Le PDG de BlackRock, Larry Fink, avertit que l'essor de l'IA pourrait nécessiter plus de 70 gigawatts d'électricité

Le PDG de BlackRock, Larry Fink, a souligné l'énorme besoin énergétique lié à l'expansion rapide de l'intelligence artificielle, avertissant que l'essor de l'IA exigera une augmentation massive de la production d'électricité et de l'infrastructure des centres de données.

Ses commentaires mettent en évidence un défi croissant auquel est confrontée l'industrie technologique mondiale. Alors que les entreprises se livrent une concurrence féroce pour développer des systèmes d'intelligence artificielle de plus en plus puissants, la demande de capacité de calcul augmente à un rythme qui pourrait exercer une pression considérable sur les réseaux électriques du monde entier.

La question revêt une importance croissante pour les investisseurs, car l'essor de l'IA n'est plus simplement une histoire de semi-conducteurs, de logiciels et d'informatique en nuage. Il s'agit désormais d'un sujet d'infrastructure impliquant la production d'électricité, les centres de données, les réseaux de transport, les systèmes de refroidissement et l'investissement en capital à long terme.

Les remarques de Fink s'ajoutent à un débat grandissant sur la capacité de l'infrastructure énergétique mondiale à suivre le rythme de la quantité extraordinaire de puissance de calcul requise par les systèmes d'IA de nouvelle génération. L'Agence internationale de l'énergie a estimé en 2024 que la consommation d'électricité des centres de données dans le monde s'élevait à environ 460 térawattheures et pourrait dépasser 1 000 térawattheures d'ici 2026, en grande partie sous l'effet des charges de travail liées à l'IA.

Source : XPost

L'IA devient une industrie à forte intensité énergétique

L'intelligence artificielle nécessite des quantités considérables de puissance de calcul. Chaque fois qu'un modèle d'IA avancé est entraîné, des milliers — voire des centaines de milliers — de processeurs spécialisés peuvent fonctionner simultanément au sein de grands centres de données. Ces processeurs nécessitent de l'électricité non seulement pour effectuer des calculs, mais aussi pour alimenter les systèmes de refroidissement, les équipements réseau, l'infrastructure de stockage et d'autres composants indispensables au fonctionnement continu des centres de données.

À mesure que les modèles d'IA deviennent plus volumineux et plus performants, l'infrastructure nécessaire pour les prendre en charge s'étend rapidement. Cela a forgé une nouvelle relation entre l'industrie technologique et le secteur de l'énergie.

Pendant des décennies, les investisseurs considéraient principalement les centres de données comme faisant partie de l'infrastructure technologique soutenant Internet. Le développement rapide de l'IA générative a fondamentalement changé cette perception. Les centres de données sont de plus en plus traités comme des installations industrielles majeures, avec des besoins en électricité comparables à ceux des grandes opérations de fabrication.

Le chiffre de 70 gigawatts illustre l'ampleur du défi

La référence à plus de 70 gigawatts de puissance illustre l'ampleur du défi infrastructurel. Un gigawatt représente un milliard de watts ; soixante-dix gigawatts représentent donc une demande d'électricité colossale — grossièrement comparable à la capacité totale de production électrique installée d'un pays comme le Royaume-Uni.

La quantité précise d'électricité requise par l'IA variera en fonction de la rapidité avec laquelle les entreprises construisent de nouveaux centres de données, de l'efficacité des futures puces, des améliorations de la technologie de refroidissement et de la proportion de calculs effectués lors de l'entraînement des modèles par rapport à l'inférence IA quotidienne. Quoi qu'il en soit, la tendance globale est claire : l'infrastructure d'IA devient une source majeure de future demande d'électricité.

Les recherches sur l'avenir de l'infrastructure d'IA ont de même mis en évidence des clusters de calcul à l'échelle du gigawatt et une croissance substantielle des besoins en électricité dans les années à venir. Une analyse a estimé que la demande d'électricité des centres de données d'IA dans le monde pourrait augmenter de plus de 130 gigawatts d'ici 2030 selon certains scénarios.

Les centres de données deviennent la nouvelle frontière de l'infrastructure

BlackRock a déjà positionné l'infrastructure des centres de données comme une importante opportunité d'investissement. Dans le cadre d'un partenariat impliquant BlackRock, Microsoft et MGX, basé à Abu Dhabi, annoncé en 2024 sous le nom de Global AI Infrastructure Investment Partnership (GAIIP), les entreprises ont cherché à mobiliser un montant initial de 30 milliards de dollars en capital privé pour l'infrastructure d'IA, y compris les centres de données et la connectivité.

BlackRock a décrit les centres de données comme une infrastructure fondamentale pour l'économie numérique et a soutenu que l'investissement dans ce secteur pourrait stimuler la croissance économique et l'innovation technologique.

La thèse d'investissement est simple : les entreprises d'IA ont besoin de capacité de calcul ; la capacité de calcul nécessite des centres de données ; les centres de données nécessitent de l'électricité. Par conséquent, l'expansion de l'IA pourrait créer des opportunités bien au-delà des entreprises technologiques traditionnelles. Les services publics, les producteurs d'énergie, les opérateurs de réseaux, les entreprises de construction, les fabricants d'équipements et les investisseurs en infrastructure pourraient tous bénéficier de ce déploiement.

L'électricité pourrait devenir un goulot d'étranglement critique pour l'IA

Le plus grand défi pourrait ne pas être la disponibilité des puces d'IA — ce pourrait être l'électricité. Les entreprises peuvent commander des processeurs et construire des bâtiments, mais ces installations ne peuvent pas fonctionner sans une alimentation électrique fiable.

Cela crée un goulot d'étranglement potentiel pour l'industrie de l'IA. Un centre de données peut être achevé physiquement mais rester incapable de fonctionner à pleine capacité si le réseau électrique environnant ne dispose pas d'une capacité de production ou de transport suffisante. C'est pourquoi la disponibilité de l'énergie devient un critère de plus en plus important lorsque les entreprises technologiques choisissent des sites pour de nouveaux centres de données.

Les régions disposant d'une électricité abondante, d'une infrastructure de transport fiable et de prix de l'énergie favorables pourraient devenir des centres majeurs de développement de l'IA.

L'infrastructure d'IA stimule un nouveau cycle d'investissement

La croissance rapide de l'intelligence artificielle crée ce qui pourrait devenir l'un des plus grands cycles d'investissement en infrastructure depuis des décennies. Les entreprises investissent des milliards de dollars dans des centres de données, des systèmes de calcul haute performance et des infrastructures réseau. Parallèlement, les gouvernements et les services publics réfléchissent à la manière d'augmenter la production d'électricité.

Les besoins d'investissement s'étendent à de multiples industries. Des centrales électriques doivent être construites ou modernisées. Les lignes de transport doivent être étendues. Des centres de données doivent être construits. La production de semi-conducteurs doit être intensifiée. La technologie de refroidissement doit devenir plus efficace. Tous ces investissements nécessitent du capital — c'est l'une des raisons pour lesquelles les grands gestionnaires d'actifs tels que BlackRock se concentrent de plus en plus sur l'infrastructure d'IA.

Pourquoi BlackRock s'y intéresse

Pour un gestionnaire d'actifs de l'envergure de BlackRock, l'infrastructure d'IA représente bien plus qu'une tendance technologique. Il s'agit d'une opportunité d'investissement en infrastructure potentiellement à long terme. Les centres de données peuvent générer des revenus récurrents grâce à des contrats à long terme avec des entreprises technologiques. L'infrastructure énergétique peut également offrir des opportunités d'investissement de longue durée.

Cela correspond à la stratégie d'investissement globale poursuivie par les grands investisseurs institutionnels à la recherche d'actifs capables de générer des rendements sur de nombreuses années. L'essor de l'IA pourrait donc créer un pont entre la Silicon Valley et l'investissement traditionnel en infrastructure : les entreprises technologiques fournissent la demande, les investisseurs en infrastructure fournissent le capital et les entreprises énergétiques fournissent l'électricité.

Le réseau électrique fait face à un nouveau défi

Les réseaux électriques n'ont pas été conçus à l'origine pour accueillir des clusters de centres de données d'IA massifs. La demande d'électricité traditionnelle était répartie entre les ménages, les bureaux, les usines et les installations commerciales. Les centres de données d'IA, en revanche, créent une demande extrêmement concentrée. Une seule grande installation peut nécessiter des centaines de mégawatts, tandis que les futurs campus d'IA pourraient potentiellement en exiger davantage encore.

Cela crée des défis pour les services publics. Ils doivent déterminer où construire de nouvelles capacités de production, comment l'électricité atteindra les centres de données et comment le réseau peut rester stable à mesure que la demande augmente. L'infrastructure de transport peut prendre des années à planifier, autoriser et construire — créant un décalage potentiel entre la vitesse de développement de l'IA et celle du développement des infrastructures énergétiques.

Le nucléaire fait son retour dans la conversation

La croissance de l'IA a ravivé l'intérêt pour l'énergie nucléaire. Les centrales nucléaires peuvent fournir de grandes quantités d'électricité en continu, sans dépendre des conditions météorologiques. Cette fiabilité est attrayante pour les opérateurs de centres de données qui ont besoin d'une alimentation continue.

Plusieurs entreprises technologiques sont déjà passées de l'exploration à des accords concrets. En 2024, Microsoft a annoncé un accord d'achat d'électricité avec Constellation Energy pour relancer la centrale nucléaire de Three Mile Island Unit 1, tandis qu'Amazon a divulgué des investissements dans des projets de petits réacteurs modulaires avec des entreprises dont X-energy. Google a séparément annoncé un accord avec Kairos Power pour acheter de l'électricité issue de petits réacteurs modulaires. Les petits réacteurs modulaires ont également attiré une attention plus large en tant que future source potentielle d'énergie pour les grandes installations industrielles. Cependant, les projets nucléaires sont généralement confrontés à de longs délais de développement, à d'importants besoins en capital et à des obstacles réglementaires.

Pour l'expansion immédiate de l'IA, les entreprises devront donc peut-être s'appuyer sur une combinaison de centrales nucléaires existantes, de gaz naturel, de production renouvelable, de stockage sur batteries et de modernisations du réseau.

Le gaz naturel pourrait bénéficier de la demande liée à l'IA

L'essor énergétique de l'IA pourrait également renforcer la demande de gaz naturel. Les centrales au gaz naturel peuvent fournir de l'électricité pilotable et peuvent souvent être développées plus rapidement que les grands projets nucléaires, ce qui les rend attractives pour les régions cherchant à soutenir une demande d'électricité en croissance rapide.

Cependant, une dépendance accrue au gaz naturel ouvre un autre débat sur les émissions et la politique climatique. L'industrie de l'IA pourrait donc faire face à un exercice d'équilibrage difficile. Les entreprises veulent une électricité fiable et abordable, mais les investisseurs et les décideurs politiques se concentrent également de plus en plus sur les émissions de carbone. Le résultat pourrait être un bouquet énergétique plus diversifié impliquant le gaz naturel, l'énergie nucléaire, les énergies renouvelables et les technologies émergentes.

Les énergies renouvelables ont également un rôle à jouer

Les énergies renouvelables resteront une part importante de la discussion sur l'infrastructure d'IA. La production solaire et éolienne peut fournir de grandes quantités d'électricité à coût relativement bas. Le défi est que les centres de données d'IA nécessitent généralement une alimentation fiable 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. La production solaire varie au cours de la journée, tandis que la production éolienne peut fluctuer en fonction des conditions météorologiques.

Cela signifie que l'énergie renouvelable devra peut-être être combinée avec du stockage d'énergie, une connectivité au réseau ou d'autres sources d'électricité fermes. Certaines entreprises technologiques signent déjà des accords à long terme sur les énergies renouvelables pour soutenir leur consommation d'électricité croissante.

L'efficacité pourrait changer la donne

La quantité d'électricité requise par l'IA n'est pas fixe. Les améliorations technologiques pourraient réduire considérablement l'énergie nécessaire pour les tâches d'IA individuelles. Des processeurs plus efficaces, de meilleurs logiciels, des systèmes de refroidissement améliorés et des avancées dans l'architecture des modèles pourraient tous réduire la consommation d'énergie.

En même temps, les gains d'efficacité pourraient encourager une utilisation accrue de l'IA — un phénomène parfois décrit comme un effet rebond. Si l'IA devient moins chère et plus efficace, les entreprises pourraient l'utiliser plus fréquemment, compensant potentiellement une partie des économies d'énergie. Les améliorations de l'efficacité peuvent donc réduire la quantité d'électricité requise par tâche d'IA sans nécessairement réduire la demande totale d'électricité.

L'économie de l'IA devient physique

L'une des implications les plus importantes de la discussion énergétique est que l'intelligence artificielle n'est plus un phénomène purement numérique. L'IA peut être livrée via des logiciels, mais l'infrastructure qui la soutient est physique. Elle nécessite des bâtiments, de l'électricité, des systèmes de refroidissement, des réseaux de fibres optiques et des usines de semi-conducteurs.

Cela signifie que l'avenir de l'IA dépendra en partie d'industries qui, traditionnellement, avaient peu de liens avec le développement de logiciels. Les entreprises énergétiques pourraient devenir de plus en plus importantes pour les investisseurs technologiques. Les entreprises de construction pourraient bénéficier de l'expansion des centres de données. Les fabricants d'équipements pourraient voir une demande accrue de systèmes électriques et de technologie de refroidissement. Les fonds d'infrastructure pourraient financer de nouvelles installations. L'économie de l'IA s'étend donc à l'économie physique.

Les investisseurs surveillent le dossier énergétique de l'IA

Les besoins croissants en électricité de l'IA créent un nouveau thème d'investissement. Les investisseurs regardent de plus en plus au-delà des entreprises qui développent des modèles et des puces d'IA, examinant également les entreprises qui fournissent l'infrastructure nécessaire au fonctionnement de ces systèmes.

Les services publics pourraient bénéficier de la hausse de la consommation d'électricité. Les producteurs d'énergie pourraient bénéficier de contrats à long terme. Les opérateurs de centres de données pourraient tirer parti d'une forte demande de capacité de calcul. Les investisseurs en infrastructure pourraient participer au financement de projets à grande échelle. Le résultat est un écosystème d'investissement dans l'IA plus large.

Une contrainte potentielle sur la croissance de l'IA

Si l'infrastructure électrique ne se développe pas assez rapidement, la disponibilité de l'énergie pourrait devenir une contrainte au développement de l'IA. Les entreprises peuvent avoir le capital pour acheter des puces et construire des centres de données, mais faire face à des retards parce qu'elles ne peuvent pas obtenir suffisamment d'électricité.

Cela pourrait influencer l'endroit où les futures installations d'IA seront construites. Les régions disposant d'un excédent de production d'électricité pourraient devenir de plus en plus attractives. Les pays avec des processus d'autorisation plus rapides pourraient également gagner un avantage. Aux États-Unis, la capacité d'étendre la production et le transport d'électricité pourrait devenir un facteur important pour maintenir le leadership technologique.

La concurrence pour l'électricité pourrait s'intensifier

Les centres de données d'IA ne seront pas la seule source de croissance de la demande d'électricité. Les véhicules électriques, la fabrication, l'électrification industrielle et d'autres technologies augmentent également la consommation d'électricité. Cela pourrait créer une concurrence pour l'énergie disponible.

Les services publics pourraient devoir équilibrer les besoins des centres de données avec ceux des clients résidentiels et industriels. Cela pourrait susciter des débats politiques sur les prix de l'électricité et l'investissement dans les infrastructures. La question de savoir qui paie l'expansion du réseau pourrait devenir particulièrement importante.

L'IA pourrait remodeler l'industrie de l'énergie

La relation entre l'IA et l'énergie pourrait finalement devenir mutuellement renforcée. Les entreprises d'IA ont besoin d'électricité, et les entreprises énergétiques peuvent utiliser l'IA pour améliorer leurs opérations. L'intelligence artificielle peut aider les services publics à prévoir la demande d'électricité, à gérer la production renouvelable, à optimiser les centrales électriques et à identifier les problèmes de maintenance.

L'IA pourrait donc augmenter simultanément la demande d'électricité tout en aidant l'industrie de l'énergie à fonctionner plus efficacement. La technologie pourrait devenir à la fois un consommateur majeur d'énergie et un outil important pour améliorer le système électrique.

Vue d'ensemble

L'avertissement de Larry Fink sur les énormes besoins en énergie associés à l'intelligence artificielle met en lumière l'un des défis les plus importants auxquels est confrontée l'industrie technologique. La révolution de l'IA nécessitera bien plus que de meilleurs modèles et des puces plus rapides. Elle exigera une infrastructure physique massive capable de soutenir des systèmes de calcul de plus en plus puissants.

Les centres de données auront besoin d'électricité. Les systèmes électriques auront besoin de nouvelles capacités de production et de transport. Les investisseurs devront fournir du capital. Les gouvernements devront accélérer les autorisations et le développement des infrastructures. Les entreprises technologiques devront trouver des moyens de rendre les systèmes d'IA de plus en plus économes en énergie.

L'ampleur du défi est colossale, mais le potentiel d'opportunité économique l'est tout autant. BlackRock et d'autres grands investisseurs considèrent déjà l'infrastructure d'IA comme un thème d'investissement majeur à long terme. Les initiatives infrastructurelles précédentes de l'entreprise ont souligné l'importance croissante des centres de données et l'énorme besoin en capital associé au déploiement de l'IA.

Pour l'industrie technologique, la prochaine phase de la course à l'IA pourrait donc être déterminée non seulement par celui qui construit les modèles les plus avancés, mais aussi par celui qui peut sécuriser l'électricité nécessaire pour les faire fonctionner. À mesure que l'IA continuera de s'étendre aux entreprises, aux applications grand public et aux services gouvernementaux, l'énergie pourrait devenir l'une des ressources stratégiques les plus importantes dans la course technologique mondiale.

Les entreprises et les pays capables de construire une infrastructure énergétique fiable, abordable et évolvable pourraient finalement avoir un avantage significatif pour déterminer la rapidité avec laquelle l'intelligence artificielle peut se développer.

Source : Hokanews