L’essor de l’intelligence artificielle (IA) a entraîné une demande croissante en puissance de calcul, ce qui a des implications directes sur la consommation énergétique des centres de données mondiaux. Cependant, l’émergence de DeepSeek, un nouveau leader chinois dans le domaine de l’IA, change la donne en apportant un modèle de calcul plus économe en énergie. Son modèle R1, qui a récemment battu ChatGPT pour devenir l’application la plus téléchargée sur l’App Store américain, nécessite environ 2 000 puces Nvidia, une fraction de la puissance de calcul requise habituellement pour des programmes similaires.
Des besoins en énergie réduits
Traditionnellement, les entreprises tech investissent massivement dans des centres de données pour soutenir l’IA, avec des projections de consommation énergétique exponentielles. Ces investissements ont d’abord soutenu la montée en puissance des centres de données, lesquels représentent actuellement environ 1% de la consommation mondiale d’électricité, selon l’Agence internationale de l’énergie (AIE). En 2023, des géants comme Google, Microsoft et Amazon ont investi des milliards de dollars dans l’expansion de leurs centres de données, exacerbant la demande en énergie et contribuant significativement aux émissions de gaz à effet de serre. En revanche, le modèle R1 de DeepSeek, beaucoup plus efficace, pourrait réduire ces besoins énergétiques tout en maintenant des performances similaires.
L’impact sur le marché de l’énergie
L’irruption de DeepSeek sur le marché a eu un impact immédiat sur les acteurs traditionnels de l’énergie. Les actions des grandes compagnies d’énergie, telles que Constellation Energy, ont chuté de plus de 20% après l’annonce de la performance de DeepSeek. Les analystes estiment que l’amélioration de l’efficacité énergétique de l’IA pourrait signifier un affaiblissement de la demande d’électricité par les centres de données, ce qui remet en question les attentes du marché vis-à-vis des perspectives de croissance pour les entreprises énergétiques.
Les perspectives d’avenir
Selon l’AIE, la consommation énergétique des centres de données devrait doubler entre 2022 et 2026, atteignant la consommation annuelle d’électricité du Japon. Bien que des progrès aient été réalisés pour améliorer l’efficacité des centres de données, la demande croissante des technologies basées sur l’IA semble inévitable. Cependant, l’efficacité des nouveaux modèles comme celui de DeepSeek pourrait atténuer cette hausse, bien que certains experts, comme Andrew Lensen de la Victoria University de Wellington, mettent en garde contre le paradoxe de Jevons. Selon cette théorie, une meilleure efficacité pourrait paradoxalement entraîner une augmentation de la consommation totale de ressources, les entreprises cherchant à tirer parti de cette performance accrue pour créer des modèles encore plus ambitieux.
Les implications pour la transition énergétique
Les entreprises du secteur technologique, telles que Microsoft et Meta, ont déjà pris des mesures pour sécuriser un accès à des énergies propres pour alimenter leurs centres de données. Ces initiatives vont dans le sens de l’évolution des besoins énergétiques, mais elles soulèvent également des questions sur la durabilité à long terme de ces investissements dans le contexte d’une demande croissante en énergie. Si DeepSeek parvient à démontrer l’efficacité de son modèle, il pourrait réorienter cette dynamique et offrir un modèle plus viable à long terme, avec moins de dépendance à l’égard des ressources énergétiques traditionnelles.
