Investissement dans l'électricité à l'ère de l'IA, comment les gestionnaires de fonds publics planifient-ils leur stratégie ?

文丨韦钰 编辑丨张桔

D’un point de vue d’investissement, les secteurs de l’ultra-haute tension, de la distribution, des transformateurs, des sources d’alimentation à haute tension, des transformateurs à état solide, du stockage d’énergie, des compteurs et des équipements intelligents devraient connaître un cycle de prospérité à long terme.

Cette image peut avoir été générée par une IA.

Depuis 2026, les secteurs liés à l’électricité, y compris la production, le transport et la distribution d’électricité, se renforcent généralement, ce qui est en partie lié à la transformation des fondamentaux de l’ensemble du secteur. La construction de l’IA transforme la “puissance de calcul” en une sorte de “charge rigide” semblable à l’industrie traditionnelle ; et la demande de puissance de calcul est en train de remodeler la courbe de demande mondiale d’électricité et le cycle d’investissement dans les infrastructures électriques.

Selon les attentes actuelles du marché, la demande d’électricité des centres de données (en particulier des centres de données d’intelligence artificielle) devrait connaître une expansion à un taux de croissance à deux chiffres élevé au cours des prochaines années, entraînant des changements systémiques dans la consommation d’électricité, les pics de charge et la structure de la charge. Cette nouvelle demande pousse la production d’électricité, le réseau, l’équipement de puissance, le stockage d’énergie ainsi que les “métaux de calcul” tels que le cuivre et l’aluminium en amont à entrer dans un nouveau cycle de prospérité à moyen et long terme.

Concernant la ligne directrice des investissements, nous la résumons en “trois couches et trois lignes” : en haut, la redéfinition des quantités et des prix ainsi que de la structure du secteur des services publics ; au milieu, le “super cycle” des dépenses en capital pour les équipements de réseau et de puissance — l’ultra-haute tension, la distribution, les transformateurs, les sources d’alimentation à haute tension, les transformateurs à état solide, le stockage d’énergie, les compteurs et les équipements intelligents devraient connaître une prospérité à long terme, en ajoutant l’expansion de la flexibilité des équipements chinois à l’étranger. En bas, la “prime de calcul” sur les ressources et les matériaux — l’investissement dans les centres de données et les réseaux électriques pourrait significativement augmenter la demande structurelle pour les métaux industriels comme le cuivre et l’aluminium, faisant passer ces derniers de “produits cycliques” à “actifs stratégiques”.

Parmi ces trois couches d’opportunités, nous pensons que la couche intermédiaire et la couche inférieure pourraient être relativement plus flexibles et devenir les directions à suivre en 2026.

L’IA réécrit la courbe de demande mondiale d’électricité

Au cours des dernières années, l’attention des investisseurs sur l’IA s’est probablement davantage concentrée sur la puissance de calcul et les grands modèles. Mais avec l’augmentation des investissements dans les AIDC (centres de données d’intelligence artificielle), il est devenu évident que l’IA a une très grande demande en électricité. Nous pensons que la demande élevée d’électricité de l’IA est en train de réécrire la courbe mondiale de demande d’électricité, la consommation d’électricité des centres de données passant d’un “déchet” de demande à “moteur principal”.

Selon l’IEA (Agence internationale de l’énergie), la consommation d’électricité des centres de données, de l’IA, etc., devrait passer de 460 TWh en 2022 à entre 620 et 1050 TWh en 2026, avec un taux de croissance annuel composé de 9,6 % à 22,9 % sur quatre ans. Une autre estimation suggère qu’entre 2030 et 2035, la consommation d’électricité des centres de données dans le monde pourrait atteindre environ 20 % de la demande mondiale d’électricité, ce qui pourrait exercer une pression énorme sur le réseau électrique existant. Dans ce processus d’expansion, la charge apportée par la puissance de calcul de l’IA deviendra le cœur absolu de l’augmentation de la consommation d’électricité. Les prévisions indiquent qu’entre 2024 et 2030, la charge totale de puissance de calcul ajoutée des AIDC mondiaux pourrait passer de 10,6 GW à 54 GW, avec une puissance de calcul de l’IA passant de 7,6 GW à 49 GW, tandis que la charge de puissance de calcul non-IA pourrait se situer entre 5 et 6 GW. L’expansion de la charge provient presque entièrement de l’IA, la charge IT traditionnelle tendant à se stabiliser.

C’est précisément en raison de l’énorme demande d’électricité attendue que le monde s’apprête à entamer un nouveau cycle d’investissement dans les équipements électriques, les deux principaux leaders des technologies AI étant sans aucun doute les États-Unis et la Chine.

La production d’électricité aux États-Unis est restée stable autour de 4000 milliards de kWh depuis 2008, jusqu’à ce qu’elle recommence à croître ces dernières années. En 2024, la production électrique devrait dépasser pour la première fois 4300 milliards de kWh, avec une croissance de près de 3 %. Entre 2022 et 2024, la charge maximale d’électricité aux États-Unis devrait se situer autour de 820 GW. OpenAI prévoit de déployer plus de 250 GW de centres de puissance d’ici 2033, ajoutant une charge supérieure à un quart de la charge maximale actuelle du pays.

En outre, les prévisions de Grid Strategies indiquent qu’en 2029, la charge maximale d’électricité aux États-Unis atteindra 947 GW, avec une augmentation de 128 GW par rapport à 2024, dont environ 90 GW seront fournis par les centres de données, représentant plus de 70 % de la charge ajoutée. Dans un scénario relativement optimiste, avec le retrait continu des unités traditionnelles, le déficit côté production aux États-Unis pourrait atteindre 182 GW d’ici 2030, avec un taux de réserve système passant à -1 %, faisant passer la situation électrique de relâchée à structurellement tendue. Ainsi, au cours des prochaines années, les États-Unis investiront massivement dans le secteur de l’électricité pour répondre à la demande croissante d’électricité de l’IA.

Pour ce qui est de la Chine, le développement rapide de l’IA et l’augmentation continue de la demande de recharge des véhicules électriques devraient également entraîner un pic d’investissement dans l’électricité au cours des cinq prochaines années. Selon un scénario optimiste, entre 2026 et 2030, le taux de croissance annuel composé de la consommation d’électricité dans tout le pays devrait être ajusté à la hausse de 1,2 point de pourcentage à plus de 5 %. De plus, en termes de structure, l’IA devrait significativement augmenter la part de la consommation d’électricité du secteur tertiaire et des centres de données. D’ici 2035, la part de la consommation d’électricité du secteur tertiaire en Chine devrait augmenter de manière significative, tandis que la part de la consommation d’électricité des centres de données pourrait passer de 2 % en 2024 à près de 10 % à l’avenir ; en conséquence, la part de la consommation d’électricité industrielle pourrait diminuer de manière significative.

De “pénurie d’électricité” à “mise à niveau du réseau électrique”

Pour répondre à la demande croissante d’électricité de l’IA, il existe actuellement deux grandes orientations sur le marché.

En termes de cycle de construction, les turbines à gaz sont sans aucun doute l’option la plus rapide pour faire face à la charge dense d’électricité de l’IA. En particulier dans des pays comme les États-Unis, où la construction de l’IA est la plus agressive, les turbines à gaz sont considérées comme le premier choix pour répondre aux exigences environnementales en matière de nouvelle source d’électricité de base stable, leurs commandes devant atteindre un niveau record en plusieurs décennies aux alentours de 2026. Cependant, le marché mondial des turbines à gaz est hautement concentré, les trois principaux fabricants étrangers ayant une part de marché de plus de 80 %, et les capacités de production existantes sont déjà réservées jusqu’en 2028-2029, avec une capacité effective d’environ 50 GW, faisant face à un important goulot d’étranglement de l’offre. Dans ce contexte de longs délais de livraison pour les turbines à gaz, les moteurs à combustion interne et les SOFC (cellules à combustible à oxyde solide) pourraient devenir des compléments puissants pour l’alimentation électrique des centres de données, offrant des avantages en matière de modularité, de rapidité de construction et de flexibilité d’ajustement.

À long terme, dans un contexte de forte charge de l’IA, de faible carbone et d’un prix de l’électricité contrôlable, l’énergie nucléaire pourrait être la source d’électricité de base la plus évolutive, stable et prévisible à long terme. Actuellement, plusieurs géants du cloud à l’étranger commencent à établir des liens directs ou à investir dans des actifs nucléaires. En Chine, la production d’électricité nucléaire est entrée dans un cycle d’approbation normalisé, avec l’objectif d’atteindre un maximum historique de 10 unités lors d’une seule approbation d’ici 2025, le rythme des mises en chantier et des mises en service s’accélérant considérablement. À l’avenir, d’ici 2031, la capacité installée d’énergie nucléaire en Chine continuera d’augmenter, et les leaders du secteur devraient voir leur capacité installée et la taille de leurs actifs croître de manière stable.

Dans ce processus, les fabricants de turbines à gaz, les fournisseurs de lames et de chambres de combustion clés, les équipements d’île nucléaire et d’île conventionnelle, ainsi que les entreprises de combustible nucléaire et de ressources, devraient tous bénéficier du long cycle d’investissement électrique alimenté par l’IA.

Cependant, produire de l’électricité ne suffit pas, il faut aussi l’acheminer aux utilisateurs des centres de données. En particulier, la construction de sources d’énergie comme les centrales hydroélectriques, photovoltaïques et nucléaires doit souvent prendre en compte des facteurs géographiques, rendant le réseau électrique un “actif central” qui relie la production d’électricité, la puissance de calcul et la consommation finale d’électricité. Le réseau électrique mondial pourrait entrer dans un nouveau “super cycle” au cours des prochaines années, avec une flexibilité d’investissement qui pourrait surpasser celle des cycles de consommation d’électricité traditionnels.

Selon les prévisions de l’IEA (Agence internationale de l’énergie), les investissements mondiaux dans le réseau électrique devraient dépasser pour la première fois 400 milliards de dollars en 2025, et pourraient atteindre 650 milliards de dollars d’ici 2035, avec un taux de croissance annuel composé d’environ 5 % entre 2025 et 2035. Pendant la période du 14e Plan quinquennal, l’investissement total national devrait dépasser 50 000 milliards de yuans, avec un investissement annuel de plus de 10 000 milliards de yuans. Avec un taux de croissance de l’investissement relativement élevé, les secteurs liés au réseau électrique devraient offrir de nombreuses opportunités d’investissement.

En termes de secteurs, les transformateurs devraient devenir “la monnaie dure” des infrastructures électriques de l’IA. Actuellement, le taux de dépendance des transformateurs électriques en Amérique du Nord est d’environ 80 %, et en raison des contraintes sur les matières premières et la main-d’œuvre, l’expansion locale est repoussée à 2027-2028. Sous l’effet de la demande croissante des centres de données AI, des grandes bases d’énergie renouvelable et de la mise à niveau des anciens réseaux, les commandes de transformateurs sont densément réservées, et les délais de livraison de certains transformateurs spécialement conçus pour les centres de données ont déjà été prolongés à 100-127 semaines. De plus, la Chine est désormais le plus grand producteur de transformateurs au monde, avec une capacité représentant environ 60 % de la capacité mondiale. En 2025, la valeur totale des exportations de transformateurs devrait atteindre environ 64,6 milliards de yuans (soit +36 % par rapport à l’année précédente), et les commandes sont généralement réservées jusqu’en 2027. En raison du déséquilibre entre l’offre et la demande à l’échelle mondiale, l’industrie des transformateurs pourrait bénéficier d’une double opportunité de hausse des prix et des commandes. Les entreprises chinoises de transformateurs et d’équipements haute tension, grâce à leurs coûts, leur capacité de production, leur chaîne d’approvisionnement complète et leurs certifications à l’étranger, devraient continuer à accroître leur pénétration sur les marchés européens, américains et du Moyen-Orient, formant un “résonance triple” de “demande intérieure + expansion à l’étranger + AIDC”, ayant une valeur d’allocation élevée.

L’AIDC pousse à la mise à niveau de la structure de fourniture et de distribution d’électricité

La principale différence entre les centres de données AI et les centres de données traditionnels réside dans le fait que la demande d’électricité de l’IA présente des caractéristiques non linéaires et imprévisibles. Au cours du processus d’entraînement de l’IA, des clusters GPU à grande échelle effectuent des calculs synchronisés, et la puissance des racks peut passer en millisecondes de 30 % à 100 % avant de redescendre rapidement, ce qui peut facilement causer des chocs de marche sur les alimentations au niveau des racks et sur le réseau électrique public. De plus, l’investissement dans les centres de données AI continue d’augmenter, mais le modèle de rentabilité est encore en phase d’exploration, ce qui impose des exigences extrêmement strictes sur la réduction des coûts et l’efficacité des systèmes de transport et de distribution d’électricité, ce qui pourrait forcer une mise à niveau complète de l’ensemble de la structure de fourniture et de distribution d’électricité, y compris le transport, le stockage et le refroidissement.

Pour aller plus loin sur le front du transport, la structure d’alimentation des centres de données traditionnels est généralement : réseau électrique → transformation moyenne tension → distribution basse tension + UPS (alimentation sans interruption) → alimentation des racks (AC alternatif → DC continu). Dans le contexte d’une puissance élevée et d’une densité élevée de l’IA, cette structure fait face à des contraintes en termes d’efficacité, de consommation de cuivre et d’espace. Actuellement, certaines entreprises ont déjà proposé des chemins d’amélioration pour l’architecture d’alimentation des centres de données AI. Par exemple, le livre blanc de NVIDIA sur le 800VDC a proposé le chemin suivant :

Tout d’abord, UPS → HVDC (sous forme de sidecar, solution de transition actuelle) ; ensuite, adopter davantage l’architecture DC moyenne tension de NVIDIA Panama / transformateur à état solide (SST), permettant de convertir l’AC moyenne tension directement en 800V HVDC ; enfin, l’objectif à long terme est d’évoluer vers 1500VDC pour améliorer encore l’efficacité et le rayon de distribution.

Comparé à l’architecture traditionnelle, la nouvelle architecture pourrait avoir trois grands avantages : tout d’abord, l’amélioration de l’efficacité, réduisant les conversions multiples AC/DC/AC, ce qui permettrait d’augmenter l’efficacité système d’environ 94 % - 95 % à 97,5 % - 98,5 %, économisant ainsi une quantité importante sur les factures d’électricité ; ensuite, la consommation de cuivre et l’économie d’espace, la haute tension continue réduisant le courant, avec une diminution significative de la section et de la longueur des câbles en cuivre pour la même puissance, ce qui pourrait réduire la consommation de cuivre d’environ 45 % ; enfin, la nouvelle architecture serait plus facile à coupler avec les énergies renouvelables distribuées et le stockage, la ligne de bus DC facilitant la connexion directe des systèmes photovoltaïques et de stockage, réalisant une intégration “source-réseau-charge-stockage” et l’absorption sur place.

Dans cette direction, “HVDC (source d’alimentation à haute tension continue) + SST (transformateur à état solide)” pourrait constituer la nouvelle voie d’équipement la plus essentielle pour l’alimentation des centres de données AI, entraînant des améliorations technologiques et une valorisation dans de nombreux segments tels que le redresseur moyen tension, le convertisseur électronique de puissance, le disjoncteur à état solide et l’alimentation des serveurs.

Concernant le stockage, la solution consiste en une “architecture de stockage à double couche” à plusieurs échelles de temps, comprenant un stockage de longue durée à l’extérieur du centre de données (batteries lithium/flux, etc.) et un stockage à durée courte à l’intérieur (BBU/condensateurs super/ plomb-acide à haute puissance). On prévoit qu’en 2030, les marchés de stockage des centres de données mondiaux et chinois pourraient atteindre respectivement 212 GWh et 98,8 GWh, avec un taux de croissance annuel composé d’environ 49 % entre 2023 et 2030.

Parallèlement, les groupes électrogènes diesel, les moteurs à combustion interne et les SOFC (cellules à combustible à oxyde solide) restent des sources d’alimentation redondantes indispensables pour les centres de données. Les groupes électrogènes diesel représentent environ 23 % des coûts d’infrastructure des centres de données, jouant un double rôle d’alimentation de secours et de source principale à court terme. Dans les régions où la pénurie d’électricité est sévère et où la production d’énergie propre n’est pas encore entièrement mise en place, les générateurs à gaz et diesel pourraient même passer de “secours” à “principal”, les fournisseurs de cloud verrouillant des puissances et des prix fiables par le biais de centrales électriques en propre.

Concernant les équipements de refroidissement, avec l’augmentation de la consommation d’énergie des GPU AI et la densité de puissance par rack, les salles de serveurs qui dépendaient principalement du refroidissement par air doivent maintenant intégrer de nouvelles techniques comme le refroidissement par plaques froides, le refroidissement par immersion et les plaques froides à changement de phase. De plus, le système de refroidissement lui-même est également une partie importante des équipements de consommation d’électricité. Dans la consommation totale d’électricité des AIDC, le refroidissement représente environ 30 % - 40 %, juste derrière les équipements IT eux-mêmes. Les équipements de refroidissement, les moteurs, les pompes, les échangeurs de chaleur et les matériaux thermoconducteurs forment un parcours d’équipement et de matériaux complet, qui, avec les équipements de puissance, devrait constituer les deux volets des infrastructures des centres de données AI.

Les “métaux de calcul” comme le cuivre et l’aluminium

Les ressources en amont présentent des opportunités à moyen et long terme

En réalité, les centres de données AI consomment non seulement de l’électricité, mais aussi du cuivre et de l’aluminium. Ainsi, sous l’effet de ce “super cycle” d’équipements électriques, les ressources en amont, représentées par des métaux comme le cuivre et l’aluminium, devraient également connaître des opportunités à moyen et long terme.

Selon des estimations quantitatives faites par diverses institutions sur la demande de cuivre des centres de données AI : dans un scénario de consommation d’énergie modéré, Microsoft prédit qu’un centre de données de 1 GW utilise environ 27 000 tonnes de cuivre, tandis qu’un centre de données AI pourrait consommer jusqu’à 50 000 tonnes. En 2026, la consommation de cuivre des centres de données dans le monde devrait représenter environ 1 % de la demande mondiale de cuivre, et cette part devrait augmenter chaque année.

De plus, la croissance de la consommation d’électricité des centres de données alimentée par l’IA se répercute sur les investissements dans le réseau électrique et la production d’électricité, augmentant ainsi davantage la demande en cuivre du système électrique : dans ce contexte, la part de la demande en cuivre résultant de l’installation de nouvelles capacités de production d’électricité renouvelable pour les centres de données et leurs infrastructures associées pourrait atteindre environ 5 %.

Ce n’est pas une coïncidence, l’aluminium présente également une situation similaire. Les principales applications de l’aluminium dans les centres de données incluent les racks et les châssis, les systèmes de refroidissement (radiateurs, échangeurs de chaleur), les coques de bus, les tableaux de distribution, etc. Les estimations montrent qu’avec l’ajout de l’aluminium utilisé pour les racks et les systèmes de refroidissement, un centre de données d’un GW utilise environ 0,4 à 0,6 tonne d’aluminium. Du côté de l’offre d’aluminium électrolytique, la capacité de production en Chine est déjà à un niveau élevé, et l’expansion à l’étranger est limitée par des contraintes de coûts et d’électricité, ce qui rend la nouvelle demande des centres de données et du stockage d’énergie plus susceptible de se traduire par une augmentation des prix et des marges bénéficiaires.

(Cet article a été publié le 21 mars dans le “Hebdomadaire des marchés financiers”. L’auteur est gestionnaire de fonds chez HSBC Jintrust Strategy Selection, Dual-Core Strategy, et Pearl River Delta Fund. Les opinions des invités ne représentent que des opinions personnelles et ne reflètent pas la position de cette publication.)