Les chiffres
| Prévision | Point de départ | Où cela va |
|---|---|---|
| AIE, monde (avr. 2025) | 415 TWh en 2024, environ 1,5 % de l'électricité mondiale | environ 945 TWh en 2030 ; 700-1 700 TWh en 2035 selon ses quatre scénarios |
| LBNL, États-Unis (déc. 2024) | 176 TWh en 2023, 4,4 % de l'électricité américaine | 325-580 TWh en 2028, 6,7-12 % de l'électricité américaine |
| EPRI, États-Unis (mai 2024) | environ 4 % de l'électricité américaine en 2023 | 4,6-9,1 % de l'électricité américaine en 2030 |
| Compagnies d'électricité américaines, via Grid Strategies (nov. 2025) | environ 90 GW de nouvelle charge de pointe des data centers d'ici 2030 ; Grid Strategies juge qu'environ 65 GW est plus réaliste |
Ces chiffres couvrent tous les data centers, y compris e-mail, vidéo et stockage en ligne ; l'IA est la partie qui croît le plus vite. Des prévisions faites à un an d'écart diffèrent du simple au double ou plus, ce qui montre l'incertitude.
Des cours de Bourse aux gigawatts
Trois façons d'estimer l'électricité dont l'IA aura besoin, face à la nouvelle capacité que vous jugez constructible. Le chiffre d'affaires vient de nos modèles de valorisation ; tout le reste est une hypothèse modifiable. Hypothèse
- Puces impliquées par les cours. Le chiffre d'affaires data center dont les cours de NVIDIA et de Broadcom ont besoin chaque année, converti en puces, puis en gigawatts. Les puces restent en service le nombre d'années choisi.
- Calcul impliqué par le chiffre d'affaires des labos d'IA. Le chiffre d'affaires d'OpenAI et d'Anthropic dans nos modèles, la part qu'ils dépensent en calcul, extrapolée à tous les utilisateurs d'IA.
- Usage moins efficacité. La vitesse de croissance de l'usage de l'IA, moins la vitesse à laquelle chaque unité de travail d'IA devient plus économe en énergie.
Chiffre d'affaires :
Puces impliquées par les coursCalcul impliqué par le chiffre d'affaires des labos d'IAUsage moins efficacitéÉlectricité disponibleAchetées mais pas alimentées
Pour faire tourner les puces qu'impliquent les cours actuels, le monde a besoin d'environ 97 GW d'électricité pour les data centers d'IA d'ici 2030 et 174 GW d'ici 2036, contre 30 GW aujourd'hui. Avec l'offre que vous supposez, jusqu'à 17 GW de puces (environ $628B) seraient achetées mais pas alimentées, au pire moment en 2031.
Modifier les hypothèses
Fonctionnement : puces achetées chaque année = chiffre d'affaires data center / part de NVIDIA et Broadcom ; GW ajoutés = puces / dépenses par GW ; puissance nécessaire = puces encore en service. Électricité disponible = celle d'aujourd'hui plus la nouvelle offre choisie, montant de 60 % de votre rythme 2030 en 2027 à 100 % en 2030 (nucléaire 0,5 GW par an jusqu'en 2030). Les puces au-dessus de la ligne d'électricité sont « achetées mais pas alimentées ». Ventes de NVIDIA à risque = hausse annuelle des puces non alimentées, valorisée aux dépenses par GW de l'année, multipliée par la part de NVIDIA : des commandes que les acheteurs reporteraient s'ils ne peuvent pas les brancher. Notre avis
Points d'ancrage : NVIDIA a indiqué en août 2026 gagner environ $25B par GW avec Grace Blackwell, $40B avec Vera Rubin et environ $18B avec Hopper. L'ensemble des data centers a tourné en moyenne à environ 47 GW en 2024 (AIE) et nous supposons qu'environ 30 GW relèvent aujourd'hui de l'IA. OpenAI a déclaré avoir fini 2025 avec 1,9 GW en service. Fait
Ce qui doit se vérifier pour y arriver
Avec nos valeurs par défaut, la vue du marché exige environ 17 GW de nouvelle puissance pour les data centers d'IA par an jusqu'en 2030. Pour comparer : Amazon a ajouté environ 3,9 GW sur toute l'année 2025, Microsoft ajoute environ 1 GW par trimestre, et seuls 525 MW de capacité nouvelle ou renforcée ont été retenus lors de la dernière enchère de PJM, le plus grand réseau américain. Fait
- Plusieurs sources à la fois. Aucune source ne peut ajouter seule 15-20 GW par an pour l'IA d'ici 2030 : les turbines à gaz sont épuisées, le nucléaire est lent, le solaire et l'éolien ont besoin de stockage, et la file d'attente du réseau prend environ cinq ans. Notre avis
- Des raccordements plus rapides. En juin 2026, le régulateur américain de l'énergie (FERC) a ordonné aux gestionnaires de réseau de revoir ou justifier leurs règles de raccordement des data centers et autres grosses charges. Le Texas impose désormais des frais et la déclaration des demandes en double. Fait
- Des data centers flexibles. Accepter de courtes coupures aux heures de pointe est le moyen le plus rapide de libérer la capacité existante du réseau. Fait
- Une efficacité qui ne réduit pas la demande. Si chaque unité de travail d'IA devient bien moins chère sans que l'usage augmente, les ventes de puces baissent avec l'électricité. Les cours exigent que l'usage de l'IA croisse plus vite que l'efficacité. Notre avis
- Quelqu'un paie. L'électricité pèse peu dans le coût d'un data center d'IA, donc les entreprises tech peuvent surenchérir ; cela reporte les coûts sur les ménages et les autres entreprises, ce qui provoque des résistances politiques. Notre avis
D'où pourrait venir l'électricité ?
| Source | Ce qu'elle apporte | Le hic | Coût |
|---|---|---|---|
| Turbines et centrales à gaz | La grande source la plus rapide aujourd'hui, sur site ou sur le réseau. Le gaz représentait 46 % de la capacité retenue lors de l'enchère de PJM de juillet 2026. | GE Vernova avait 116 GW de commandes et réservations de turbines à gaz en juillet 2026 et est quasiment complet jusqu'en 2030 ; les prix ont augmenté de 10-20 % en six mois. | $48-109 par MWh (cycle combiné) |
| Redémarrages et augmentations de puissance nucléaires | Des centrales fermées qui rouvrent et des centrales existantes poussées plus fort, vendues aux entreprises tech par contrats de 20 ans. | Seule une poignée de centrales peut redémarrer. Crane (Three Mile Island unité 1, 835 MW, pour Microsoft) vise 2027. | $141-220 par MWh (construction neuve) |
| Petits réacteurs modulaires (SMR) | Des réacteurs fabriqués en usine à côté des data centers, commandés par Google, Amazon et d'autres. | Les premières unités commerciales ne sont pas attendues avant 2030 environ ; leurs coûts restent inconnus. | Inconnu tant que les premières unités ne tournent pas |
| Solaire, éolien et batteries | L'énergie nouvelle la moins chère et la plus rapide à autoriser dans beaucoup d'endroits. | Dépend de la météo : un data center qui tourne jour et nuit a besoin de batteries, d'un secours ou d'un réseau derrière. Les crédits d'impôt fédéraux ont été réduits en 2025. | $38-78 par MWh (solaire) ; $50-131 avec stockage |
| Le réseau et le transport | Se raccorder à l'électricité existante et construire de nouvelles lignes. | Files d'attente : la centrale médiane construite en 2025 a attendu 61 mois entre la demande et la mise en service. L'ERCOT au Texas a 474 GW de demandes de grosses charges, environ 90 % de data centers, cinq fois sa pointe de demande. | Partagé par tous les clients |
| Flexibilité | Les data centers qui réduisent leur consommation quelques heures aux pointes peuvent se raccorder des années plus tôt. | L'université Duke a calculé que les réseaux américains pourraient accueillir 76-126 GW de nouvelle charge si celle-ci accepte des coupures sur 0,25-1 % des heures. L'entraînement peut faire une pause ; le chat et la recherche difficilement. | Bon marché, mais exige de nouveaux contrats |
| Déplacer le calcul | Construire là où l'électricité est disponible : Golfe, pays nordiques, Canada et (un jour) l'espace. | Règles d'exportation, latence pour envoyer les données au loin, et politique. Les data centers en orbite sont un pari lunaire sur la page SpaceX. | Variable |
Fait Les coûts sont les fourchettes non subventionnées de Lazard par MWh pour de nouvelles centrales américaines (juin 2025). Anthropic a estimé en juillet 2025 que l'industrie américaine de l'IA a besoin d'au moins 50 GW de nouvelle puissance d'ici 2028.
Consommer moins : efficacité et adoption
Chaque nouvelle génération de puces fait beaucoup plus de travail d'IA par watt, et les astuces logicielles (modèles plus petits, meilleurs algorithmes) réduisent encore l'énergie. Mais chaque fois que l'IA devient moins chère, les gens et les entreprises en utilisent davantage : c'est le paradoxe de Jevons. Que la consommation totale monte ou baisse dépend de ce qui croît le plus vite : l'usage ou l'efficacité. Essayez avec les boutons « Surprise d'efficacité » et « La demande ralentit » ci-dessus. Notre avis
L'adoption compte autant que l'efficacité. Une réponse de chat consomme peu ; les agents d'IA qui travaillent pendant des heures, la génération vidéo et les modèles de raisonnement consomment bien plus par tâche. Passer du chat aux agents peut multiplier la demande même si le nombre d'utilisateurs cesse de croître. Notre avis
GPU en attente : des puces sans prise où se brancher
Quand les puces arrivent plus vite que l'électricité, elles attendent : dans des entrepôts, des bâtiments inachevés ou des baies éteintes. C'est déjà le cas.
- Microsoft (nov. 2025). Le PDG Satya Nadella a déclaré que le principal problème n'était pas un excès de calcul mais l'électricité, et que Microsoft avait des puces « en stock » qu'il ne pouvait pas brancher. Fait
- Amazon (oct. 2026). Business Insider a rapporté qu'AWS prend possession de baies NVIDIA GB300 avant que ses sites puissent les alimenter, avec environ $5B de baies dans des entrepôts américains en août et environ $3B de plus attendus chaque mois. Amazon parle de bonne pratique pour préparer le matériel près des sites. Fait
- Santa Clara (2025). Deux data centers achevés de près de 100 MW dans la ville de NVIDIA étaient inactifs faute de pouvoir être alimentés par le réseau municipal. Fait
- Capacité épuisée. Amazon indique que l'électricité d'AWS restera insuffisante jusqu'en 2027 et réserve des blocs de quelques centaines de mégawatts à 1 GW très à l'avance ; Microsoft se dit toujours limité en capacité. Fait
Ce que cela signifie pour NVIDIA
Les ventes sont comptées à l'expédition
NVIDIA enregistre le chiffre d'affaires à la livraison, donc les baies qui attendent en entrepôt comptent quand même. Le risque apparaît plus tard, sous forme de commandes réduites ou reportées quand les acheteurs détiennent trop de matériel non branché. Notre avis
L'électricité, pas l'argent, plafonne le marché
Si seuls quelques gigawatts peuvent être raccordés chaque année, la croissance de NVIDIA est plafonnée par les gigawatts multipliés par son chiffre d'affaires par gigawatt. C'est pourquoi elle met en avant le revenu par GW : $18B pour Hopper, $25B pour Grace Blackwell, $40B pour Vera Rubin. Fait
Les meilleures puces gagnent quand l'électricité manque
Avec un budget électrique fixe, un data center gagne le plus avec les puces qui font le plus de travail par watt. Cela soutient les prix des puces les plus récentes de NVIDIA, mais fait perdre plus vite de la valeur aux anciennes. Notre avis
NVIDIA fait désormais de l'énergie
Si les projets électriques prennent du retard, ces garanties lient NVIDIA aux problèmes de ses clients. Fait
Signaux à surveiller : Les créances clients et les stocks de NVIDIA, les « immobilisations en cours » des clients (bâtiments pas encore en service), les commentaires sur la capacité cloud lors des résultats, les délais de livraison des turbines à gaz et des transformateurs, les enchères de PJM et de l'ERCOT, et les prix de location des puces d'IA.
Qui paie l'électricité ?
Pour une entreprise tech, l'électricité est bon marché à côté des puces : avec nos valeurs par défaut, un an d'électricité pour 1 GW coûte environ $1B, contre environ $30B de puces. Les acheteurs d'IA peuvent donc surenchérir sur tout le monde pour une électricité rare. Hypothèse
L'enchère de PJM pour mi-2028 à mi-2029 s'est conclue à son prix plafond de $325 par MW-jour et a quand même manqué de 6,8 GW son objectif de fiabilité ; sans plafond, elle aurait atteint environ $555. Le surveillant du marché attribue $6.3B des $16.4B de coût, soit 38 %, aux data centers. Ces coûts arrivent sur les factures des ménages dans 13 États. Fait
Lexique : les mots de l'énergie
- Watt, mégawatt (MW), gigawatt (GW)
- Puissance : l'électricité que quelque chose tire à un instant donné. Un GW vaut un milliard de watts, à peu près une grande centrale. Les campus d'IA sont désormais prévus à 1-5 GW chacun.
- Wattheure, térawattheure (TWh)
- Énergie : la puissance utilisée dans le temps. 1 GW toute l'année = 8,76 TWh. Les États-Unis consomment environ 4 000-4 500 TWh par an.
- Charge IT vs puissance du site
- La charge IT est ce que tirent les puces et serveurs ; la puissance du site ajoute le refroidissement et les pertes. Le ratio s'appelle PUE, environ 1,1-1,4 pour les nouveaux sites d'IA.
- File d'attente de raccordement
- La liste d'attente pour raccorder une centrale ou un gros client au réseau. La plupart des demandes ne sont jamais construites.
- Enchère de capacité
- Le mécanisme par lequel des gestionnaires de réseau comme PJM paient des centrales pour être disponibles aux pointes. Des prix élevés signalent une pénurie, et le coût finit sur toutes les factures.
- Derrière le compteur
- Électricité produite sur site (souvent par turbines à gaz) et utilisée directement, sans attendre un raccordement au réseau.
- GPU en attente ou éteints
- Puces d'IA achetées et livrées mais qui ne tournent pas, généralement parce que le bâtiment n'a pas encore l'électricité ou le refroidissement.
- Performance par watt, jetons par watt
- La quantité de travail d'IA qu'une puce fait par unité d'électricité. Quand l'électricité est le goulot, cela détermine le chiffre d'affaires qu'un data center peut réaliser.
- Paradoxe de Jevons
- Quand quelque chose devient plus efficace et moins cher, on en utilise souvent tellement plus que la consommation totale augmente.
Questions fréquentes
Combien d'électricité l'IA consomme-t-elle ?
L'AIE estime que l'ensemble des data centers a consommé environ 415 TWh en 2024, environ 1,5 % de l'électricité mondiale, et que les serveurs d'IA en sont la partie qui croît le plus vite. Notre modèle suppose que les data centers d'IA tournent avec environ 30 GW aujourd'hui, soit environ 200 TWh par an au taux d'utilisation retenu.
De combien d'électricité l'IA aura-t-elle besoin d'ici 2030 ?
Les prévisions varient beaucoup. Le scénario central de l'AIE place l'ensemble des data centers à environ 945 TWh en 2030 ; les compagnies d'électricité américaines prévoient environ 90 GW de nouvelle charge des data centers d'ici 2030. Notre modèle traduit les cours actuels de l'IA en environ 97 GW d'électricité pour les data centers d'IA dans le monde d'ici 2030.
Que sont les GPU en attente (« stranded GPUs ») ?
Des puces d'IA achetées mais qui ne tournent pas, parce que le data center n'a pas encore l'électricité ou le refroidissement. Le PDG de Microsoft a déclaré en novembre 2025 avoir des puces « en stock » qu'il ne pouvait pas brancher, et en octobre 2026 Business Insider a rapporté qu'Amazon stockait pour des milliards de dollars de baies NVIDIA dans des entrepôts en attendant l'électricité.
L'électricité est-elle un risque pour NVIDIA ?
L'électricité limite le nombre de puces que les clients peuvent installer chaque année, quels que soient leurs budgets. Si les puces s'accumulent sans être branchées, les commandes sont retardées. Elle pousse aussi les acheteurs vers les puces qui font le plus de travail par watt, ce qui favorise jusqu'ici les produits les plus récents de NVIDIA. Voir la section sur les puces en attente ci-dessus.
Valorisez les entreprises derrière ces chiffres : NVIDIA · Broadcom · OpenAI · Anthropic · CoreWeave · Oracle · Microsoft · Amazon · Alphabet · L'IA est-elle une bulle ?
Sources
- IEA: Energy and AI (April 2025)
- IEA: Electricity Mid-Year Update 2026 (July 2026)
- LBNL: 2024 United States Data Center Energy Usage Report (Dec 2024)
- LBNL: Queued Up, 2026 edition (June 2026)
- EPRI: Powering Intelligence (May 2024)
- Grid Strategies: National Load Growth Report (Nov 2025)
- Utility Dive: PJM 2028/29 capacity auction hits the price cap, reserve shortfall grows (July 2026)
- Texas Governor's review of data centres seeking ERCOT connection (Aug 2026), via Butler Snow
- Turbomachinery: GE Vernova gas turbine backlog hits 116 GW (23 July 2026)
- World Nuclear News: Constellation seeks help for 2027 Crane restart (2026)
- Duke University Nicholas Institute: Rethinking Load Growth (Feb 2025)
- Lazard: Levelized Cost of Energy+ (June 2025)
- NVIDIA Q2 fiscal 2027 results and call (26 Aug 2026): revenue per gigawatt
- Magica: what NVIDIA's $40 billion per gigawatt claim means (Aug 2026)
- DCD: Microsoft has AI GPUs "sitting in inventory" for lack of power (Nov 2025)
- Business Insider via American Bazaar: Amazon's Nvidia servers wait in warehouses for power (Oct 2026)
- Tom's Hardware (Bloomberg): Santa Clara data centres sit idle waiting for power
- DCD: OpenAI says it has secured 10 GW of capacity (2026)
- DCD: Microsoft brings 1 GW of capacity online in a quarter, again (July 2026)
- Amazon Q3 2026 results (29 Oct 2026)
- Anthropic: Build AI in America (July 2025)
- FERC orders on large-load interconnection (18 June 2026); NVIDIA 10-Q for the quarter to 26 July 2026 (guarantees); Amazon Q2 2026 call (power short through 2027); Microsoft FY2026 Q4 call (capacity constrained).
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