La géographie devient un avantage infrastructurel clé pour l'inférence IA vers la Chine

Les stratégies d'infrastructure ont longtemps supposé un internet uniforme, avec des déploiements verticaux depuis une région pour servir le monde entier. Les charges de travail d'IA, notamment l'inférence (l'exécution de modèles entraînés pour générer des réponses), exigent une faible latence stable et une variance minimale. Les mesures publiques indiquent des temps aller-retour plus élevés et une variabilité accrue pour le trafic transfrontalier vers la Chine continentale depuis l'Europe ou l'Amérique du Nord, par rapport aux flux intra-régionaux. Cela transforme la géographie en contrainte architecturale fondamentale. Pour les applications web statiques, cette instabilité dégrade l'expérience utilisateur. Dans les systèmes d'inférence distribués, elle alourdit les coûts : un taux de réessai passant de 1 % à 3 % en raison de routages instables semble mineur. À l'échelle de 10 millions d'appels quotidiens, cela génère 200 000 exécutions backend supplémentaires par jour. Avec 50 millisecondes de calcul additionnel par exécution, le surcoût atteint plus de 80 heures-CPU par mois, non dû à une hausse de la demande mais à la variance réseau. L'atout décisif n'est plus le coût le plus bas du calcul, mais la capacité d'une architecture à absorber la variance régionale sans explosion des dépenses. L'ère de l'infrastructure « universelle » s'achève, car la variance a des conséquences économiques mesurables. En Chine, les fournisseurs cloud locaux comme Alibaba Cloud minimisent ces effets grâce à des centres de données sur place, un atout face aux barrières réglementaires et réseau. Les hyperscalers tels qu'Amazon Web Services et Microsoft Azure opèrent des régions séparées en Chine via des partenaires locaux pour respecter les lois sur la localisation des données. Cette tendance vers des déploiements régionaux spécifiques gagne en importance pour l'IA, où la stabilité réseau détermine la compétitivité.