22 Statistiques choquantes sur la consommation d’électricité de l’IA pour 2024 et au-delà

L’IA prend le monde d’assaut et innove les industries d’une manière que l’on n’aurait jamais cru possible. Mais aujourd’hui, j’ai analysé les chiffres pour trouver les statistiques les plus choquantes sur la consommation d’électricité de l’IA.

La quantité de données et la puissance de traitement nécessaires à la formation et au développement de modèles et d’algorithmes d’IA, ainsi que la forte augmentation des demandes quotidiennes, nécessitent d’énormes quantités d’électricité. Pouvons-nous nous adapter pour répondre à une telle demande ?

Voyons voir!

Statistiques clés sur la consommation d’électricité de l’IA

La consommation d’énergie de l’IA augmente de façon exponentielle. Ces clés AI Les statistiques sur l’électricité montrent où nous en sommes aujourd’hui et quels sont les problèmes auxquels le monde pourrait être confronté à l’avenir.

• En 2022, l’IA a contribué à 2 % de la consommation mondiale d’énergie, soit autant qu’un petit pays.
• D’ici 2026, l’AIE estime que l’IA consommera autant d’électricité que le Japon.
• L’exécution de modèles et de serveurs d’IA nécessite deux à trois fois la puissance des applications conventionnelles.
• L’IA contribuera fortement à l’augmentation prévue de 80 % de la demande de centres de données aux États-Unis d’ici 2030.
• 200 millions de requêtes ChatGPT sont effectuées chaque jour, ce qui consomme un demi-million de kilowattheures d'électricité.
• Le modèle GPT-3 consomme autant d’énergie que 130 foyers américains en un an.
• Elon Musk estime qu’il n’y aura pas assez d’électricité pour alimenter toutes les puces d’IA d’ici 2025.

Statistiques mondiales sur la consommation d’électricité de l’IA

Ces statistiques de consommation électrique de l’IA donnent un aperçu global des niveaux actuels de consommation électrique de l’IA.

1. En 2022, l’IA a contribué à 2 % de la consommation mondiale d’énergie, soit autant qu’un petit pays.

(Source : Vox)

L'Agence internationale de l'énergie (AIE) a averti qu'au cours de la seule année 2022, 2 % de l'énergie mondiale était destinée à alimenter des tâches liées à l'IA et aux cryptomonnaies. Outre l'électricité, l'infrastructure nécessaire pour soutenir cette technologie nécessite de vastes centres de données, du plastique, des métaux, du câblage, de l'eau et de la main d'œuvre, ce qui pose également des problèmes pour l'environnement.

2. L’exécution de modèles et de serveurs d’IA nécessite deux à trois fois la puissance des applications conventionnelles.

(Source : S&P Global)

Les systèmes d'IA fonctionnent sur des serveurs puissants dans des centres de données, qui consomment de grandes quantités d'électricité pour maintenir le refroidissement et la sécurité, et faciliter le traitement à grande vitesse.

Un rack traditionnel dans un centre de données consomme entre 30 et 40 kW d'électricité. Lorsque l’IA est ajoutée à des processeurs comme le NVIDIA Grace Hopper H100, cette consommation d’énergie est multipliée par deux à trois.

3. Les GPU AI consomment en moyenne 650 watts d’électricité.

(Source : Barron's)

Les tâches d’IA utilisent des GPU, qui consomment beaucoup plus d’énergie que les CPU. NVIDIA mis à part, la moyenne commune à tous les GPU AI est actuellement de 650 watts, soit nettement plus gourmande en énergie que les cartes graphiques haut de gamme traditionnelles qui dépassent rarement la moitié de cette quantité.

4. 200 millions de demandes ChatGPT sont effectuées chaque jour, soit l'équivalent d'un demi-million de kilowattheures d'électricité.

(Source : Le New Yorker)

ChatGPT n'est qu'un système d'IA parmi d'autres, mais comme il est le plus populaire, il consomme une quantité énorme d'électricité. Avec une moyenne de 200 millions IA générative demandes par jour, cela équivaut à plus d’un demi-million de kilowattheures d’électricité par jour. À titre de comparaison, un foyer américain moyen ne consomme que vingt-neuf kilowattheures par jour.

5. Le modèle GPT-3 consomme autant d’énergie que 130 foyers américains en un an.

(Sources : The Verge, Statista)

Avant même de prendre en compte les derniers modèles, la formation du modèle GPT-3 consommait déjà autant d’électricité que 130 foyers américains (1,300 200 MWh) et XNUMX foyers allemands en un an. La formation d'un grand modèle de langage nécessite plus d'énergie que n'importe quelle tâche de centre de données traditionnelle et cette consommation ne fait qu'augmenter à mesure que de nouveaux modèles émergent, évoluent et nécessitent davantage de données.

6. GPT-3 consomme plus de ressources que les 20 supercalculateurs les plus puissants du monde.

(Source : Forbes)

Si l’on considère la puissance de traitement parallèlement à l’électricité, GPT-3 nécessite 800 pétaflops, soit la même quantité de puissance de traitement que les 20 supercalculateurs actuels les plus puissants au monde réunis.

7. 15 % de la consommation énergétique des centres de données de Google est consommée par l'apprentissage automatique.

(Source : Yale)

Google est l’un des rares pionniers de l’IA à être franc sur la consommation d’électricité. Depuis 2024, le géant de la recherche admet que 15 % de la consommation énergétique de son centre de données provient désormais de l'apprentissage automatique.

Statistiques du marché de l’énergie de l’IA

Ce n’est pas seulement la consommation d’électricité et d’autres énergies de l’IA qui mérite d’être prise en compte. L’IA est également déployée sur ces marchés.

8. L’IA dans l’énergie était évaluée à 4 milliards de dollars.

(Source : Études de marché alliées)

L’IA sur le marché de l’énergie était évaluée à 4.0 milliards de dollars à l’échelle mondiale en 2021 et devrait atteindre 19.8 milliards de dollars d’ici 2031. Les contributeurs incluent les réseaux intelligents, l’apprentissage automatique, ainsi que les effets du changement climatique et de la réduction des émissions.

9. L’Amérique du Nord détient 37.08 % du marché mondial de l’énergie pour l’IA.

(Source: Statista)

Les dernières données disponibles de 2019 montrent que l’Amérique du Nord est le leader mondial du marché de l’énergie de l’intelligence artificielle, avec une part de 37.08 %. D’ici fin 2024, cette somme devrait être évaluée à 7.78 milliards de dollars.

10. L’IA a plus de 50 applications différentes dans le secteur de l’énergie.

(Source : Latitude Média)

Une estimation récente a révélé qu'une centaine de fournisseurs du secteur de l'énergie proposent des solutions d'IA, avec plus de 100 applications possibles, notamment la maintenance du réseau et la prévision de la charge. 

11. L’IA sur le marché des énergies renouvelables est évaluée à plus de 16 milliards de dollars.

(Source : recherche de priorité)

Non seulement une gourmande en électricité, l’IA a des applications croissantes dans le domaine des énergies renouvelables. Le marché mondial est actuellement évalué à 16.19 milliards de dollars et devrait atteindre plus de 114 milliards de dollars d'ici 2032. La région Asie-Pacifique ouvre la voie, ce qui équivaut à une part de marché de 4.4 milliards de dollars, qui devrait atteindre 44.4 milliards de dollars d'ici 2032.

Projections de consommation d’électricité par l’IA

C'est une chose de comprendre la consommation électrique de l'IA aujourd'hui, mais ces statistiques sur la consommation électrique de l'IA explorent la croissance qui approche à grands pas.

12. D’ici 2026, l’AIE estime que l’IA consommera autant d’électricité que le Japon.

(Sources : Vox, Data Commons)

Le Japon compte une population importante de plus de 125 millions d'habitants. Il fait également partie des 10 premiers pays consommateurs d’électricité. L’AIE prévoit que la consommation d’électricité de l’IA équivaudra à celle de l’ensemble du Japon dès 2026.

13. Les centres de données IA pourraient ajouter 323 térawattheures d’électricité aux États-Unis d’ici 2030.

(Sources : CNBC, Wells Fargo)

À mesure que l’IA est de plus en plus adoptée et que ses applications deviennent plus complexes, la consommation d’énergie doit augmenter pour répondre à la demande croissante.

Wells Fargo prédit que la demande d'électricité des centres de données d'IA pourrait ajouter 323 térawattheures d'électricité aux États-Unis d'ici 2030. C'est sept fois plus que la consommation électrique actuelle de la ville de New York.

14. NVIDIA livrera 1.5 million de serveurs IA par an d'ici 2027.

(Source : Scientific American)

Il ne s'agit pas uniquement de jeux pour NVIDIA. Le fabricant de cartes et de puces est à l'avant-garde des serveurs d'IA et devrait atteindre 1.5 million de livraisons annuelles de ces systèmes spécialisés d'ici 2027. Cela équivaudrait à 85.4 térawattheures d'électricité par an, soit plus que ce que consomment de nombreux petits pays. .

15. AMD pourrait bientôt rivaliser avec NVIDIA sur le marché des GPU AI.

(Source : Investors.com)

NVIDIA domine actuellement le marché des GPU IA avec sa solution full-stack A100 pour l'informatique IA. Cependant, les analystes estiment qu'AMD pourrait potentiellement atteindre 20 % de part de marché, ce qui n'est pas trop loin de sa part de marché globale des GPU.

Son apport en IA bénéficie de performances compétitives mais à un prix plus abordable.

16. La plupart des GPU utilisés pour l’IA consommeront 1,000 2026 watts d’électricité d’ici XNUMX.

(Source : Barron's)

À mesure que les GPU IA se développent, chacun d’entre eux nécessitera en moyenne 1,000 2026 watts d’électricité d’ici 650, soit une augmentation notable par rapport à la moyenne de XNUMX watts consommée aujourd’hui.

17. L’IA contribuera fortement à l’augmentation prévue de 80 % de la demande de centres de données aux États-Unis d’ici 2030.

(Source : S&P Global)

Navitas Semiconductor prévoit une augmentation de la demande de centres de données aux États-Unis de 80 % entre 2023 et 2030, la majorité de cette augmentation étant attribuée à la puissance nécessaire à la formation des modèles d'IA, qui, comme indiqué, est entre deux à trois fois supérieure à celle des applications classiques.

18. La recherche Google doublerait sa consommation d'énergie en passant à des serveurs uniquement IA.

(Source : Cellule)

Une étude universitaire récente note que Google adopte de plus en plus de serveurs IA dans les fonctions de recherche. Si le géant transférait l’intégralité de son activité de recherche vers l’IA, il doublerait sa consommation d’électricité, ce qui équivaudrait à peu près à la même quantité d’électricité utilisée par le pays irlandais.

19. Les sociétés de gaz naturel s’attendent à ce que la demande d’électricité IA provoque un boom commercial.

(Source : CNBC)

Alors que certaines estimations suggèrent que la demande d’électricité augmentera de 20 % d’ici 2030 grâce à l’IA, les producteurs de gaz naturel pensent qu’ils peuvent combler le vide là où les énergies renouvelables échoueront. L’IA pourrait entraîner une augmentation de la consommation de gaz naturel pouvant atteindre 10 milliards de pieds cubes par jour.

20. Elon Musk estime qu'il n'y aura pas assez d'électricité pour alimenter toutes les puces d'IA d'ici 2025.

(Source : Barron's)

Même avec le gaz naturel et d’autres sources, la question demeure : le monde a-t-il la capacité énergétique de suivre la croissance de la consommation d’électricité de l’IA ? Le chef de SpaceX et Tesla, Elon Musk, estime que même d'ici l'année prochaine, il n'y aura pas assez d'électricité pour faire fonctionner les puces qui alimentent l'IA.

21. Les énergies renouvelables pourraient être la solution.

(Source : Barron's)

La société énergétique mondiale AES, basée en Virginie, est le fer de lance de la transition vers une énergie propre. Il prévoit que les centres de données atteindront 7.5 % de la consommation totale d’électricité aux États-Unis d’ici 2030, mais la possibilité d’utiliser des énergies renouvelables pour l’IA est l’option la plus sûre pour répondre proprement à la demande.

22. Les maisons intelligentes gérées par l’IA pourraient réduire les émissions de CO2 des ménages de 40 %.

(Sources : Equipe BI, GESI)

Un autre signe que l’essor de l’IA n’est pas si mauvais pour la planète est sa capacité à rendre les maisons intelligentes plus efficaces. Les recherches suggèrent que les systèmes de chauffage intelligents réduiront la consommation de gaz d'environ 5 %, tandis que l'automatisation des systèmes énergétiques domestiques pourrait réduire les émissions de CO2 d'une maison moyenne jusqu'à 40 %.

Résumé

Il n'y a aucun doute que L'IA est là pour rester. Cependant, si le taux d’adoption de l’IA dépasse la croissance de la production d’électricité, la disponibilité de l’électricité pourrait avoir du mal à répondre à la demande d’énergie, ce qui pourrait entraîner des pénuries d’électricité ou une augmentation des coûts énergétiques.

Comme le révèlent ces statistiques sur la consommation électrique de l’IA, des efforts sont déployés pour améliorer l’efficacité énergétique des systèmes d’IA, et certaines de ses applications pourraient en réalité bénéficier à la planète en termes d’attention accrue accordée aux énergies renouvelables et à l’efficacité énergétique dans les maisons.

Pourtant, à mesure que l’IA continue d’évoluer et de se développer, la demande d’électricité restera probablement élevée.

Sources:

1. Vox

2. S&P Global

3. Barron

4. The New Yorker

5. The Verge

6. Statesman

7. Forbes

8. Yale

9. Étude de marché alliée

10. Statesman

11. Latitude Média

12. Recherche de préséance

13. Données communes

14. CNBC / Wells Fargo

15. Scientific American

16. Investisseurs

17. Cellule

18. Équipe BI

19. GESI