La start-up chinoise d’intelligence artificielle DeepSeek a stupéfié le monde avec la sortie de son modèle R1, qui semble fonctionner presque aussi bien que les modèles leaders de Google et OpenAI, malgré l’affirmation de l’entreprise d’avoir utilisé un nombre relativement modeste de GPU pour l’entraîner. Cette efficacité relative remet en question la nécessité d’énormes investissements matériels pour l’IA, changeant potentiellement la demande des centres de données et l’énergie nécessaire pour les alimenter, en particulier dans le contexte d’une renaissance nucléaire.

DeepSeek Bouscule les Plans des Géants de l’IA

DeepSeek affirme avoir utilisé seulement 2 048 GPU Nvidia H800 pendant deux mois pour entraîner un modèle légèrement plus ancien, une fraction de la puissance de calcul qu’OpenAI utiliserait. Peu d’entreprises sont aussi exposées que Nvidia, dont le cours de l’action a chuté de 16 %. Peut-être encore plus vulnérables sont les start-ups et producteurs d’énergie qui misent gros sur de nouvelles capacités nucléaires et au gaz naturel.

Le Nucléaire à un Tournant

L’énergie nucléaire, en particulier, est à l’aube d’une renaissance depuis des années, portée par les avancées dans les conceptions des combustibles et des réacteurs promettant des centrales plus sûres et moins chères à construire et exploiter. Jusqu’à présent, il y avait peu de raisons d’aller de l’avant. Le nucléaire reste cher par rapport à l’éolien, au solaire et au gaz naturel. De plus, la nouvelle génération n’a pas encore été testée à l’échelle commerciale.

La hausse de la demande d’énergie due à l’IA a changé l’équation. Avec des prévisions de consommation des centres de données atteignant 12 % de toute l’électricité aux États-Unis et des centres de données sous-alimentés d’ici 2027, les entreprises technologiques se sont précipitées pour sécuriser de nouveaux approvisionnements, jetant des milliards de dollars sur le problème :

• Google s’est engagé à acheter 500 mégawatts de capacité à la start-up nucléaire Kairos
• Amazon a mené un investissement de 500 millions de dollars dans une autre start-up nucléaire, X-Energy
• Microsoft travaille avec Constellation Energy sur une rénovation de 1,6 milliard de dollars d’un réacteur de Three Mile Island

L’Efficacité de DeepSeek Remet en Question ces Investissements

Mais si le problème a été exagéré ? Il n’y a pas de règle absolue suggérant que la seule façon d’améliorer les performances de l’IA est d’utiliser plus de puissance de calcul. Pendant un temps, cette tactique a bien fonctionné, mais récemment, plus de calculs n’ont pas donné les mêmes résultats. Les chercheurs en IA ont cherché des solutions, et il est possible que DeepSeek en ait trouvé une pour son modèle R1.

Bien que la réalisation de DeepSeek puisse être révolutionnaire, nous remettons en question l’idée que ses exploits aient été réalisés sans l’utilisation de GPU avancés.

– Atif Malik, analyste chez Citigroup

L’Histoire Suggère que l’IA Deviendra Plus Efficace

Pourtant, l’histoire suggère que même si DeepSeek cache quelque chose, quelqu’un d’autre trouvera probablement un moyen de rendre l’IA moins chère et plus efficace. Après tout, il est plus facile et potentiellement plus rapide de charger des doctorants de développer de meilleurs modèles que de construire de nouvelles centrales électriques.

La vague actuelle de nouveaux réacteurs ne devrait pas être mise en service avant 2030, et les nouvelles centrales électriques au gaz naturel ne seront pas disponibles avant la fin de la décennie au plus tôt. Dans ce contexte, les investissements énergétiques des entreprises technologiques semblent être des couvertures au cas où leurs paris logiciels ne porteraient pas leurs fruits.

Les Start-ups Nucléaires Devront S’adapter

Si ces paris réussissent, attendez-vous à ce que les entreprises technologiques réduisent leurs ambitions énergétiques. Lorsqu’elles ont le choix entre dépenser des milliards dans des actifs physiques ou des logiciels, elles choisissent presque toujours ces derniers.

Qu’adviendra-t-il alors des start-ups nucléaires et des compagnies d’énergie ? Cela dépend. Certaines pourraient produire de l’électricité à un coût suffisamment bas pour que la baisse de la demande de l’IA n’ait pas d’importance. Le monde s’électrifie, et même avant le début de la bulle de l’IA, la demande d’électricité devait croître.

Mais en l’absence de demande de l’IA, ces pressions sur les coûts vont probablement augmenter. L’éolien, le solaire et les batteries sont bon marché et le deviennent de plus en plus, et ils sont intrinsèquement modulaires et produits en masse. Les développeurs peuvent déployer de nouvelles centrales renouvelables par phases, en fournissant de l’électricité (et des revenus) avant que l’ensemble du projet ne soit terminé, tout en offrant un certain contrôle sur leur avenir face à une demande incertaine. On ne peut pas en dire autant d’un réacteur nucléaire ou d’une turbine à gaz.

Les Entreprises Technologiques Misent Discrètement sur les Renouvelables

Les entreprises technologiques le savent, c’est pourquoi elles investissent discrètement dans les énergies renouvelables pour alimenter leurs centres de données. Peu de gens ont prédit l’essor actuel de l’IA, et il est peu probable que quiconque sache comment les cinq prochaines années vont se dérouler. Par conséquent, les paris les plus sûrs dans le domaine de l’énergie iront probablement vers des technologies éprouvées qui peuvent être rapidement déployées et adaptées à un marché en rapide évolution. Aujourd’hui, les énergies renouvelables répondent à ces critères.