Prédictions 2026 de Vultr sur le cloud et l'IA
Le marché du néo-cloud à l’heure de la consolidation mondiale
Plus de 80 % des parts de marché des GPU NVIDIA et AMD, qu'il s'agisse de l'écosystème IA de NVIDIA ou de celui d'AMD, seront détenues par une minorité de fournisseurs de néocloud et de cloud alternatif à l'échelle mondiale. Les grandes gagnantes seront les entreprises qui cumuleront des capitaux importants, une envergure suffisante et une stratégie de commercialisation performante. Elles devront aussi être capables de lever des fonds, de satisfaire la demande, de déployer rapidement des clusters GPU massifs et d'attirer les clients IA majeurs vers leurs plateformes. Les entreprises qui n'auront pas une ou plusieurs de ces capacités auront du mal à rester compétitives et prennent le risque de disparaître du marché.
Le Cloud souverain passe du concept à la réalité
Jusqu'à présent, le concept de cloud souverain a été perçu comme un idéal certes essentiel, mais dont la définition, la portée et la priorisation restaient floues. Malgré des engagements gouvernementaux forts en faveur de la souveraineté, l'absence de réglementations claires a freiné son adoption. En 2026, on assistera à un changement : les Etats aligneront leurs initiatives de cloud souverain sur des stratégies numériques plus vastes. Les déploiements seront ainsi liés aux objectifs d'innovation des start-ups, de la recherche universitaire et des écosystèmes d'IA. 2026 marquera le passage du cloud souverain, du concept à une mise en œuvre concrète et axée sur des objectifs précis.
L’essor des petits LLM spécialisés : la fin du “tout ChatGPT”
Les entreprises continueront d'explorer des modèles d'IA plus légers et compacts pour leurs initiatives agentiques, bien que leur déploiement à grande échelle en soit encore à ses débuts. Croire que toutes les solutions d'IA s'articuleront autour de ChatGPT, Anthropic ou Perplexity est une erreur. En revanche, des modèles plus petits, spécifiquement conçus et optimisés pour l'inférence, s'imposeront comme la norme, permettant ainsi aux applications d'IA d'être plus rapides et plus performantes.
L’ère des GPU hétérogènes : diversité et agilité avant tout
En 2026, les entreprises opteront pour des portefeuilles de GPU diversifiés, intégrant majoritairement des solutions AMD et NVIDIA. Ces déploiements seront complétés par des puces spécialisées de fabricants tels que Cerebras et Groq. Cependant, le succès de ces investissements ne dépendra pas uniquement du hardware. L'adoption massive de frameworks d'IA basés sur des agents, tels que n8n ou Arize, ainsi que de plateformes d'inférence comme Fireworks ou Baseten, favorise le déploiement, l'itération et la mise à l'échelle rapides des initiatives d'IA. Des cycles d'itération plus courts permettront aux entreprises de tester davantage de cas d'usage, d'intégrer les retours clients et d'accélérer la mise sur le marché, transformant ainsi la diversité des composants électroniques en une valeur commerciale mesurable.
L'essor des hyperscalers alternatifs
Au-delà du simple néo-cloud, les entreprises identifieront le besoin d'un hyperscaler alternatif. Cette catégorie émergente de fournisseurs de cloud intégrera l'ensemble des fonctions du cloud public à des services d'infrastructure d'IA spécialisés, tout en favorisant un écosystème ouvert et flexible. Les plateformes qui l'emporteront seront celles qui offrent évolutivité, flexibilité et ouverture, permettant aux entreprises de déployer des charges de travail d'IA sophistiquées sans dépendre d'un unique fournisseur ou d'une pile technologique limitée.
De la stratégie à l’action : l’IA d’entreprise entre enfin en production
En 2026, les entreprises devraient enfin passer de la planification à l'exécution concrète de leurs stratégies d'IA. L'intégration de l'IA sera accélérée par des méthodes telles que l'ingénierie de plateformes. Parallèlement, la prise de décision change de main, en passant des data analysts aux développeurs qui privilégient souvent les outils open source aux solutions propriétaires. Parallèlement, la démocratisation des écosystèmes ouverts, l'émergence d'hyperscalers alternatifs et la diversification des composants électroniques contribueront à lever les freins au rééquipement et à la mise à l'échelle. Cela réduira considérablement les risques et la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur unique. Pour la première fois, nous assisterons à l'émergence de cas d'usage significatifs et de réussites concrètes, démontrant la valeur intrinsèque de ces technologies et offrant des modèles à suivre pour d'autres organisations.
L’IA agentique s’installe à la périphérie
L’edge AI se spécialisera par secteur, et gérera t des cas d'usage nécessitant une expertise métier, tels que les drones inspectant les centrales nucléaires avec détection en temps réel grâce à des modèles intégrés. Le déploiement massif d'agents IA polyvalents en périphérie sera un objectif à plus long terme, son adoption progressant usage par usage et secteur par secteur.