Disponibilité : la nouvelle norme pour la préparation des infrastructures d'IA

Durant la majeure partie de l'essor de l'IA , les discussions sur l'infrastructure se sont concentrées sur la puissance de calcul : les puces, les serveurs et les centres de données toujours plus vastes nécessaires à son fonctionnement. Mais à mesure que l'IA passe de l'expérimentation au déploiement à grande échelle, les responsables technologiques sont confrontés à un autre défi d'infrastructure, tout aussi crucial : garantir une alimentation électrique fiable, suffisante et rapide pour alimenter cette puissance de calcul.

Les centres de données dédiés à l'IA diffèrent fondamentalement des consommateurs d'énergie commerciaux et industriels traditionnels. Plus vastes, plus concentrés et extrêmement sensibles au facteur temps, ils ne tolèrent pratiquement aucune interruption. La disponibilité de l'énergie devient ainsi bien plus qu'une simple contrainte opérationnelle : elle peut déterminer de plus en plus l'emplacement des infrastructures d'IA, la rapidité de leur déploiement et la capacité des entreprises à rentabiliser leurs investissements technologiques massifs.

Le gaz naturel s'impose comme une énergie de transition pour relever le défi énergétique de l'intelligence artificielle.

Pour les dirigeants du secteur technologique, la question cruciale n'est pas seulement de savoir si l'on peut finalement produire suffisamment d'électricité, mais aussi si une alimentation électrique stable et distribuable peut atteindre le centre de données au moment et à l'endroit requis.

C’est là que le rôle de plus en plus important du gaz naturel prend tout son sens. Face aux limites des autres sources d’énergie non intermittentes, le gaz peut assurer la production continue nécessaire pour alimenter les applications d’IA à forte charge de travail. L’analyse de scénarios de PwC illustre l’ampleur potentielle de ce phénomène : même dans notre scénario le plus prudent, la demande de gaz liée à l’IA atteint 5.2 milliards de pieds cubes par jour (Gpi3/j) d’ici 2030, contre environ 1.6 Gpi3/j aujourd’hui. D’ici 2035, nos scénarios prévoient une demande comprise entre 7.6 et 11.5 Gpi3/j.

Cependant, pour les développeurs de centres de données et les entreprises technologiques, ces chiffres ne révèlent qu'une partie du problème. Disposer de suffisamment de gaz dans le système ne garantit pas nécessairement son acheminement jusqu'au centre de données dans les délais impartis. Il doit être produit, transporté, stocké et distribué à la pression adéquate à travers une infrastructure interconnectée. Autrement dit, le défi énergétique pour l'IA se transforme de plus en plus en un défi d'approvisionnement.

Le temps pourrait bien devenir la ressource la plus rare, et non le capital.

Les entreprises technologiques consacrent des dizaines de milliards de dollars à l'infrastructure d'intelligence artificielle , mais l'argent seul ne peut pas résoudre les nombreuses contraintes qui séparent un centre de données planifié d'un centre de données prêt à être opérationnel.

L’obtention des autorisations et permis, des droits de passage de pipelines, des raccordements au réseau, des turbines, la disponibilité de l’eau et de la main-d’œuvre qualifiée peuvent allonger les délais de développement. Les promoteurs doivent simultanément se disputer les équipements essentiels et les capacités industrielles, tout en tenant compte des contraintes locales de zonage et d’approvisionnement en eau. Cela modifie les calculs relatifs aux infrastructures.

Dans un marché où la rapidité de déploiement est primordiale, un réseau de transport d'électricité existant, un corridor sous licence, une infrastructure de stockage ou une capacité de production disponible peuvent s'avérer bien plus précieux qu'une solution théoriquement moins coûteuse, mais dont le développement prendrait des années. Par conséquent, pour les entreprises technologiques qui prennent des décisions concernant les capacités de l'IA, le choix d'un site doit prendre en compte bien plus que la simple superficie, la connectivité et la disponibilité future de l'énergie. La capacité à garantir un approvisionnement énergétique fiable dans les délais impartis doit être considérée très tôt dans le processus.

La sécurité énergétique devient une capacité stratégique

On observe déjà une évolution des mentalités chez les développeurs de centres de données. Par exemple, la production d'électricité hors réseau permet aux complexes de connecter leur production de gaz sur site ou à proximité à un approvisionnement stable en combustible, au lieu de dépendre entièrement du réseau électrique traditionnel. PwC estime que plus de 30 % de la demande de gaz liée à l'IA pourrait être couverte par cette production hors réseau d'ici 2035.

D'autres modèles émergent également, notamment des gazoducs dédiés raccordés à la production d'électricité, et des systèmes plus intégrés reliant l'approvisionnement en gaz, son transport, son stockage, sa production et la consommation des centres de données. La principale leçon à retenir pour les dirigeants d'entreprises et les responsables technologiques n'est pas que chaque centre de données doive adopter la même stratégie énergétique.

L’approvisionnement énergétique ne peut plus être considéré comme une simple fonction administrative intervenant après les décisions relatives à la technologie et à l’immobilier. Il est devenu une compétence stratégique.

La mise en place d'une infrastructure d'IA nécessite un système plus vaste.

Cette évolution modifie également les acteurs dont les entreprises technologiques ont besoin. La prochaine génération d'infrastructures d'IA exigera une coordination accrue entre les hyperscalers et les développeurs de centres de données, d'une part, et les fournisseurs d'énergie, de gaz naturel et les exploitants de pipelines, d'autre part. Ces acteurs devront de plus en plus trouver une solution pour l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement énergétique, de la production d'électricité à l'informatique opérationnelle, au lieu de se contenter d'améliorer leur propre maillon de la chaîne.

Pour les dirigeants du secteur technologique, la stratégie de partenariat devient ainsi encore plus cruciale. Sécuriser rapidement les infrastructures énergétiques, comprendre les contraintes régionales et développer des relations au sein de l'écosystème énergétique peuvent contribuer à atténuer les risques liés aux délais avant que des milliards de dollars de puissance de calcul ne soient disponibles.

L'intelligence artificielle représente certes une révolution technologique, mais son déploiement à grande échelle met rapidement à l'épreuve les infrastructures physiques. Les organisations les mieux préparées à la prochaine étape seront celles qui considèrent l'énergie comme un atout stratégique et reconnaissent le rôle crucial que peut jouer le gaz naturel en fournissant l'énergie fiable et déployable nécessaire au fonctionnement et à la maintenance des systèmes d'IA.

Dans la course au déploiement à grande échelle de l'intelligence artificielle, le « temps de disponibilité de l'énergie » pourrait en fin de compte déterminer le « temps de réalisation de la valeur ».