La demande énergétique pour l’intelligence artificielle aux États-Unis pourrait être multipliée par dix d’ici 2030.

Selon l'Electric Power Research Institute (EPRI), la demande énergétique liée à l'IA aux États-Unis pourrait être multipliée par dix d'ici 2030. Selon le rapport , réalisé en collaboration avec Epoch AI, organisme de recherche et d'analyse comparative de l'IA, la demande énergétique totale liée à l'IA est actuellement estimée à 5 GW, mais pourrait dépasser 50 GW d'ici 2030. Les progrès rapides, notamment l'apprentissage de « modèles de frontière » à grande échelle, stimulent cette croissance de la demande d'électricité. Comme le souligne l'étude, l'IA est le principal moteur de la croissance à court terme des centres de données.

L'analyse s'est concentrée sur les facteurs techniques de la consommation énergétique de l'IA, en modélisant à la fois les trajectoires de demande pour les sites de formation individuels et les besoins plus larges en matière d'IA. D'ici 2030, les prévisions indiquent que l'IA, incluant la formation et l'inférence, pourrait consommer plus de 5 % de la capacité de production américaine.

La croissance de la demande énergétique liée à l'IA peut être estimée à l'aide de diverses approches, telles que l'analyse des projections de production de puces d'IA, des plans d'investissement des principales entreprises du secteur ou des évaluations d'experts en centres de données et du secteur. L'analyse de l'EPRI a examiné plusieurs de ces estimations, notamment ses propres prévisions de croissance des centres de données, celles de l'Agence internationale de l'énergie et les projections de livraison de semi-conducteurs. Le rapport prend en compte la demande accrue d'électricité pour l'entraînement des plus grands modèles d'IA de pointe. Ses estimations de modélisation prévoient une demande de pointe d'énergie pour le centre de données prévu par Meta Platforms en Louisiane à 2 GW ou plus d'ici 2030. Un projet connu sous le nom de Stargate, parrainé par un consortium pouvant inclure OpenAI et Microsoft, devait atteindre 5 GW d'ici 2030, mais l'EPRI a indiqué que ce projet pourrait avoir été annulé. Le rapport inclut également un campus de centre de données Stargate de 1,2 GW à Abilene, au Texas, d'ici 2026.

L'Electric Power Research Institute (EPRI) a averti que les projections individuelles ne fournissent pas de preuves suffisamment solides de la croissance future, en particulier à la fin de la décennie, car cela nécessiterait une forte croissance des investissements dans l'IA. Cependant, si les tendances actuelles se poursuivent, « l'IA représentera une part importante du secteur énergétique américain d'ici 2030 ». Selon l'EPRI, il n'est pas encore certain que la demande énergétique prévue puisse être satisfaite. Bien que les investissements dans les hyperscalers suggèrent une croissance rapide, les contraintes liées à la construction de réseaux de transport et de nouvelle génération pourraient freiner la croissance des centres de données, indique le rapport. L'analyse suggère que la demande énergétique pour l'IA atteindra probablement des niveaux de formation à l'échelle du gigawatt d'ici 2028, mais au-delà, l'évolutivité est incertaine. L'augmentation rapide de la demande énergétique aura des implications sociétales, a déclaré l'EPRI, la croissance énergétique posant des défis aux entreprises technologiques déjà engagées dans les énergies propres. Les contraintes énergétiques liées à la demande d'IA pourraient également déclencher une accélération de la croissance énergétique, perturbant les processus de planification traditionnels et potentiellement ayant des conséquences environnementales.