L’ascension de l’intelligence artificielle ne se limite plus à une compétition élégante de modèles, de codes et de benchmarks. Elle ressemble de plus en plus à une guerre industrielle pour l’électricité, la mémoire, le sol, l’eau, la fibre optique, les transformateurs et les puces électroniques. Le nouveau pouvoir ne se mesure plus seulement en paramètres ou en utilisateurs, mais en gigawatios sous contrat et en capacités de calcul garanties sur plusieurs années.

Le cas d’Anthropic illustre cela de manière exemplaire. Selon Reuters, Google prévoit d’investir jusqu’à 40 milliards de dollars dans cette entreprise, tandis qu’Anthropic aurait engagé 200 milliards de dollars sur cinq ans pour Google Cloud et des puces, d’après une information de The Information relayée par Reuters. La logique financière est évidente : Google injecte des capitaux dans une des entreprises les plus fortes de l’IA, tout en transformant une partie de cet investissement en revenus futurs pour son cloud et ses TPU.

La question épineuse est autre : si l’argent injecté dans les start-ups d’IA revient ensuite aux grands fournisseurs de cloud sous forme de contrats de calcul, sommes-nous face à une création de valeur ou à un circuit fermé de financement, de capacité et de revenus déjà engagés ? La réponse n’est pas simple. La demande réelle existe, les clients entreprises aussi, et certains produits connaissent une croissance rapide. Mais une dépendance physique s’installe, et ne peut plus être dissimulée derrière le mot « cloud ».

L’économie circulaire du gigawatt

Anthropic ne se limite pas à signer des contrats pour des serveurs. Elle achète une « survie » dans une course où manquer de capacité de calcul signifie perdre des utilisateurs, retarder ses modèles et céder du terrain. Son accord avec Google et Broadcom lui donnera accès à plusieurs gigawatts de capacités TPU de nouvelle génération dès 2027, a annoncé la société. D’autres sources évoquent près de 5 GW dans cet accord, dont 3,5 GW liés à Broadcom.

Amazon a adopté une logique similaire. En avril, Anthropic a annoncé un accord avec AWS pour garantir jusqu’à 5 GW pour l’entraînement et le déploiement de Claude, avec des puces Trainium2 et Trainium3 comme éléments-clés. La société a aussi prévu un engagement de plus de 100 milliards de dollars avec AWS sur dix ans, selon les rapports.

Microsoft et NVIDIA participent également à cette course. Anthropic a promis d’acheter pour 30 milliards de dollars de capacité sur Azure, avec jusqu’à 1 GW supplémentaire avec des systèmes NVIDIA Grace Blackwell et Vera Rubin, selon l’annonce conjointe de Microsoft. Par ailleurs, Anthropic prévoit d’investir 50 milliards de dollars dans des centres de données propres aux États-Unis en partenariat avec Fluidstack, avec des installations au Texas et à New York.

L’argent ne disparaît pas : il circule. Les investisseurs financent les entreprises d’IA, celles-ci mobilisent ces capitaux en capacité cloud, les hyperscalaires construisent de nouveaux centres de données, et les fabricants de puces reçoivent des commandes de plus en plus massives. Le cercle fonctionne tant que la demande croît, que les modèles s’améliorent et que les clients paient. Si l’une de ces composantes faiblit, le système devra faire la part des choses : quelle part est un business durable, et quelle part relève d’un simple anticipatif d’un avenir encore incertain.

Memphis montre que l’idéologie pèse moins que le calcul

L’épisode le plus frappant est celui de l’accord avec SpaceX. En mai, Anthropic a annoncé un partenariat pour utiliser la capacité de SpaceX, avec plus de 300 MW et 220 000 GPU NVIDIA disponibles rapidement, permettant d’augmenter les limites de Claude et de son API. Reuters a ensuite rapporté, à partir du document S-1 de SpaceX, qu’Anthropic paierait 1,25 milliard de dollars par mois jusqu’en mai 2029 pour accéder aux centres Colossus et Colossus II au Tennessee, avec une possibilité de terminaison avec un préavis de 90 jours.

L’ironie est difficile à ignorer. Elon Musk, qui a directement concurrencé Anthropic avec xAI et Grok, voit désormais SpaceX devenir fournisseur de son rival, en raison de l’urgence de capacité. Dans l’économie de l’IA, les principes pèsent moins que les mégavatios disponibles. Un centre déjà construit vaut plus qu’un engagement pour un centre dans deux ans.

Cet accord permet aussi de différencier la réalité du storytelling. La partie tangible se situe à Memphis : 300 MW, GPU, contrats et limites d’usage croissants. La partie la plus spéculative concerne les centres de calcul orbitalisés. Reuters a indiqué que SpaceX mettait en garde, via sa documentation de l’OPV, que ses initiatives orbitales et hors-Terre en matière de compute sont encore à leurs balbutiements, impliquent des technologies non prouvées et pourraient ne pas atteindre une viabilité commerciale.

L’espace fait rêver comme une narration, mais en pratique, l’ingénierie est rigoureuse. En orbite, il n’y a pas de convection comme sur Terre : dissiper la chaleur à grande échelle nécessite des radiateurs énormes. La latence impose des contraintes physiques. Et chaque défaillance matérielle coûte bien plus cher à réparer qu’en centre de données terrestre. Pour l’instant, la donnée essentielle se trouve à Tennessee, pas dans l’espace.

Le réseau électrique commence à payer la facture

L’Agence internationale de l’énergie estime que la consommation électrique mondiale des centres de données pourrait doubler d’ici 2030, atteignant environ 945 TWh, soit près de 3 % de l’électricité mondiale. Entre 2024 et 2030, la demande électrique pour ces centres croîtrait d’environ 15 % par an, soit plus de quatre fois plus vite que le reste des secteurs.

Goldman Sachs Research prévoit une croissance encore plus spectaculaire : la demande électrique mondiale pour les centres de données pourrait augmenter de 50 % en 2027, et atteindre +165 % à la fin de la décennie par rapport à 2023. L’IA n’est pas la seule moteur, mais elle en est le principal illustratif.

Le point de tension principal concerne le réseau PJM, couvrant une bonne partie de l’est des États-Unis. Reuters a rapporté que les prix de capacité y sont passés de 28,92 dollars par MW-journée en 2024-2025 à 269,92 dollars en 2025-2026, atteignant un pic de 329,17 dollars en 2026-2027, surtout à cause de la demande dans des zones comme le nord de la Virginie.

L’IEEFA a aussi souligné que la prolifération des centres de données accroît les coûts électriques pour les consommateurs dans la région PJM, avec des prix de capacité multipliés par plus de dix par rapport à ceux de 2024-2025. Le problème ne se résume pas à produire plus d’électricité : il faut construire lignes, sous-stations, transformateurs, infrastructures de refroidissement et capacités de production stables, avec des délais industriels, et non pas selon le calendrier de lancement des modèles.

Voici apparaître la paradoxe de Jevons : chaque amélioration de l’efficience réduit le coût par opération, mais cette baisse peut encourager une utilisation totale plus grande. Des modèles plus efficaces permettent d’accueillir plus d’utilisateurs, d’agents, d’API et d’automatisations. Le résultat n’est pas toujours une consommation moins élevée, mais souvent une demande accrue.

Le coût atteint aussi le consommateur

Les impacts ne s’arrêtent pas à la facture électrique. La mémoire constitue aussi un autre défi majeur. Les centres de données d’IA requièrent des HBM et DRAM haute performance en quantités énormes. Cette demande concurrence la production de mémoire pour serveurs traditionnels, portables, PC et appareils grand public.

Avnet indique que la demande d’IA et de centres de données entraine des hausses significatives de mémoire et de stockage, avec des augmentations mensuelles de 30 à 60 % pour certains composants, et des prévisions de hausses trimestrielles supérieures à 60 % pour la DRAM serveur, selon des données du marché citées par la société.

Les utilisateurs domestiques n’achètent pas de HBM pour entraîner des modèles, mais pourraient finir par payer plus cher leur DDR5, SSD ou ordinateurs portables si les fabricants priorisent les produits à plus forte marge. L’IA ne consomme pas seulement de l’électricité : elle bouleverse aussi la chaîne d’approvisionnement des semi-conducteurs. Des millions de consommateurs absorbent une partie du coût d’une infrastructure qu’ils ne verront jamais.

La cybersécurité s’invite dans le monde physique

La relation entre IA, énergie et cybersécurité devient de plus en plus sensible. Gartner prévoit qu’en 2028, une IA mal configurée dans des systèmes cyber-physiques pourrait paralyser une infrastructure critique nationale dans un pays du G20. La société appelle à des modes d’annulation sécurisée garantissant le contrôle humain ultime dans les infrastructures essentielles.

Il ne s’agit pas seulement de hackers. Les risques incluent aussi des systèmes autonomes mal paramétrés, des données d’entraînement contaminées, des capteurs défaillants ou des agents exécutant des recommandations dangereuses sur des réseaux électriques, des usines ou des systèmes de transport. Lorsqu’une IA interagit avec le monde physique, le risque d’erreur devient critique.

Anthropic illustre cela de manière paradoxale : son modèle Mythos Preview, utilisé dans le cadre de Project Glasswing, a détecté d’anciennes vulnérabilités graves, dont une vieille de 27 ans en OpenBSD et une de 16 ans dans FFmpeg, selon la société. Ce projet réunit AWS, Apple, Google, Microsoft, NVIDIA, CrowdStrike et la Linux Foundation pour utiliser ces capacités à des fins défensives.

La bonne nouvelle est que l’IA peut aider à détecter les failles avant que des attaquants ne le fassent. La mauvaise, c’est que le goulet d’étranglement se déplace vers la correction, la vérification et la gouvernance. Identifier plus rapidement les vulnérabilités ne sert à rien si les systèmes critiques ne peuvent pas être corrigés à la même vitesse.

L’IA ne se limite plus au logiciel

Pendant des années, la computation en nuage a été présentée comme une activité presque sans poids : les données « montaient » dans le cloud, les applications y « vivaient » et l’infrastructure restait hors du récit. L’intelligence artificielle a brisé cette illusion. Chaque token généré dépend de composants physiques : chips, mémoire, électricité, eau ou air refroidi, et réseaux électriques aux capacités limitées.

La guerre des gigawatts ne signifie pas que l’IA va échouer. Elle implique simplement que son extension aura des coûts plus visibles. Elle exigera de l’énergie, des accords à long terme, de nouveaux designs de centres de données, de meilleurs chips, plus d’efficacité, davantage de transparence, et un débat public moins naïf sur qui finance cette infrastructure.

L’IA peut accroître la productivité, la science, le logiciel, la médecine, l’éducation et l’industrie. Mais elle ne flotte pas dans l’éther : elle vit dans des bâtiments sans fenêtres, reliés à des lignes haute tension, remplis de puces transformant l’électricité en calcul et le calcul en chaleur. La prochaine étape de l’intelligence artificielle ne sera pas seulement décidée dans les laboratoires de modélisation, mais aussi dans des sous-stations, des usines de mémoire, des marchés électriques et des salles de contrôle.

La vapeur qui s’échappe d’un centre de données n’est pas une métaphore. C’est la facture thermique de la pensée artificielle.

Questions fréquentes

Pourquoi parle-t-on de « guerre des gigawatts » en IA ?
Parce que les grandes entreprises d’IA ne se disputent plus seulement des modèles ou des talents, mais assurent également plusieurs gigawatts de capacité électrique et de calcul pour entraîner et faire fonctionner leurs systèmes.

En quoi consiste précisément le cas Anthropic ?
Anthropic a conclu des accords d’envergure avec Google, Amazon, Microsoft, NVIDIA, Fluidstack et SpaceX. Leur croissance dépend directement de leur capacité à garantir cette puissance de calcul sur plusieurs années.

L’IA va-t-elle faire grimper le coût de l’électricité et des composants ?
Oui. La demande dans les centres de données met sous pression les réseaux électriques locaux, et la demande mémoire spécifique à l’IA peut déplacer des capacités de fabrication vers des produits de consommation plus rentables.

Les centres de données orbitaux sont-ils viables aujourd’hui ?
Pour l’instant, ce ne sont que des hypothèses très spéculatives. SpaceX a reconnu dans ses documents pré-OPV que ses projets de compute orbital et en dehors de la Terre utilisent des technologies non éprouvées, et leur viabilité commerciale reste incertaine.

source : LinkedIn