- Valeur de revente du matériel — le matériel IA conserve une valeur significative sur le marché secondaire