Conjuguer IA et consommation énergétique
Le nouveau défi énergétique de l'humanité ?
2%, c’est ce que représente la demande d’électricité des data centers, des cryptomonnaies et de l’intelligence artificielle par rapport à la demande mondiale d’électricité.
Et ce n’est pas près de s’arrêter ! Un récent rapport de l’IEA (L’agence internationale de l’énergie) pointe du doigt la consommation électrique astronomique des acteurs de ces différents secteurs.
Faisons un état des lieux de ce nouvel enjeu énergétique dans ce nouvel article pour The Macronomist. Nous verrons ensuite les recommandations de Goldman Sachs à ce sujet.
En 2022, les data centers, l’intelligence artificielle et la cryptomonnaie ont consommé quelque 400 TWh d’électricité, et cette consommation devrait continuer d’augmenter à un rythme soutenu dans les prochaines années.
Cela représente entre 1 et 2% de la consommation mondiale d’électricité, contre 0,5% en 2000.
Toujours selon l’IAE, entre 2015 et 2022, le nombre d’internautes a augmenté de 78%, le trafic internet mondial de 600%, la charge de travail des data centers de 340%. Pour autant, l’énergie consommée par les data centers n’a augmenté que de 20 à 70%.
Une utilisation de l’énergie particulièrement efficace donc, si nous prenons en compte l’expansion d’internet et de ces technologies durant cette période.
Cette efficacité vient d’une plus grande économie sur les calculs ; pendant des décennies, l’énergie nécessaire pour effectuer la même quantité de calcul a diminué de moitié tous les deux ans et demi, selon une loi nommée la loi de Koomey.
💡 La loi de Koomey est une règle empirique qui stipule que l'efficacité énergétique des ordinateurs double tous les 1.5 à 2 ans.
Mais, ces économies d’énergie se sont déportées sur une autre ressource toute aussi importante : l’eau.
Les data centers ont besoin d’énergie pour faire tourner les serveurs d’une part, mais également d’eau pour refroidir. C’est même peut-être la raison principale de leur impact sur le climat.
Au fur et à mesure que ce secteur s’est industrialisé, ces installations ont eu besoin d’une climatisation de puissance industrielle pour refroidir les serveurs. Ces systèmes nécessitent une importante quantité d’eau pour refroidir l’air qui ,n à son tour, refroidit les serveurs, et c’est encore pire dans les régions comme Singapour qui font face à des températures élevées.
Et l’IA, qui demande de réaliser des calculs importants et qui a donc besoin de puces puissantes, les fait chauffer encore davantage. Le fait est que lorsque vous regroupez davantage de transistors dans une zone plus petite, vous déplacez des électrons plus rapidement, et vous générez donc plus de chaleur.
Ainsi, lorsqu’un rack de serveur “classique” peut fonctionner avec 7 kW d’électricité, les racks spécialisés dans l’intelligence artificielle peuvent monter entre 30 et 100 kW. Les IA demandent une puissance de calcul beaucoup plus importante que celle utilisée pour stocker des photos et gérer des sites web.
Un autre chiffre intéressant est qu’une requête sur ChatGPT consomme 10 fois plus d’énergie qu’une simple recherche Google.
En 2022, Google et Microsoft ont consommé près de 30 milliards de litres d’eau, soit la consommation d’environ 700 000 personnes dans un pays développé.
Une chance tout de même : les géants technologiques se soucient de cette problématique, et investissent massivement dans l’énergie renouvelable (où du moins, paraître inquiets correspond à leurs intérêts financiers à long terme).
Le grand problème des énergies renouvelables, c’est qu’elles sont intermittentes ; difficile de créer de l’énergie solaire la nuit, difficile de créer de l’énergie éolienne quand il n’y a pas de vent.
Cet état de fait se marie très mal avec les besoins des data centers, qui doivent fonctionner 24h/24, 7j/7.
Le but est d’alors d’utiliser un mix, et les entreprises technologiques investissent tout de même massivement dans ces énergies renouvelables, de plusieurs façons.
D’une part, elles achètent massivement de l’énergie verte par le biais de contrats d’achat d’électricité (PPA, power purchase agreement). Concrètement, il s’agit de contrats à long terme entre un acheteur (disons Microsoft, qui a besoin d’énergie pour ses data centers) et un producteur d’électricité (un exploitant de parc solaire ou éolien). Selon Bloomberg NEF et The Economist, l’industrie des data centers aurait ajouté 74 gigawatts de capacité de cette manière.
Google a de son côté toujours investi massivement dans les énergies renouvelables. Vous pouvez trouver tous leurs projets sur ce lien.
Pour compléter ces énergies renouvelables, vous pouvez utiliser… Du nucléaire ? Oh, vous savez que je suis très pro nucléaire n’est-ce pas ? :).
À ce sujet, Sam Altman (PDG d’OpenAI) avait exprimé lors du forum de davos, qu’à l’avenir, l’IA consommerait tellement d’électricité qu’il faudrait une percée énergétique (comme la fusion nucléaire), pour l’alimenter.
En 2023, Microsoft a signé un ppa pour acheter de l’énergie à Hélion Energy, une start-up spécialisée dans la fusion, d’ici 2028.
Dernière possibilité de mix énergétique, la géothermie. Google investi dans ce secteur à plusieurs reprises, dont en 2023.
Vous avez deux façons de gérer le côté écologique dans notre cas. La première est de trouver des façons plus propres de faire de l’énergie. La seconde est tout simplement de baisser votre consommation d’énergie.
Dans ce sens, vous pouvez améliorer le système de refroidissement pour passer au Water Cooling.
Le water cooling est un système de refroidissement utilisant directement du liquide pour refroidir l’air.
Bien que les serveurs en immersion dans l’eau comme ci-dessus soit encore très nouveau, ils sont en pleine phase d’adoption. Au cours des prochaines années, ce marché devrait exploser pour passer de 251 millions de dollars en 2021 à plus de 1.6 milliards en 2027.
Et pour cause : il est littéralement 1000 fois plus efficace que le refroidissement par l’air.
Une étude a même prouvé que ce système pourrait refroidir de 20% l’énergie utilisée par les data centers utilisant cette méthode de refroidissement.
Donc, comme nous l’avons vu au long de cet article, bien que nous utilisions l’énergie de manière plus efficace, nous devrions tout de même en avoir davantage besoin dans les années à venir. Nous nous sommes aujourd’hui concentrés sur les data centers, mais l’augmentation des véhicules électriques demandera aussi de l’énergie, tout comme la réindustrialisation actuelle des USA.
Consommation électrique des data-centers, par fournisseurs/entreprises en gigawatts (à gauche) et en pourcentage (à droite).
Les infrastructures n’ayant initialement pas été pensé pour accueillir une telle puissance de calcul, l’IA a redéfini les codes. Les besoins en électricité ne sont plus les mêmes, comme nous pouvons le voir sur le graphique suivant :
Goldman Sachs décompose donc un panier de valeur comme ceci :
30% infrastructure de réseau.
25% Services publics non réglementés
25% Matières premières indispensables à la production d’électricité (cuivre et uranium)
20% services publics
Voilà la liste non-exhaustive des entreprises qui pourraient vous intéresser. Si, comme moi, vous êtes investis sur les utilities, beaucoup de noms sont déjà dans le panier XLU et vous en profiterez partiellement.
L’énergie utilisée par les data centers est un réel débat, et il faut l’améliorer et l’optimiser autant que possible. Néanmoins, nous ne pouvons pas nous cacher qu’ils sont tout simplement indispensables au monde actuel ; plus personne ne veut, et ne peut faire sans internet.
L’IA est le nouveau facteur qui entre en compte, et qui augmente indéniablement la consommation énergétique de ces infrastructures. Mais, nous entrons alors dans un débat philosophique ; devons-nous brider le progrès dans une logique de protection de l’environnement ? J’en doute. Et je doute que cela soit pertinent pour le reste de l’humanité.
Voilà pour l’article du jour ! J’espère qu’il vous aura plu, n’hésitez pas à venir en discuter davantage sur le discord de la communauté.
Quant à moi, je vous dis à vendredi, pour le macroscope de la semaine !