La demande de puissance de calcul pour l’IA croît deux fois plus vite que la loi de Moore, nécessitant désormais 500 milliards de dollars par an

L’appétit de l’IA pour la puissance de calcul croît si rapidement qu’elle laisse la loi de Moore suffoquer dans la poussière. Au cours de la dernière décennie, la demande en puissance de traitement s’est accrue à un rythme plus du double de celui suivi par l’industrie des semi-conducteurs pendant plus de cinquante ans.

Selon les données d’OpenAI elle-même, le monde doit désormais dépenser 500 milliards de dollars chaque année, jusqu’en 2030, rien que pour suivre le rythme. Cela n’inclut même pas les GPU ou les serveurs. Juste les bâtiments physiques.

La loi de Moore définissait autrefois l’avenir, affirmant que le nombre de transistors sur les puces doublerait tous les deux ans. Cet avenir est désormais révolu. Au cours des dix dernières années, la puissance de calcul nécessaire pour entraîner et faire fonctionner de grands systèmes d’IA a explosé, dépassant largement ce calendrier.

La référence absolue du progrès technologique a été broyée par une demande complètement hors de contrôle. Les centres de données sont devenus les nouveaux champs pétroliers du monde, mais bien plus vastes, plus chauds et beaucoup plus coûteux.

Les centres de données coûtent désormais plus cher que les bâtiments de bureaux aux États-Unis.

D’ici 2028, les investissements dans les centres de données grimperont à 900 milliards de dollars à l’échelle mondiale, portés par une croissance annuelle effrénée de 41 % des serveurs d’IA et une croissance globale du marché de 23 %, selon OpenAI.

Cette croissance est la plus rapide jamais enregistrée pour ce secteur, bien que tous ces travaux de construction aient créé un trou noir en termes de revenus. Il existe désormais un déficit de financement de 800 milliards de dollars, et pour atteindre les objectifs de construction d’ici 2030, le marché a besoin de près de 2 000 milliards de dollars de revenus.

Les coûts de construction rien que pour les centres (sans les baies, les puces ou quoi que ce soit à l’intérieur) ont atteint 43 milliards de dollars par an, en hausse de 322 % depuis 2020. Parallèlement, les États-Unis ont 40 milliards de dollars de centres de données actuellement en construction, soit une augmentation de 400 % depuis 2022.

Pour la première fois de l’histoire, ces centres inachevés vaudront bientôt plus que tous les bâtiments de bureaux américains en cours de développement. Il s’agit d’une refonte permanente du secteur immobilier, et tout cela est dû à la puissance de calcul.

L’énergie est un autre problème en soi. Les centres de données d’IA devraient désormais consommer 1 600 térawattheures d’électricité d’ici 2035, ce qui équivaut à 4,4 % de toute la consommation mondiale d’électricité. Et ce n’est pas un plateau.

La demande d’énergie quadruplera au cours de la prochaine décennie. Mais personne n’a de réponse solide quant à l’origine de cette énergie ou à la manière de financer les infrastructures énergétiques nécessaires.

Le nucléaire et le quantique entrent en jeu alors que les cloches d’alarme sonnent

Certains poussent à l’énergie nucléaire comme solution, car les centrales fonctionnent 24h/24 et 7j/7, tout comme les systèmes d’IA qui consomment cette énergie. D’autres croient que l’informatique quantique aidera. Les machines quantiques utilisent des qubits au lieu de bits et peuvent résoudre certains problèmes exponentiellement plus vite que les systèmes classiques.

Mais il s’agit encore de technologies à un stade précoce. Pour l’instant, les coûts continuent d’augmenter, le réseau électrique est sous tension, et l’IA continue de croître.

Et alors que tout ce capital inonde le secteur du calcul, les institutions financières mondiales s’inquiètent. Le Fonds monétaire international (FMI) et la Banque d’Angleterre ont tous deux émis de nouvelles mises en garde concernant l’instabilité des marchés.

S’exprimant avant les réunions de Washington de la semaine prochaine, la directrice du FMI, Kristalina Georgieva, a conseillé aux investisseurs de « se serrer les coudes : l’incertitude est la nouvelle norme et elle est là pour rester. » Elle a souligné que bien que la croissance économique ne ralentisse que légèrement, il y a des « signes inquiétants » que la confiance des investisseurs pourrait s’effondrer si des chocs survenaient.

Kristalina a cité le prix record de l’or à 4 000 dollars l’once cette semaine comme un signe que la peur se manifeste déjà sur les marchés. La cheffe du FMI a également pointé les tarifs douaniers américains et les valorisations boursières record comme des risques majeurs. « En ce qui concerne les conditions financières faciles — qui masquent mais n’arrêtent pas certaines tendances à la baisse, y compris dans la création d’emplois —, l’histoire nous dit que ce sentiment peut changer brusquement », a-t-elle ajouté.

À Londres, les comptes rendus de la dernière réunion de la Banque d’Angleterre ont soulevé des inquiétudes face à une « correction brutale du marché ». Ils ont signalé une adoption faible de l’IA ou une concurrence accrue comme des déclencheurs potentiels qui pourraient faire chuter les bénéfices projetés des grandes entreprises d’IA.

Ils ne sont pas seuls. Sam Altman, Jamie Dimon et Jerome Powell ont également rejoint rejoint la chorale de la prudence, avertissant que les niveaux actuels de dépenses en IA pourraient jeter les bases d’une réinitialisation brutale.