Actualité : Claude est encore en panne, un mois noir pour Anthropic

Anthropic en négociation pour acheter des puces IA à une startup britannique

Anthropic est en discussions avec la startup londonienne Fractile pour acquérir des puces d'inférence destinées à faire tourner ses modèles d'IA. Selon deux sources proches des dirigeants de Fractile, les pourparlers portent sur un approvisionnement qui deviendrait effectif l'année prochaine, une fois les puces disponibles. Anthropic, qui commercialise les modèles Claude, s'appuie aujourd'hui sur trois fournisseurs principaux : Google, Amazon et Nvidia. Ce potentiel contrat avec Fractile constituerait donc une quatrième source d'approvisionnement en matériel. L'enjeu est stratégique : les ventes d'Anthropic connaissent une croissance explosive qui met sous pression les serveurs existants, et les dépenses de la société en infrastructure sont projetées à plusieurs dizaines de milliards de dollars par an. En diversifiant ses fournisseurs, Anthropic se dote d'un levier de négociation face à des géants comme Nvidia, dont les puces restent en forte demande. Les puces d'inférence de Fractile sont conçues pour faire tourner des modèles d'IA de manière plus efficiente, ce qui peut réduire les coûts opérationnels à grande échelle. Cette démarche s'inscrit dans une tendance de fond : les grands laboratoires d'IA cherchent à réduire leur dépendance à Nvidia, dont les GPU H100 et Blackwell sont devenus un goulot d'étranglement mondial. Des acteurs comme Google avec ses TPU, ou Amazon avec ses puces Trainium, développent déjà leurs alternatives en interne. Fractile, startup britannique encore confidentielle, tente de s'imposer sur ce marché émergent des puces d'inférence spécialisées, où la compétition s'intensifie rapidement.

💬 Anthropic n'achète pas des puces, il achète du pouvoir de négociation face à Nvidia. Avoir un quatrième fournisseur dans la poche, c'est surtout une façon de ne plus être otage des GPU H100 qui manquent à tout le monde. Reste à voir si Fractile peut vraiment tenir la cadence quand Anthropic va en avoir besoin.

ChatGPT et Claude en panne : que s’est-il réellement passé ?

Le 20 avril 2026, en début d'après-midi, les deux assistants IA les plus utilisés au monde ont connu des perturbations simultanées. ChatGPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic ont affiché des temps de réponse anormalement longs, voire des pannes complètes pour certains utilisateurs. Les premières alertes ont émergé autour de 16h, heure française, avec une hausse nette des signalements sur DownDetector. Les requêtes s'accumulaient sans réponse, les délais s'allongeaient, et les utilisateurs constataient rapidement que le problème ne se limitait pas à un seul service. Copilot de Microsoft et Gemini de Google ont également montré des signes de ralentissement au même moment, avec une latence inhabituelle bien que leurs services soient restés partiellement opérationnels. La panne a touché simultanément plusieurs acteurs majeurs, ce qui a immédiatement orienté les soupçons vers une cause commune en amont des applications elles-mêmes. Le principal suspect est Cloudflare, l'un des fournisseurs d'infrastructure réseau les plus critiques d'Internet. Ce service joue un rôle de relais et de filtre entre les utilisateurs et les serveurs des plateformes : il accélère le trafic, absorbe les attaques DDoS et gère la distribution des requêtes à l'échelle mondiale. Quand Cloudflare rencontre des difficultés, l'effet peut se propager en cascade sur des dizaines de services dépendants. La page de statut officielle de Cloudflare a effectivement signalé ce jour-là des dégradations sur plusieurs composants clés, notamment Analytics, Rules, Workers et Zero Trust. Ces modules sont au coeur du fonctionnement de nombreuses applications web modernes. Aucun lien officiel n'a toutefois été confirmé entre cet incident Cloudflare et les pannes de ChatGPT et Claude, mais la coïncidence temporelle et la nature simultanée des perturbations sur plusieurs plateformes indépendantes renforcent fortement cette hypothèse. Cet incident illustre une vulnérabilité structurelle de l'écosystème IA actuel : la concentration de l'infrastructure critique entre les mains d'un petit nombre de fournisseurs. OpenAI, Anthropic, Microsoft et Google ont beau opérer des produits concurrents, ils partagent souvent les mêmes couches d'infrastructure réseau, de CDN et de sécurité. Une défaillance à ce niveau peut donc paralyser simultanément des services qui semblent pourtant indépendants. À mesure que les outils d'IA s'intègrent dans les workflows professionnels quotidiens, rédaction, développement, analyse, leur indisponibilité, même temporaire, génère un impact économique et opérationnel réel. Cet épisode devrait relancer les discussions sur la résilience des infrastructures IA et la nécessité, pour les grands acteurs, de diversifier leurs dépendances techniques pour éviter qu'un seul point de défaillance ne mette à genoux l'ensemble du secteur.

Anthropic utilise le datacenter Colossus-1 de SpaceX et ses 220 000 GPU pour alimenter Claude

Anthropic va s'emparer de la totalité de la capacité de calcul du centre de données Colossus-1 de SpaceX, soit plus de 300 mégawatts d'électricité et plus de 220 000 GPU NVIDIA. Cette infrastructure colossale, attendue en ligne d'ici un mois, sera entièrement dédiée à alimenter les modèles Claude de la startup californienne. En parallèle, Anthropic annonce le doublement des limites de débit pour Claude Code et une augmentation significative des quotas d'API pour ses modèles Opus. Cette prise de contrôle représente un bond considérable en termes de puissance de calcul disponible pour Anthropic, directement répercuté sur les développeurs et entreprises qui utilisent ses API. Doubler les limites de Claude Code signifie concrètement que les équipes de développement pourront automatiser davantage de tâches sans se heurter aux restrictions actuelles, tandis que la hausse des quotas Opus ouvre la voie à des déploiements en production plus intensifs. C'est un signal fort envoyé aux clients enterprise qui hésitaient à migrer vers Claude en raison des contraintes de capacité. Colossus-1 a été initialement construit par xAI, la société d'intelligence artificielle d'Elon Musk, pour entraîner ses propres modèles Grok. Le fait qu'Anthropic en récupère la pleine capacité illustre la guerre d'infrastructure qui se joue en coulisse entre les grands laboratoires d'IA : disposer de suffisamment de GPU est désormais aussi stratégique que la qualité des modèles eux-mêmes. Avec ce partenariat, Anthropic consolide sa position face à OpenAI et Google DeepMind dans la course aux ressources de calcul à grande échelle.

💬 220 000 GPU construits par xAI pour Grok, qui finissent chez Anthropic. C'est un peu la blague de l'année, mais ça dit surtout que l'infrastructure est devenue aussi stratégique que les modèles eux-mêmes. Ce qui m'intéresse directement, c'est le doublement des limites Claude Code: les pipelines qui plafonnaient vont enfin pouvoir tourner sans jongler avec les quotas.

Anthropic signe un accord de 3,5 gigawatts avec Broadcom et Google pour des TPU

Broadcom a annoncé lundi, dans un dépôt réglementaire auprès de la SEC, qu'il fournirait à Anthropic l'accès à environ 3,5 gigawatts de puissance de calcul via les TPU (Tensor Processing Units) de Google, à partir de 2027. Cet accord étend un partenariat existant qui portait initialement sur environ 1 gigawatt de capacité. Ce contrat représente une infrastructure de calcul colossale pour Anthropic, qui développe les modèles Claude. L'accès à une telle puissance de traitement conditionne directement la capacité d'une entreprise d'IA à entraîner des modèles toujours plus grands et à servir des millions d'utilisateurs simultanément. Pour Broadcom, ce partenariat consolide son rôle de fournisseur stratégique dans la chaîne d'approvisionnement des géants de l'IA. Cet accord s'inscrit dans une course effrénée aux ressources de calcul qui oppose les grands laboratoires d'IA. Anthropic, soutenu financièrement par Google et Amazon, cherche à sécuriser des capacités suffisantes pour rivaliser avec OpenAI et les modèles de Google DeepMind. Le recours aux TPU de Google plutôt qu'aux GPU Nvidia illustre la diversification croissante des stratégies d'approvisionnement en silicium dans le secteur.