ACTUALITÉS TECH – Plus d’un milliard de dollars doit être consacré chaque année à la consommation d’électricité, ce qui représente une somme loin d’être négligeable…
L’ère Vera Rubin est arrivée. Les premiers systèmes sont déjà expédiés aux grands fournisseurs de services cloud, qui les contrôlent et les testent avant leur déploiement à grande échelle. Alors que la production à plein volume est déjà en cours, Nvidia espère connaître un succès encore plus important qu’avec Blackwell. Le président de Foxconn, Young Liu, a toutefois déclaré que les coûts augmenteraient de façon exponentielle à mesure que seraient construits des centres de données à l’échelle du gigawatt. Vera Rubin représentera une avancée majeure dans le domaine de l’IA agentique, avec une puissance de calcul record que Blackwell n’aurait même pas pu imaginer.
Nvidia Vera Rubin-based AI data centers cost US$47 billion per 1GW (gigawatt) data center holding 3,557 server racks – $9.1M each – with an annual $1.3B electric bill and hardware depreciation 6x higher than power costs, said Young Liu, chairman of Foxconn, the world’s biggest AI…
– Dan Nystedt (@dnystedt) June 19, 2026
Selon Foxconn, le coût de centres de données d’IA basés sur l’architecture Vera Rubin d’Nvidia pourrait atteindre 47 milliards de dollars pour un déploiement de 1 GW. Chaque centre de données accueillerait jusqu’à 3 557 baies de serveurs, d’un coût d’environ 9,1 millions de dollars chacune. D’après la dernière nomenclature, ou BOM, de Morgan Stanley Research, les serveurs VR200 NVL72 coûtent environ 8 millions de dollars l’unité. Les coûts de construction sont également très élevés. Young Liu a ainsi pris l’exemple d’un centre de données d’IA Vera Rubin de 1 GW, ou AIDC, dont la construction nécessiterait jusqu’à 47 milliards de dollars de dépenses d’investissement et environ 3 557 baies. Une seule baie Vera Rubin coûte en outre 9,1 millions de dollars, tandis que le coût annuel de l’électricité d’un AIDC de 1 GW s’élève à 1,3 milliard de dollars. Le coût d’amortissement du matériel représente six fois le coût annuel de l’électricité.
Nous assistons déjà à la construction d’AIDC de plusieurs gigawatts, ou GW. Le marché mondial des centres de données devrait atteindre 1 600 milliards de dollars d’ici 2030, lorsque la puissance de calcul mondiale devrait consommer 174 GW d’énergie, soit plus du double des 68 GW nécessaires en 2024. Cela signifie qu’entre 2025 et 2030, 18 GW de nouvelles capacités de production d’électricité devront être construits chaque année afin de suivre l’augmentation de la demande. Les quatre principaux segments de clients nécessitant cette capacité de calcul sont les développeurs de modèles d’IA, les fournisseurs de services cloud, ou CSP, les gouvernements et les grandes entreprises. La plupart de ces clients se trouvent encore aux premiers stades de l’adoption de l’IA, mais leurs objectifs futurs comprennent la création d’organisations fondées sur l’IA, dans lesquelles chaque processus s’appuie sur l’IA et où les humains ne sont nécessaires que pour fixer et gérer les objectifs, ainsi que pour superviser les flux de travail et les résultats.
À cette fin, le président de Foxconn a proposé de créer des parcs scientifiques et technologiques « à la taïwanaise » aux États-Unis, principalement en Arizona et au Texas. Des efforts sont déjà en cours pour rendre cela possible d’ici la fin de l’année. L’ère Vera Rubin ouvre une nouvelle étape pour l’IA en fournissant aux systèmes autonomes une puissance de calcul sans précédent, mais à un coût extraordinaire. Alors que le monde se dirige vers des organisations fondées sur l’IA et des déploiements de plusieurs gigawatts, les prochaines années montreront à quelle vitesse la capacité énergétique, les capitaux et l’innovation pourront progresser ensemble. Les gagnants seront ceux qui maîtriseront non seulement la technologie, mais aussi les considérations économiques liées à la construction de l’infrastructure d’IA du futur.
