La soif de puissance de calcul de l'IA met le réseau électrique sous tension
L'essor de l'intelligence artificielle (IA) stimule la demande de puissance de calcul. Mais les centres de données d'IA sont construits plus vite qu'ils ne sont connectés au réseau, ce qui fait de l'électricité un goulot d'étranglement majeur. Par ailleurs, de nouvelles opportunités émergent pour les investisseurs, au croisement de la technologie, de l'énergie et de l'infrastructure.
La puissance de calcul est le moteur de notre économie et de notre société numériques. C'est surtout aux États-Unis que de grands centres de données, sortes de superordinateurs fournissant la puissance de calcul, sortent de terre à un rythme effréné. "La demande de puissance de calcul est beaucoup plus importante que l'offre", déclare Joris Franck, Portfolio Manager et expert technologie chez KBC Asset Management.
La demande de puissance de calcul augmente depuis des décennies: des puces plus puissantes permettent de nouvelles applications qui, à leur tour, stimulent la demande. "L'IA lui a aujourd'hui donné un solide coup de pouce. C'est comme si sur la même autoroute numérique ne circulaient plus des voitures, mais des camions.
Capital et électricité
La construction de centres de données supplémentaires n'est pas la solution. "Les centres de données d'IA sont extrêmement intensifs en capital et techniquement complexes. Chaque nouveau centre de données repousse les limites du possible", déclare Joris Franck. "En outre, ils diffèrent fondamentalement de leurs prédécesseurs. Les centres de données classiques fonctionnent principalement avec des CPU (Central Processing Unit) et prennent en charge des applications telles que les sites web, le streaming et les logiciels cloud. Les centres de données d'IA sont construits pour entraîner et utiliser des modèles d'IA."
Cette différence se rencontre également au niveau du hardware. "Les centres de données d'IA fonctionnent principalement avec des GPU (Graphics Processing Unit) ou accélérateurs d'IA. Les ingénieurs font travailler ensemble des centaines de milliers - et bientôt peut-être des millions - de GPU dans un seul cluster. Un million de GPU coûte facilement 30 milliards de dollars. Et c'est sans compter le bâtiment, l'alimentation électrique et le reste de l'infrastructure."
La part physique de cette infrastructure se résume essentiellement à la demande d'énergie. "Les plus grands centres de données d'IA sont conçus pour consommer en permanence environ un gigawatt", explique Jonas Theyssens, Portfolio Manager et expert industrie chez KBC Asset Management. "Cela représente environ 24 gigawattheures par jour, ce qui équivaut approximativement à la consommation quotidienne de quelque 750 000 ménages."
"Aux États-Unis, pour la première fois depuis une quinzaine d'années, on observe une nette augmentation de la demande d'électricité", explique Jonas Theyssens. "La combinaison de l'électrification des voitures et des pompes à chaleur, et des centres de données en tant que nouveaux gros consommateurs, engendre une hausse structurelle de la demande." Pourtant, selon Jonas Theyssens, la racine du problème ne réside pas dans une pénurie absolue d'électricité. "Le problème fondamental est que l'électricité est un produit physique qui doit être fourni localement en continu. L'électricité ne se déplace pas facilement. Et c'est précisément là que le bât blesse: les centres de données se concentrent dans des régions spécifiques où ils monopolisent d'énormes capacités simultanément."
Le monde numérique raisonne en trimestres, alors que le monde de l'électricité compte en années ou en décennies. Sans connexion, même le centre de données le plus avancé reste une boîte vide.
Jonas Theyssens, Portfolio Manager et expert industrie KBC Asset Management
Cela provoque un goulot d'étranglement dans le réseau électrique. "Historiquement, les réseaux n'ont pas été conçus pour de tels pics de charge et encore moins pour le rythme auquel nous lançons de nouveaux projets. Le time-to-power devient par conséquent crucial. La construction d'un centre de données est relativement rapide (de l'ordre d'un an et demi à deux ans), mais l'accès à l'électricité prend beaucoup plus de temps. Dans certaines régions, les délais d'attente pour le raccordement au réseau peuvent atteindre sept ans. Le monde numérique raisonne en trimestres, alors que le monde de l'électricité compte en années ou en décennies. Sans connexion, même le centre de données le plus avancé reste une boîte vide."
Des possibilités pour les investisseurs
Entre-temps, le prochain accélérateur de la demande se profile déjà. "Les agents d'IA consomment facilement dix mille fois plus de puissance de calcul qu'un chatbot", explique Joris Franck. "Il s'agit de logiciels qui exécutent des tâches de manière autonome en pilotant des modèles d'IA sous-jacents. Ces modèles traitent les instructions et les informations sous forme de tokens, soit de petits fragments de texte ou de données. Il se dit que des entreprises auraient déjà épuisé en quelques mois leur budget de tokens d'une année. Dans certains cas, un agent d'IA peut même coûter plus cher qu'un collaborateur humain."
Dans certains cas, un agent d'IA peut même coûter plus cher qu'un collaborateur humain.
Joris Franck, Portfolio Manager et expert technologie KBC Asset Management
Cela élargit l'horizon des investisseurs, mais le paysage est aussi complexe. Les opportunités ne se limitent pas aux entreprises technologiques: elles s'étendent aux infrastructures, à l'énergie et à l'industrie. "La question n'est pas tant de savoir qui va gagner la course à l'IA, mais plutôt ce qu'il faut faire pour tout simplement permettre cette croissance. Le mot d'ordre est donc plus que jamais le suivant: la diversification n'est pas un luxe, mais une nécessité. Dans nos fonds thématiques, nous avons une approche large du thème, nous suivons de près les développements et nous intégrons délibérément une exposition sous différents angles et secteurs", conclut Jonas Theyssens.
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