Il me semble que j’écris beaucoup sur les centres de données dans le Each day Disruptor.
Et pour trigger. Ils sont là où des centaines de milliards de {dollars} sont investis pour soutenir le growth de l’IA.
Mais le graphique de cette semaine renforce un problème que je souligne depuis des mois maintenant.
Il montre la quantité d’électricité que l’infrastructure américaine d’IA prévoit de consommer au cours des prochaines années.
Et cela aide à expliquer pourquoi certains des centres de données annoncés aujourd’hui pourraient prendre beaucoup plus de temps à être mis en ligne que prévu.
Le goulot d’étranglement du pouvoir
Sur une word optimistic, notre graphique de la semaine est un autre exemple de la croissance extraordinaire qui se produit dans le secteur de l’IA.
Picture : https://x.com/mzuhair123/standing/2060693710657179649?s=12
Mais cela met également en lumière un énorme problème.
Selon les données compilées par Epoch AI, les grands centres de données axés sur l’IA opérant aux États-Unis consomment actuellement environ 10,3 gigawatts (GW) d’énergie. Cela représente déjà suffisamment d’électricité pour alimenter des hundreds of thousands de foyers.
Pourtant, ce whole projeté s’élève à environ 35 GW d’ici la fin de la décennie.
Plus essential encore, l’essentiel de cette augmentation devrait se produire extrêmement rapidement. Le modèle suggère que la demande en énergie des centres de données IA pourrait être multipliée par 3 d’ici 2028.
Cela représente une énorme quantité d’électricité pour notre réseau électrique vieillissant pour accueillir.
Et c’est la raison principale pour laquelle j’ai soutenu à plusieurs reprises que c’est la puissance, et non les puces, qui est l’un des principaux goulots d’étranglement de cette section du growth de l’IA.
Encore une fois, Microsoft, Amazon, Google et Meta investissent collectivement des centaines de milliards de {dollars} dans l’infrastructure de l’IA. Et Nvidia proceed de vendre toutes les puces IA avancées qu’elle peut fabriquer.
Le capital n’est donc clairement pas le problème.
Le problème est que construire un knowledge heart et alimenter un knowledge heart deviennent deux choses très différentes.
En fait, certains analystes s’attendent désormais à ce qu’environ 50 à 60 % seulement de la capacité prévue des centres de données soit mise en service dans les délais prévus au cours des deux prochaines années.
Et les retards liés à la livraison d’électricité, aux infrastructures de providers publics et à l’exécution de projets sont de plus en plus fréquents.
De nouvelles données de PJM, le plus grand opérateur de réseau du pays, aident à expliquer pourquoi.
Les projets devenus opérationnels en 2025 ont attendu en moyenne huit ans pour se connecter au réseau. C’est une éternité dans le secteur technologique, où les capacités de l’IA peuvent s’améliorer considérablement en quelques mois.
De plus, environ les deux tiers du futur pipeline de centres de données d’IA aux États-Unis sont constitués de nouveaux projets. En d’autres termes, des installations sont construites sur des websites qui ne disposent actuellement d’aucune infrastructure électrique opérationnelle.
Cela signifie que des bâtiments peuvent être construits et des serveurs installés. Mais ces centres de données ne peuvent être mis en service que lorsque suffisamment d’électricité leur parvient.
Et c’est là que les choses se sont compliquées.
De nombreux projets attendraient des sous-stations, des mises à niveau de transmission, des approbations de providers publics, des systèmes de refroidissement et des connexions au réseau. Certains sont pour l’essentiel terminés mais ne peuvent toujours pas fonctionner à pleine capacité automobile l’infrastructure de soutien n’est pas encore arrivée.
Cela signifie que la course à l’IA devient plus qu’une compétition entre modèles logiciels.
Cela se transforme en une compétition entre les systèmes d’infrastructures physiques.
Et contrairement aux logiciels, l’infrastructure peut évoluer très lentement.
Voici mon avis
Les entreprises américaines restent parmi les plus gros investisseurs dans les infrastructures d’IA au monde. Mais le graphique de cette semaine nous rappelle que notre infrastructure électrique pourrait ne pas être en mesure de suivre le rythme.
C’est l’une des raisons pour lesquelles j’ai recommandé EnerSys (NYSE : ENS) à mes lecteurs de Strategic Fortunes en juillet 2024.
J’ai compris très tôt que le growth de l’IA nécessiterait bien plus que des puces avancées. Cela nécessiterait également les systèmes d’alimentation de secours et l’infrastructure énergétique nécessaires pour que les centres de données fonctionnent 24 heures sur 24.
Depuis, le inventory a plus que doublé.
Mais ce goulot d’étranglement énergétique ne constitue pas seulement un défi pour les entreprises technologiques. C’est également un défi pour la croissance économique, la compétitivité nationale et la capacité de l’Amérique à rester au centre de la révolution de l’IA.
La bonne nouvelle est que les goulots d’étranglement peuvent être résolus.
L’Amérique n’est pas devenue une superpuissance économique en acceptant les contraintes infrastructurelles. Nous avons construit le réseau routier interétatique. Nous avons apporté l’électricité dans presque tous les cash du pays. Et nous avons créé les réseaux de communication qui ont contribué à alimenter l’ère d’Web.
Ces projets nécessitent énormément d’investissements et de volonté politique.
Mais ils se sont produits parce que nous en avons fait une priorité.
La query est de savoir si nous montrerons à nouveau la même urgence.
Salutations,
Ian KingStratège en chef, Banyan Hill Publishing
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