Dessinez à New York par une nuit d’été estivale: toutes les tensions dans les climatiseurs, les voitures souterraines fredonnant sous terre, les tours brûlant de lumière. Ajouter San Diego au pic de la vague de chaleur record.
C’est presque l’ampleur de l’électricité que Sam Altman et son partenaire seront dévorés par la prochaine vague de centres de données d’IA. Il s’agit d’un seul projet d’entreprise qui consomme plus d’électricité chaque jour que deux villes américaines.
L’annonce indique qu’Andrew Chien, professeur d’informatique à l’Université de Chicago, attend depuis longtemps pour le voir se concrétiser.
« Je suis informaticien depuis 40 ans, et pour la plupart de cela, l’informatique a été la plus petite partie de la consommation d’électricité de notre économie », a déclaré Chien à Fortune. « Maintenant, cela devient une grande partie de ce que toute l’économie consomme. »
Il a appelé les changements excitants et surprenants.
« C’est effrayant … parce que maintenant (l’informatique) pourrait être de 10% ou 12% de la puissance mondiale d’ici 2030. Nous sommes à des moments importants sur la façon dont nous pensons à l’IA et à son impact sur la société. »
Cette semaine, OpenAI a annoncé des plans avec NVIDIA de construire un centre de données d’IA qui consomme jusqu’à 10 gigawatts d’électricité. Ceci est à peu près équivalent au pouvoir de San Diego à New York, qui utilise 10 gigawatts en été, pendant la vague de chaleur intense de 2024, lorsque plus de 5 gigawatts ont été utilisés. Ou, comme l’a dit un expert, il est proche de la demande totale de l’électricité de la Suisse et du Portugal.
« C’est assez incroyable », a déclaré Chen. « Il y a un an et demi, ils parlaient de 5 Gigawatts. Maintenant, ils ont monté jusqu’à 10, 15 et même 17. Il y a une escalade continue. »
Fengqi You, professeur d’ingénierie des systèmes énergétiques à l’Université Cornell, a accepté l’IA.
« 10 Gigawatts est plus que la demande d’électricité maximale en Suisse ou au Portugal », a-t-il déclaré à Fortune. « 17 Gigawatts sont comme déplacer les deux pays. »
La grille du Texas, où Altman a éclaté dans l’un des projets de cette semaine, gère généralement environ 80 Gigawatts.
« Vous parlez donc d’une quantité de pouvoir qui rivalise avec 20% de l’ensemble du réseau Texas », a déclaré Chien. « C’est pour toutes les autres industries, pour la raffinerie, pour les usines, pour les maisons. C’est une masse folle de pouvoir. »
Altman a assemblé les bâtiments au besoin pour répondre à la demande d’épreuve de l’IA.
« C’est ce que nous avons besoin d’offrir l’IA », a-t-il déclaré au Texas. L’utilisation de Chatgpt a sauté 10 fois au cours des 18 derniers mois, a-t-il déclaré.
De quelles sources d’énergie ont besoin d’IA?
Altman n’a pas créé de secret nucléaire, sa source préférée. Il soutient à la fois les startups de fission et de fusion, pariant qu’il peut fournir le type de pouvoir stable et concentré nécessaire pour fournir et fournir la demande insatiable de l’IA.
« Les calculs des infrastructures seront à la base de la future économie », a-t-il déclaré.
Cependant, Chen est terne sur les restrictions à court terme.
« Pour autant que je sache, la quantité d’énergie nucléaire qui pourrait être introduite dans le réseau avant 2030 est inférieure à Gigawatts », a-t-il déclaré. « Donc, quand j’entends 17 gigawatts, les chiffres ne correspondent pas. »
Des projets comme Openai demandent 10-17 Gigawatts, donc le noyau est « une rampe lente, même si vous y arrivez ». Au lieu de cela, il s’attend à ce que le vent, le solaire, le gaz naturel et les nouvelles technologies de stockage prennent le relais.
En tant qu’expert Cornell Energy Systems, vous frappez le terrain d’entente. Il a déclaré que l’énergie nucléaire pourrait être inévitable à long terme si l’IA continue de se développer, mais a averti que « à court terme, il n’y a pas beaucoup de capacité de réserve ». « Comment pouvons-nous étendre cette capacité à court terme? Ce n’est pas clair », a-t-il déclaré.
Il a également averti que le calendrier pourrait être irréaliste.
« Une centrale nucléaire typique prend des années à permettre et à construire », a-t-il déclaré. « À court terme, ils doivent recourir à des énergies renouvelables, au gaz naturel et peut-être le remodelage des plantes plus âgées. L’énergie nucléaire n’arrive pas assez vite. »
Coût environnemental
Les coûts environnementaux sont également élevés pour ces experts.
« Nous devons faire face à la réalité que les entreprises ont promis qu’elles étaient propres et nettes zéro. Face à la croissance de l’IA, elles ne peuvent probablement pas », a déclaré Chen.
Les écosystèmes peuvent être soulignés, a déclaré Cornell.
« Si les centres de données consomment toutes les eaux locales ou détruisent la biodiversité, il y a des conséquences involontaires », a-t-il déclaré.
Les chiffres d’investissement sont incroyables. Chaque site OpenAI est évalué à environ 50 milliards de dollars, avec jusqu’à 850 milliards de dollars de dépenses prévues. Nvidia à elle seule a promis jusqu’à 100 milliards de dollars pour soutenir l’agrandissement et propose des millions de GPU New Vera Rubin.
Chien a ajouté qu’il était nécessaire d’une conversation sociale plus large sur les coûts environnementaux imminents de l’utilisation de cette grande quantité d’électricité pour l’IA. Au-delà des émissions de carbone, il a souligné les tensions cachées dans l’approvisionnement en eau, la biodiversité et les communautés près de grands centres de données. Il a noté que le refroidissement seul peut consommer une énorme quantité d’eau douce dans les zones déjà confrontées à la rareté. De plus, le matériel est annulé si rapidement que de nouveaux processeurs NVIDIA sont déployés chaque année, ce qui entraîne une énorme quantité de jetons en cours de jette et un flux de déchets en produits chimiques toxiques tissés.
« Ils ont dit que ces centres de données seraient propres et verts », a déclaré Chen. « Mais face à la croissance de l’IA, je ne pense pas qu’ils puissent le faire. Il est maintenant le moment de garder les pieds en feu. »
