La course pour alimenter la révolution de l’intelligence artificielle se heurte à un obstacle économique important. Alors que des géants de la technologie comme Microsoft et Meta se tournent vers le gaz naturel pour alimenter leurs immenses centres de données, le coût de construction de l’infrastructure nécessaire monte en flèche.
Selon un récent rapport de BloombergNEF, le prix de la construction d’une nouvelle centrale électrique à turbine à gaz à cycle combiné (CCGT) a augmenté de 66 % au cours des deux dernières années.
Le prix croissant des infrastructures
Malgré des prix du gaz naturel relativement stables aux États-Unis, le capital requis pour construire des installations de production a fortement augmenté. En 2023, le coût de construction d’une nouvelle centrale était inférieur à 1 500 dollars par kilowatt de capacité ; l’année dernière, ce chiffre était passé à 2 157.
Cette pression financière est aggravée par des retards importants. Il faut désormais 23 % de plus pour achever une nouvelle installation qu’auparavant, créant un goulot d’étranglement pour les entreprises désespérées d’obtenir une énergie fiable.
L’« effet IA » sur la demande d’électricité
Le principal moteur de ce changement est l’ampleur sans précédent des centres de données modernes. L’industrie connaît une transformation massive en termes de taille et de besoins énergétiques :
- Croissance explosive : La demande d’électricité provenant des nouveaux centres de données devrait passer de 40 gigawatts aujourd’hui à 106 gigawatts d’ici 2035, soit une multiplication par près de trois.
- Évolutivité : Actuellement, seulement 10 % des installations de centres de données ont une capacité de 50 mégawatts ou plus. Cependant, au cours de la prochaine décennie, la moyenne du secteur devrait dépasser 100 mégawatts.
- Le changement de stratégie : Alors que les entreprises technologiques s’appuyaient historiquement sur les énergies renouvelables par le biais d’accords d’achat d’électricité (éolien, solaire et batteries), le volume considérable d’énergie requis par l’IA oblige à évoluer vers la fiabilité constante et « toujours active » du gaz naturel.
Une crise de la chaîne d’approvisionnement : la pénurie de turbines
La ruée vers la construction de centrales à gaz a déclenché une pénurie critique du composant le plus essentiel : la turbine à gaz.
Étant donné que les turbines peuvent représenter jusqu’à 30 % du coût total d’une centrale, la volatilité de leurs prix est un facteur majeur dans l’augmentation globale des dépenses. D’ici la fin de cette année, les prix des turbines devraient être 195 % plus élevés qu’ils ne l’étaient en 2019.
Le problème n’est pas seulement le coût, mais aussi la capacité. Les processus de fabrication spécialisés requis pour ces turbines ne peuvent pas être mis à l’échelle rapidement, ce qui entraîne d’énormes retards. En conséquence, de nombreuses entreprises sont confrontées à des listes d’attente qui s’étendent jusqu’au début des années 2030.
Frictions sociales et réglementaires
Cette ruée énergétique crée des tensions au-delà de la salle du conseil d’administration. Alors que les services publics peinent à répondre à la demande, ils répercutent souvent les coûts de la nouvelle production d’électricité sur le grand public. Cela a alimenté une réaction croissante contre les centres de données, alors que les résidents s’inquiètent de la hausse des factures de services publics et de l’impact environnemental d’une dépendance accrue aux combustibles fossiles.
En outre, la pression politique s’accentue sur le secteur. L’administration actuelle a encouragé les opérateurs de centres de données à « apporter leur propre énergie », une mesure destinée à protéger le réseau électrique existant des charges massives requises par l’IA.
La transition vers l’informatique basée sur l’IA crée une boucle paradoxale : plus l’industrie évolue, plus il devient coûteux et difficile de fournir l’énergie nécessaire à son fonctionnement.
En résumé, l’intersection de la croissance de l’IA et des limites des infrastructures énergétiques crée un goulot d’étranglement dans la chaîne d’approvisionnement, augmentant les coûts pour les développeurs et potentiellement répercutant ces dépenses sur le grand public.
