Centres de données IA pourraient coûter 200 milliards de dollars d'ici 2030, mettant sous pression les réseaux électriques
Les centres de données pour l'entraînement et l'exploitation de l'IA pourraient bientôt abriter des millions de puces, coûter des centaines de milliards et exiger une puissance équivalente à celle du réseau d'une grande ville si les tendances se maintiennent.
Une nouvelle étude de Georgetown, Epoch AI et Rand a analysé plus de 500 projets de centres de données IA mondiaux de 2019 à 2025. Les données montrent que la performance computationnelle double chaque année, accompagnée d'une augmentation des besoins en énergie et des coûts d'investissement.
Ces résultats soulignent le défi de construire une infrastructure pour soutenir les avancées de l'IA dans la prochaine décennie.
OpenAI, avec 10 % de la population mondiale utilisant ChatGPT, s'est associé à SoftBank et d'autres pour lever jusqu'à 500 milliards de dollars pour un réseau de centres de données IA basé aux États-Unis, avec une possible expansion internationale. Les géants technologiques comme Microsoft, Google et AWS investissent également des centaines de millions cette année pour étendre leur infrastructure de centres de données.
L'étude note que les coûts matériels pour des projets comme Colossus de xAI, évalué à 7 milliards de dollars, ont augmenté de 1,9x par an de 2019 à 2025, avec des besoins en énergie doublant chaque année. (Colossus consomme environ 300 mégawatts, équivalent à 250 000 foyers.)
Crédits image : Epoch AI Bien que les centres de données aient amélioré leur efficacité énergétique — la performance computationnelle par watt augmentant de 1,34x par an de 2019 à 2025 —, ces gains ne compenseront pas l'escalade des besoins en énergie. D'ici juin 2030, un centre de données IA de pointe pourrait nécessiter 2 millions de puces, coûter 200 milliards de dollars et requérir 9 GW de puissance, comparable à neuf réacteurs nucléaires.
Les besoins énergétiques croissants des centres de données IA pourraient fortement solliciter les réseaux électriques. Une analyse de Wells Fargo prévoit une augmentation de 20 % de la consommation énergétique des centres de données d'ici 2030, pouvant dépasser les sources d'énergie renouvelable et accroître la dépendance aux combustibles fossiles.
Outre l'énergie, les centres de données IA soulèvent des préoccupations environnementales comme une forte consommation d'eau, l'occupation de terres précieuses et la réduction des recettes fiscales des États. Good Jobs First estime que 10 États perdent plus de 100 millions de dollars par an en raison d'incitations fiscales généreuses pour les centres de données.
Ces projections pourraient ne pas se concrétiser pleinement, ou les délais pourraient changer. Récemment, des hyperscalers comme AWS et Microsoft ont réduit leurs plans de centres de données. Les analystes de Cowen ont noté un « refroidissement » du marché des centres de données début 2025, reflétant les préoccupations concernant une croissance non soutenable.
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Solutions alimentées par l'IA pourraient réduire significativement les émissions mondiales de carbone
Une étude récente de la London School of Economics et Systemiq révèle que l'intelligence artificielle pourrait considérablement réduire les émissions mondiales de carbone sans sacrifier les commodités
L'étude du MIT révèle que l'IA n'a pas, en fait, des valeurs
Une étude qui est devenue virale il y a quelques mois a suggéré que, à mesure que l'IA devienne plus avancée, elle pourrait développer ses propres «systèmes de valeurs», priorisant potentiellement son propre bien-être sur les humains. Cependant, une étude récente du MIT remet en question cette idée, concluant que l'IA ne possède pas du tout des valeurs cohérentes.
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