Comparaison de la consommation énergétique de l’IA : GPU dans GPT-4 & Gemini vs Tesla Model 3
Vue d’ensemble de la consommation énergétique de l’IA
L’intelligence artificielle (IA) a un impact majeur sur l’environnement et l’industrie en raison de sa consommation énergétique colossale. Dans cet article, nous analysons combien d’énergie consomment les modèles d’IA les plus avancés, tels que GPT-4 et Gemini, via l’utilisation de GPU, et nous comparons ces chiffres avec la recharge quotidienne d’une Tesla Model 3 Standard. Nous aborderons également les entreprises qui pourraient bénéficier de l’augmentation de la consommation énergétique de l’IA, ainsi que les prévisions de croissance des bénéfices opérationnels pour 2025–2026.
GPT-4 & Gemini : Utilisation des GPU et consommation énergétique
Les modèles d’IA de dernière génération nécessitent d’énormes puissances de calcul, déployant ainsi des milliers voire des dizaines de milliers de GPU haute performance. Par exemple, GPT-4 d’OpenAI, qui possède bien plus de paramètres que GPT-3 (certains estiment jusqu’à 100 billions de paramètres), aurait utilisé environ 10 000 GPU NVIDIA V100 fonctionnant 24 heures sur 24 pendant 56 mois. Cela a engendré une consommation totale d’environ 7 200 MWh, soit un usage quotidien d’environ 48 MWh. Le modèle de Google, Gemini Ultra, requiert également d’énormes ressources et l’utilisation de plusieurs centres de données, malgré les optimisations avec TPU v4/v5e.
Même lorsque ces géants de l’IA sont utilisés dans des services comme ChatGPT, une quantité importante d’énergie est consommée. On estime qu’une seule requête peut consommer environ 2,9 Wh – ou, avec des modèles optimisés, aussi peu que 0,3 Wh par requête. Néanmoins, la consommation énergétique quotidienne du service ChatGPT est estimée à environ 621,4 MWh, ce qui est comparable à l’énergie nécessaire pour recharger des dizaines de milliers de Tesla Model 3.
Tesla Model 3 : Recharge quotidienne de la batterie en comparaison
Pour mettre en perspective la consommation énergétique de l’IA, nous la comparons à une référence familière : la recharge d’une Tesla Model 3 Standard, dont la batterie a une capacité d’environ 50–60 kWh.
Tesla vs. GPT-4
La consommation énergétique quotidienne de GPT-4 (environ 48 MWh) correspond à l’énergie nécessaire pour recharger environ 960 Tesla Model 3. En prenant en compte le service ChatGPT, qui consomme environ 621,4 MWh par jour, cela équivaut à recharger environ 12 000 Model 3 – une quantité d’énergie comparable à celle utilisée quotidiennement par plus de 21 600 foyers aux États-Unis.
Comparaison avec les recherches Google
On estime qu’une requête d’IA équivaut à la consommation énergétique de dix recherches Google, soulignant ainsi combien les services d’IA requièrent plus d’énergie que les moteurs de recherche traditionnels.
Entreprises bénéficiaires de l’augmentation du consommation énergétique de l’IA
Malgré l’énorme consommation énergétique, le développement de modèles d’IA avancés offre d’importantes opportunités commerciales :
NVIDIA – Domination du marché des GPU
NVIDIA, leader du marché des GPU pour l’IA, connaît une croissance explosive de la demande. Leurs produits, tels que la A100 et la H100, sont largement utilisés pour l’entraînement et l’inférence. Les prévisions indiquent que NVIDIA détiendra plus de 95 % du marché mondial des GPU pour l’IA, avec une valeur de marché pouvant atteindre 158 milliards de dollars d’ici 2025.
Entreprises de mémoire et d’infrastructure
Des sociétés telles que SK Hynix et Samsung Electronics bénéficient également de la demande croissante en solutions de mémoire haute performance, comme la HBM (High Bandwidth Memory). De plus, les fournisseurs d’infrastructures de centres de données profitent des investissements dans les systèmes d’alimentation et les technologies de refroidissement.
Fournisseurs de services cloud
Les grandes plateformes cloud, telles que Microsoft, Google et Amazon, constatent une corrélation directe entre l’augmentation de l’activité d’IA et des revenus plus élevés, grâce aux investissements dans des infrastructures dédiées à l’IA.
Efficacité et équilibre : Défis et perspectives d’avenir
Malgré les coûts énergétiques élevés, les entreprises d’IA et les opérateurs de centres de données travaillent intensément pour optimiser l’efficacité. Des entreprises telles que Google développent des puces d’IA sur mesure et adoptent des solutions énergétiques écologiques afin de réduire la consommation globale d’énergie. Le défi futur sera de concilier l’augmentation des performances avec un impact environnemental durable.
Pour en savoir plus sur l’avenir de l’AGI et sur la manière dont les entreprises prometteuses – des puces NVIDIA à xAI Grok-3 – seront affectées, consultez notre analyse approfondie : En savoir plus ici.
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