AI boom pushing power grid to limits as data centers triple energy demand

Chaque fois que vous posez une question à chatte, pour générer une image ou laisser l’intelligence artificielle résumer votre e-mail, quelque chose de grand se passe dans les coulisses. Pas sur votre appareil, mais dans des centres de données tentaculaires remplis de serveurs, de GPU et de systèmes de refroidissement qui nécessitent des quantités massives d’électricité.

Le boom de l’IA moderne pousse notre réseau électrique à ses limites. Chatgpt seul traite environ 1 milliard de requêtes par jour, chacune nécessitant des ressources de centre de données bien au-delà de ce qui se trouve sur votre appareil.

En fait, l’énergie nécessaire pour soutenir l’intelligence artificielle augmente si rapidement qu’elle a déjà retardé la retraite de plusieurs centrales au charbon aux États-Unis, avec plus de retards attendus. Certains experts avertissent que la course aux armements de l’IA dépasse l’infrastructure destinée à la soutenir. D’autres soutiennent qu’il pourrait déclencher une innovation en énergie propre longue longtemps.

L’IA n’est pas seulement de remodeler les applications et les moteurs de recherche. Cela remodèle également la façon dont nous construisons, alimentons et régulions le monde numérique. La course à l’échelle des capacités de l’IA s’accélère plus rapidement que la plupart des infrastructures ne peuvent gérer, et l’énergie devient le prochain goulot d’étranglement.

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Voici un aperçu de la façon dont l’IA modifie l’équation énergétique et de ce que cela pourrait signifier pour notre avenir climatique.

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Chatppt sur un ordinateur (Kurt “Cyberguy” Knutsson)

Pourquoi l’IA utilise autant de puissance, et ce qui stimule la demande

La gestion de l’intelligence artificielle à grande échelle nécessite une puissance de calcul énorme. Contrairement à l’activité Internet traditionnelle, qui implique principalement de tirer des informations stockées, les outils d’IA effectuent un traitement intensif en temps réel. Que ce soit la formation de modèles de langage massifs ou la réponse aux invites d’utilisateurs, les systèmes d’IA s’appuient sur du matériel spécialisé comme les GPU (unité de traitement graphique) qui consomment beaucoup plus de puissance que les serveurs hérités. Les GPU sont conçus pour gérer de nombreux calculs en parallèle, ce qui est parfait pour les charges de travail lourdes de la matrice qui alimentent l’IA génératrice et les systèmes d’apprentissage en profondeur.

Pour vous donner une idée de l’échelle: un GPU NVIDIA H100, couramment utilisé dans la formation d’IA, consomme jusqu’à 700 watts seul. La formation d’un seul grand modèle d’IA comme GPT-4 peut nécessiter des milliers de ces GPU en continu pendant des semaines. Multipliez cela sur des dizaines de modèles et des centaines de centres de données, et les nombres augmentent rapidement. Un rack de centre de données traditionnel peut utiliser environ 8 kilowatts (kW) de puissance. Un rack optimisé en AI utilisant des GPU peut exiger 45 à 55 kW ou plus. Multipliez cela sur un bâtiment entier ou un campus de racks, et la différence est stupéfiante.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA)?

Refroidir tout ce matériel ajoute une autre couche de demande d’énergie. Empêcher les serveurs d’IA de surchauffer représente 30 à 55% de la consommation d’énergie totale d’un centre de données. Les méthodes de refroidissement avancées comme l’immersion liquide aident, mais la mise à l’échelle de l’industrie prendra du temps.

Du côté de la hausse, les chercheurs d’IA développent des moyens plus efficaces d’exécuter ces systèmes. Une approche prometteuse est l’architecture du modèle “mélange d’experts”, qui n’active qu’une partie du modèle complet pour chaque tâche. Cette méthode peut réduire considérablement la quantité d’énergie requise sans sacrifier les performances.

De combien de puissance parlons-nous?

En 2023, les centres de données mondiaux ont consommé environ 500 térawattheures (TWH) d’électricité. Cela suffit pour alimenter chaque maison en Californie, au Texas et en Floride combinée pendant une année entière. D’ici 2030, le nombre pourrait tripler, avec l’IA comme conducteur principal.

Pour le mettre en perspective, la maison moyenne utilise environ 30 kilowattheures par jour. Une térawatt-heure est un milliard de fois plus supérieure à un kilowatt-heure. Cela signifie que 1 TWH pourrait alimenter 33 millions de maisons pour une journée.

Centre de données (Kurt “Cyberguy” Knutsson)

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La demande énergétique de l’IA est en train de dépasser le réseau électrique

La demande d’IA augmente plus rapidement que le réseau d’énergie ne peut s’adapter. Aux États-Unis, la consommation d’électricité du centre de données devrait dépasser 600 TWH d’ici 2030, triplant les niveaux de courant. Répondre à cette demande nécessite l’équivalent d’ajouter 14 grandes centrales électriques au réseau. Les grands centres de données d’IA peuvent chacun nécessiter 100 à 500 mégawatts (MW), et les plus grandes installations peuvent bientôt dépasser 1 Gigawatt (GW), qui est à peu près autant qu’une centrale nucléaire ou un petit état américain. Un centre de données 1 GW pourrait consommer plus de puissance que toute la ville de San Francisco. Multipliez cela par quelques dizaines de campus à travers le pays, et vous commencez à voir à quelle vitesse cette demande s’ajoute.

Pour suivre, les services publics à travers le pays retardent la retraite des usines de charbon, élargissent les infrastructures de gaz naturel et les projets d’énergie propre des étagères. Dans des États comme l’Utah, la Géorgie et le Wisconsin, les régulateurs de l’énergie ont approuvé de nouveaux investissements de combustibles fossiles directement liés à la croissance du centre de données. D’ici 2035, les centres de données pourraient représenter 8,6% de toute la demande d’électricité américaine, contre 3,5% aujourd’hui.

Malgré les engagements publics pour soutenir la durabilité, les entreprises technologiques conduisent par inadvertance une résurgence des combustibles fossiles. Pour la personne moyenne, ce changement pourrait augmenter les coûts d’électricité, contraindre les fournitures d’énergie régionale et compliquer les objectifs d’énergie propre au niveau de l’État.

Réseau électrique (Kurt “Cyberguy” Knutsson)

Big Tech peut-il tenir ses promesses d’énergie verte?

Les géants de la technologie Microsoft, Google, Amazon et Meta affirment tous qu’ils travaillent vers un avenir en émissions de zéro net. En termes simples, cela signifie équilibrer la quantité de gaz à effet de serre qu’ils émettent avec la quantité qu’ils retirent ou compensent, ce qui a idéalement rendu leur contribution nette au changement climatique à zéro.

Ces entreprises achètent de grandes quantités d’énergie renouvelable pour compenser leur utilisation et investir dans des solutions énergétiques de nouvelle génération. Par exemple, Microsoft a un contrat avec Fusion Start-up Helion pour fournir une électricité propre d’ici 2028.

Cependant, les critiques soutiennent que ces achats d’énergie propre ne reflètent pas la réalité sur le terrain. Parce que le réseau est partagé, même si une entreprise technologique achète l’énergie solaire ou éolienne sur papier, les combustibles fossiles comblent souvent l’écart pour tout le monde.

Certains chercheurs disent que ce modèle est plus bénéfique pour la comptabilité de l’entreprise que pour la progression du climat. Bien que les chiffres puissent sembler propres sur un rapport d’émissions d’entreprise, l’énergie réelle alimentaire le réseau comprend toujours du charbon et du gaz. Microsoft, Google et Amazone se sont engagés à alimenter leurs centres de données avec des énergies renouvelables à 100%, mais parce que le réseau est partagé, les combustibles fossiles comblent souvent l’écart lorsque les énergies renouvelables ne sont pas disponibles.

Certains critiques soutiennent que les engagements volontaires seuls ne suffisent pas. Contrairement aux industries traditionnelles, il n’y a pas de cadre réglementaire standardisé obligeant les entreprises technologiques à divulguer la consommation d’énergie détaillée des opérations d’IA. Ce manque de transparence rend plus difficile le suivi, que les engagements verts se traduisent par une action significative, d’autant plus que les charges de travail se déplacent vers des entrepreneurs tiers ou des opérations à l’étranger.

Une ferme d’énergie éolienne (Kurt “Cyberguy” Knutsson)

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L’avenir de l’énergie propre pour l’IA et ses limites

Pour répondre aux besoins énergétiques en flèche sans aggraver les émissions, les entreprises technologiques investissent dans des projets énergétiques avancés. Il s’agit notamment de petits réacteurs nucléaires construits directement à côté des centres de données, des systèmes géothermiques profonds et de la fusion nucléaire.

Bien que prometteurs, ces technologies sont confrontées à d’énormes obstacles techniques et réglementaires. La fusion, par exemple, n’a jamais atteint le seuil de rentabilité commerciale, ce qui signifie qu’elle n’a pas encore produit plus d’énergie qu’elle ne consomme. Même les experts les plus optimistes disent que nous ne verrons peut-être pas une fusion évolutive avant les années 2030.

Au-delà des obstacles techniques, de nombreuses personnes se préoccupent de la sécurité, du coût et de la gestion des déchets à long terme des nouveaux systèmes nucléaires. Alors que les partisans soutiennent que ces conceptions sont plus sûres et plus efficaces, le scepticisme public reste un véritable obstacle. La résistance communautaire est également un facteur. Dans certaines régions, les propositions de microréacteurs nucléaires ou de forage géothermique ont fait face à des retards en raison de préoccupations concernant la sécurité, le bruit et les dommages environnementaux. La construction de nouveaux centres de données et les infrastructures d’électricité associées peuvent prendre jusqu’à sept ans, en raison des défis de permis, d’acquisition de terrains et de construction.

Google a récemment activé un projet géothermique au Nevada, mais il ne génère que suffisamment de puissance pour quelques milliers de maisons. La phase suivante pourrait être en mesure d’alimenter un seul centre de données d’ici 2028. Pendant ce temps, des entreprises comme Amazon et Microsoft continuent de construire des sites qui consomment plus de puissance que la Citie entière.

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L’IA aidera-t-elle ou nuire à l’environnement?

Ceci est le débat central. Les défenseurs soutiennent que l’IA pourrait finalement aider à accélérer les progrès climatiques en optimisant les réseaux énergétiques, en modélisant les modèles d’émissions et en inventant une meilleure technologie propre. Microsoft et Google ont tous deux cité ces utilisations dans leurs déclarations publiques. Mais les critiques avertissent que la trajectoire actuelle n’est pas durable. Sans percées majeures ou cadres politiques plus stricts, le coût énergétique de l’IA peut submerger les gains climatiques. Une prévision récente a estimé que l’IA pouvait ajouter 1,7 gigatons de dioxyde de carbone aux émissions mondiales entre 2025 et 2030, environ 4% de plus que l’ensemble des émissions annuelles des États-Unis

La consommation d’eau, la demande minérale rare et les conflits d’utilisation des terres sont également des préoccupations émergentes à mesure que les infrastructures d’IA se développent. Les grands centres de données nécessitent souvent des millions de gallons d’eau pour le refroidissement chaque année, ce qui peut passer les approvisionnements en eau locaux. La demande de minéraux critiques comme le lithium, le cobalt et les éléments de terres rares – utilisés dans les serveurs, les systèmes de refroidissement et l’électronique de puissance – crée une pression supplémentaire sur les chaînes d’approvisionnement et les opérations minières. Dans certaines régions, les communautés repoussent les terres qui sont rezonées pour le développement technologique à grande échelle.

Le chiffre d’affaires rapide du matériel ajoute également au péage environnemental. Au fur et à mesure que les systèmes d’IA évoluent rapidement, les GPU et les accélérateurs plus anciens sont remplacés plus fréquemment, créant des déchets électroniques importants. Sans de solides programmes de recyclage en place, une grande partie de cet équipement se retrouve dans des décharges ou est exportée vers les pays en développement.

La question n’est pas seulement si l’IA peut devenir plus propre au fil du temps. C’est si nous pouvons évoluer l’infrastructure nécessaire pour la soutenir sans retomber sur les combustibles fossiles. Répondre à ce défi nécessitera une collaboration plus stricte entre les entreprises technologiques, les services publics et les décideurs. Certains experts préviennent que l’IA pourrait soit aider à lutter contre le changement climatique, soit aggraver les choses, et le résultat dépend entièrement de la façon dont nous choisissons d’alimenter l’avenir de l’informatique.

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L’IA révolutionne la façon dont nous travaillons, mais elle transforme également la façon dont nous utilisons l’énergie. Les centres de données alimentant les systèmes d’IA deviennent certains des plus grands consommateurs d’électricité au monde. Les entreprises technologiques parient très importantes sur des solutions futuristes, mais la réalité est que de nombreuses centrales à combustibles fossiles restent en ligne plus longtemps juste pour répondre à la demande d’énergie croissante de l’IA. Que l’IA finisse par aider ou blesser le climat peut dépendre de la rapidité avec laquelle les percées de l’énergie propre se rattrapent et de la façon dont nous mesurons honnêtement les progrès.

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