Explosion des tokens à l'export, le secteur de l'électricité verte en forte hausse, la synergie informatique atteint une nouvelle tendance

Le 11 mars, le secteur de l’électricité verte a connu une reprise inattendue, avec plusieurs actions atteignant leur limite quotidienne. Ces derniers jours, l’attention du marché pour le secteur de l’électricité verte ne cesse de croître, attirant fortement les capitaux. La principale impulsion provient de la montée en puissance de la « collaboration entre calcul et électricité » qui est passée du pilote local et des politiques sectorielles à une conception stratégique de niveau national : le rapport sur le travail gouvernemental de cette année propose la mise en œuvre de clusters de calcul intelligents à grande échelle, de la collaboration entre calcul et électricité, et d’autres projets de nouvelle infrastructure.

À l’ère de l’IA, la collaboration entre calcul et électricité devient un levier et un moteur de la compétition technologique mondiale. « Celui qui a une électricité bon marché, stable et rapidement ajustée à son réseau détient la carte des coûts dans l’ère de l’IA », selon un commentaire du Quotidien du Peuple. L’essence de l’exportation de tokens réside dans la transformation de l’électricité en puissance de calcul, puis en intelligence. « La fin de l’IA, c’est l’électricité, et la fin de l’électricité, c’est la Chine. »

« La collaboration entre calcul et électricité, passant du terme à la conception stratégique de haut niveau, marque que la Chine transforme systématiquement ses vastes avantages du système électrique en une compétitivité centrale et une barrière stratégique pour l’économie numérique. C’est une fusion profonde entre deux infrastructures nationales majeures », analyse Qiu Zeyu, associé adjoint chez Roland Berger, à Pengpai News. Avec l’émergence de grands modèles d’IA, la demande en puissance de calcul explose exponentiellement, et les centres de données deviennent des charges à forte consommation d’énergie. La communauté s’accorde à dire que « la fin de la puissance de calcul, c’est l’électricité », mais la Chine ne manque pas d’électricité ; ce qui manque, c’est la correspondance précise entre puissance de calcul et électricité. La collaboration entre calcul et électricité doit résoudre le problème central de « décalages structurels et temporels dans la distribution électrique ».

Plusieurs détails méritent d’attention : selon la plateforme d’agrégation mondiale de grands modèles d’IA OpenRouter, du 16 au 22 février, la quantité hebdomadaire de tokens utilisés pour les grands modèles d’IA en Chine a atteint 5,16 trillions, doublant en trois semaines, dépassant déjà la taille des grands modèles américains — les développeurs mondiaux constatent que faire fonctionner des tâches avec de grands modèles chinois coûte beaucoup moins cher qu’avec ceux des États-Unis. D’ici la fin 2025, la capacité installée totale des énergies renouvelables en Chine atteindra 2,34 milliards de kilowatts, avec près de 40 % de l’électricité consommée provenant de sources vertes. Les centres de calcul dans des hubs comme Ulanqab en Mongolie intérieure peuvent réduire leur coût électrique à moins de 0,3 yuan par kWh, créant un effet notable de « zone de basse émission d’électricité verte ». Dans le cadre de l’objectif « double carbone », la politique nationale exige que d’ici 2025, plus de 80 % des nouveaux centres de données dans les hubs nationaux soient alimentés par de l’électricité verte.

Le président de l’Institut de recherche sur l’énergie de Chine et professeur titulaire à l’Université de Xiamen, Lin Boqiang, estime que, en tant que ressource énergétique de base pour la puissance de calcul, la stabilité, l’économie et la durabilité de l’approvisionnement électrique ont un impact direct sur le développement de l’industrie de la puissance de calcul.

Outre la maxime « la fin de la puissance de calcul, c’est l’électricité », une autre phrase circule dans l’industrie : « La fin de l’électricité, c’est l’électricité verte ». Électricité et puissance de calcul présentent toutes deux des pics et des creux, et leur synchronisation est la clé d’un double succès.

Qiu Zeyu indique qu’un pourcentage élevé d’électricité verte nécessite un mécanisme de gestion plus intelligent pour s’adapter à la demande en puissance de calcul. L’essence de la collaboration entre calcul et électricité réside dans la correspondance dynamique et la gestion intelligente des ressources, permettant une absorption efficace de l’électricité verte et un fonctionnement à faible émission des centres de calcul. La montée en puissance de cette collaboration envoie le signal : « La Chine transforme ses avantages du système électrique en un avantage du ‘système nerveux’ dans l’économie numérique. »

« La formation de grands modèles d’IA nécessite une puissance de calcul massive, et les centres de calcul consomment beaucoup d’électricité. La Chine possède une capacité de production d’énergie renouvelable de classe mondiale, et grâce au stockage d’énergie pour atténuer les fluctuations, elle peut fournir une électricité verte stable aux centres de calcul. Les entreprises étrangères utilisant de grands modèles chinois réalisent essentiellement une exportation de puissance ou de tokens, transformant l’avantage énergétique en avantage de services numériques, créant ainsi une boucle de valeur énergétique à l’échelle mondiale », déclare Tian Qingjun, vice-président senior de Vision Group, à Pengpai News.

Le marché pense généralement que l’exportation de tokens stimulera l’expansion du calcul domestique, entraînant une forte augmentation de la demande électrique.

Qiu Zeyu indique que la collaboration entre calcul et électricité est passée du concept à la phase pilote, entrant dans une « veille de rupture », mais les progrès sont freinés par plusieurs obstacles : incohérence dans la planification, décalage entre l’offre et la demande, et absence d’intégration des données.

Les défis se manifestent notamment par : premièrement, un système de planification encore non coordonné, avec des centres de calcul et des infrastructures électriques planifiés par des départements différents, certains centres de données rencontrant encore des difficultés pour la « dernière kilomètre » d’approvisionnement électrique ; deuxièmement, une caractéristique naturelle de décalage entre l’offre et la demande, avec une concentration de puissance de calcul à l’est et une abondance d’énergies vertes à l’ouest, la stabilité électrique requise pour l’IA étant très élevée, alors que les énergies renouvelables sont intermittentes ; troisièmement, un mécanisme de gestion et des données à harmoniser, car les centres de données pourraient être considérés comme des « charges ajustables » pour la régulation du réseau électrique, mais il existe des barrières de données entre le côté calcul et le côté réseau, et l’absence d’un mécanisme de gestion coordonnée efficace.

Pour renforcer la double dynamique entre puissance de calcul et électricité, il faut, selon eux, s’appuyer sur la technologie pour habiliter la gestion et lever les barrières. Sur le plan technologique, il s’agit de faire du modèle énergétique une percée pour fusionner les données multi-sources en temps réel, optimiser la gestion, et promouvoir un « modèle de correspondance calcul-électricité » pour une conversion précise. La technologie de stockage d’énergie, en tant que « stabilisateur » clé, peut participer à la régulation du réseau et tirer profit des écarts de prix entre heures de pointe et heures creuses pour générer des revenus. Sur le plan du marché, il faut prioriser l’expansion des essais de transactions intégrées pour la gestion des centres de calcul existants, afin de créer une boucle de valeur quantifiable, en assurant une répartition équitable des bénéfices entre la production, le réseau, la vente d’électricité et les entreprises de calcul, et en explorant un nouveau mode d’approvisionnement « électricité verte directe + réseau principal garant » .

« Le réseau électrique unifié est déjà en place. Actuellement, nous construisons un réseau national unifié de calcul. À l’avenir, ces deux systèmes doivent collaborer pour améliorer leur utilisation, réduire les coûts », suggère Zhang Yunquan, membre du Congrès national et chercheur à l’Académie chinoise des sciences, lors de la session de l’Assemblée nationale. Il recommande d’adapter la correspondance en fonction des différences de types de calcul : la formation de grands modèles tolère des délais élevés et est peu sensible à la localisation, pouvant être déployée dans l’ouest pour consommer l’électricité verte ; les calculs en inférence exigent une faible latence et doivent être déployés près des centres de charge à l’est ; les tâches de supercalcul nécessitent des prix d’électricité faibles, adaptées aux régions à faible coût électrique. Il faut également optimiser la planification dans le temps, en transférant certains calculs non en temps réel durant la nuit pour équilibrer la demande entre pics de calcul et creux électriques.

Qiu Zeyu pense que la collaboration entre calcul et électricité ne peut pas suivre un modèle unique, mais doit être adaptée localement avec une diversité de modes, permettant une « floraison » variée. La logique centrale consiste à faire en sorte que les centres de calcul « suivent l’énergie, se construisent autour du réseau », pour une correspondance précise entre ressources et besoins industriels.

En fonction des déséquilibres entre la disposition énergétique et la puissance de calcul en Chine, trois modèles typiques de collaboration pourraient émerger : le modèle « absorption locale de l’électricité verte » dans l’ouest, le modèle « gestion flexible de la charge » dans l’est, et le modèle « superposition d’avantages multiples » dans des régions spéciales comme Guizhou. Pour les régions à forte demande en calcul mais à tension électrique, comme le delta du Yangtsé, Beijing-Tianjin-Hebei, ou la région de Pearl River, l’objectif est d’exploiter le potentiel de régulation des centres de données existants, en impliquant la charge de calcul dans la régulation du réseau, grâce à la gestion intelligente et à l’optimisation des sources de refroidissement, pour réaliser la meilleure correspondance entre sortie de calcul et utilisation de l’énergie. « L’essentiel est de faire comprendre aux calculs les signaux de prix, et d’utiliser le marché pour guider la flexibilité de la charge. »

Yang Jianyu, député et président de China Mobile Zhejiang, estime que le delta du Yangtsé, Beijing-Tianjin-Hebei, et la région de Pearl River concentrent plus de 60 % de la demande nationale en puissance de calcul, mais leur dépendance à l’approvisionnement électrique extérieur dépasse 80 %. Avec la rapide diffusion de l’IA, la nécessité de renforcer l’alimentation électrique des centres de calcul dans l’est devient urgente. Il recommande, d’une part, de continuer à transférer la demande de formation intensive en énergie vers l’ouest, et d’autre part, d’encourager « la construction de l’électricité autour du calcul », en accélérant la mise en œuvre du « transfert d’électricité de l’ouest vers l’est », en réalisant des projets de lignes de transmission transprovinciales et transrégionales, et en renforçant les capacités de stockage pour soutenir la demande en IA en temps réel.