Un data center d’IA d’un gigawatt peut désormais coûter environ 30 milliards de dollars à bâtir et équiper. L’estimation, établie 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.
La décomposition d’un site de 1 GW
Prenant exemple sur un campus IA d’un gigawatt à Abilene, Bloomberg avance un coût total d’environ 30 milliards de dollars, soit près de 30 millions de dollars par mégawatt.
- Compute, serveurs et GPU : environ 17 Md$
Le cœur de la valeur, mais aussi l’actif le plus rapidement obsolète. - Infrastructure électrique : environ 3 Md$
Le goulot d’étranglement : transformateurs, sous-stations, raccordement, production. - Bâtiment et génie civil : environ 2,4 Md$
Coût croissant sous l’effet de l’acier, du ciment, du cuivre et de la pénurie de main-d’œuvre. - Refroidissement, réseaux, foncier, ingénierie : environ 7,6 Md$
Le refroidissement liquide devient structurel pour les fortes densités par baie.
Ces ordres de grandeur dépassent les références habituelles du marché. Cushman & Wakefield situe le coût moyen d’un data center moderne « greenfield » à 17,6 millions de dollars par MW, hors équipement informatique ; pour l’IA, les estimations de shell et infrastructure atteignent souvent 15 à 25 millions par MW, avant que l’ajout des GPU ne porte le coût complet vers 30 à 45 millions par MW.
L’énergie, nouvelle variable critique
L’énergie, selon Bloomberg, n’est plus une charge électrique marginale : c’est un projet de réseau à part entière, qui impose des raccordements dédiés, des sous-stations, une redondance d’alimentation et, de plus en plus, une production ou un stockage sur site.
La pénurie d’équipements électriques transforme le calendrier en risque financier. Aux États-Unis, les délais de livraison des grands transformateurs de puissance dépassent désormais 128 semaines, ceux des transformateurs élévateurs environ 144 semaines, tandis que certains équipements haute tension atteignent plus de deux ans d’attente. Les fournisseurs voient leurs carnets s’étendre au-delà de 2030.
Le résultat est un renversement de la logique projet, le foncier et le permis de construire ne suffisent plus. La capacité ferme, le matériel électrique et la fenêtre de raccordement deviennent des actifs rares, à sécuriser plusieurs années avant la mise en service. Certains développeurs commandent désormais des transformateurs pour des projets prévus à cinq ans.
Refroidissement : le prix de la densité
L’IA accélère la bascule vers des densités électriques par baie incompatibles avec le refroidissement air traditionnel. Les halls IA refroidis par liquide nécessitent des unités de distribution de coolant, des boucles secondaires et des dry coolers, pour un surcoût estimé autour de 4,5 à 5,2 millions de dollars par MW.
Ce choix technique n’est pas seulement une question de performance thermique. Il conditionne la densité de calcul installable, la consommation d’eau, la résilience du site et la capacité à faire tourner des générations successives de GPU dans un même bâtiment. À l’échelle d’un campus de plusieurs gigawatts, il devient un arbitrage d’infrastructure autant qu’un choix d’ingénierie.
Image d’en-tête générée par une IA.
