Discussion :

[Mathis Lucas]

Oracle conçoit un centre de données qui serait alimenté par trois petits réacteurs nucléaires modulaires afin de répondre aux besoins de l'IA
mais cette technologie n'a pas encore fait ses preuves

Oracle se tourne vers l'énergie nucléaire pour répondre à la demande croissante de centres de données pour l'IA. L'entreprise serait en train de concevoir un centre de données qui nécessitera plus d'un gigawatt d'électricité. Larry Ellison, président et cofondateur d'Oracle, a déclaré que le centre de données sera alimenté par trois petits réacteurs nucléaires modulaires. Oracle dispose déjà de 162 centres de données en activité ou en construction dans le monde, dont le plus grand a une capacité de 800 MW et devrait abriter des clusters de GPU Nvidia. La multiplication des centres de données pour l'IA met à mal les objectifs climatiques des grandes entreprises.

L'appétit énergétique de l'IA laisse les entreprises à la recherche de solution miracle

Le géant de l'informatique Oracle a dévoilé ses résultats trimestriels lundi. Le chiffre d'affaires s'est élevé à 13,3 milliards de dollars, soit une hausse de 8 % par rapport à l'année précédente ; le bénéfice net a atteint 2,9 milliards de dollars, soit une hausse de 23 %. Les actions d'Oracle ont augmenté d'environ 11 % après la publication des résultats au cours des échanges de mardi. La conférence sur les résultats a également été l'occasion pour le fondateur Larry Ellison de présenter un projet qui permettra à Oracle d'étendre son offre de centres de données afin de répondre à la hausse de la demande induite par l'IA.

« Je vais vous dire quelque chose qui va vous paraître vraiment bizarre. Vous direz probablement qu'il dit tout le temps des choses bizarres, alors pourquoi annonce-t-il celle-ci ? Cela doit être vraiment bizarre. Oracle est en train de concevoir un centre de données qui nécessitera plus d'un gigawatt d'électricité, a déclaré le président de la société. Le centre de données serait alimenté par trois petits réacteurs nucléaires », a déclaré Ellison aux actionnaires d'Oracle.

« L'emplacement et la source d'énergie que nous avons choisis ont déjà obtenu les permis de construire pour trois réacteurs nucléaires. Il s'agit de petits réacteurs nucléaires modulaires destinés à alimenter le centre de données. C'est dire à quel point les choses deviennent folles. Voilà ce qui se passe », a-t-il ajouté. Il n'a pas fourni plus de détails sur le projet, tels que l'emplacement du centre de données ou des futurs réacteurs et la date de leur entrée en service.

Les modèles d'IA et les gigantesques entrepôts informatiques qui permettent leur formation, ainsi que le reste de l'Internet, sont très coûteux en électricité. Le directeur marketing d'Arm, Ami Badani, a déclaré en avril que les centres de données consommaient 2 % de l'ensemble des besoins énergétiques mondiaux. Il est presque certain que ce chiffre augmentera si la technologie continue à être largement adoptée. De nombreuses études tendent à le confirmer.

Les réacteurs nucléaires pourraient être une solution plus efficace et moins polluante. Cependant, il y a un hic. À l'heure actuelle, les petits réacteurs modulaires sont une technologie d'avenir, les dirigeants de l'industrie nucléaire s'accordant généralement à dire qu'ils ne seront pas commercialisés aux États-Unis avant la fin de la décennie. Mais Oracle n'est pas le seul grand nom de la technologie qui s'intéresse de plus en plus à l'énergie nucléaire.

La division cloud d'Amason, AWS (Amazon Web Services), a étudié la possibilité d'en utiliser le nucléaire pour alimenter ses centres de données. Bill Gates, cofondateur de Microsoft, a investi dans l'entreprise d'énergie nucléaire appelée TerraPower afin de contribuer à la production d'énergie sans carbone. Par ailleurs, Microsoft s'intéresse suffisamment aux SMR pour avoir embauché une personne chargée de superviser leur déploiement.

La technologie des réacteurs nucléaires modulaires n'a pas encore fait ses preuves

Les petits réacteurs modulaires (small modular reactors - SMR) sont de petits réacteurs nucléaires miniaturisés qui promettent d'accélérer le déploiement d'une énergie fiable et sans carbone à mesure que la demande d'électricité augmente en raison des centres de données et de l'électrification générale de l'économie. Ils sont conçus pour être produits en masse. Et contrairement aux réacteurs conventionnels, les SMR ne nécessitent pas d'infrastructure physique massive. En théorie, ils seront donc moins coûteux à exploiter, tout en étant capables de produire des dizaines ou encore des centaines de mégawatts d'énergie.

« Nous ne pourrons pas poursuivre les progrès de l'IA sans puissance d'adressage. ChatGPT nécessite 15 fois plus d'énergie qu'une recherche traditionnelle sur le Web », a déclaré Badani. Dans un rapport publié cette année, l'Association internationale de l'énergie affirme que les centres de données représenteront un tiers des nouveaux besoins en énergie aux États-Unis jusqu'en 2026 et doubleront dans le monde entier d'ici 2026 pour atteindre 1 000 térawattheures.

Cependant, aucun SMR n'est actuellement en service et les projets pilotes n'ont pas donné de bons résultats. L'intérêt d'Oracle pour les SMR en tant que source d'énergie intervient alors que le fournisseur de services de cloud computing cherche à étendre l'empreinte de ses centres de données. D'après les déclarations d'Ellison lors de la conférence téléphonique, Oracle possède 162 centres de données cloud, opérationnels ou en construction, dans le monde entier.

« Le plus grand de ces centres de données a une capacité de 800 mégawatts et contiendra des hectares de clusters de GPU Nvidia capables d'entraîner les plus grands modèles de langage du monde. Bientôt, Oracle commencera à construire des centres de données de plus d'un gigawatt », a-t-il déclaré. Comme souligné plus haut, les dirigeants d'Oracle n'ont pas précisé quand les centres de données de classe gigawatt et les SMR qui les alimentent entreront en service.

Mais même les estimations les plus optimistes situent les premiers déploiements de SMR au début des années 2030. Malgré leurs avantages potentiels, les SMR se heurtent à des obstacles pour un déploiement à grande échelle. En mai dernier, l'Institute for Energy Economics and Financial Analysis a conclu que « les SMR étaient trop chers, trop lents à construire et trop risqués pour jouer un rôle significatif dans la transition vers l'abandon des combustibles fossiles ».

Toutefois, cela n'a pas empêché les grandes entreprises d'adopter les réacteurs nucléaires, qu'il s'agisse de SMR ou de modèles conventionnels. Au début de l'année, Amazon a acquis le centre de données Cumulus de Talen Energy dans le cadre d'une transaction de 650 millions de dollars. Situé à côté de la centrale nucléaire de Susquehanna, d'une puissance de 2,5 gigawatts, ce rachat garantit au géant du cloud l'accès à une capacité de 960 mégawatts.

Source : Oracle

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Quel est votre avis sur l'utilisation du nucléaire comme source d'énergie pour les centres de données ?
Que pensez-vous des petits réacteurs nucléaires modulaires ? Quid des limites actuelles de la technologie ?
Selon vous, quelle est la source d'énergie la mieux adaptée aux besoins du secteur informatique ? Pourquoi ?

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Le patron de ChatGPT prétend que la fusion nucléaire est la réponse aux besoins énergétiques croissants de l'IA. « Pas si vite », affirment les experts, de nombreux défis restent à relever

[Jules34]

Le monde de Matrix se rapproche à grand pas

Donc si je résume :

Je veux partir en vacance : prends ton vélo sale pollueur et retourne dans ta maison en carton recyclable manger des vers transformés en steak hachés enrichi au vaccin anti monkey pox.

Je veux remplacer des milliers de travailleurs avec l'IA/fabriquer des gens incapable de raisonner par eux même : let's go construire des centrales nucléaires pour faire tout ça !

Et pendant ce temps la en France l'électricité qui valait 0,05 cts du Kwh est passée à presque 0,25 cts du Kwh grâce à nos génies européiste. Ces mêmes génies qui tourneraient à 5 sous le bureau pour plaire à un Bill Gates.

Si après ça on vit pas dans une dystopie qui part en sucette...

Le monde ne tourne finalement pas grâce au diesel/gnl/nucléaire, il tourne grâce à notre turbo connerie.

« Nous ne pourrons pas poursuivre les progrès de l'IA sans puissance d'adressage. ChatGPT nécessite 15 fois plus d'énergie qu'une recherche traditionnelle sur le Web »

Un couteau en or massif coute aussi plus cher qu'un couteau en inox et 99% du temps mon couteau en inox coupe aussi bien que celui en or massif.

[Fagus]

Oracle est en train de concevoir un centre de données qui nécessitera plus d'un gigawatt d'électricité, a déclaré le président de la société. Le centre de données serait alimenté par trois petits réacteurs nucléaires

ça ne semble pas sérieux. s'ils partent sur l'ordre du GW, autant construire une centrale nucléaire classique, ça coûtera moins cher.

Et puis bon, le libéralisme complet où on laisse faire ce qu'il veut au marché, à un moment ça a ses limites. Et si oracle fait faillite, ils laissent leurs centrales en plan avec le combustible chaud à l'abandon ? Est-ce que la société n'a pas d'autres priorités à se fixer qu'investir toutes ses ressources dans des projets aussi futiles ?

[Mathis Lucas]

Google signe un accord pour la construction de 7 petits réacteurs nucléaires qui fourniront 500 MW d'électricité à ses centres de données d'IA
mais ces réacteurs sont une nouvelle technologie controversée

Google a signé un accord pour acheter à Kairos Power de l'énergie nucléaire provenant de sept petits réacteurs modulaires (small modular reactors - SMR). L'accord entre Google et Kairos vise à mettre en service le premier petit réacteur modulaire d'ici à 2030, puis à procéder à d'autres déploiements jusqu'en 2035. Google a déclaré avoir accepté d'acheter un total de 500 mégawatts d'électricité pour répondre aux besoins grandissants de ses centres de données d'IA. L'énergie nucléaire considérée comme une solution à moyen terme pour répondre à la demande de centres de données, mais l'appétit énergétique de l'IA soulève des préoccupations.

Google se tourne vers l'énergie nucléaire pour répondre aux besoins de l'IA

Google a annoncé récemment avoir signé un accord avec la startup Kairos Power pour construire sept petits réacteurs nucléaires aux États-Unis. L'objectif est d'ajouter 500 mégawatts d'énergie nucléaire à partir des petits réacteurs modulaires (SMR) d'ici à la fin de la décennie. C'est la première fois qu'une entreprise conclut un accord pour acheter de l'énergie produite par des SMR. Les SMR sont en effet beaucoup plus petits que les réacteurs existants. Leurs composants sont construits dans une usine plutôt que sur site, ce qui permet de réduire les coûts de construction par rapport aux centrales à grande échelle.

Dans le cadre de l'accord, le premier SMR devrait être opérationnel d'ici 2030, et les autres devraient arriver d'ici à 2035. Kairos devra obtenir l'approbation de la Commission de réglementation nucléaire (NRC) des États-Unis pour la conception et les permis de construire. La startup a annoncé précédemment avoir reçu l'autorisation pour construire un réacteur de démonstration dans le Tennessee. La mise en service du SMR de démonstration est prévue pour 2027.

Kairos construit déjà des unités d'essai (sans composants nucléaires) dans une installation de développement à Albuquerque, au Nouveau-Mexique, où il évalue les composants, les systèmes et sa chaîne d'approvisionnement. Google et Kairos n'ont pas annoncé les détails financiers de l'accord. Toutefois dans un communiqué, le géant de la recherche affirme que la structure de l'accord permettra de réduire les coûts et de mettre l'énergie en ligne plus rapidement.

En achetant de l'électricité provenant de plusieurs réacteurs, ce que les experts appellent un « carnet de commandes » de réacteurs, nous contribuerons à accélérer les déploiements répétés de réacteurs qui sont nécessaires pour réduire les coûts et commercialiser plus rapidement la technologie de Kairos Power. Il s'agit d'un élément important de notre approche visant à étendre les avantages des technologies avancées à un plus grand nombre de personnes et de communautés, et qui s'appuie sur nos efforts précédents.

Selon le rapport environnemental 2024 de Google, publié en juin dernier, les centres de données du géant de la technologie ont consommé 24 TWh en 2023, ce qui représente 7 à 10 % de la consommation mondiale des centres de données et environ 0,1 % de la demande mondiale d'électricité. Cependant, les chiffres de l'année dernière représentent une augmentation de 17 % (3,5 TWh) de la consommation d'énergie des centres de données de l'entreprise.

Selon McKinsey la demande d'électricité des centres de données aux États-Unis pourrait augmenter de 400 TWh d'ici 2030, à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 23 %. McKinsey rapporte en outre que « la charge des centres de données pourrait représenter entre 30 et 40 % de toute la nouvelle demande nette ajoutée jusqu'en 2030 », à côté de la croissance provenant de la fabrication nationale, des véhicules électriques et des électrolyseurs.

L'appétit énergétique de l'IA a déclenché une course à l'énergie nucléaire

L'essor de l'IA générative et l'énorme quantité d'énergie nécessaire aux centres de données qui la sous-tendent ont conduit à la conclusion de plusieurs accords entre les grandes entreprises technologiques et l'industrie nucléaire. En mars dernier, AWS a acquis pour 650 millions de dollars le campus de centres de données de Talen Energy, situé à côté de la centrale nucléaire Susquehanna Steam Electric Station, en Pennsylvanie. À l'époque, on disait qu'il pouvait supporter jusqu'à 960 MW. En mai, AWS a reçu une demande de rezonage d'environ 647 hectares pour développer 15 bâtiments de centres de données.

« Nous pensons que le nucléaire peut jouer un rôle important en nous aidant à répondre à notre demande de manière propre et plus régulière », a déclaré Michael Terrell. Google a déclaré que « l'entreprise s'efforçait de construire l'infrastructure informatique la plus économe en énergie au monde ». Cependant, la demande en énergie de ses centres de données n'a cessé de croître ces dernières années, et semble avoir bondi avec l'essor de l'IA générative.

En septembre, Microsoft a annoncé avoir conclu un accord avec Constellation Energy pour remettre en service une unité de la centrale de Three Mile Island en Pennsylvanie. La centrale devrait fournir 837 MW d'énergie pour ses centres de données. Microsoft a constitué une équipe chargée des transactions nucléaires, comprenant Archie Manoharan et Erin Henderson, tandis qu'Amazon est à la recherche de son propre responsable pour les SMR et le nucléaire.

De son côté, le fondateur d'Oracle, Larry Ellison, a annoncé en septembre que sa société prévoit de construire un campus de centres de données de 1 GW soutenu par trois SMR, mais il n'a pas encore fourni d'autres détails. Le projet vise à répondre aux besoins de l'IA. Oracle dispose d'un grand nombre de centres de données en activité ou en construction dans le monde, dont le plus grand a une capacité de 800 MW et devrait abriter des clusters de GPU Nvidia.

Par ailleurs, le géant de la colocation Equinix a accepté d'acheter 500 MW dans le cadre d'accords d'achat d'électricité avec Oklo, une entreprise spécialisée dans les réacteurs à fission rapide et soutenue par le PDG d'OpenAI, Sam Altman. Prometheus Hyperscale a également annoncé qu'il achète 100 MW à Oklo. Toutefois, les réacteurs à fission rapide sont une technologie qui n'a pas encore fait ses preuves et qui se heurte à d'importants obstacles réglementaires.

La technologie des réacteurs nucléaires modulaires n'a pas encore fait ses preuves

Les petits réacteurs modulaires (small modular reactors - SMR) sont de petits réacteurs nucléaires miniaturisés qui promettent d'accélérer le déploiement d'une énergie fiable et sans carbone à mesure que la demande d'électricité augmente en raison des centres de données et de l'électrification générale de l'économie. Ils sont conçus pour être produits en masse. Et contrairement aux réacteurs conventionnels, les SMR ne nécessitent pas d'infrastructure physique massive. En théorie, ils seront donc moins coûteux à exploiter, tout en étant capables de produire des dizaines ou encore des centaines de mégawatts d'énergie.

Les modèles d'IA et les gigantesques entrepôts informatiques qui permettent leur formation, ainsi que le reste de l'Internet, sont très coûteux en électricité. Le directeur marketing d'Arm, Ami Badani, a déclaré en avril que les centres de données consommaient 2 % de l'ensemble des besoins énergétiques mondiaux. Il est presque certain que ce chiffre augmentera si la technologie continue à être largement adoptée. De nombreuses études tendent à le confirmer.

« Nous ne pourrons pas poursuivre les progrès de l'IA sans puissance d'adressage. ChatGPT nécessite 15 fois plus d'énergie qu'une recherche traditionnelle sur le Web », a-t-il déclaré. Dans un rapport publié cette année, l'Association internationale de l'énergie affirme que les centres de données représenteront un tiers des nouveaux besoins en énergie aux États-Unis jusqu'en 2026 et doubleront dans le monde entier d'ici 2026 pour atteindre 1 000 térawattheures.

Cependant, aucun SMR n'est actuellement en service et les projets pilotes n'ont pas donné de bons résultats. L'intérêt d'Oracle pour les SMR en tant que source d'énergie intervient alors que le fournisseur de services de cloud computing cherche à étendre l'empreinte de ses centres de données. Lors de la conférence téléphonique sur les résultats en septembre, Larry Ellison a déclaré qu'Oracle possède 162 centres de données cloud, opérationnels ou en construction.

« Le plus grand de ces centres de données a une capacité de 800 mégawatts et contiendra des hectares de clusters de GPU Nvidia capables d'entraîner les plus grands modèles de langage du monde. Bientôt, Oracle commencera à construire des centres de données de plus d'un gigawatt », a-t-il déclaré. Comme souligné plus haut, les dirigeants d'Oracle n'ont pas précisé quand les centres de données de classe gigawatt et les SMR qui les alimentent entreront en service.

Cependant, même les estimations les plus optimistes situent les premiers déploiements de SMR au début des années 2030. Malgré leurs avantages potentiels, les SMR se heurtent à des obstacles pour un déploiement à grande échelle. En mai dernier, l'Institute for Energy Economics and Financial Analysis a conclu que « les SMR étaient trop chers, trop lents à construire et trop risqués pour jouer un rôle significatif dans la transition vers l'abandon des combustibles fossiles ».

Source : Google

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de la ruée des entreprises vers l'énergie nucléaire pour répondre aux besoins de l'IA ?
La technologie nucléaire est-elle aussi sûre ? Quels sont les risques liés à une augmentation rapide des réacteurs nucléaires ?

Voir aussi

OpenAI aurait proposé à la Maison Blanche la construction d'un centre de données d'une capacité de 5 GW pour répondre aux besoins de l'IA, soit autant d'énergie pour alimenter près de trois millions de foyers

Les émissions de carbone de Google ont augmenté de près de 50 % au cours des cinq dernières années, bien que l'entreprise se soit engagée à atteindre l'objectif de zéro émission nette d'ici à 2030

Oracle conçoit un centre de données qui serait alimenté par trois petits réacteurs nucléaires modulaires afin de répondre aux besoins de l'IA, mais cette technologie n'a pas encore fait ses preuves

[Jules34]

C'est à croire que même les pouvoirs publics savaient que les GAFAM sous estimaient leurs consommations réelles et qu'ils avait anticipé la pénurie, pour pouvoir ensuite les laisser devenir des acteurs à part entière du secteur énergétique et se désengager du secteur.

Leurs monopole ne suffisait pas, il leurs faut conquérir d'autres secteurs !!!

Une honte totale.

Quand je vois l'évolution du coût de l'énergie en zone UE je me dis qu'on s'est vraiment fait ni***r une fois de plus dans les grandes largeurs.

Par ailleurs, le géant de la colocation Equinix a accepté d'acheter 500 MW dans le cadre d'accords d'achat d'électricité avec Oklo, une entreprise spécialisée dans les réacteurs à fission rapide et soutenue par le PDG d'OpenAI, Sam Altman.

Altman a investi en 2015 dans Oklo... Franchement on va encore dire que je suis complotiste mais sérieusement si on assemble les pièces du puzzle ces gens savaient ou ils allaient depuis un sacré moment... Oklo est une startup d'anciens du MIT, des gens qui savaient mieux que d'autres les projections en terme de besoin énergétique... Fondée en 2013 elle a pour seul but de fédérer autour d'elle d'autre startup du genre pour avoir une cotation au plus vite en bourse (SPAC special purpose acquisition company, une entreprise dont le seul but est de permettre à une autre d'entrer à Wall Street par le biais d'une union avec d'autres)...

Ils ont pas d'application concrète pour l'IA mais comme par hasard ils ont des actions depuis maintenant presque 10 ans dans des sociétés qui vont faire tourner l'IA en terme énergétique et sortir des réacteurs nucléaires pour particulier ? Non mais sérieusement...

[archqt]

Ils ont pas d'application concrète pour l'IA mais comme par hasard ils ont des actions depuis maintenant presque 10 ans dans des sociétés qui vont faire tourner l'IA en terme énergétique et sortir des réacteurs nucléaires pour particulier ? Non mais sérieusement...

Bienvenu dans le monde réel Néo

[Jules34]

Bienvenu dans le monde réel Néo

haha le retour à la réalité est difficile !

[Mathis Lucas]

Amazon prend une participation dans un développeur d'énergie nucléaire pour répondre aux besoins de ses centres de données et de l'IA
la ruée des Big Tech vers l'énergie nucléaire suscite des préoccupations

Amazon investit dans la société américaine X-energy afin d'utiliser des réacteurs nucléaires pour alimenter ses centres de données. X-energy a indiqué dans un communiqué qu'Amazon a dirigé un tour de table de 500 millions de dollars. Le montant de la participation d'Amazon n'a pas été révélé, mais le géant du cloud computing occupera deux sièges au conseil d'administration de X-energy. L'annonce intervient quelques jours après une annonce similaire de Google, les deux entreprises cherchant frénétiquement de nouvelles sources d'électricité pour répondre à la demande sans cesse croissante des centres de données, une hausse provoquée par le boom de l'IA.

Amazon investit dans l'énergie nucléaire pour alimenter ces centres de données

Amazon a signé trois accords visant à accélérer le développement de la technologie dans le domaine de l'énergie nucléaire. Deux des accords conclus par Amazon concernent des entreprises de services publics qui desservent des régions où le géant du cloud dispose déjà d'un grand nombre de centres de données. La première est Energy Northwest. En vertu de l'accord, Amazon financera Energy Northwest pour qu'il étudie la faisabilité de l'ajout de petits réacteurs nucléaires modulaires (small modular reactors - SMR) à sa centrale électrique de Columbia, qui abrite actuellement un seul gros réacteur.

En contrepartie, Amazon aura le droit d'acheter de l'électricité provenant d'une première installation de quatre SMR. Le site pourrait éventuellement accueillir d'autres SMR et Energy Northwest pourrait les utiliser pour répondre à la demande d'autres utilisateurs. Le deuxième accord a été conclu avec Dominion Energy, basé en Virginie. Cet accord est similaire au premier ce sens qu'il vise l'ajout de SMR à la centrale nucléaire North Anna de Dominion Energy.

Toutefois, la nature exacte de cet accord est un peu plus difficile à comprendre. Energy Dominion affirme que « les deux entreprises exploreront conjointement des moyens novateurs pour faire progresser le développement et le financement des petits réacteurs modulaires tout en atténuant les risques en matière de coûts et de développement ». Le troisième accord conclu par Amazon concerne la société américaine de réacteurs nucléaires X-energy.

Dans ce cas, il s'agit d'un investissement pur et simple dans la société, bien que le montant exact ne soit pas clair. L'argent permettra de finaliser la conception du réacteur de l'entreprise et de le faire passer par le processus d'approbation réglementaire. X-energy a sa propre conception de SMR. Toutefois, l'entreprise n'a pas encore reçu d'approbation réglementaire. En effet, les SMR sont une technologie relativement récente qui n'a pas encore fait ses preuves.

Les autres participants à cette levée de fonds comprennent le fondateur et PDG de Citadel, Ken Griffin, Ares Management Corporation, la société de capital-investissement NGP et l'université du Michigan. X-energy a annoncé qu'à la suite de ce tour de table, le géant du cloud occupera deux sièges au conseil d'administration de X-energy. Amazon et X-energy ont pour objectif de mettre en service plus de 5 gigawatts d'électricité produite par des SMR d'ici à 2039.

L'appétit énergétique de l'IA a déclenché une ruée vers l'énergie nucléaire

L'investissement d'Amazon est le dernier en date d'une série d'annonces similaires faites par des Big Tech. Ces derniers soutiennent des projets d'énergie nucléaire dans leurs efforts de trouver de nouvelles sources d'énergie pour répondre à la demande croissante des centres de données d'IA. Google a annoncé récemment avoir commandé six ou sept SMR à l'entreprise californienne Kairos Power. C'est la première fois qu'une entreprise conclut un accord pour acheter de l'énergie produite par des SMR. Le premier SMR de Google sera mis en service d'ici 2030, et les autres déploiements suivront jusqu'en 2035.

« Nous pensons que le nucléaire peut jouer un rôle important en nous aidant à répondre à notre demande de manière propre et plus régulière », a déclaré Michael Terrell. Google a déclaré que « l'entreprise s'efforçait de construire l'infrastructure informatique la plus économe en énergie au monde ». Cependant, la demande en énergie de ses centres de données n'a cessé de croître ces dernières années, et semble avoir bondi avec l'essor de l'IA générative.

L'annonce de Google fait suite à l'annonce faite par Microsoft le mois dernier. Selon l'annonce, Microsoft s'engagerait à acheter pendant 20 ans de l'électricité provenant de la centrale nucléaire américaine en sommeil de Three Mile Island si Constellation Energy redémarrait le site. La centrale a été le théâtre d'un accident nucléaire majeur en 1979, qui n'a toutefois pas fait de blessés ni de morts. La remise en service de la centrale suscite des préoccupations.

De son côté, le fondateur d'Oracle, Larry Ellison, a annoncé en septembre que sa société prévoit de construire un campus de centres de données de 1 GW soutenu par trois SMR, mais il n'a pas encore fourni d'autres détails. Le projet vise à répondre aux besoins de l'IA. Oracle dispose d'un grand nombre de centres de données en activité ou en construction dans le monde, dont le plus grand a une capacité de 800 MW et devrait abriter des clusters de GPU Nvidia.

Par ailleurs, le géant de la colocation Equinix a accepté d'acheter 500 MW dans le cadre d'accords d'achat d'électricité avec Oklo, une entreprise spécialisée dans les réacteurs à fission rapide et soutenue par le PDG d'OpenAI, Sam Altman. Prometheus Hyperscale a également annoncé qu'il achète 100 MW à Oklo. Toutefois, les réacteurs à fission rapide sont une technologie qui n'a pas encore fait ses preuves et qui se heurte à d'importants obstacles réglementaires.

Pourquoi cet intérêt soudain pour les petits réacteurs nucléaires modulaires ?

L'intérêt soudain des entreprises technologiques pour la technologie SMR est lié aux besoins croissants et d'un manque d'alternatives valables, même en tenant compte de la nature hautement risquée des startups qui espèrent construire ces réacteurs. Les centres de données nécessitent d'énormes quantités d'énergie, et la popularité soudaine de l'IA générative menace d'augmenter considérablement cette demande. Les énergies renouvelables, en tant que source d'énergie la moins chère du marché, seraient un moyen de répondre à cette croissance, mais selon plusieurs analyses, ces énergies ne sont pas idéales.

D'une part, la nature intermittente de l'énergie qu'elles fournissent n'est pas adaptée aux exigences des centres de données, qui fonctionnent sans arrêt. D'autre part, les États-Unis ont bénéficié de l'aide de plus d'un milliard d'euros de l'Union européenne. Les États-Unis ont également bénéficié de plus d'une décennie de gains d'efficacité qui ont permis de maintenir la demande au même niveau malgré la croissance démographique et économique.

Cela signifie que toutes les énergies renouvelables que nous avons installées ont remplacé la production de combustibles fossiles, ce qui a permis de limiter les émissions de carbone. Si les énergies renouvelables nouvellement installées devaient plutôt servir à répondre à une demande croissante, il serait beaucoup plus difficile pour de nombreux États d'atteindre leurs objectifs en matière de climat. Mais ce n'est pas. D'autres défis sont également à relever.

Les installations renouvelables ont souvent été construites dans des zones dépourvues de connexions dédiées à des réseaux de grande capacité, ce qui a entraîné un retard important et croissant dans les projets qui sont bloqués en attendant que le réseau rattrape son retard. L'accélération du rythme d'installation ne permettra pas de répondre à la demande croissante des centres de données si l'électricité ne peut pas être acheminée là où se trouvent les serveurs.

Les SMR constituent donc l'option la moins mauvaise d'un ensemble de mauvaises options. Bien que de nombreuses startups se soient lancées dans ce domaine il y a plus de dix ans, il n'existe toujours qu'un seul modèle de réacteur approuvé aux États-Unis, celui de NuScale. Mais la première installation prévue a vu le prix de l'électricité qu'elle devait vendre augmenter au point de ne plus être économiquement viable en raison de la chute du coût de l'énergie renouvelable.

Elle a été annulée en l'année dernière et les participants au projet se sont retirés. Selon les analystes, la probabilité qu'une autre entreprise parvienne à faire approuver la conception d'un réacteur, passe à la construction et parvienne à construire quelque chose avant la fin de la décennie est extrêmement faible.

La probabilité qu'elle soit en mesure de vendre de l'électricité à un prix compétitif est également très faible, bien que cela puisse changer si la demande augmente suffisamment. Le fait qu'Amazon réalise des investissements extrêmement risqués montre à quel point il est préoccupé par ses besoins futurs en énergie.

La technologie des réacteurs nucléaires modulaires n'a pas encore fait ses preuves

Les petits réacteurs modulaires sont de petits réacteurs nucléaires miniaturisés qui promettent d'accélérer le déploiement d'une énergie fiable et sans carbone à mesure que la demande d'électricité augmente en raison des centres de données et de l'électrification générale de l'économie. Ils sont conçus pour être produits en masse. Et contrairement aux réacteurs conventionnels, les SMR ne nécessitent pas d'infrastructure physique massive. En théorie, ils seront donc moins coûteux à exploiter, tout en étant capables de produire des dizaines ou encore des centaines de mégawatts d'énergie.

Les modèles d'IA et les gigantesques entrepôts informatiques qui permettent leur formation, ainsi que le reste de l'Internet, sont très coûteux en électricité. Le directeur marketing d'Arm, Ami Badani, a déclaré en avril que les centres de données consommaient 2 % de l'ensemble des besoins énergétiques mondiaux. Il est presque certain que ce chiffre augmentera si la technologie continue à être largement adoptée. De nombreuses études tendent à le confirmer.

« Nous ne pourrons pas poursuivre les progrès de l'IA sans puissance d'adressage. ChatGPT nécessite 15 fois plus d'énergie qu'une recherche traditionnelle sur le Web », a-t-il déclaré. Dans un rapport publié cette année, l'Association internationale de l'énergie affirme que les centres de données représenteront un tiers des nouveaux besoins en énergie aux États-Unis jusqu'en 2026 et doubleront dans le monde entier d'ici 2026 pour atteindre 1 000 térawattheures.

Cependant, aucun SMR n'est actuellement en service et les projets pilotes n'ont pas donné de bons résultats. L'intérêt d'Oracle pour les SMR en tant que source d'énergie intervient alors que le fournisseur de services de cloud computing cherche à étendre l'empreinte de ses centres de données. Lors de la conférence téléphonique sur les résultats en septembre, Larry Ellison a déclaré qu'Oracle possède 162 centres de données cloud, opérationnels ou en construction.

« Le plus grand de ces centres de données a une capacité de 800 mégawatts et contiendra des hectares de clusters de GPU Nvidia capables d'entraîner les plus grands modèles de langage du monde. Bientôt, Oracle commencera à construire des centres de données de plus d'un gigawatt », a-t-il déclaré. Comme souligné plus haut, les dirigeants d'Oracle n'ont pas précisé quand les centres de données de classe gigawatt et les SMR qui les alimentent entreront en service.

Cependant, même les estimations les plus optimistes situent les premiers déploiements de SMR au début des années 2030. Malgré leurs avantages potentiels, les SMR se heurtent à des obstacles pour un déploiement à grande échelle. En mai dernier, l'Institute for Energy Economics and Financial Analysis a conclu que « les SMR étaient trop chers, trop lents à construire et trop risqués pour jouer un rôle significatif dans la transition vers l'abandon des combustibles fossiles ».

En outre, les SMR produiront des déchets nucléaires radioactifs à longue durée de vie pour lesquels les États-Unis ne disposent pas encore d'un site de stockage définitif. Scott Burnell, porte-parole de la NRC (Nuclear Regulatory Commission) des États-Unis, a déclaré qu'aucun détail n'avait encore été présenté à l'autorité de régulation au sujet des réacteurs à neutrons multiples prévus. De nombreux défis restent à relever concernant la technologie des SMR.

Source : Amazon

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Quelle est votre avis sur le potentiel des petits réacteurs nucléaires modulaires ? Vont-ils réussir à s'imposer ?
Selon vous, les Big Tech investissent-ils dans la bonne technologie ? Cette technologie est-elle viable à long terme ?

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[Fagus]

Oh là là, mais que fait greenpeace ? Des compagnies privées puissantes américaines, aux USA, veulent acheter des petits réacteurs nucléaires américains privés, une situation typiquement plus difficile à contrôler que la stratégie étatique de centrales en nombre limitées.
(qui fait le SAV en cas de faillite ? le cas des mines montre que dès que c'est plus rentable, la société privée se met en faillite et abandonne un site hyper pollué avec des bassins de résidus liquides toxiques à entretenir pendant des siècles, par le contribuable).

Ah oui, c'est vrai que greenpeace, ONG américaine donc indépendante du gouvernement, ne s'est jamais attaquée qu'au nucléaire non-américain.

[Mathis Lucas]

Joe Tsai, président d'Alibaba, met en garde contre la formation d'une bulle dans la construction de centres de données pour l'IA
notant que ces projets sont construits sans que les clients soient identifiés

Joe Tsai, président du géant chinois Alibaba, a déclaré qu'il commence à voir le début d'une sorte de bulle dans la construction de centres de données pour l'IA. Il alerte sur le fait que la construction de centres de données pourrait dépasser la demande pour cette technologie et que la précipitation à mettre en place des projets de serveurs se fait sans prendre pleinement en compte les clients. Il est sceptique quant aux rendements des investissements massifs dans l'IA et a remis en cause la nécessité du projet américain Stargate de 500 milliards de dollars. De plus en plus d'experts alertent sur les désastres qui pourraient découler de l'éclatement de ces bulles.

Joe Tsai relève des incohérences dans les investissements massifs dans l'IA

Alibaba s'est engagé à dépenser plus de 52 milliards de dollars pour le développement de l'IA au cours des trois prochaines années. Toutefois, le président d'Alibaba, Joe Tsai, se montre prudent sur la question. Il a laissé entendre que les entreprises engagées dans la course à l'IA devraient faire des investissements contrôlés en matière de centres de données, au risque de se retrouver à terme avec une offre d'infrastructure nettement supérieure à la demande.

Joe Tsai a accordé une interview à Bloomberg lors du HSBC Global Investment Summit qui s'est tenu le 25 mars 2025 à Hong Kong. Lors de l'interview, Joe Tsai a averti que le rythme actuel de construction de centres de données pourrait dépasser la demande initiale de services pilotés par l'IA. Joe Tsai a déclaré qu'une bulle semble se former dans la construction de centres de données et a mis en garde contre les conséquences dévastatrices de son éclatement.

« Je commence à voir le début d'une sorte de bulle. Je commence à m'inquiéter lorsque les gens construisent des centres de données sur mesure. Il y a un certain nombre de personnes qui se présentent, des fonds qui sortent, pour lever des milliards ou des millions de capitaux », a déclaré Joe Tsai.

La ruée des Big Tech, des fonds d'investissement et d'autres entités pour ériger des centres de données des États-Unis à l'Asie inquiète Joe Tsai. Selon lui, ces projets sont construits à l'aveugle. Joe Tsai ajoute que bon nombre de ces projets sont construits sans que les clients soient clairement identifiés.

Les entreprises continuent à injecter des dizaines de milliards de dollars dans la construction d'énormes centres de données de plus en plus gourmands en énergie pour répondre aux demandes de grands modèles d'IA. Personne ne sait si le secteur va continuer à croître ou si le réveil sera brutal. Mais ce qui est frappant, c'est que même les patrons de la Tech commencent à craindre le fait que les dépenses massives pourraient s'effondrer sous leur propre poids.

La demande atone pourrait avoir du mal à suivre l'augmentation rapide de l'offre, une équation déséquilibrée qui fait paniquer les dirigeants. Joe Tsai a déclaré qu'il est toujours stupéfié par les chiffres qui sont annoncés régulièrement aux États-Unis en matière d'investissement dans l'IA.

Joe Tsai remet en question la nécessité du projet Stargate de 500 milliards

L'avertissement de Joe Tsai concernant les dépenses en matière d'IA intervient alors que les Big Tech prévoient de dépenser des dizaines de milliards de dollars chacune pour le développement et l'infrastructure de l'IA cette année. Ensemble, Meta, Microsoft, Alphabet (la société mère de Google) et Amazon pourraient consacrer jusqu'à 320 milliards de dollars à l'IA. Les engagements en matière d'investissement aux États-Unis sont en effet les plus importants.

Peu après son investiture, le président américain Donald Trump a annoncé un énorme projet d'infrastructure d'IA, baptisé Stargate, de 500 milliards de dollars. Il s'agit d'une coentreprise entre OpenAI, SoftBank, le géant de la technologie Oracle et le fonds souverain MGX, géré par l'État d'Abou Dhabi.

Le premier complexe de centres de données du projet Stargate, situé dans la ville texane d'Abilene, aurait suffisamment d'espace pour accueillir jusqu'à 400 000 puces d'IA de Nvidia, ce qui en ferait l'un des plus grands clusters connus de puissance de calcul d'IA lorsqu'il sera achevé d'ici la mi-2026.

Entre-temps, Microsoft prévoit d'investir jusqu'à 80 milliards de dollars dans l'infrastructure des centres de données d'IA en 2025, Amazon prévoit d'investir 100 milliards de dollars, Google va investir 75 milliards de dollars, et Meta prévoit d'investir entre 60 et 65 milliards de dollars. Ces entreprises envisagent notamment d'acquérir des centaines de milliers de GPU Nvidia. Toutefois, selon Joe Tsai, il reste à voir si ce type de dépenses est réellement justifié.

« Les gens parlent, littéralement, de 500 milliards de dollars, de plusieurs centaines de milliards de dollars. Je ne pense pas que cela soit tout à fait nécessaire. Je pense que, d'une certaine manière, les gens investissent avant la demande qu'ils constatent aujourd'hui, mais ils prévoient une demande beaucoup plus importante », a ajouté Joe Tsai. D'après le président d'Alibaba, ces investissements massifs pourraient être une mauvaise idée à long terme.

Les actions d'Alibaba ont chuté de près de 4 % en réaction à cette nouvelle. Wall Street a commencé à remettre en question ces dépenses, notamment après que la startup chinoise DeepSeek a publié son modèle R1, qui a égalé les performances du modèle phare o1 d'OpenAI, avec un coût inférieur de 95 %.

Le manque persistant d'applications pratiques de l'IA dans le monde réel

Dans une analyste publiée récemment, Bryan McMahon, chercheur indépendant et écrivain spécialisé dans l'IA et l'industrie technologique, a mis en contre les risques liés à la bulle spéculative qui s'est formée autour de l'IA générative au cours de ces dernières années. Bryan McMahon a déclaré que l'éclatement de la bulle pourrait anéantir les sociétés de capital-risque de la Silicon Valley et provoquer la chute des marchés publics, affectant tout le monde.

L'un des plus grands signaux d'alerte jusqu'à présent a peut-être été l'émergence de DeepSeek-R1, qui a laissé la Silicon Valley dans l'embarras. La publication de DeepSeek-R1 a déclenché une hécatombe à Wall Street, effaçant plus de 15 % (soit 600 milliards de dollars) de la capitalisation de Nvidia. Les investisseurs effrayés se sont notamment demandé s'ils n'avaient pas largement surpayé des entreprises telles qu'OpenAI et Microsoft pendant des années.

Ce mois-ci, Alibaba a publié son modèle QwQ-32B qui, selon l'entreprise, peut égaler les performances de DeepSeek-R1, avec des exigences de calcul encore plus faibles. Depuis, Tencent a déclaré qu'il ralentirait son déploiement de GPU, bien qu'il prévoie toujours un investissement de l'ordre de 10 % de son chiffre d'affaires. Les recettes de l'exercice 2024 s'élevaient à 91,1 milliards de dollars, soit une augmentation de 8 % par rapport à l'année précédente.

Les critiques ont également souligné le manque persistant d'applications pratiques de l'IA dans le monde réel. Selon Jim Covello, responsable de la recherche sur les actions mondiales chez Goldman Sachs, contrairement à Internet, l'IA générative ne parvient pas à résoudre des problèmes commerciaux complexes à un coût inférieur à ce qui est disponible aujourd'hui. Malgré cela, les géants de la Tech continuent d'y déverser des milliards de dollars.

Une étude réalisée en 2024 par Uplevel Data Labs a suivi 800 ingénieurs logiciels utilisant Copilot sur GitHub et n'a constaté aucune augmentation mesurable de la productivité dans les tâches de codage, bien que ce cas d'utilisation soit celui qui est le plus mis en avant par les entreprises spécialisées dans l'IA.

En outre, les racks de GPU et ces centres de données nécessaires au développement de l'IA ont besoin d'énergie, et l'industrie de l'énergie se lance également dans une frénésie d'investissement unique en son genre pour suivre le rythme. Il est difficile de se faire une idée de l'ampleur des centres de données prévus pour alimenter l'IA générative. Oracle a annoncé qu'il a l'intention de construire un centre de données de l'ordre du gigawatt uniquement pour l'IA.

La crainte que les rendements ne soient pas à la hauteur des attentes

En février dernier, les analystes de TD Cowen ont cité des signes indiquant que Microsoft avait annulé certains baux pour des capacités de centres de données aux États-Unis, ce qui soulève des inquiétudes quant au fait que l'entreprise s'assure une capacité de calcul de l'IA plus importante que celle dont elle a besoin à long terme. Ses dirigeants ont minimisé ces inquiétudes, affirmant que Microsoft dépense plus qu'il ne l'avait jamais fait dans son histoire.

Ses dépenses vont principalement aux puces et aux centres de données. Microsoft a déclaré qu'il prévoyait de dépenser 80 milliards de dollars au cours de l'exercice fiscal en centres de données d'IA, mais que ce rythme de croissance des dépenses devrait commencer à ralentir au cours de l'année qui débute en juillet.

Les revenus mensuels d'OpenAI ont atteint 300 millions de dollars en août, soit une augmentation de plus de 1 700 % depuis le début de l'année 2023, et il s'attend à dégager 3,7 milliards de dollars pour 2025. De l'avis général, il s'agit là d'une autre startup qui change le monde et qui connaît une ascension fulgurante. Pourtant, si l'on examine de plus près la situation financière d'OpenAI et sa croissance future attendue, des fissures commencent à apparaître.

Pour commencer, OpenAI brûle de l'argent à un rythme impressionnant, mais insoutenable. Le dernier tour de table est le troisième au cours des deux dernières années, ce qui est atypique pour une startup. Il comprenait également une ligne de crédit renouvelable de 4 milliards de dollars (un prêt à la carte) en plus des 6,6 milliards de dollars de capitaux propres, ce qui révèle un besoin insatiable de liquidités de la part des investisseurs pour survivre la cadence.

Selon ses propres chiffres, OpenAI perd 2 dollars pour chaque dollar gagné, ce qui constitue un signal d'alarme pour la viabilité d'une entreprise. Et ces coûts devraient augmenter à mesure que ChatGPT gagne des utilisateurs et qu'OpenAI cherche à passer de GPT-4 à GPT-5 au cours des six prochains mois.

James Ferguson, associé fondateur de MacroStrategy Partnership, un cabinet de recherche macroéconomique basé au Royaume-Uni, craint que la folie spéculative de la Silicon Valley autour de l'IA générative se solde par un désastre. Dans une analyse publiée en juillet 2024, James Ferguson affirme que « l'hallucination des grands modèles de langage (LLM) pourrait s'avérer un défi insoluble », ce qui conduirait l'IA à avoir beaucoup moins d'applications viables.

Source : Joe Tsai, président du groupe Alibaba

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Pensez-vous qu'une bulle se forme dans la construction de centres de données pour l'IA ?
Que pensez-vous des avertissements de Joe Tsai, président du groupe Alibaba, au sujet de cette bulle ?
Selon vous, l'IA a-t-elle réellement besoin de toute cette infrastructure ? Son développement peut-il être optimisé ?

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L'éclatement de la bulle de l'IA pourrait anéantir les sociétés de capital-risque de la Silicon Valley et provoquer la chute des marchés publics, ainsi qu'un effondrement de l'économie dans son ensemble

« L'IA est en fait inutile et elle a créé une bulle "faire semblant jusqu'à ce que ça marche" qui pourrait se solder par un désastre », prévient un observateur chevronné des marchés

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[_toma_]

Enfin une réflexion simple et pleine de bon sens.

[Mathis Lucas]

La Chine a construit des centaines de centres de données pour répondre au boom de l'IA. Aujourd'hui, nombre d'entre eux sont inutilisés
la ruée vers les centres de données est en train de s'effondrer

L'IA perd de sa popularité et la Chine pourrait être l'un des pays à en subir les conséquences les plus dévastatrices. Le pays a investi des milliards dans l'infrastructure de l'IA, mais la ruée vers les centres de données s'effondre. Les investissements spéculatifs se heurtent à la faiblesse de la demande et DeepSeek modifie les tendances de l'IA. Les puces Nvidia, qui étaient autrefois très coûteuses en raison des restrictions américaines, ont vu leur prix s'effondrer. Lors d'une récente interview, le président d'Alibaba, Joe Tsai, a mis en garde contre la formation d'une bulle dans la construction de centres de données pour l'IA, notant que cela pourrait se solder par un désastre.

La demande en matière de centres de données pour l'IA s'effondrerait en Chine

L'engouement du marché chinois pour l'IA serait en train de faiblir. Selon un rapport du MIT Technology Review, il y a quelques mois à peine, la construction de centres de données était en plein essor sous l'impulsion d'investisseurs publics et privés. Cependant, de nombreuses installations nouvellement construites sont aujourd'hui vides. Des sources locales affirment que la plupart des entreprises qui gèrent ces centres de données luttent pour rester à flot.

Les médias chinois Jiazi Guangnian et 36Kr affirment que « jusqu'à 80 % des infrastructures informatiques nouvellement construites en Chine restent inutilisées ». Il s'agit en effet d'un tableau particulièrement décevant et inquiétant si l'on considère toutes les promesses qui ont été faites par les entreprises d'IA.

En 2023, des entrepreneurs chinois sont parvenus à obtenir des GPU Nvidia, essentiels à l'entraînement des modèles d'IA, malgré les restrictions strictes des États-Unis. Les GPU Nvidia ont été acheminés en Chine par des voies détournées et leur vente rapportait énormément d'argent aux marchands. Selon le rapport, au plus fort de la demande, une seule puce Nvidia H100 pouvait se vendre jusqu'à 200 000 yuans (soit 28 000 dollars) sur le marché noir.

Aujourd'hui, les prix sont redescendus sur terre. Entre-temps, des projets de centres de données peinent à obtenir des financements supplémentaires de la part d'investisseurs qui anticipent de faibles rendements, ce qui oblige les responsables des projets à vendre les GPU excédentaires. « Il semble que tout le monde vende, mais que peu achètent », a déclaré au média l'entrepreneur immobilier Xiao Li, devenu chef de projet dans un centre de données.

Cette tendance illustre les inquiétudes exprimées par le président d'Alibaba, Joe Tsai, lors d'un récent sommet. Il a mis en garde contre la formation d'une bulle dans la construction de centres de données pour l'IA, avertissant que ces projets sont construits sans que les clients soient clairement identifiés.

« Je commence à voir le début d'une sorte de bulle. Je commence à m'inquiéter lorsque les gens construisent des centres de données sur mesure. Il y a un certain nombre de personnes qui se présentent, des fonds qui sortent, pour lever des milliards ou des millions de capitaux », a déclaré Joe Tsai.

DeepSeek : une approche qui pourrait provoquer l'éclatement de la bulle de l'IA

DeepSeek est une startup chinoise spécialisée dans l'IA et fondée en 2023 sous l'impulsion du fonds spéculatif chinois High-Flyer. DeepSeek était un acteur relativement discret sur le marché de l'IA jusqu'à la publication en janvier 2025 de son modèle axé sur le raisonnement DeepSeek-R1. Ce dernier a égalé les performances du modèle phare o1 d'OpenAI, avec un coût inférieur de 95 %. L'annonce de DeepSeek-R1 a provoqué une hécatombe à Wall Street.

La location de GPU aux entreprises, le principal modèle commercial de la nouvelle vague de centres de données, était autrefois considérée comme une valeur sûre. Toutefois, avec la montée en puissance de DeepSeek et un changement soudain dans l'économie de l'IA, l'industrie est en train de vaciller.

« DeepSeek est un moment décisif pour l'industrie chinoise de l'IA. La question brûlante n'est plus "qui peut créer le meilleur modèle de langage étendu ?", mais "qui peut mieux l'utiliser ?" », a déclaré Hancheng Cao, professeur adjoint de systèmes d'information à l'université Emory, en Géorgie, aux États-Unis.

L'explosion de la demande attendue par les entrepreneurs ne s'est finalement pas produite. « Les difficultés croissantes que connaît l'industrie chinoise de l'IA sont en grande partie dues au fait que des acteurs inexpérimentés - entreprises et gouvernements locaux - ont pris le train en marche et construit des installations qui ne sont pas optimales pour les besoins actuels », explique Jimmy Goodrich, conseiller principal en technologie à la RAND Corporation.

« En conséquence, les projets échouent, l'énergie est gaspillée et les centres de données sont devenus des actifs en difficulté dont les investisseurs sont désireux de se débarrasser à des taux inférieurs à ceux du marché. La situation pourrait finir par provoquer une intervention du gouvernement. Le gouvernement chinois est susceptible d'intervenir, de prendre le contrôle et de confier les centres de données à des opérateurs plus compétents », a-t-il ajouté.

La Chine a apporté une réponse rapide à l'avènement de ChatGPT. Pékin a fait de l'infrastructure de l'IA une priorité nationale, exhortant les gouvernements locaux à accélérer le développement des centres de calcul intelligents, un terme inventé pour décrire les centres de données axés sur l'IA.

Selon KZ Consulting, un cabinet d'études de marché, en 2023 et 2024, plus de 500 nouveaux projets de centres de données ont été annoncés partout, de la Mongolie intérieure au Guangdong. Mais alors même que la construction de ces projets se poursuit, la frénésie suscitée par l'IA s'essouffle.

Il y a un risque élevé que les investissements massifs ne soient pas rentabilisés

Selon le China Communications Industry Association Data Center Committee, une association industrielle affiliée à l'État, au moins 150 des centres de données nouvellement construits étaient terminés et opérationnels à la fin de 2024. Les entreprises d'État, les sociétés cotées en bourse et les fonds affiliés à l'État ont fait la queue pour investir dans ces centres, dans l'espoir de se positionner en tant que précurseurs de l'IA. Mais où en est-on aujourd'hui ?

Rien qu'en 2024, plus de 144 entreprises se sont inscrites auprès de la Cyberspace Administration of China - l'autorité centrale de régulation d'Internet du pays - pour développer leurs propres LLM. Pourtant, selon Economic Observer, une publication chinoise, seulement 10 % de ces entreprises investissaient encore activement dans la formation de modèles à grande échelle à la fin de l'année. « L'IA a fait l'effet d'une poussée d'adrénaline », explique Xiao Li.

Il a ajouté : « beaucoup d'argent qui était investi dans l'immobilier est maintenant investi dans les centres de données d'IA ». Pour ne rien arranger, les chefs de projet se sont souvent appuyés sur des intermédiaires et des courtiers, dont certains ont exagéré les prévisions de demande ou manipulé les processus d'approvisionnement pour empocher des subventions gouvernementales, selon les sources. Aujourd'hui, les experts craignent un éclatement de la bulle.

À la fin de l'année 2024, l'enthousiasme qui avait entouré le boom des centres de données en Chine s'est transformé en déception. De nombreuses installations se sont retrouvées sous-utilisées ou abandonnées. La raison en est simple : la location de GPU n'est plus une activité particulièrement lucrative.

« C'est paradoxal : la Chine doit faire face aux coûts d'acquisition les plus élevés pour les puces Nvidia, alors que les prix de location des GPU sont extraordinairement bas », explique M. Li. Il y a une offre excédentaire de puissance de calcul, mais en même temps, il y a une pénurie de puces de pointe.

Impacts de l'essor des modèles d'IA axés sur le raisonnement tes que R1 et o1

L'essor de modèles axés sur le raisonnement tels que R1 de DeepSeek et ChatGPT o1 et o3 d'OpenAI a également modifié ce que les entreprises attendent d'un centre de données. Avec l'arrivée des modèles axés sur le raisonnement, la plupart des besoins informatiques proviennent de « la conduite de déductions logiques étape par étape » en réponse aux requêtes des utilisateurs, et non du processus de formation et de création du modèle en premier lieu.

Ce processus de raisonnement donne souvent de meilleurs résultats, mais prend beaucoup plus de temps. Il est donc primordial pour les entreprises de disposer d'un matériel à faible latence. Les centres de données doivent être situés à proximité des principaux centres technologiques afin de minimiser les délais de transmission et de garantir l'accès à un personnel d'exploitation et de maintenance hautement qualifié. L'impact a été dévastateur pour certains.

De nombreux centres de données construits dans le centre, l'ouest et les zones rurales de la Chine, où l'électricité et le terrain sont moins chers, perdent de leur attrait pour les entreprises d'IA. À Zhengzhou, une ville de la province du Henan, un centre de données nouvellement construit distribue même des bons de calcul gratuits aux entreprises technologiques locales, mais il peine encore à attirer des clients. Il est difficile de prédire si les choses vont s'arranger.

En outre, une grande partie des nouveaux centres de données qui ont vu le jour ces dernières années ont été optimisés pour les charges de travail de préformation plutôt que pour l'inférence, le processus d'exécution de modèles axés sur le raisonnement formés pour répondre aux entrées de l'utilisateur en temps réel. Le matériel adapté à l'inférence diffère de celui traditionnellement utilisé pour l'apprentissage de l'IA à grande échelle.

Les GPU tels que les Nvidia H100 et A100 sont conçus pour le traitement de données massives, privilégiant la vitesse et la capacité de mémoire. Mais comme l'IA évolue vers le raisonnement en temps réel, l'industrie recherche des puces plus efficaces, plus réactives et plus rentables. Même une erreur mineure dans le calcul des besoins en infrastructure peut rendre un centre de données sous-optimal pour les tâches demandées par les clients.

Dans ces circonstances, le prix de location des GPU est tombé à un niveau historiquement bas. Selon un récent rapport du média chinois Zhineng Yongxian, un rack Nvidia H100 configuré avec huit GPU se loue aujourd'hui 75 000 yuans (10 500 $) par mois, alors qu'il atteignait environ 180 000 yuans (25 200 $).

Certains centres de données préfèrent laisser leurs installations vides plutôt que de courir le risque de perdre encore plus d'argent en raison de leur coût d'exploitation. Les revenus générés par l'exploitation d'une toute petite partie du centre de données ne couvriraient pas les coûts d'électricité et de maintenance.

Les investissements se poursuivent malgré la baisse de l'engouement pour l'IA

Malgré la sous-utilisation des centres de données, le gouvernement central chinois continue de peser de tout son poids pour promouvoir l'infrastructure de l'IA. Au début de l'année 2025, il a organisé un symposium sur l'industrie de l'IA, soulignant l'importance de l'autonomie dans cette technologie. Les grandes entreprises technologiques chinoises en prennent bonne note et réalisent des investissements conformes à cette priorité nationale.

Alibaba Group a annoncé son intention d'investir plus de 50 milliards de dollars dans le cloud computing et l'infrastructure matérielle nécessaire pour l'IA au cours des trois prochaines années, tandis que ByteDance prévoit d'investir environ 20 milliards de dollars dans les GPU et les centres de données. Toutefois, Joe Tsai, se montre prudent sur la question. Il a remis en question la nécessité des investissements massifs dans les centres de données.

« Les gens parlent, littéralement, de 500 milliards de dollars, de plusieurs centaines de milliards de dollars. Je ne pense pas que cela soit tout à fait nécessaire. Je pense que, d'une certaine manière, les gens investissent avant la demande qu'ils constatent aujourd'hui, mais ils prévoient une demande beaucoup plus importante », a ajouté Joe Tsai. D'après le président d'Alibaba, ces investissements massifs pourraient être une mauvaise idée à long terme.

Cependant, Jimmy Goodrich, conseiller principal en technologie à la RAND Corporation, se montre beaucoup plus optimiste sur les rendements à long terme. « Si l'IA générative est appelée à devenir la technologie de référence, l'infrastructure sera le facteur déterminant de la réussite », déclare Jimmy Goodrich.

Pour l'instant, de nombreux centres de données en Chine sont dans les limbes, construits pour un avenir qui n'est pas encore arrivé. Il n'est pas certain qu'ils trouvent une seconde vie. Pour Fang Cunbao, chef de projet d'un centre de données basé à Pékin, le succès de DeepSeek est devenu un moment de réflexion, jetant le doute sur l'hypothèse selon laquelle une expansion sans fin de l'infrastructure de l'IA garantit le progrès de la technologie.

Il se rend compte aujourd'hui que ce n'est qu'un mythe. Au début de l'année, il a décidé de quitter le secteur des centres de données. « Le marché est trop chaotique. Les premiers à l'avoir adopté en ont profité, mais aujourd'hui, il n'y a plus que des gens qui cherchent à combler les lacunes des politiques », explique-t-il.

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous du recul de la demande pour les centres de données en Chine ?
Selon vous, les centres de données sous-utilisées ou abandonnées auront-elles une seconde vie ?
Pourquoi la demande pour les centres de données a-t-elle chuté aussi vite en Chine ? DeepSeek est-il la seule cause ?

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L'IA perd de sa popularité et certains investisseurs commencent à craindre qu'elle ne leur apporte pas les profits considérables escomptés, d'autres restent toutefois optimistes quant au potentiel de l'IA

Joe Tsai, président d'Alibaba, met en garde contre la formation d'une bulle dans la construction de centres de données pour l'IA, notant que ces projets sont construits sans que les clients soient identifiés

L'éclatement de la bulle de l'IA pourrait anéantir les sociétés de capital-risque de la Silicon Valley et provoquer la chute des marchés publics, ainsi qu'un effondrement de l'économie dans son ensemble

[nhugodot]

2 chose différencient fondamentalement l'IA de l'informatique classique:
1) le logiciel d'optimise: au lieu de voir des OS et des Office et autres ERP devenir obèses, on optimise les LLM qui deviennent plus petits pour une cible donnée et non une solution a tout faire mais mal et obese. On n'est quand prémices de cette ère et comme ENIAC devenu mainframe puis mini puis PC puis nos smartphones, les besoins surtout énergétiques et en surface au sol vont s'amenuiser.
2) l'architecture des puces commence tout juste a être 'IA' native: Groq ou Cerebras par exemple sont bien plus optimisés pour l'IA que les nVidia. Et idem ça ne fait que commencer.

Ajoutez que c'est ouvert et non fermé à un acteur (ARM) ou deux (x86 Intel ou AMD), et que la Chine entrera dans la bataille,...et qu'en fin les IA elle-mêmes vont aider à optimiser électronique et logiciel (elle sait le faire en 6 heures là où il faut 6 mois aux ingénieurs !) et on a la recette d'un big crunch...

Enfin, entraîner une IA et puis ''fini on infère '' est stupide. Elle doit s'entraîner constamment sur vos problématiques quotidiennes (pro ou perso), après la première ''culture générale ' acquise: donc je parie sur le edge, l'IA locale, embarquée , ou au moins sur votre cloud pour bénéficier en sus de l'entraînement quotidien des autres clients de votre solution (Salesforce etc.)...

Le juste milieu...?