Relever le défi énergétique posé par l'IA

Stephen Dover : Les services aux collectivités ont besoin de ressources et de capitaux pour produire davantage d'électricité : quelles sont les implications pour le secteur de l'énergie ?

Matt Adams : La potentielle demande en énergie liée à l'IA pourrait avoir un impact positif significatif sur les entreprises du secteur de l'exploration et de la production axées sur le gaz naturel. Le gaz naturel est considéré comme l'un des combustibles fossiles les plus accessibles et les plus propres utilisés comme énergie de base, les autres formes de production d'énergie pour l'IA pouvant ne pas être disponibles avant des années (par exemple, l'énergie nucléaire) ou ne pas être aussi fiables (par exemple, l'énergie éolienne ou solaire). Si les estimations de la demande d'énergie liée à l'IA s'avèrent exactes, il faudrait augmenter l'offre de gaz naturel de 10 à 15 % par rapport à la demande actuelle aux États-Unis, ce qui représenterait une accélération significative de la demande de gaz naturel, qui n'a augmenté que de 1 à 2 % par an. Cette demande liée à l'IA pourrait également intervenir au moment où les États-Unis augmentent de 25 % leur capacité d'exportation de gaz naturel liquéfié (GNL). Cela renforcerait la concurrence entre les clients pour le gaz naturel domestique américain et entraînerait une hausse des prix.

La combinaison de ces deux facteurs explique les prévisions de prix du gaz naturel américain sensiblement plus élevées que la normale, qui se reflètent aujourd'hui sur les marchés financiers à terme au-delà de 2025. Ces prix contrastent avec les niveaux de prix actuels, qui reflètent une offre excédentaire et des niveaux de stockage relativement élevés. Toutefois, nous estimons que le potentiel d'offre aux États-Unis est plus que suffisant pour répondre à cette demande. La hausse des prix à terme du gaz naturel pourrait inciter les sociétés d'exploration et de production à relancer leurs activités de forage et d'approvisionnement en gaz naturel pour répondre à la demande croissante liée à l'IA.

Stephen Dover : Tout cela a un coût : quels sont les principaux défis que les entreprises devront relever ?

Blair Schmicker : Du point de vue de l'immobilier, cette demande entraîne une augmentation des coûts de construction, une augmentation des marges de développement et, par conséquent, une augmentation du prix marginal de l'offre nouvelle/existante. Plusieurs grands propriétaires de biens immobiliers industriels reconsidèrent actuellement la question de l'utilisation optimale des terrains aménageables et vendent à des développeurs de centres de données ou s'associent avec eux. Il n'est pas facile d'accéder aux centres de données et à leur développement sur les marchés d'investissement privés. Au regard de cette dynamique, nous observons un puissant cycle mondial qui semble prêt à durer plusieurs années.

Matt Adams : L'un des plus grands défis auxquels nous sommes confrontés est celui du transport, car la plupart des projets de gazoducs transétatiques ont été suspendus sous l'administration Biden en raison des pressions environnementales et politiques exercées pour faire obstacle à l'utilisation des combustibles fossiles. Les deux principales sources de gaz naturel proviennent des Appalaches (PA, WV) et du schiste de Haynesville (LA) ; toutes deux nécessiteraient de nouveaux gazoducs pour atteindre les éventuels centres de demande liée à l'IA dans d'autres États. Cela pourrait inciter à implanter des centres de données liés à l'IA dans des régions productrices de gaz naturel, afin de réduire les risques et les délais de transport. Dans l'ouest du Texas et le bassin permien, par exemple, le gaz naturel est un sous-produit du forage du pétrole brut et se négocie à des prix très bas. J'imagine que cela pourrait avoir des effets supplémentaires sur les initiatives d'aménagement du territoire évoquées par Blair.

Matt Cioppa : L'augmentation de la demande d'énergie pose également la question de savoir si les grandes entreprises technologiques peuvent respecter leurs engagements en matière de développement durable sans pour autant ralentir les progrès de l'IA. L'énergie nucléaire doit également être envisagée. Amazon a récemment acheté à Talen Energy un centre de données nucléaire basé en Pennsylvanie, tandis que d'autres cherchent à conclure des accords d'achat d'électricité (AAE) avec des centrales nucléaires.⁵ Cependant, le développement du nucléaire à grande échelle se heurte à des contraintes évidentes qui peuvent limiter l'intérêt de cette solution. Il n'est donc pas surprenant que de nombreux acteurs du secteur de l'IA plaident en faveur d'une accélération de la fusion nucléaire, une technologie qui en est encore à ses balbutiements mais qui recèle un énorme potentiel, et qu'ils investissent leurs propres deniers dans ce projet.

Stephen Dover : Comme vous l'avez dit, la fusion nucléaire n'en est qu'à ses débuts, bien qu'elle ait été découverte il y a près d'un siècle. En revanche, de nombreux progrès technologiques réalisés ces dernières années ont donné l'impression d'avancer à la vitesse de la lumière. D'autres solutions potentielles sont-elles à l'étude ?

Matt Cioppa : Un éventuel effet secondaire positif de ce « dilemme » de puissance est qu'il peut inciter à accélérer l'innovation en construisant des modèles d'IA plus petits ou plus efficaces. Nous voyons déjà apparaître des modèles plus petits dont les capacités s'accroissent considérablement. Plusieurs d'entre eux peuvent fonctionner avec succès sur un smartphone et leur entraînement nécessite une capacité et une puissance de calcul bien moindres. De nouveaux progrès dans l'architecture des modèles pourraient également permettre aux constructeurs de modèles de réduire considérablement les besoins en énergie, et ce sans nuire à la taille ou à la capacité. On peut citer à titre d'exemple l'architecture Transformer à 1 bit proposée par Microsoft Research (appelée « BitNet »), qui, en théorie, peut réduire considérablement la consommation d'énergie d'un grand modèle linguistique en réduisant la précision des paramètres du modèle, sans dégrader sensiblement la qualité des résultats. Bien que cela semble très encourageant, il est important de préciser que ce projet et d'autres initiatives similaires n'en sont encore qu'au stade de la recherche.

Stephen Dover : L'optimisme suscité par l'arrivée des capacités de l'IA demeure vif, mais les investisseurs commencent déjà à réfléchir sérieusement aux défis considérables que pose l'alimentation en énergie de cette technologie. L'augmentation de l'offre d'électricité nécessaire pour faire fonctionner les nouveaux centres de données d'IA est largement supérieure à toutes les demandes récentes des opérateurs de services aux collectivités américains, qui ont déjà été poussés à la limite de leur capacité dans des régions clés des États-Unis. Les entreprises technologiques à très grande capitalisation commencent à allouer des montants colossaux pour soutenir l'IA, des investissements qui stimuleront probablement la demande dans toute une série de secteurs, notamment les semi-conducteurs, les serveurs, les équipements de réseau et le stockage de données. Ces investissements auront également des effets secondaires, car ils stimuleront la demande de biens immobiliers là où de nouveaux centres de données seront créés. Blair Schmicker, Matt Cioppa, Matt Adams et leurs équipes de recherche au sein de Franklin Equity Group sont pleinement engagés et réfléchissent activement aux actions que doivent prendre les entreprises pour transformer leurs visions de l'IA en réalité. Nous sommes convaincus que cette compréhension approfondie et les contacts permanents que nous entretenons avec les entreprises confrontées à ces défis seront les clés qui nous permettront de comprendre les bénéfices et les risques potentiels de la technologie de l'IA. Ainsi que nous avons tenté de le démontrer, il peut être tout aussi important d'être à même de formuler de nouvelles questions au fur et à mesure que cette transformation historique s'opère.