Amazon a mis à disposition les Capacity Blocks pour ML, permettant aux utilisateurs de bloquer des ressources de calcul accéléré par GPU pour des dates futures. Cette fonctionnalité vise à apporter une assurance de capacité prévisible pour les tâches d’apprentissage machine (ML), que ce soit pour l’entraînement de modèles ou la création de prototypes, même si la demande sur le marché reste tendue.

Le principe est simple : au lieu de payer pour une réservation inutile pendant les périodes creuses, l’entreprise réserve une capacité spécifique pour une fenêtre de temps définie. Selon la documentation d’AWS, ces blocs peuvent couvrir jusqu’à 64 instances, et l’on peut cumuler jusqu’à 256 instances à travers plusieurs blocs. Ces ressources sont conçues pour s’intégrer dans des clusters ultra-performants, garantissant un réseau à faible latence, indispensable aux charges de travail d’IA les plus exigeantes.

Les Capacity Blocks ne sont pas offerts partout. Ils sont disponibles pour certains types d’instances dans des régions spécifiques d’AWS.

Les enjeux de la capacité cloud actuelle

Cette mise en place n’est pas une initiative isolée. Elle s’inscrit dans un contexte de tension sur l’offre globale de serveurs puissants. Andy Jassy, PDG d’Amazon, a récemment indiqué que la capacité cloud massive engagée par AWS est largement réservée jusqu’en 2027, avec des allocations déjà confirmées pour une partie de 2028. Amazon maintient cependant des marges de manœuvre pour l’offre à la demande (On Demand) et ses services comme Bedrock.

Malgré cette perspective de pénurie pour les très gros contrats à long terme, certains analystes tempèrent l’alerte. David Linthicum, analyste cloud, suggère que l’idée d’être « vendu » est trompeuse, car il est encore possible pour une entreprise d’allouer de la capacité GPU pour l’IA via la console AWS, même si ce n’est pas le bloc hyperscale que recherchent les grands acteurs.

Complexité des réservations et des usages

En plus de la gestion des dates, les mécanismes de réservation comportent des subtilités. Pour les UltraServer Capacity Blocks, il y a des contraintes spécifiques : par exemple, pour le type P6e-GB200, les utilisateurs doivent impérativement arrêter leurs instances au moins 60 minutes avant l’expiration du bloc. Il faut également noter que les Capacity Blocks supportent par défaut uniquement la tenancy Linux/UNIX, même si des options comme Red Hat Enterprise Linux sont accessibles via l’interface en ligne de commande.

On observe d’ailleurs que les problèmes de disponibilité ne sont pas limités aux GPU. Des développeurs rapportent des difficultés à obtenir des instances EC2 standard à la demande, ce qui pousse certaines équipes à se tourner vers des solutions de réservation pour sécuriser leurs opérations.

Ce besoin de prévisibilité pousse les acteurs du marché à affiner leurs stratégies. Alors que le coût des Capacity Blocks pour ML a connu une augmentation uniforme d’environ 15 % en janvier, ces outils offrent une alternative nécessaire aux équipes qui doivent planifier des campagnes d’entraînement longues, s’étalant sur des jours ou des semaines.

Sources

• Capacity Blocks for ML, docs.aws.amazon.com
• AWS Capacity Largely Sold Out Through 2027, With On Demand Headroom Reserved, InfoQ, 1 novembre 2026
• AWS will be a $1T business, Jassy says. But first, it will spend big., TechCrunch, 29 octobre 2026