Résumé exécutif

Avec l'explosion de l'intelligence artificielle (IA) et des modèles à grande échelle, la demande en puissance de calcul des centres de données a fortement augmenté, entraînant une hausse rapide des besoins en électricité. Les données de divers pays montrent que la croissance de la charge des centres de données IA dépasse largement la croissance globale de la consommation électrique. Un rapport prédit qu'à l'horizon 2030, la consommation électrique mondiale des centres de données doublera. En Chine, selon le ministère de l'Énergie et des rapports du secteur, la consommation électrique des centres de données était d'environ 77 TWh en 2022, et devrait atteindre 400 TWh d'ici 2030. Certaines études estiment même qu'avec une tendance de croissance en forme de pyramide, la demande pourrait atteindre 600 TWh d'ici 2030. Actuellement, la consommation électrique des centres de données en Chine représente moins de 3 % de la consommation totale d'électricité du pays, mais son taux de croissance est impressionnant. Par exemple, dans la zone de Gui'an, dans le Guizhou, la consommation électrique des centres de données a augmenté de 452,7 % sur les cinq premiers mois de 2025 par rapport à l'année précédente ; le marché américain prévoit également une croissance rapide de la charge des centres de données d'ici 2030, entraînant un déficit d'approvisionnement. La pénurie d'électricité est devenue un goulot d'étranglement clé pour le développement de la puissance de calcul de l'IA. Morgan Stanley prévoit qu'aux États-Unis, d'ici 2028, les centres de données pourraient faire face à un déficit d'électricité allant jusqu'à 13–44 GW (environ 20 %). Dans ce contexte, les parties prenantes recherchent activement des solutions diversifiées d'approvisionnement en électricité et d'économie d'énergie, allant de la mise à niveau du réseau, de la production d'électricité sur site, aux énergies renouvelables et au stockage d'énergie, en passant par les technologies de refroidissement avancées et l'optimisation de la consommation énergétique. Chaque solution présente ses propres coûts, évolutivité et délais de déploiement, et nécessite une évaluation complète.

Ce rapport examine systématiquement les caractéristiques de la demande en électricité et du PUE des centres de données à l'ère de l'IA/des grands modèles, récapitule les solutions actuelles d'approvisionnement en électricité et d'économie d'énergie ainsi que les principaux fournisseurs, analyse les technologies futures potentielles et leur maturité, évalue la taille du marché et les opportunités d'investissement dans les sous-secteurs connexes, et propose enfin des recommandations d'investissement à court, moyen et long terme. À l'aide d'outils visuels tels que des tableaux et des diagrammes de Gantt, il compare les caractéristiques de chaque solution et les entreprises clés, fournissant aux investisseurs des indications claires sur les actions à entreprendre et les risques à prendre en compte.

Définition du problème

• Augmentation de la demande en puissance de calcul et en électricité : L'entraînement et l'inférence des grands modèles d'IA nécessitent une puissance de calcul élevée et continue, ce qui fait fonctionner les équipements IT (serveurs, GPU) à des charges élevées. Une étude de Stanford montre que l'entraînement de GPT-3 consomme environ 1,28 million de kWh (1,28 GWh). Avec l'augmentation de la taille des modèles et des applications en temps réel, la densité de puissance par rack est passée de 10–30 kW traditionnels à 120–132 kW, et devrait atteindre 600 kW d'ici 2027, voire des racks de niveau mégawatt avant 2030. La densité de calcul élevée pose des problèmes de dissipation thermique, augmentant la consommation énergétique des infrastructures des centres de données (PUE). La Chine s'est fixé pour objectif de réduire le PUE des grands centres de données à moins de 1,25 d'ici 2025, tandis que des pays comme l'Allemagne ont des exigences plus souples (1,5 d'ici 2027). Les régions économiquement développées de l'Est ont une forte demande en puissance de calcul, mais l'approvisionnement en électricité y est de plus en plus tendu. C'est pourquoi le projet « East Data West Computing » encourage la construction de centres de données dans les régions occidentales riches en énergies nouvelles, afin de soulager la pression sur l'Est.
• État actuel de la pénurie d'électricité et répartition régionale : À l'échelle mondiale, la capacité des centres de données est fortement concentrée aux États-Unis, dans l'Union européenne et en Chine. Un rapport de l'AIE indique que ces trois régions représentent actuellement environ 82 % de la capacité mondiale des centres de données, et que plus de 85 % des nouvelles capacités à venir seront encore concentrées dans ces trois régions. Cela entraîne une pression accrue sur les réseaux électriques locaux. Par exemple, dans la région de « Data Center Alley » en Virginie, aux États-Unis, la consommation commerciale d'électricité a augmenté de près de 30 millions de MWh entre 2019 et 2025, juste derrière le Texas. Morgan Stanley prévoit que les États-Unis pourraient faire face à un déficit de 13 à 44 GW d'ici 2028. En Chine, la consommation électrique des centres de données représente environ 0,9 % à 2,7 % de la consommation totale d'électricité du pays, mais le taux de croissance a ralenti ces dernières années, et les prévisions divergent fortement. Selon les données de l'Administration nationale de l'énergie, la consommation électrique des centres de données en Chine était de 77 TWh en 2022, devrait atteindre 150–200 TWh en 2025, et pourrait atteindre 400 TWh en 2030 ; les prévisions de Goldman Sachs sont plus agressives, avec près de 600 TWh d'ici 2030. Sur le plan régional, les régions riches en énergie de l'Ouest, comme le Guizhou et la Mongolie intérieure, encouragent les centres de données à consommer localement de l'électricité verte (éolienne et solaire) grâce à des politiques d'accompagnement, tandis que les régions côtières du Sud-Est, déjà fortement sollicitées, doivent s'appuyer sur le transport longue distance et des sources d'énergie diversifiées pour garantir leur approvisionnement.
• Exigences en matière de PUE et d'efficacité énergétique : L'efficacité énergétique des centres de données est généralement mesurée par le PUE. Les différentes régions de Chine imposent des exigences de plus en plus strictes en matière de PUE : des villes comme Pékin et Shenzhen ont fixé le PUE des grands centres de données à 1,2–1,25 ; dans le cadre du plan « East Data West Computing », les objectifs de PUE sont de 1,25 pour les nœuds de l'Est et de 1,2 pour ceux de l'Ouest. Dans le cadre de la politique « double carbone », le seuil de PUE pour les nouveaux grands centres de données a été abaissé à 1,3, voire moins. Le refroidissement efficace et l'optimisation de l'efficacité énergétique deviennent des directions importantes. Par exemple, la technologie de refroidissement liquide peut réduire le PUE à moins de 1,1. En résumé, les centres de données IA exigent une très grande stabilité de l'approvisionnement électrique (zéro interruption) et ont un besoin urgent d'améliorer le taux d'utilisation des équipements IT, de réduire la consommation de refroidissement et la consommation en veille pour améliorer le PUE.

Solutions existantes

Solutions côté réseau

• Extension et lignes dédiées : La construction de nouvelles centrales électriques (thermiques, nucléaires, hydroélectriques, etc.) et de lignes de transport à ultra-haute tension est un moyen traditionnel et fondamental d'augmenter la capacité. Les entreprises électriques chinoises comme State Grid et China Southern Power Grid ont déjà investi des milliers de milliards de yuans dans l'expansion du réseau et la promotion de projets d'ultra-haute tension pour soutenir le transport de l'énergie renouvelable de l'Ouest vers l'Est. Les mises à niveau à grande échelle du réseau sont longues (généralement 5 à 10 ans) et coûteuses, mais une fois réalisées, elles peuvent améliorer globalement la capacité de charge électrique. Avantages : Alimentation stable, grande échelle, effets à long terme significatifs ; Inconvénients : Investissement énorme, délais de construction longs, nécessité de coordination politique.
• Réponse à la demande et tarification en fonction des heures de pointe : Intégrer les gros utilisateurs comme les centres de données dans les mécanismes de réponse à la demande, en utilisant des tarifs de pointe/de vallée ou des tarifs en temps réel pour inciter à décaler la consommation. En Chine, la politique de tarification en fonction des périodes de pointe et de vallée est principalement utilisée, mais son efficacité est limitée. Aux États-Unis et dans certaines régions de l'UE, des projets pilotes de régulation de la charge des centres de données sont menés, par exemple en limitant temporairement les charges non critiques des centres de données en cas de tension sur le réseau. Avantages : Réduction de la demande de pointe grâce à des incitations du marché, atténuation des tensions à court terme ; Inconvénients : Impact important sur les opérations des centres de données, nécessité d'une gestion fine et d'un contrôle intelligent, faible volonté de participation des opérateurs actuellement.
• Micro-réseaux et centrales virtuelles : Déploiement de systèmes de micro-réseaux intégrant production, stockage et consommation locales, en coordonnant les centres de données avec le photovoltaïque, l'éolien et le stockage sur site. Par exemple, le projet de démonstration « vent-soleil-stockage » du centre de données Tencent Huailai Dongyuan intègre 11 MW de photovoltaïque en toiture, 150 kW d'éolien et 1,376 MWh de stockage, réalisant une complémentarité multi-énergies. Avantages : Peut utiliser les énergies renouvelables locales pour réduire la dépendance au réseau externe, tandis que le stockage lisse les fluctuations ; Inconvénients : Exigences élevées en matière de site, investissement initial important, construction et gestion complexes.

Figure : Sur le toit et le site du centre de données Tencent à Huailai, dans le Hebei, 11 MW d'installations photovoltaïques et éoliennes ont été construites, fournissant de l'électricité propre au centre de données grâce à un micro-réseau photovoltaïque + éolien + stockage.

Production d'électricité sur site

• Turbines à gaz et groupes électrogènes à gaz : Les turbines à gaz présentent des avantages tels qu'un rendement élevé (40 % en cycle simple, encore plus en cycle combiné), un démarrage rapide (en quelques minutes) et de faibles émissions polluantes. Elles sont largement utilisées pour l'écrêtage des pointes et l'alimentation de secours dans les centrales électriques. Dans le domaine des centres de données IA, les turbines à gaz peuvent servir d'alimentation principale ou de secours, améliorant considérablement la stabilité du système. On prévoit que la demande de turbines à gaz pour les centres de données aux États-Unis et dans le monde augmentera respectivement à un taux de croissance annuel composé de 18 % et 15 % au cours des prochaines années, avec une nouvelle demande mondiale d'environ 40 GW d'ici 2030. Avantages et inconvénients : Les groupes à gaz réagissent rapidement, ont des émissions de carbone inférieures à celles du diesel, et peuvent utiliser le réseau de gaz existant ; Inconvénients : coûts d'investissement et de maintenance élevés, nécessité d'un approvisionnement stable en gaz.
• Groupes électrogènes diesel/essence : Solution de secours traditionnelle, technologie mature, faible investissement initial, adaptée aux situations d'urgence de courte durée ou à l'alimentation indépendante dans les zones reculées. Inconvénients : faible rendement (≈30 %), coûts de carburant et de maintenance élevés, bruit et émissions importants. Généralement utilisés uniquement comme complément à court terme ou pour les urgences (généralement en combinaison avec des onduleurs).
• Piles à combustible : Les technologies de piles à combustible telles que les piles à combustible à oxyde solide (SOFC) peuvent produire de l'électricité sur site, avec un temps de réponse rapide (secondes) et un bruit de fonctionnement très faible. Le dernier projet d'Oracle prévoit d'utiliser des piles à combustible Bloom Energy pour fournir 2,45 GW d'électricité à son campus de centres de données IA. Les piles à combustible ont de faibles émissions de carbone (environ 500 g/kWh lorsqu'elles utilisent du gaz naturel) et pourraient remplacer certaines applications de turbines à gaz et de diesel. Avantages et inconvénients : Haute fiabilité, faible maintenance ; Inconvénients : Coût technologique élevé, durée de vie limitée, nécessité d'acheter ou de produire de l'hydrogène à l'avenir pour l'extensibilité, principalement à base de gaz naturel à court terme.

Énergies renouvelables et stockage

• Photovoltaïque, éolien : L'alimentation directe des centres de données par des énergies renouvelables peut réduire considérablement les émissions de carbone. Les grands fournisseurs de cloud étrangers signent des accords d'achat d'électricité verte à long terme : Google a signé un PPA d'1,5 TWh avec TotalEnergies pour 15 ans ; Meta a signé plusieurs accords d'achat d'électricité nucléaire pour garantir un approvisionnement en électricité propre. En Chine, les centres de données de l'Est explorent progressivement l'installation de photovoltaïque à proximité, tandis que les nouveaux centres de données dans les régions de l'Ouest, riches en ressources solaires et éoliennes, sont généralement associés à des parcs éoliens et solaires. Avantages et inconvénients : Coût du carburant nul, fort soutien politique ; Inconvénients : Forte intermittence, nécessité d'un stockage à grande échelle ou d'une gestion flexible pour une utilisation fiable.
• Systèmes de stockage d'énergie : Principalement le stockage par batteries lithium-ion, le stockage par pompage-turbinage et le stockage d'hydrogène. Les batteries au lithium (comme le Powerpack de Tesla, les produits CATL) peuvent fournir des fonctions d'écrêtage à court terme, de secours UPS, etc. pour les centres de données ; on prévoit une forte augmentation du stockage d'énergie pour les centres de données au cours des 5 prochaines années. Le stockage par pompage-turbinage est limité géographiquement, mais il est largement utilisé pour lisser la production renouvelable au niveau du réseau. Le stockage d'hydrogène (production d'hydrogène puis utilisation de piles à combustible ou de turbines à gaz pour produire de l'électricité) a un potentiel de stockage à long terme lorsque le coût de l'hydrogène baissera. Avantages et inconvénients : Les systèmes de batteries réagissent rapidement et peuvent être installés à proximité ; le stockage d'hydrogène permet un stockage à grande échelle et à long terme ; Inconvénients : Durée de vie/dégradation des batteries, nécessité de refroidissement ; investissement élevé pour le pompage-turbinage et l'hydrogène, faible rendement (hydrogène ≈30 % de rendement de cycle).

Gestion thermique et optimisation de l'efficacité énergétique

• Refroidissement liquide et immersion : Le refroidissement par air traditionnel consomme beaucoup d'énergie à des densités de puissance très élevées. Le refroidissement liquide (plaque froide, immersion) a une efficacité thermique bien supérieure à celle du refroidissement par air, ce qui peut réduire considérablement le PUE. Selon les statistiques, le taux de pénétration actuel du refroidissement liquide dans les centres de données n'est que de 13 %, mais il devrait atteindre 33 % d'ici 2030, avec un taux de croissance annuel composé de 41 % entre 2023 et 2028. Le refroidissement liquide peut permettre un PUE inférieur à 1,13 et une dissipation thermique de plus de 160 kW par rack. Il existe déjà des fournisseurs de refroidissement par immersion (comme Submer, 3M, Iceotope, etc.) et des cas de déploiement, et les gouvernements et les fabricants l'ont déjà classé comme une mesure importante pour réduire le PUE. Avantages et inconvénients : Haute efficacité énergétique, support des hautes densités ; Inconvénients : Nécessite une adaptation des serveurs, exigences élevées en matière d'infrastructure (gestion des fluides).
• Récupération de chaleur : La récupération de la chaleur résiduelle des centres de données pour le chauffage des bâtiments ou comme source de chaleur industrielle peut améliorer encore l'efficacité énergétique globale. Certaines villes du Nord ont testé l'utilisation de la chaleur résiduelle de faible qualité des centres de données pour le chauffage. Avantages et inconvénients : Économies d'énergie thermique, réduction de la consommation de combustible pour le chauffage ; Inconvénients : Limité par la région et le réseau de canalisations, taux de récupération faible, souvent mis en œuvre parallèlement à la modernisation des salles informatiques à haute efficacité énergétique.
• Logiciels d'optimisation de la consommation énergétique : Optimiser la répartition des charges via l'IA/des algorithmes, en programmant les tâches de calcul non critiques pendant les périodes de faible tension électrique ou de forte disponibilité des énergies renouvelables, ou en répartissant intelligemment la charge entre les racks. Certains opérateurs de centres de données et entreprises technologiques ont développé en interne des plateformes de gestion de l'énergie qui effectuent une répartition des charges en fonction de la qualité de service (QoS) afin de réduire la demande de pointe. Avantages et inconvénients : Faible investissement logiciel, ajustement flexible ; Inconvénients : Nécessite une compatibilité matérielle, l'efficacité dépend du type de charge et des exigences opérationnelles.
• Migration et périphérie : Migration régionale : Déplacer une partie de la demande de puissance de calcul vers des régions où l'électricité est abondante et bon marché, comme la politique chinoise « East Data West Computing » qui encourage la construction de centres de données de traitement hors ligne dans l'Ouest ; des cas de fournisseurs de cloud construisant des installations dans des États riches en ressources renouvelables comme le Texas et l'Indiana ont également émergé à l'étranger. Migration temporelle : Programmer les tâches pouvant être retardées (comme l'entraînement) la nuit ou pendant les périodes de faible demande électrique, afin de réduire la demande de pointe. Avantages et inconvénients : Lisse efficacement la charge globale ; Inconvénients : La migration doit tenir compte de la latence réseau et de la continuité des activités, nécessite un système de gestion fine.

(Remarque : Le tableau ci-dessus n'est qu'un exemple ; chaque catégorie de solutions correspond à d'autres fournisseurs ; les délais de déploiement et les fourchettes de coûts varient considérablement selon l'échelle du projet.)

Solutions potentielles futures et axes de recherche

• Technologies de refroidissement plus efficaces : Poursuivre l'innovation dans les technologies de refroidissement liquide, telles que le refroidissement diphasique, le refroidissement par microcanaux, le refroidissement adaptatif à base de matériaux à changement de phase, etc. Les axes de recherche incluent les systèmes de refroidissement liquide à vortex, la conception de serveurs refroidis par liquide, les nouveaux matériaux fluides pour le refroidissement par immersion, etc. À court terme (1–3 ans), l'application du refroidissement liquide se généralisera davantage, avec une maturité technologique croissante ; à moyen terme (3–7 ans), des fluides de travail à plus haute différence de température et un contrôle automatisé pourraient apparaître ; à long terme (7–15 ans), des unités de refroidissement de niveau mégawatt et des systèmes de récupération de chaleur plus efficaces pourraient être développés.
• Achat d'électricité neutre en carbone : Accélérer le développement des mécanismes d'achat d'électricité verte et de commerce du carbone, par exemple en signant davantage de PPA à long terme, en investissant dans des centrales électriques virtuelles, en achetant des certificats verts, etc. Techniquement, la blockchain peut être utilisée pour garantir la transparence des transactions d'électricité verte. Avec l'amélioration des mécanismes de marché, des résultats à court terme sont attendus (la plupart des actions sont déjà en cours) ; à moyen et long terme, une chaîne d'approvisionnement énergétique neutre en carbone stable pourrait se former.
• Production d'électricité à partir d'hydrogène : Turbines à gaz ou piles à combustible utilisant l'hydrogène comme combustible, éliminant les émissions de carbone fossile. Au cours des 10 à 15 prochaines années, à mesure que le coût de l'hydrogène vert diminuera, des alimentations de secours et de compensation à base d'hydrogène seront mises en place. Actuellement, des projets d'alimentation électrique par piles à combustible à hydrogène ont été démontrés au Japon, en Allemagne, etc. La maturité technologique est faible, et la commercialisation progressive est attendue à moyen et long terme (7–15 ans).
• Micro-réseaux et systèmes énergétiques distribués : Intégration de micro-réseaux intelligents dédiés aux campus de centres de données, incluant des réseaux continus éolien-solaire-stockage, des centrales virtuelles, etc. Permet une programmation flexible des sources d'énergie, des charges et des ressources de stockage, soutenant l'autonomie locale et la régulation des pointes. Techniquement, nécessite des onduleurs efficaces, une gestion du stockage, des systèmes de contrôle de micro-réseaux. À court terme (1–3 ans), promotion du modèle de micro-réseau renouvelable + stockage ; à moyen terme, formation de modèles commerciaux et de produits reproductibles.
• Transport supraconducteur : Les câbles supraconducteurs à haute température peuvent réduire considérablement les pertes de transport, résolvant le goulot d'étranglement du transport longue distance. La Chine étudie déjà des lignes de démonstration supraconductrices dans le cadre des projets d'ultra-haute tension et de transport-distribution. En raison des limitations de matériaux et de coûts, l'application commerciale en est encore au stade prospectif (des résultats à moyen terme (3–7 ans) nécessiteront des percées dans les coûts des matériaux ; un déploiement à grande échelle pourrait commencer dans 7–15 ans).
• Récupération d'énergie et conversion thermoélectrique : Explorer l'utilisation des rayonnements électromagnétiques ou de la différence de température générés par les serveurs (thermoélectricité, thermoacoustique, etc.) pour récupérer davantage d'énergie au niveau du système. Actuellement principalement au stade de la recherche en laboratoire, le potentiel à long terme est important, avec des prototypes commerciaux possibles dans 7–15 ans.
• Gestion adaptative de la consommation énergétique par l'IA : Utiliser l'intelligence artificielle pour l'auto-apprentissage et l'optimisation de la demande en électricité et en refroidissement, comme la gestion de la consommation à l'intérieur des puces IA, l'optimisation du flux thermique des machines, la prédiction et la planification en temps réel. Google DeepMind, entre autres, a déjà appliqué l'IA à l'optimisation du PUE des centres de données. Avec les progrès des algorithmes et le support des technologies 5G/IdO, le déploiement peut être progressif à court terme, et deviendra la norme dans la maintenance des centres de données à moyen et long terme.

Les technologies ci-dessus sont classées par maturité. À court terme (1–3 ans), on peut se concentrer sur la « synergie énergie+puissance de calcul » (source-réseau-charge-stockage), le refroidissement liquide plus efficace, le stockage distribué, l'optimisation algorithmique de la planification, etc. À moyen terme (3–7 ans), prêter attention aux applications de l'hydrogène, à la commercialisation des micro-réseaux, au stockage solide, à la validation des technologies supraconductrices, etc. À long terme (7–15 ans), surveiller la faisabilité et la promotion commerciale des technologies disruptives (matériaux de refroidissement avancés, récupération thermoélectrique, réseaux entièrement hydrogène, etc.).

• Fournisseurs de cloud / Opérateurs de centres de données : AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Meta, Oracle à l'échelle mondiale, et Alibaba Cloud, Tencent Cloud, Baidu Cloud, Huawei Cloud en Chine. Ces entreprises sont à la fois de grands consommateurs de puissance de calcul et déploient des centres de données dans le monde entier, investissant dans des infrastructures électriques associées (comme la cogénération sur site ou les PPA directs). Par exemple, Microsoft et Chevron construisent conjointement une centrale gaz-stockage de 4 GW au Texas ; Google a signé un PPA à long terme avec TotalEnergies ; les opérateurs chinois, quant à eux, adoptent une stratégie de « coordination calcul-électricité » en planifiant l'implantation de la puissance de calcul avec les compagnies d'électricité.
• Compagnies d'électricité : State Grid, China Southern Power Grid, SPIC, China Huaneng Group, China Huadian Corporation, China Three Gorges Corporation et autres grandes entreprises publiques chinoises du secteur électrique, ainsi que GE Vernova, Siemens Energy, Mitsubishi Heavy Industries et autres équipementiers et opérateurs de production d'électricité mondiaux. State Grid prévoit d'investir 4 billions de yuans dans la construction de réseaux intelligents et d'ultra-haute tension, et de nombreuses entreprises accélèrent leurs projets d'énergie renouvelable, de pompage-turbinage et de production d'hydrogène. Avantages concurrentiels/Risques : Les entreprises publiques bénéficient d'un soutien politique et d'avantages d'échelle, mais les cycles de retour sur investissement sont longs et nécessitent une coordination régionale ; les fabricants d'énergie occidentaux ont des technologies matures, mais font face à la concurrence de la production locale chinoise et aux risques de frictions commerciales internationales.
• Fabricants d'onduleurs (UPS) et de générateurs : Schneider Electric, Emerson (Vertiv), Huawei Digital Power fournissent des onduleurs et des systèmes d'alimentation de précision ; Caterpillar (CAT), Kohler (SDMO), Weichai Power, Cummins produisent des générateurs de secours au gaz/diesel. Des entreprises chinoises comme Weichai se sont déjà positionnées dans le domaine des piles à combustible. Avantages/Risques : Ces fabricants ont des produits matures et des parts de marché solides ; mais leurs prix sont relativement élevés, et ils sont affectés par les fluctuations de la chaîne d'approvisionnement mondiale et des matières premières.
• Fabricants de stockage d'énergie et de batteries : Tesla (Powerpack/Megapack), CATL, BYD, Gotion High-tech et autres fournisseurs de batteries au lithium et de systèmes de stockage d'énergie complets ; Ningbo Shenli, Narada Power Source spécialisés dans les onduleurs et batteries pour centres de données ; pour les grands projets de stockage d'énergie renouvelable, China Three Gorges Corporation, China Hydropower, etc. Les nouvelles technologies comme les batteries fer-air, les batteries sodium-ion, et des entreprises comme Energus ou Envision Energy méritent également l'attention. Avantages/Risques : Le coût des batteries continue de baisser, déploiement rapide, forte demande mondiale ; mais la dégradation de la durée de vie, la gestion thermique et la chaîne d'approvisionnement (lithium, cobalt) sont les principaux risques.
• Fournisseurs de refroidissement liquide/immersion : À l'international, 3M, Submer, Asperitas, GRC, Iceotope proposent des solutions de refroidissement par immersion monophasique et diphasique ; des solutions à plaque froide comme Nutanix (CORE), Huawei progressent également. En Chine, Hai Da Zhi Leng, JD Digital sont positionnés dans le refroidissement liquide des centres de données. Avantages/Risques : Les fournisseurs de refroidissement liquide ont des barrières technologiques élevées, se concentrent généralement sur les applications haute performance, et le marché a un fort potentiel de croissance ; mais ils doivent collaborer avec les fabricants de serveurs, éduquer les clients, et l'expérience de déploiement et de maintenance est encore limitée.
• Logiciels de gestion de l'énergie : Emerson (GE Digital), Schneider EcoStruxure, Carbon Satellite fournissent des plateformes intelligentes de gestion de l'énergie ; OPAL-RT, National Instruments fournissent des systèmes de simulation et de contrôle ; les fournisseurs de cloud comme Alibaba et Tencent développent également leurs propres systèmes de planification. Avantages/Risques : Les solutions logicielles et d'IA sont flexibles et faciles à déployer, avec des itérations rapides ; mais leur efficacité dépend de la qualité des données et des algorithmes, avec des exigences élevées en matière de transformation des réseaux existants et de compétences du personnel, et le niveau de normalisation est actuellement faible.
• Startups et innovateurs : Aux États-Unis, Kalray (puce IA haute performance + réseau) ; en Chine, Qiyuan Bo, Jingjiwei (puces IA) ne sont pas des entreprises énergétiques traditionnelles, mais leur amélioration de l'efficacité de calcul a un impact indirect sur la demande énergétique ; Shenlan Electric, Greenray (technologies de refroidissement liquide) suivent les tendances en tant que startups ; Weichai, Envision explorent de nouvelles technologies en se diversifiant. Pour évaluer ces entreprises, il faut examiner la faisabilité technique, les barrières de brevets et la capacité de financement.

Opportunités d'investissement et analyse des risques

Opportunités par sous-secteur : Les domaines à fort potentiel incluent les équipements de refroidissement efficaces, les systèmes de stockage d'énergie, les micro-réseaux intelligents, les nouveaux équipements de production d'électricité (piles à combustible/hydrogène), les accords d'achat d'électricité verte, etc. On estime que le marché mondial de l'électricité verte et du stockage pour les centres de données s'élèvera à plusieurs dizaines de milliards de dollars, avec un taux de croissance annuel de plusieurs dizaines de pour cent. Par exemple, le marché du refroidissement liquide devrait avoir un TCAC de 41 % entre 2023 et 2028 ; le marché des turbines à gaz devrait croître de 3,6 % en TCAC entre 2023 et 2030, avec une demande des centres de données en hausse de 15 % par an ; les investissements mondiaux dans les énergies renouvelables associées aux centres de données connaissent également une croissance à deux chiffres.

Estimation de la taille du marché : Se référer aux rapports sectoriels et aux projections. Selon les prévisions de l'AIE, la consommation électrique mondiale des centres de données atteindra environ 945 TWh en 2030. En supposant que chaque kWh corresponde à environ 0,5 USD de dépenses énergétiques et d'infrastructures associées, l'espace de marché au cours des dix prochaines années dépasse les 100 milliards de dollars. Pour la Chine, l'objectif gouvernemental est d'atteindre 400 TWh de consommation électrique des centres de données d'ici 2030, ce qui représente une part significative (environ un tiers) de la demande mondiale de rénovation énergétique et d'économie d'énergie. De plus, les marchés connexes tels que les onduleurs, les batteries, les équipements de distribution et de refroidissement représentent au total plusieurs dizaines de milliards de dollars dans le monde.

Taux de croissance et facteurs moteurs : Selon différentes prévisions institutionnelles, la densité de puissance, la capacité existante et la nouvelle capacité des centres de données sont en phase de croissance rapide (se référer aux données). Les facteurs clés incluent l'explosion de la demande en puissance de calcul IA, les politiques gouvernementales de « neutralité carbone », la croissance de l'économie numérique, etc. Selon des estimations prudentes, le taux de croissance annuel composé de la demande en électricité des centres de données devrait dépasser 10 % au cours des 5 prochaines années, et le taux de croissance du marché des équipements correspondant se situera également entre 10 et 20 % ou plus. Points d'entrée pour l'investissement : Il est possible de participer de plusieurs manières : investissement direct dans des sociétés cotées concernées (comme les fabricants d'équipements d'alimentation, les sociétés de stockage, etc.), obligations (réseau électrique et projets d'énergie nouvelle), financement de projets (participation à des centrales de stockage/énergie nouvelle à grande échelle), fusions-acquisitions ou prises de participation (startups de technologies vertes), fonds sectoriels, etc. Les hedge funds, les fonds d'énergie verte et les fonds private equity spécialisés dans les infrastructures IA sont également des options.

Fenêtre temporelle et sortie : Compte tenu de l'évolution technologique et politique, à court terme (1–3 ans), il convient de se positionner sur des sous-secteurs ayant déjà un modèle commercial, comme les onduleurs de forte puissance, les équipements de refroidissement liquide, les projets de micro-réseaux ; à moyen terme (3–7 ans), on peut se concentrer sur des technologies encore en phase de croissance mais au potentiel clair, comme les piles à combustible à hydrogène, le stockage fer-air, les plateformes de contrôle intelligent ; à long terme (7–15 ans), il faut supporter le risque pour des technologies de pointe comme les nouveaux matériaux, la supraconductivité haute température, etc. Les voies de sortie incluent les revenus de projets, les cessions de participations, les sorties sur les marchés publics (IPO), etc.

Risques politiques et technologiques : Les risques potentiels incluent les nouvelles réglementations gouvernementales sur le réseau et le foncier (comme les politiques de restriction électrique, les audits énergétiques), la réduction des subventions, le remplacement technologique (par exemple, l'hydrogène remplaçant les turbines à gaz), les goulots d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement (puces, matières premières pour batteries), etc. Il faut être attentif à des facteurs tels que la lenteur de la réforme du marché de l'électricité, le manque de mécanismes de commerce d'électricité verte bien établis qui rendraient les rendements d'investissement incertains. Sur le plan technologique, le fait que les nouvelles technologies n'atteignent pas les performances attendues ou que les coûts restent élevés constitue également un risque.

Liste de recommandations

Sur la base de l'analyse ci-dessus, voici 10 domaines/entreprises clés à surveiller (à titre d'exemple uniquement, ne constitue pas un conseil en investissement), classés par priorité d'investissement (court/moyen/long terme) :

1. Fabricants d'équipements de refroidissement liquide pour centres de données (par exemple, Huawei Digital Power, Submer, Gaolan Co., Ltd. en Chine) : Avantages à court terme grâce aux exigences de PUE et aux racks haute densité, pénétration rapide du marché, rendements attendus stables, faible risque technologique.
2. Entreprises de stockage d'énergie (par exemple, Tesla, CATL, BYD) : Le coût du stockage par batteries au lithium continue de baisser, déploiement flexible dans les centres de données et le réseau. Grand espace de marché sur 10 ans, bonne croissance, mais nécessite une vigilance face aux fluctuations des prix des matières premières.
3. Entreprises de turbines à gaz et de piles à combustible (par exemple, GE Vernova, Mitsubishi, Bloom Energy, Weichai Power) : Forte demande de groupes de secours/écrêtage à l'ère de l'IA, perspectives de nouvelles commandes optimistes. À surveiller l'impact du prix du gaz et des politiques d'émissions de carbone sur les coûts.
4. Intégrateurs d'énergies nouvelles distribuées (par exemple, JinkoSolar, Goldwind, SPIC) : Encouragement du modèle de micro-réseau éolien-solaire+stockage (voir le schéma « CalcuNet » de Huawei), nombreux projets à court terme, fort soutien politique, reproductibilité élevée à moyen et long terme.
5. Modernisation du réseau et distribution intelligente (State Grid, China Southern Power Grid, Huawei NARI, etc.) : Domaine stratégique national, bénéficiant de budgets gouvernementaux et de garanties politiques. Cycle d'investissement long mais fondamentaux stables, rendements relativement certains.
6. Exploitants de micro-réseaux et de centrales virtuelles (par exemple, projets de centrales virtuelles de State Grid, TBEA) : Soutien à la gestion coordonnée des charges côté centres de données, augmentation de l'absorption des énergies renouvelables, fort potentiel une fois les mécanismes de marché matures.
7. Prestataires de services liés aux énergies nouvelles et au commerce du carbone : Saisir les opportunités de la neutralité carbone avec des plateformes de conseil et de transaction (par exemple, Carbon Satellite, Nengliu Technology). Demande de services stable à court terme, mais fortement affectée par les changements politiques.
8. Sociétés de logiciels de gestion intelligente de l'énergie (par exemple, Schneider Electric, Emerson, entreprises AIoT chinoises) : Possibilité de réaliser des économies d'énergie grâce à des mises à niveau logicielles à court terme, modèle à faible intensité capitalistique, adapté aux investisseurs ayant une appétence au risque modérée.
9. Entreprises de technologies de l'hydrogène (par exemple, Toyota, Mitsubishi Heavy Industries (Hydrogen), CGN Hydrogen Energy) : Se concentrer sur les perspectives à moyen et long terme. Bien que les projets à court terme soient rares, le potentiel à long terme est énorme, adapté aux placements à long terme.
10. Plateformes et bourses de PPA éoliens/solaires : Avec la progression de l'industrialisation, davantage de plateformes spécialisées dans les PPA et de marchés de transaction d'énergie renouvelable devraient émerger. La participation à des contrats d'électricité à long terme à faible risque ou à des transactions peut générer des rendements stables.

Les cibles ci-dessus couvrent les maillons clés de l'intégration puissance de calcul IA et énergie. Lors de l'investissement, il convient de combiner sa propre échelle de capital et son appétit pour le risque, et de diversifier ses placements : par exemple, à court terme, se concentrer sur les actions des fabricants d'équipements et des opérateurs ; à moyen terme, se positionner sur le financement de projets d'infrastructure ; à long terme, allouer des fonds pour les technologies émergentes ou des actions non cotées. Il est également nécessaire de suivre de près les politiques de subventions gouvernementales, la maturité des parcours technologiques et l'évolution de la demande du marché, et d'ajuster la stratégie en temps utile pour contrôler les risques.