La frénésie de construction de centres de données entre dans un nouveau chapitre : l'inférence devient le centre d'intérêt, l'électricité devient un goulot d'étranglement.

Contexte de l'industrie

Le développement rapide de l'industrie mondiale de l'IA pousse la construction de centres de données dans une toute nouvelle phase. Selon la dernière analyse du cabinet de conseil Bain & Company, au cours des 12 derniers mois, le marché des centres de données a présenté six tendances marquantes, marquant le passage de l'industrie d'une simple expansion d'échelle à un modèle de développement plus complexe et plus raffiné.

Les grandes entreprises accélèrent le déploiement d'applications d'IA de niveau production, ce qui pousse les entreprises technologiques hyperscale à étendre continuellement leur capacité de calcul. La dynamique et les perspectives de croissance de l'IA restent fortes et devraient se traduire par une demande soutenue et vigoureuse pour la construction de centres de données.

Impact sur le marché

Le rythme de croissance des nouvelles constructions se stabilise : Bien que l'on ait anticipé un possible ralentissement des investissements des hyperscalers, la réalité est qu'en 2025, leurs investissements ont considérablement augmenté et devraient continuer de croître dans les années à venir. Cependant, les opérateurs commencent à accorder plus d'attention à l'efficacité du capital et deviennent plus sélectifs dans les nouveaux déploiements (en particulier pour l'entraînement de l'IA).

Les centres de données deviennent plus grands mais plus flexibles : Les « méga‑campus » d'une capacité d'au moins 1 gigawatt (GW) deviendront la norme pour l'entraînement des modèles de pointe, mais un nombre limité de ces centres de données sera nécessaire dans le monde. Parallèlement, les charges de travail d'inférence exigent des échelles plus modestes, permettant ainsi un réseau de centres de données plus petits et distribués. Les nouveaux centres de données sont conçus pour basculer de manière flexible entre les charges de travail d'entraînement et d'inférence, par exemple en déployant diverses solutions de refroidissement pour éviter l'enlisement des actifs. L'entraînement distribué est également exploré, ce qui pourrait modifier l'architecture d'entraînement.

L'inférence devient le nouveau centre de gravité : Les modèles de charge de travail de l'IA évoluent, et l'importance de l'inférence à grande échelle augmente considérablement, parallèlement à l'entraînement des modèles de pointe. Cette transition provient en partie de la concrétisation des cas d'utilisation de l'IA en entreprise. Le « test‑time compute » (calcul au moment du test) remodèle les stratégies, l'économie et l'architecture des infrastructures, avec un impact profond sur les choix entre construction et location de centres de données, la diversité des puces et la configuration électrique.

Paysage concurrentiel

Croissance concentrée mais mondialisée : L'Amérique du Nord possède la plus grande capacité de centres de données, principalement alimentée par les dépenses d'investissement des hyperscalers. Parallèlement, les stratégies d'IA souveraine et l'adoption par les entreprises activent les marchés régionaux dans le monde. Les entreprises sont confrontées à des décisions : quels marchés sont adaptés à quelles charges de travail ? Elles recherchent une flexibilité géographique pour aligner l'infrastructure de calcul avec les facteurs de latence, de souveraineté des données et d'accès à l'énergie.

L'électricité devient un goulot d'étranglement pour la croissance : Même si les contraintes liées aux GPU et à la construction se sont atténuées, l'accès à l'électricité est devenu un facteur limitant clé pour la croissance. La production d'électricité « behind‑the‑meter » (BTM) modifie les décisions de construction et les délais. Actuellement, les projets BTM sont plus courants aux États‑Unis, principalement basés sur la production de gaz indépendante, mais d'autres technologies comme les piles à combustible à oxyde solide sont également explorées. Les entreprises de services publics, les promoteurs et les régulateurs sont soumis à une pression urgente de coordination ; des cas de collaboration entre les services publics et les opérateurs de centres de données pour planifier une demande électrique importante ont déjà été observés.

Implications pour les entreprises- Les entreprises devraient réévaluer leur stratégie d'infrastructure pour les charges de travail d'IA : les besoins différents de l'entraînement et de l'inférence exigent des conceptions et des emplacements plus flexibles. - L'approvisionnement en électricité deviendra un facteur clé pour le choix des sites à l'avenir ; les entreprises doivent collaborer en amont avec les fournisseurs d'énergie et les autorités de régulation. - Alors que l'inférence devient le centre d'attention, les entreprises doivent se concentrer sur l'optimisation des coûts d'inférence et les possibilités de déploiement distribué. - Dans un déploiement mondial, il faut prendre en compte simultanément la souveraineté des données, la latence et la disponibilité de l'énergie, afin de construire une diversification des emplacements.

Perspectives d'avenir

Au cours des 12 à 24 prochains mois, nous prévoyons :

• Les opérateurs hyperscale continueront d'augmenter leurs investissements dans les centres de données, mais l'allocation du capital sera plus fine, par exemple en priorisant la construction de centres d'inférence.
• Les goulots d'étranglement électriques conduiront à davantage de solutions innovantes en matière d'électricité, y compris l'exploration de technologies telles que la production d'électricité après compteur, les petits réacteurs nucléaires, etc.
• Les marchés régionaux comme le Moyen-Orient, l'Asie du Sud-Est et l'Amérique latine accéléreront leur construction en raison de la demande d'IA souveraine et des entreprises locales.
• L'architecture des centres de données évoluera vers plus de flexibilité, des solutions de refroidissement multiples, et une capacité à allouer dynamiquement les ressources d'entraînement et d'inférence.
• On prévoit que d'ici 3 ans, la capacité mondiale des centres de données continuera de croître à deux chiffres, mais le modèle de construction passera de la « construction précipitée » à la « construction ciblée ».

Pour l'ensemble de l'industrie de l'IA, l'évolution des infrastructures des centres de données est à la fois un soutien et une contrainte : ce n'est qu'en levant efficacement les goulots d'étranglement des infrastructures que le potentiel des applications à grande échelle de l'IA pourra vraiment être libéré.