Lors de la présentation des résultats de $IREN, j'ai été surpris d'entendre @danroberts0101 dire : « Le bare metal est meilleur. La grande majorité des charges de travail GenAI n'ont pas besoin de virtualisation. Elles ont besoin d'un accès direct aux ressources pour exécuter des formations, des inférences et des expérimentations avec des performances maximales et une faible latence. » La plupart des experts sur X soutiennent que le marché total adressable pour le bare metal est petit, et Internet n'a jamais tort à propos de ce genre de choses. En conséquence, je devais me demander : Dan parlait-il juste de son propre livre ? Pas vraiment, car la citation ci-dessus ne vient même pas d'IREN ; elle vient de $CRWV. Alors parlons de cela, en commençant par un aperçu du bare metal. ----------------------- Les serveurs bare metal sont des machines physiques qui offrent un accès direct au matériel sans couche de virtualisation. En éliminant l'hyperviseur, les locataires bénéficient d'une performance prévisible, d'une meilleure utilisation des GPU et d'un contrôle total sur le système d'exploitation et la pile logicielle. Cela rend le bare metal idéal pour les charges de travail qui exigent cohérence et efficacité, en particulier pour la formation AI intensive en GPU. Alors que les plateformes cloud traditionnelles mettent l'accent sur la virtualisation pour la flexibilité et la multi-location, certains clients—souvent des hyperscalers, des laboratoires HPC ou des entreprises avancées—exigent du bare metal car ils ont déjà leurs propres couches d'orchestration comme Kubernetes et souhaitent des performances maximales sans abstraction supplémentaire. Pour IREN, poursuivre le bare metal positionne l'entreprise dans le segment de plus haute valeur du marché cloud AI. En offrant une infrastructure au niveau matériel, IREN peut s'adresser directement à des acheteurs sophistiqués qui n'ont pas besoin de services gérés—juste d'un accès garanti à des capacités de calcul à grande échelle. Cette approche joue sur les forces d'IREN : son expérience dans l'acquisition d'énergie, l'optimisation des centres de données et le déploiement rapide de grandes flottes de matériel issues de ses racines dans le minage de Bitcoin. Contrairement à un cloud virtualisé qui nécessite un lourd investissement dans des piles logicielles propriétaires (ce qu'IREN manque avouons-le), le bare metal peut être livré avec relativement peu de frais d'ingénierie, tout en commandant une demande premium. Stratégiquement, le bare metal soutient également le modèle de financement d'IREN. Des contrats à long terme avec des hyperscalers et des entreprises solvables fournissent une utilisation stable et des flux de trésorerie prévisibles. Cela permet à IREN de lever des financements adossés à des actifs pour des GPU et des centres de données, alimentant son cycle de croissance. Et parce qu'IREN ne supporte pas le coût de construction d'une grande couche de services gérés, elle peut sous-coter des pairs comme CoreWeave ou Nebius tout en réalisant des rendements attractifs. Le résultat est une stratégie de tarification de style « Uber/Amazon » qui permet une capture rapide de parts de marché à un moment où la demande de GPU dépasse de loin l'offre. Dans ce contexte, la relation étroite d'IREN avec Fluidstack est révélatrice. Fluidstack est un fournisseur de cloud GPU axé sur l'IA qui se spécialise dans l'orchestration de clusters bare metal à grande échelle. Son expertise technique réside dans la configuration de clusters : réglage des fabrications InfiniBand ou Ethernet, optimisation des bibliothèques NCCL et MPI, intégration de systèmes de stockage haute performance et gestion de la planification et de la récupération à travers des milliers de nœuds. La relation entre IREN et Fluidstack est probablement la suivante : IREN est très capable en ce qui concerne la construction de centres de données. Ils savent comment acquérir de l'énergie, installer des sous-stations et des équipements de commutation, concevoir des systèmes de refroidissement et maximiser la densité des racks. Ils gèrent le burn-in des GPU, le rack et le câblage, et s'assurent que l'environnement physique peut supporter un calcul haute densité. Ce dans quoi ils ne se spécialisent pas, cependant, c'est le réglage des clusters AI distribués. Leur expertise réside dans l'ingénierie des infrastructures, pas dans les piles logicielles HPC qui sont essentielles pour transformer des milliers de GPU en un cluster de formation utilisable. C'est là que la maîtrise de Fluidstack entre en jeu. Fluidstack a construit Atlas OS spécifiquement pour gérer des clusters de GPU multi-mille. Ils savent comment configurer Kubernetes et SLURM à grande échelle pour les charges de travail AI et ont une vaste expérience en benchmarking et en réglage des performances pour atteindre plus de 95 % d'efficacité de mise à l'échelle. Ils intègrent des systèmes de stockage avancés tels que DDN et VAST, utilisent des tampons NVMe burst et déploient des piles de mise en réseau personnalisées pour garantir un flux de données fluide pendant la formation. Leur expérience avec des entreprises comme Mistral, Aleph Alpha et Black Forest Labs démontre qu'ils ont déjà mis en place et optimisé ces types de clusters massifs pour des clients réels. En pratique, IREN installe les GPU et fournit le réseau à large bande qui les relie, tandis que Fluidstack transforme ce matériel brut en un cluster AI cohérent capable de mettre à l'échelle la formation à travers des milliers de nœuds. C'est pourquoi les programmes AI souverains, les startups et les entreprises comptent sur Fluidstack : ils ne veulent pas investir le temps et l'expertise nécessaires pour faire fonctionner 4 000 GPU comme une seule machine. Fluidstack a les outils et l'expérience pour le faire pour eux. La division clé du travail, alors, est claire. IREN est le constructeur d'infrastructure, axé sur la capacité physique et l'efficacité. Fluidstack est le constructeur de clusters, intégrant cette infrastructure dans des environnements de calcul utilisables et haute performance avec Atlas OS, orchestration, réglage et fiabilité. Dans ce sens technique, Fluidstack est le maître de la configuration de clusters à grande échelle. Néanmoins, le partenariat avec Fluidstack donne à IREN plus qu'un simple canal de demande fiable ; il fournit un accès à une expertise de classe mondiale en matière de configuration et d'orchestration de clusters. En travaillant en étroite collaboration avec Fluidstack, IREN bénéficie d'un transfert de connaissances direct—apprenant comment les réseaux InfiniBand sont réglés, comment les bibliothèques NCCL et MPI sont optimisées, et comment le stockage et les planificateurs sont configurés pour la formation AI distribuée à grande échelle. Cette collaboration accélère effectivement l'ascension d'IREN dans la chaîne de valeur. À court terme, Fluidstack assure l'utilisation et les flux de trésorerie, faisant tourner plus vite le cycle de financement d'IREN. Au fil du temps, IREN absorbe le savoir-faire opérationnel qui lui permettra de gérer éventuellement davantage de couches d'orchestration et d'interaction avec les clients elle-même. Le résultat est une relation symbiotique : Fluidstack accède à une infrastructure haute densité, et IREN monétise non seulement ses GPU mais construit également la compétence technique nécessaire pour rivaliser directement sur le marché cloud AI. ----------------------- En s'associant à des entreprises AI de premier plan comme Fluidstack (et IREN améliore progressivement sa crédibilité et accélère son évolution d'un simple constructeur d'infrastructure en un fournisseur de cloud AI sophistiqué. Ces collaborations valident la capacité d'IREN à héberger certaines des charges de travail les plus exigeantes de l'industrie, tout en l'exposant aux meilleures pratiques en matière d'orchestration de clusters, d'intégration logicielle et de livraison aux clients. Le résultat est non seulement une utilisation immédiate de ses flottes de GPU mais aussi un transfert de connaissances et de compétences qui renforce son positionnement à long terme, permettant à IREN de rivaliser plus efficacement avec les CSP établis et renforçant sa réputation en tant que partenaire crédible dans l'écosystème mondial de l'IA.