Nvidia et PreussenElektra, filiale d’E.ON chargée du démantèlement de huit centrales nucléaires allemandes, lancent une étude de faisabilité pour réutiliser ces sites en centres de données IA à haute performance.
L’évolution de l’industrie technologique et des centres de données a profondément transformé les besoins des décideurs informatiques au cours de la dernière décennie. À l’origine centré sur des salons spécialisés distincts tels que Data Centre World et Cloud Expo, l’écosystème événementiel professionnel s’est adapté à la convergence croissante entre infrastructure matérielle, environnements cloud, cybersécurité, intelligence artificielle et pratiques DevOps.
Un data center d’IA d’un gigawatt peut désormais coûter environ 30 milliards de dollars à bâtir et équiper. L’estimation, établie pour Abilene (Texas) par Cushman & Wakefield et Bloomberg Intelligence, révèle que la contrainte n’est plus seulement le prix des GPU : c’est l’ensemble de la chaîne industrielle – métaux, mémoire, transformateurs, énergie, foncier et main-d’œuvre – qui se reprécise sous la pression d’une demande sans précédent.
Avec Spaceborne Computer-4, HPE entend installer un module d’IA et de calcul haute performance à bord du rover lunaire FLIP d’Astrolab, près du pôle Sud lunaire.
Le patron de Nvidia, Jensen Huang, estime que la vague de construction des data centers d’intelligence artificielle aux États-Unis pourrait générer « environ un million » d’emplois, majoritairement ouvriers et techniques, et amorcer une forme de réindustrialisation du pays inédite depuis un demi-siècle.
Le marché mondial de la colocation en data center devrait passer de 124,47 milliards de dollars en 2026 à 222,97 milliards de dollars en 2031, soit une croissance annuelle moyenne de 12,4 %, selon MarketsandMarkets.
Les gigawatts, les GPU et les contrats d’alimentation captent l’attention. Mais la capacité réelle des data centers IA dépendra aussi d’un facteur plus discret : des électriciens qualifiés, capables de câbler, mettre en service et maintenir des infrastructures électriques de plus en plus denses. Or cette main-d’œuvre se raréfie précisément au moment où la demande explose.
IBM lance IBM Z Atlas, une couche d’intelligence système et d’orchestration des changements pour les environnements z/OS, pour cartographier en continu l’ensemble de la pile mainframe – infrastructure, middleware, applications et processus opérationnels – afin de produire une topologie dynamique des dépendances, puis d’évaluer, tester et valider l’impact des modifications avant leur déploiement.
Les data centers américains sont devenus le principal moteur d’investissement de l’économie, avec un programme de construction estimé à plus de 10 000 milliards de dollars entre 2025 et 2032, soit près de 4 % du PIB annuel, un poids supérieur aux grands cycles ferroviaire, autoroutier ou télécom. Mais cette frénésie, portée par l’IA, concentre désormais les risques : pression sur l’énergie, affaiblissement du logement et dépendance croissante de la croissance à un secteur encore peu rentable.
Avec ses EPIC (Enhanced Performance Innovation Centers), Equinix transforme le test de refroidissement liquide en produit de colocation : cinq sites opérationnels, des charges IA réelles et un argument commercial simple, valider avant d’engager des capitaux. Derrière l’offre se joue surtout la course des opérateurs pour capter les charges GPU à haute densité, alors que l’énergie, l’eau et la disponibilité de raccordement deviennent les vrais goulots d’étranglement.
Le Global Leaders Forum (GLF) a publié la première prévision agrégée de la demande des opérateurs télécoms en câbles sous-marins, chiffrée à plus de 200 000 kilomètres d’infrastructures futures. Issue d’une initiative menée pendant douze mois entre opérateurs et fournisseurs sous-marins, cette estimation agrège et anonymise les prévisions de projets des transporteurs afin de donner à la filière une vision consolidée de la demande à long terme.
L’embellie des investissements dans les data centers d’IA pourrait laisser plus de 3 500 milliards de dollars de dépenses exposées à une dépréciation d’ici fin 2030 : selon Gartner, les opérateurs devraient générer 8 500 milliards de dollars de revenus cumulés pour couvrir les capex annoncés, les coûts de financement et une rentabilité de 12 % du capital investi, alors que le chiffre d’affaires IA attribuable à ces infrastructures ne dépasserait pas 3 600 milliards, soit un écart d’au moins 4 900 milliards de dollars.
