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Comment l’IA et les besoins énergétiques façonnent les investissements dans les centres de données

Christophe
Dernière mise à jour : 23 janvier 2025 23 h 04 min
Christophe
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Plus tôt ce mois-ci, Microsoft a annoncé qu’il investirait environ 80 milliards de dollars dans centres de données propulsé par l’IA. Dans le cadre de son « opportunité en or pour l’IA américaine », la société formera des modèles d’IA et déploiera des applications d’IA et basées sur le cloud grâce à cet investissement.

“Au cours de l’exercice 2025, Microsoft est sur le point d’investir environ 80 milliards de dollars pour construire des centres de données basés sur l’IA afin de former des modèles d’IA et de déployer des applications d’IA et basées sur le cloud dans le monde entier”, a écrit Brad Smith, vice-président et président de Microsoft. dans un Article de blog du 3 janvier. “Plus de la moitié de cet investissement total sera réalisé aux États-Unis, ce qui reflète notre engagement envers ce pays et notre confiance dans l’économie américaine.”

Microsoft investira plus de 35 milliards de dollars dans 14 pays pour construire une infrastructure de centre de données IA et cloud. Il collabore également avec BlackRock et MGX pour former un fonds d’investissement international qui contribuerait jusqu’à 100 milliards de dollars supplémentaires à l’infrastructure de l’IA et à la chaîne d’approvisionnement de l’IA, a écrit Smith.

« Microsoft s’investit pleinement dans l’IA, tout comme ils l’étaient avec le cloud, et l’IA a éclipsé leurs efforts dans le cloud, tout comme le cloud a éclipsé Windows », déclare Rob Enderle, analyste principal du groupe Enderle, par courrier électronique.

Tony Harvey, analyste principal chez Gartner, considère également cet investissement comme un signe que Microsoft s’engage en faveur de l’IA et doit investir pour dominer le marché dans ce domaine. Il s’attend à ce que les investissements de Microsoft dans les centres de données d’IA se concentrent sur de nombreux grands modèles de langage (LLM), puis incluent des agents d’IA.

En rapport:Révolutionner les centres de données : l’impact du refroidissement liquide direct

“Des agents d’IA seront développés pour prendre des décisions et entreprendre des actions en fonction de leurs entrées et de leur environnement”, explique Harvey. “Un élément clé qui devra être développé pour permettre à ces agents d’interagir dans le monde physique est la compréhension du monde physique et de ses contraintes.”

Les hyperscalers dépensent des milliards en infrastructures d’IA

Pendant ce temps, d’autres hyperscalers investissent d’importantes sommes d’argent dans l’infrastructure de l’IA avec la capacité du centre de données diminue. AWS a annoncé un investissement de 11 milliards de dollars dans l’IA et l’infrastructure cloud en Géorgie, et Google prévoit de dépenser 100 milliards de dollars dans l’IA au fil du temps, a déclaré l’année dernière Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, selon Bloomberg.

A LIRE AUSSI :  La puce fabriquée pour la Chine de Nvidia a été retardée en raison de problèmes d'intégration : rapport

Plus tôt ce mois-ci, l’hyperscaler IA Coreweave a ouvert ses portes deux centres de données IA doté de GPU Nvidia. Oracle et xAI d’Elon Musk ont ​​également investi des milliards de dollars dans les centres de données d’IA et leur matériel, note Harvey.

L’infrastructure d’IA a entraîné une augmentation de 82 % des dépenses en capital des centres de données hyperscale au troisième trimestre 2024, selon le cabinet d’études Dell’Oro Group. Rapport trimestriel sur les investissements informatiques des centres de données.

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Attendez-vous à ce que les hyperscalers investissent dans des centres de données d’IA en dehors des emplacements typiques comme la Virginie, selon Harvey. Il note que xAI a créé des centres de données d’IA dans une usine du Tennessee, qu’AWS a investi dans un centre de données en Géorgie, que Microsoft a construit un campus de centres de données de 3 milliards de dollars à Racine, dans le Wisconsin, et que Google investit dans l’Indiana et à Kansas City, dit Harvey. Pendant ce temps, Meta a révélé des plans pour un Centre de données IA de 10 milliards de dollars dans le nord-est de la Louisiane.

Les contraintes d’alimentation affectent la capacité du centre de données

GenAI, en particulier, génère une forte augmentation de la demande d’électricité à mesure que les hyperscalers augmentent la capacité des centres de données, selon les « TMT Predictions 2025 » de Deloitte. rapport sur l’IA générative. En novembre Gartner signalé que 40 % des centres de données d’IA seront limités opérationnellement par la disponibilité de l’énergie d’ici 2027.

Alors que les entreprises investissent dans la construction de centres de données compatibles avec l’IA, une forte demande d’énergie pourrait entraver ces efforts. En fait, selon Enderle, l’IA affectera la façon dont les centres de données seront construits. Les entreprises peuvent choisir de refroidir à l’eau chaude plutôt qu’à l’air ou à l’eau réfrigérée, explique-t-il.

A LIRE AUSSI :  Cisco présente les modifications apportées à son programme de partenariat

Pendant ce temps, Harvey voit les centres de données IA évoluer vers des conceptions plus denses et modulaires.

En rapport:Mises à jour NVIDIA AI – Plateforme Blackwell, plans d’agent NIM et MLPerf

« Les centres de données IA doivent être conçus entre 50 kilowatts (kW) et 100 kW par rack avec une proximité physique étroite entre les appareils », explique Harvey. « Les anciennes conceptions de centres de données de 5 à 20 kW par rack qui s’étalent seront moins populaires, même si le calcul traditionnel basé sur le processeur sera toujours nécessaire. »

Gartner prédit que d’ici 2027, les centres de données auront besoin de 500 térawattheures (TWh) d’énergie pour faire fonctionner des « serveurs incrémentaux optimisés pour l’IA », soit une augmentation de 2,6 fois par rapport aux 195 TWh de 2023.

Dans son rapport TMT Predictions, Deloitte a déclaré que les centres de données ne représentent que 2 % de la consommation mondiale d’électricité, soit 536 térawattheures en 2025, mais que la croissance de la formation et de l’inférence GenAI croît plus rapidement que « les autres utilisations et applications ». La consommation électrique mondiale des centres de données pourrait doubler pour atteindre environ 1 065 TWh d’ici 2030.

Enderle prédit que le nucléaire et la géothermie seront les principaux types d’énergie alimentant les centres de données.

“Microsoft et Google envisagent de construire ou de remettre à neuf des centrales nucléaires”, explique Enderle. “La géothermie est moins courante.”

La production d’électricité est un problème crucial à mesure que de nouveaux centres de données sont construits, explique Enderle.

“L’énergie est un problème important, et des efforts sont déployés pour créer des réacteurs nucléaires à petite échelle (GE a un prototype) qui peuvent être colocalisés et nécessitent peu ou pas de maintenance pour résoudre ce problème”, explique Enderle. « Mais le réseau n’est pas du tout prêt à faire face à ce type de charges, ce qui rend essentiel l’application agressive des progrès en matière de production d’électricité à mesure que ces centres de données sont construits. »

Sommaire
  • Les hyperscalers dépensent des milliards en infrastructures d’IA
  • Les contraintes d’alimentation affectent la capacité du centre de données
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