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BAYWAWData Center

Solutions par secteur

Une infrastructure IA souveraine, sur votre propre terrain.

Des programmes nationaux d’IA aux sites edge des opérateurs télécoms et aux installations industrielles isolées, le calcul IA doit de plus en plus s’exécuter là où se trouvent les données, les utilisateurs ou l’énergie. Le BAYWAW AI Container apporte 1,2 MW d’IA sur site dans un conteneur standard de 40 pieds, et peut être opérationnel en quatre mois seulement.

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La plateforme commune

Une plateforme, six missions.

Chaque déploiement part du même data center IA : 624 GPU NVIDIA B300 répartis dans six cuves d’immersion monophasique, préintégrés, testés et validés aux Émirats arabes unis, puis expédiés dans un conteneur ISO standard. D’un secteur à l’autre, seuls changent le site, le modèle d’exploitation et les charges de travail.

NVIDIA B300
624GPU
Mémoire GPU totale (HBM3e)
~179To
Puissance totale du site
1,2MW
Efficacité énergétique
1,05PUE

01États et secteur public

Une infrastructure IA pour l’État, sous juridiction nationale.

Une stratégie nationale d’IA repose sur une puissance de calcul que l’État maîtrise réellement. Avec une infrastructure IA souveraine, le matériel, les données et les modèles restent sur le territoire national et relèvent du droit national.

Schéma d’un déploiement souverainLes données et les modèles ne circulent que vers le BAYWAW AI Container, situé à l’intérieur de la frontière de juridiction nationale. La liaison vers un cloud étranger est fermée.Juridiction nationaleDonnéesModèlesBAYWAW AI ContainerCloudétranger
Fig. 01 — Données et modèles restent à l’intérieur des frontières

L’enjeu

L’IA publique traite des données sensibles : données des citoyens, santé, sécurité, infrastructures critiques. Les confier à des régions cloud situées à l’étranger crée une exposition juridique et une dépendance stratégique, alors que construire un data center IA national est généralement un projet de plusieurs années.

La réponse du conteneur IA

  1. Données et modèles restent dans le pays

    Le conteneur est installé sur le site de votre choix, sous votre juridiction. Données d’entraînement, poids des modèles et flux d’inférence n’ont jamais besoin de quitter le territoire.

  2. Une maîtrise claire des accès

    Pare-feu de nouvelle génération, réseau de gestion hors bande séparé, segment réseau dédié aux caméras et aux capteurs : vos équipes de sécurité disposent de périmètres nets à faire respecter.

  3. Une capacité nationale en quelques mois

    Construit, intégré et testé aux Émirats arabes unis, le conteneur peut être opérationnel en quatre mois seulement, puis complété par de nouvelles unités à mesure que le programme grandit.

Charges de travail types

  • LLM en langue nationale
  • Assistants pour les services publics
  • Analyse de documents et d’archives
  • Données de santé et de recherche publique
  • Sécurité publique et ville intelligente
Étudier un déploiement souverainPour aller plus loinAu cœur du conteneur IA : calcul, réseau et sécurité

02Entreprises et laboratoires d’IA

L’IA sur site, pour vos données propriétaires.

Pour les entreprises et les laboratoires d’IA, le modèle est le produit et les données sont l’avantage concurrentiel. Une infrastructure d’IA sur site garde les deux dans votre propre périmètre, avec une capacité que vous planifiez au lieu de l’attendre.

Schéma d’un déploiement d’IA privéeLes données propriétaires alimentent le conteneur IA au sein de votre réseau privé, où entraînement, affinage et inférence s’exécutent sur une capacité dédiée de 624 GPU.Votre réseau privéDonnéespropriétairesConteneur IAEntraînementAffinageInférenceCapacité dédiée · 624 GPU
Fig. 02 — Entraînement, affinage et inférence dans votre périmètre

L’enjeu

Les capacités GPU partagées du cloud sont souvent difficiles à réserver à grande échelle, leur coût est délicat à anticiper et elles se trouvent hors de votre périmètre de sécurité. Pour les équipes qui entraînent et servent des modèles sur des données propriétaires, cette combinaison freine les feuilles de route et complique la conformité.

La réponse du conteneur IA

  1. Une capacité dédiée et prévisible

    624 GPU NVIDIA B300 dotés chacun de 288 Go de HBM3e, réservés à vos seules équipes. La capacité est connue à l’avance : calendriers d’entraînement et lancements de produits se planifient sereinement.

  2. Vos données restent dans votre périmètre

    Entraînement, affinage et inférence s’exécutent sur votre site, derrière vos pare-feu. Jeux de données propriétaires et poids des modèles restent sous votre contrôle.

  3. Conçu pour l’entraînement à grande échelle

    Une matrice GPU non bloquante, en topologie optimisée par rail, avec huit liens est-ouest de 400G par serveur, alimente en données les entraînements répartis sur plusieurs nœuds.

Charges de travail types

  • Entraînement de modèles de fondation
  • Affinage sur données propriétaires
  • Génération augmentée (RAG)
  • Inférence à haut débit
  • Agents et modèles multimodaux
Demander une proposition de capacité IA privéePour aller plus loinComment le refroidissement par immersion atteint un PUE de 1,05

03Opérateurs télécoms et edge

Un data center edge pour l’IA, au plus près de vos utilisateurs.

Les services d’IA en temps réel dépendent autant de la latence que de la puissance brute. Un data center edge pour l’IA place l’inférence à proximité des abonnés et des équipements, sur les sites réseau que vous exploitez déjà.

Schéma d’un déploiement edgeTrois conteneurs IA installés sur des sites edge servent les utilisateurs et les équipements voisins avec une inférence à faible latence, et sont reliés au cœur de réseau par des liaisons de collecte.Cœur de réseauSite edgeInférence à faible latenceUtilisateurs et équipementsCollecte vers le cœur de réseau
Fig. 03 — Inférence en bordure de réseau, collecte vers le cœur

L’enjeu

Les régions d’IA centralisées peuvent se trouver loin de l’origine du trafic. Chaque aller-retour vers un data center distant ajoute de la latence et de la charge sur le réseau de collecte, et les installations classiques sont rarement envisageables en bordure de réseau.

La réponse du conteneur IA

  1. Se déploie sur vos sites réseau existants

    Conteneur ISO standard de 40 pieds, il voyage par la route ou par la mer et résiste au transport comme aux environnements difficiles : il peut donc s’installer sur des sites d’agrégation ou d’autres emplacements du réseau disposant de l’espace et de la puissance nécessaires.

  2. Une connectivité redondante et multisite

    Deux liens nord-sud de 400G par serveur, une couche spine frontale de six commutateurs Cisco Nexus 9364 et des routeurs de bordure redondants sous BGP, pour la haute disponibilité et l’exploitation multisite.

  3. Exploité à distance, 24 h/24

    Avec les services managés BAYWAW, les sites distribués sont surveillés 24 h/24, 7 j/7, toute l’année, avec un support relayé entre fuseaux horaires et une première réponse en moins de 15 minutes.

Charges de travail types

  • Inférence en temps réel pour les abonnés
  • Optimisation du réseau et AIOps
  • Analyse vidéo en périphérie
  • Services vocaux et linguistiques
  • Services GPU pour les clients entreprises
Réserver un briefing sur le déploiement edgePour aller plus loinComment nous surveillons et maintenons les sites distribués

04Énergie, mines et industrie

Installer le calcul IA là où se trouve l’énergie.

Sur de nombreux marchés, le raccordement au réseau électrique est devenu un goulet d’étranglement pour les nouveaux data centers. Les acteurs de l’énergie, des mines et de l’industrie vivent souvent la situation inverse : de l’énergie et du foncier sur site, sans infrastructure IA pour les valoriser.

Schéma de la chaîne d’alimentationUne centrale solaire optionnelle charge un système de stockage par batteries, qui alimente deux modules d’alimentation, l’un actif et l’autre en veille, reliés au conteneur IA de 1,2 MW. Le réseau ou une production sur site peuvent alimenter ces modules à la place.Réseau ou production sur siteActifVeilleParc solaireBESSAlimentationConteneur IAN+2 · <10 ms1,2 MWOption solaire + BESS1,2 MW en continu ≈ 10,5 GWh par an
Fig. 04 — Du parc solaire au silicium

L’enjeu

Les sites isolés produisent d’importants volumes de données opérationnelles, issues de capteurs, de caméras et de drones, loin de tout data center. Les rapatrier est lent et coûteux, et les data centers classiques sont rarement construits là où l’énergie est produite.

La réponse du conteneur IA

  1. Indépendant de la source d’énergie

    Le conteneur se raccorde au réseau, à une production sur site ou à une centrale solaire dédiée avec stockage par batteries (BESS), via deux modules d’alimentation : l’un actif à pleine capacité, l’autre en veille.

  2. Une chaîne d’alimentation résiliente

    La redondance N+2 et une bascule en moins de 10 ms protègent les charges en cours. La puissance totale de l’installation est de 1,2 MW, soit environ 10,5 GWh par an en fonctionnement continu.

  3. Pensé pour les environnements difficiles

    Les serveurs fonctionnent immergés dans un liquide diélectrique, avec des unités d’évacuation de la chaleur en toiture, dans un conteneur conçu pour résister au transport et aux environnements difficiles.

Charges de travail types

  • Maintenance prédictive
  • Interprétation sismique et du sous-sol
  • Analyse d’images de drones et de caméras
  • Optimisation des procédés
  • Surveillance de la sécurité
Planifier un déploiement hors réseauPour aller plus loinConcevoir un data center IA alimenté à l’énergie solaire

05Universités et recherche

Une capacité GPU mutualisée pour la recherche.

Les équipes de recherche ont besoin d’une puissance de calcul considérable pendant quelques semaines, puis de tout autre chose. Un seul conteneur, sur un campus ou dans un laboratoire national, peut servir plusieurs programmes à la fois.

Plan de la capacité mutualiséeVue de dessus du conteneur : six cuves d’immersion de 104 GPU, disposées trois par trois de part et d’autre d’une allée de service centrale, avec une répartition indicative entre trois programmes de recherche.Vue de dessus · répartition indicative104 GPU104 GPU104 GPU104 GPU104 GPU104 GPUAllée de serviceProgramme A · 3 cuvesProgramme B · 2 cuvesProgramme C · 1 cuve1 cuve = 13 serveurs8 GPU par serveur
Fig. 05 — Six cuves partagées entre programmes (exemple indicatif)

L’enjeu

L’accès aux grands clusters GPU est rare et très disputé. Les chercheurs patientent dans des files d’attente, dispersent leurs travaux entre plusieurs allocations externes ou réduisent l’ampleur de leurs expériences, tandis que les données sensibles de santé ou de recherche nationale ne peuvent pas toujours quitter l’établissement.

La réponse du conteneur IA

  1. Une capacité partagée entre programmes

    Les 624 GPU, répartis en six cuves de 104 GPU chacune, peuvent être alloués par équipe, par projet ou par semestre, puis réaffectés au gré des priorités.

  2. De la mémoire pour les grands modèles

    288 Go de HBM3e par GPU, soit environ 179 To au total : de quoi travailler sur de grands modèles et des contextes longs.

  3. L’exploitation n’incombe plus aux chercheurs

    Avec les services managés BAYWAW, la surveillance, la maintenance, les correctifs et les rapports de capacité sont pris en charge : vos équipes se consacrent à la recherche.

Charges de travail types

  • Recherche sur les grands modèles
  • Apprentissage automatique scientifique
  • Génomique et imagerie médicale
  • Modélisation du climat et du système Terre
  • Enseignement et projets étudiants
Étudier un déploiement pour la recherchePour aller plus loinLe refroidissement par immersion des GPU IA, expliqué

06Capacité accélérée

De la capacité IA avant qu’un bâtiment puisse être prêt.

La demande en calcul IA évolue plus vite que les chantiers. Pour les opérateurs, fournisseurs de cloud et intégrateurs qui ont besoin de capacité dès maintenant, le conteneur IA remplace un projet de construction par une livraison.

Délai de mise en service et extensionUne construction de data center classique prend généralement des années, alors que le conteneur IA peut être opérationnel en quatre mois seulement. La capacité augmente ensuite par paliers de 1,2 MW, par ajout de conteneurs.Délai de mise en serviceConstruction classiquegénéralement des annéesBAYWAW AI Containerdès 4 moisExtension conteneur par conteneur1,2 MW1,2 MW1,2 MW1,2 MW
Fig. 06 — Délai de mise en service, puis paliers de 1,2 MW (échelle non respectée)

L’enjeu

Les projets de data center classiques se mesurent généralement en années, de la planification à la mise en service : permis, construction, raccordement électrique, installations de refroidissement. Pendant ce temps, clients, modèles et contrats attendent.

La réponse du conteneur IA

  1. Mise en service possible en quatre mois seulement

    Le conteneur est construit, intégré et testé aux Émirats arabes unis pendant la préparation de votre site, puis expédié par la route ou par la mer, prêt à fonctionner.

  2. Une extension conteneur par conteneur

    Chaque unité ajoute 1,2 MW de capacité refroidie par immersion. Commencez avec un conteneur, puis ajoutez-en d’autres sur le même site ou sur plusieurs sites, au rythme de la demande.

  3. Validé avant expédition

    Le réseau est testé de bout en bout avant l’expédition : diagnostics pilotés par l’IA, cartographie de la topologie, contrôles de conformité des configurations et tests automatisés.

Charges de travail types

  • Capacité relais pendant un chantier
  • Capacité ponctuelle pour lancer un modèle
  • Nouvelles régions de cloud GPU
  • Capacité pour les clients en colocation
  • Sites pilotes avant un déploiement plus large
Demander une proposition et un calendrierPour aller plus loinData centers conteneurisés : le guide d’achat 2026

07Propriété et exploitation

Votre conteneur, votre modèle d’exploitation.

Les deux modèles commencent de la même façon : un conteneur construit, intégré et testé aux Émirats arabes unis, livré prêt à fonctionner, tous ses systèmes configurés et optimisés. Seule change l’équipe qui l’exploite au quotidien.

Modèle A

Vous en êtes propriétaire, vous l’exploitez

Votre équipe infrastructure prend en main un système préintégré et validé, et l’exploite selon vos propres procédures et politiques de sécurité.

Propriété
Votre organisation
Exploitation quotidienne
Votre équipe infrastructure
Supervision
Vos outils et vos processus
Maintenance, mises à niveau et correctifs
Votre équipe, selon vos procédures
Support
Périmètre défini avec vous dans la proposition
Idéal pour
Les organisations dotées d’équipes d’exploitation de data center et de règles strictes sur l’accès au matériel
Voir le contenu de la livraison

Modèle B

Vous en êtes propriétaire, BAYWAW l’exploite

BAYWAW exploite le conteneur de bout en bout : supervision, maintenance, mises à niveau, correctifs de sécurité, remplacement des composants, gestion des garanties et rapports, avec un responsable de compte dédié.

Propriété
Votre organisation
Exploitation quotidienne
BAYWAW, de bout en bout
Supervision
Surveillance et alertes en temps réel, 24 h/24, 7 j/7, toute l’année
Maintenance, mises à niveau et correctifs
Maintenance préventive, mises à niveau du cycle de vie, correctifs des systèmes d’exploitation et des micrologiciels, remplacement des composants
Support
Relais entre fuseaux horaires, première réponse en moins de 15 minutes
Idéal pour
Les équipes qui veulent de la puissance de calcul IA sans exploiter une installation
Découvrir les dix services managés

Chaque proposition est dimensionnée selon vos charges de travail, votre site et le modèle d’exploitation que vous retenez.

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08Questions fréquentes

Adéquation, échelle et souveraineté.

Des réponses courtes sur la taille, les sites, la connectivité et la souveraineté des données. Pour toute question propre à votre projet, réservez un briefing technique.

Quelle est la taille minimale d’un déploiement ?

Un BAYWAW AI Container : 624 GPU NVIDIA B300 répartis dans 78 serveurs et 1,2 MW de puissance totale, livrés dans un seul conteneur ISO 40 pieds High Cube. C’est un data center complet à lui seul, avec calcul, refroidissement par immersion et réseau préintégrés.

Peut-on aller au-delà d’un conteneur ?

Oui. La capacité augmente par ajout de conteneurs, chacun apportant 1,2 MW et 624 GPU supplémentaires, sur un même site ou sur plusieurs. La couche de routage de bordure prend en charge BGP, la haute disponibilité et l’exploitation multisite, et nous concevons avec vous l’interconnexion entre conteneurs.

Que doit fournir notre site ?

Dans les grandes lignes : une zone plane et accessible, avec une fondation adaptée à un conteneur de 40 pieds chargé (masse brute maximale de 30 480 kg), une alimentation dimensionnée pour une charge de 1,2 MW (réseau, production sur site ou solaire avec stockage par batteries), une connectivité réseau et des dégagements suffisants pour la livraison, l’évacuation de la chaleur et la maintenance. Nous étudions les spécificités de votre site lors du briefing technique.

Quelle connectivité faut-il prévoir ?

Dans le conteneur, chaque serveur dispose de huit liens 400G vers la matrice GPU et de deux liens nord-sud 400G vers une couche spine frontale de six commutateurs 64 ports 800G, complétée par des routeurs de bordure redondants. La capacité montante nécessaire dépend de vos charges : servir de l’inférence à de nombreux utilisateurs demande plus de bande passante externe qu’entraîner des modèles sur des données stockées sur site. Nous la dimensionnons avec vous.

Comment le conteneur IA préserve-t-il la souveraineté des données ?

Le conteneur est installé sur le site et dans la juridiction de votre choix : données, poids des modèles et flux d’inférence peuvent rester intégralement dans le pays. Pare-feu de nouvelle génération, réseau de gestion hors bande séparé et contrôle d’accès font partie de la conception. Dans le modèle managé, la sécurité des données et des accès (sécurité réseau, contrôle d’accès, gestion des vulnérabilités, conformité) relève du périmètre de BAYWAW.

Prochaine étape

Une puissance de calcul IA souveraine sur votre site, dès quatre mois.

Parlez-nous de vos charges de travail, de votre site et de votre calendrier. Nos ingénieurs vous répondent généralement sous un jour ouvré avec un premier dimensionnement et les prochaines étapes.

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