La course à l’intelligence artificielle entre dans une nouvelle dimension. OpenAI annonce vouloir porter sa capacité de calcul à 30 gigawatts d’ici 2030. Pour donner un ordre de grandeur, un gigawatt correspond à la puissance d’un réacteur nucléaire. Autrement dit, l’objectif équivaut à plusieurs dizaines de centrales électriques mobilisées pour faire tourner des systèmes d’IA.
Aujourd’hui, l’entreprise dispose d’environ 1,9 gigawatt. Elle vise donc une multiplication par seize en cinq ans. Une montée en puissance spectaculaire, portée par le succès de ses services depuis le lancement de ChatGPT et par une demande mondiale en forte croissance. Mais OpenAI n’est pas seule. Amazon et Anthropic ont eux aussi annoncé des investissements massifs, avec plusieurs gigawatts de capacité en préparation. La compétition est désormais industrielle.
Pour atteindre ces objectifs, il faudra des infrastructures colossales : centres de données, réseaux électriques renforcés, et surtout des composants électroniques très spécialisés. OpenAI travaille notamment sur une puce maison intégrant de la mémoire HBM — une technologie ultra-rapide empilée en couches, essentielle pour traiter d’énormes volumes de données. Problème : cette mémoire est aujourd’hui rare. Les fabricants comme Samsung ou SK Hynix peinent à suivre la demande. Cette tension pourrait avoir des répercussions concrètes : hausse des prix pour les ordinateurs, les smartphones ou les consoles, faute de composants disponibles.
Mais l’enjeu dépasse l’économie. Il est aussi environnemental. Alimenter 30 gigawatts de calcul implique une consommation énergétique massive, sans parler du refroidissement des serveurs, qui nécessite souvent d’importantes quantités d’eau. Si cette énergie n’est pas décarbonée, l’empreinte carbone de l’IA pourrait fortement augmenter. Le secteur fait donc face à un dilemme : soutenir une innovation technologique majeure, tout en limitant son impact écologique. Certaines entreprises explorent déjà des solutions, comme l’utilisation d’énergies renouvelables ou l’optimisation des algorithmes pour consommer moins.
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