Les centres de données vont « manger » le réseau, avertit Schneider Electric dans une étude

Schneider Electric a mis en garde les décideurs politiques pour qu'ils guident soigneusement la consommation d'électricité par les centres de données IA et l'empêchent de spiraler hors de contrôle.

Cela arrive alors que la consommation d'énergie des centres de données IA est apparemment en augmentation continue en raison de la demande croissante de services IA, créant une opportunité pour les entreprises IA de rechercher des sources d'énergie alternatives.

Les centres de données pourraient laisser tout le monde dans l'obscurité totale

Schneider Electric dans son rapport a proposé quatre scénarios potentiels et suggéré quelques principes directeurs à suivre qui pourraient empêcher les centres de données IA de « manger » le réseau électrique et de laisser le monde dans l'obscurité.

L'étude fait suite à la Conférence mondiale sur l'énergie et l'IA de l'AIE qui s'est tenue le mois dernier. L'étude, intitulée Intelligence Artificielle et Électricité : Une Approche de Dynamique des Systèmes examine les écoles de pensée émergentes relatives à l'IA et son impact sur la consommation d'énergie.

Alors que beaucoup a été rapporté sur l'IA générative et la consommation d'électricité, le rapport de Schneider Electric concorde également avec les études précédentes que l'infrastructure existante des centres de données nécessite une électricité significative pour fonctionner, donc il nécessitera plus de ressources pour soutenir l'augmentation projetée de l'adoption de l'IA.

La demande anticipée accrue pour les services IA et l'augmentation subséquente de la consommation d'énergie ont également causé des préoccupations concernant la contrainte potentielle que la technologie imposera aux réseaux électriques. Il y a aussi des inquiétudes concernant l'impact environnemental possible si la demande d'énergie continue d'augmenter à ce rythme.

Le directeur de l'Institut de recherche sur la durabilité de Schneider Electric, Rémi Paccou, a déclaré que l'étude est destinée à explorer les futurs potentiels et à préparer les parties prenantes à naviguer dans les défis et les opportunités à venir.

« Au lieu de cela, nous espérons qu'il sert de point de départ pour une discussion et une prise de décision éclairées. »

Paccou.

« Nous présentons nos résultats avec la compréhension que l'IA est un domaine en évolution rapide et que nos connaissances grandissent constamment », a-t-il ajouté.

Schneider Electric a donc élaboré quatre scénarios différents et ce sont l'IA Durable, les Limites à la Croissance, l'Abondance Sans Frontières et la Crise Énergétique.

Schneider Electric projette une demande d'électricité croissante de maintenant à 2030

Selon l'étude, les quatre scénarios que Schneider Electric a élaborés pointent vers une augmentation de la consommation d'énergie pendant la période 2025 à 2030 alors que la demande continue de augmenter. Cependant, ils divergent considérablement en fonction de certaines hypothèses qui sous-tendent chaque scénario.

Avec l'IA Durable, l'étude de Schneider examine les résultats potentiels de la priorisation de l'efficacité tandis que la consommation augmente tandis que les Limites à la Croissance examinent un chemin contraint où le développement de l'IA atteint des limites humaines. L'IA Durable offre une approche plus prometteuse qui verrait la consommation d'électricité augmenter d'un 100 térawattheures (TWh) attendu en 2025 à 785 TWh en 2035, selon son modèle.

L'inférence de l'IA générative sera le principal moteur de la consommation d'électricité dans le secteur de l'IA sous ce scénario de 2027 à 2028. Il y aura également un mouvement vers des modèles plus efficaces et moins intensifs en énergie.

Selon le rapport, il est « caractérisé par une relation symbiotique entre l'infrastructure IA et la demande, où l'efficacité et la conservation des ressources se renforcent mutuellement. »

D'autres scénarios tels que l'Abondance Sans Frontières examinent les risques potentiels d'une croissance incontrôlée tandis que la Crise Énergétique examine comment la demande et la génération d'énergie inégales pourraient conduire à des pénuries généralisées.

L'énergie totale de l'IA, selon le rapport, augmentera de la ligne de base de 100 TWh cette année à 510 TWh d'ici 2030, mais des défis tels que les goulots d'étranglement de fabrication pour les puces spécialisées et le manque de données pour les LLMs prennent leur toll.

Le rapport indique en outre que le scénario Abondance Sans Frontières reflète que le développement rapide continu de l'IA créera des défis alors que les entreprises IA s'élancent vers des infrastructures plus grandes et plus avancées, dépassant la capacité d'utilisation durable des ressources.

Le scénario de Crise Énergétique voit une croissance rapide de l'IA résultant en son besoin énergétique en conflit avec d'autres secteurs critiques de l'économie, conduisant à certains défis opérationnels pour les industries dépendantes de l'IA.

Sous ce scénario, la consommation d'énergie est projetée pour atteindre son pic en 2029, atteignant environ 670 TWh avant de chuter à 380 TWh d'ici 2032 et une autre chute en 2025 à 190 TWh.

Schneider offre quelques suggestions pour la crise énergétique potentielle

Selon le rapport, une gouvernance non coordonnée résulte en des politiques fragmentées qui pourraient résulter en des politiques fragmentées. Celles-ci résulteront en des déficits énergétiques mondiaux ou localisés.

Cependant, le rapport de Schneider offre quelques recommandations pour l'IA durable et celles-ci regardent trois domaines – l'infrastructure IA, le développement de l'IA, la gouvernance, les normes et l'éducation.

Les poussées d'infrastructure IA poussent les centres de données de nouvelle génération à être optimisés avec les dernières technologies de refroidissement, le calcul à haute densité et le matériel moderne économe en énergie tel que les GPU et les TPU.

Cela suit également des rapports selon lesquels les centres de données IA consomment de grands volumes d'eau pour refroidir les serveurs IA, avec des entreprises technologiques comme Google, Microsoft et OpenAI voyant apparemment une augmentation de la consommation d'utilité dans leurs centres de données.

La recommandation sous le développement de l'IA suggère de rendre les modèles plus efficaces par des techniques telles que l'élagage de modèle, la quantification et l'architecture légère.

Sous la gouvernance, les normes et l'éducation, le rapport recommande que les décideurs politiques développent et mettent en œuvre des schémas de certification pour les pratiques d'IA durable comme l'efficacité énergétique et l'impact environnemental. Un cadre robuste guidera également le développement responsable de l'IA et abordera la consommation d'énergie, la confidentialité des données et les considérations éthiques.