L'ia redéfinit l'investissement: priorité aux centres de données

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L'investissement dans l'intelligence artificielle devient plus sélectif

Les investissements dans l'intelligence artificielle (IA) entrent dans une phase plus sélective alors que les entreprises et les investisseurs cherchent à dépasser l'engouement initial pour se concentrer sur l'infrastructure des centres de données nécessaire au fonctionnement des systèmes d'IA.

Une analyse récente de Goldman Sachs suggère que le marché évolue vers ce que la firme qualifie de "fuite vers la qualité". En pratique, les investisseurs portent une attention plus marquée aux entreprises possédant et exploitant de grands centres de données et une infrastructure informatique solide. Les sociétés proposant des outils d'IA ciblés ou des logiciels expérimentaux reçoivent moins d'attention.

Goldman Sachs prévoit une croissance rapide des dépenses en infrastructures d'IA à mesure que les entreprises augmentent leur capacité informatique pour la formation et le déploiement de modèles. Les grandes entreprises fournissant des services de cloud hyperscale investissent des dizaines de milliards de dollars chaque année dans de nouveaux centres de données et du matériel informatique. Les systèmes de réseau s'étendent également pour soutenir cette croissance.

La demande d'IA transforme le marché des centres de données

Goldman Sachs Research estime que les charges de travail liées à l'IA pourraient représenter environ 30 % de la capacité totale des centres de données au cours des deux prochaines années, à mesure que la demande de puissance informatique augmente dans les services cloud et les applications d'entreprise. Ce changement reflète la façon dont les tâches liées à l'IA diffèrent des charges de travail cloud traditionnelles. La formation de grands modèles nécessite des milliers de puces fonctionnant en parallèle pendant de longues périodes. L'inférence, le processus de génération de réponses ou de prédictions, requiert également une puissance informatique constante lorsque les services fonctionnent.

Les fournisseurs de cloud et les développeurs d'IA augmentent désormais la capacité des centres de données à un rythme jamais observé lors des phases précédentes de l'informatique en nuage. La demande d'infrastructure dépasse le matériel informatique. L'approvisionnement en énergie devient un enjeu central dans la course à l'IA.

Goldman Sachs Research estime que la demande mondiale d'énergie des centres de données pourrait augmenter d'environ 175 % d'ici 2030 par rapport aux niveaux de 2023, principalement en raison des charges de travail de l'IA. Cette augmentation équivaudrait approximativement à ajouter à la grille mondiale la demande en électricité d'un autre pays figurant parmi les dix premiers consommateurs d'énergie. La demande croissante en énergie pousse également les services publics et les gouvernements à envisager de nouveaux investissements dans l'infrastructure énergétique.

Les limites de l'infrastructure façonnent la stratégie IA

Le besoin croissant en énergie et en refroidissement influence l'emplacement des nouveaux centres de données d'IA. Les exigences en matière d'espace façonnent également le choix des sites. De grandes installations se trouvent souvent à proximité de sources d'énergie stables et de réseaux de fibre optique à haute capacité. Certaines entreprises construisent des clusters de formation à l'IA dans des zones reculées où le terrain et l'électricité sont plus faciles à obtenir. L'emplacement des centres de données peut également influencer l'impact environnemental. La recherche académique sur l'infrastructure de l'IA montre que les systèmes de refroidissement et la localisation géographique peuvent influencer la consommation d'énergie et d'eau autant que l'efficacité du matériel.

Ces limites commencent à affecter la façon dont les entreprises technologiques planifient leurs stratégies IA. Construire de nouveaux modèles ou logiciels n'est qu'une partie du défi. Les entreprises doivent également s'assurer qu'elles disposent de l'infrastructure nécessaire pour faire fonctionner ces systèmes de manière fiable. Souvent, la construction de cette infrastructure prend des années.

La construction de grands centres de données implique des chaînes d'approvisionnement complexes. Les projets nécessitent souvent l'acquisition de terrains et des connexions au réseau. Beaucoup dépendent également d'accords énergétiques à long terme. Les pénuries d'équipements électriques et les retards dans l'expansion du réseau peuvent ralentir la réalisation de nouveaux projets. Ces contraintes expliquent pourquoi les investisseurs accordent plus d'attention aux entreprises qui contrôlent déjà de grands réseaux de centres de données.

Une phase sélective du marché de l'IA

Lors de la première vague d'adoption de l'IA générative, de nombreuses entreprises ont vu leur valeur marchande augmenter simplement en s'associant à l'IA. Cette phase commence maintenant à évoluer alors que les investisseurs réévaluent où la croissance de l'IA se produira.

Les investisseurs examinent quelles entreprises disposent de l'infrastructure et des modèles de revenus nécessaires pour soutenir un déploiement à long terme. Les opérateurs de centres de données et les fabricants de puces se trouvent à la base de cet écosystème. Leurs services sont requis, peu importe quelles applications de l'IA gagnent en popularité.

Lors des vagues de croissance informatique précédentes, les entreprises ayant construit l'infrastructure de base ont souvent capturé des revenus stables. Les plateformes de logiciels, en revanche, ont connu des hausses et des baisses plus rapides. Une dynamique similaire pourrait se former maintenant dans le secteur de l'IA.

L'expansion de l'infrastructure soulève également de nouvelles questions. La demande en énergie et la capacité du réseau deviennent des enjeux centraux pour les gouvernements et les planificateurs industriels. L'impact environnemental est également de plus en plus scruté.

Dans les années à venir, l'économie de l'IA pourrait dépendre autant des centrales électriques et des systèmes de refroidissement que des algorithmes et des logiciels. Cette réalité façonne la prochaine étape de la course à l'IA.

(Photo par Lightsaber Collection)

Voir aussi : Goldman Sachs et Deutsche Bank testent l'IA agentique pour la surveillance commerciale

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