TLDR :
- Goldman Sachs prévoit 7 600 milliards de dollars d’investissements cumulés dans les infrastructures d’IA entre 2026 et 2031.
- Nvidia devrait capter 75 % de la couche de calcul de 5 100 milliards de dollars sur une période de six ans.
- L’énergie représente le plus petit segment budgétaire avec 358 milliards de dollars, mais le goulot d’étranglement critique pour un déploiement complet.
- Vistra a conclu un accord nucléaire de 2 600 MW sur 20 ans avec Meta pour répondre à la demande croissante en énergie de l'IA.
Goldman Sachs a publié une projection détaillée des dépenses d'investissement dans les infrastructures d'intelligence artificielle, prévoyant 7 600 milliards de dollars de dépenses cumulées de 2026 à 2031.
La répartition couvre trois couches principales : le calcul à 5 100 milliards de dollars, les centres de données à 2 100 milliards de dollars et l'alimentation à 358 milliards de dollars.
Le rapport identifie des sociétés spécifiques positionnées pour absorber des capitaux dans chaque segment. À 765 milliards de dollars rien qu’en 2026, les investissements annuels en IA devraient atteindre 1,6 billion de dollars d’ici 2031.
Les demandes en matière de calcul et de centres de données stimulent le développement de l'infrastructure
Les projections d'infrastructure d'IA de Goldman Sachs placent Nvidia au centre de la couche de calcul. La société suppose que Nvidia captera 75 % de toutes les dépenses informatiques au cours de la période de prévision, ce qui se traduira par environ 3 800 milliards de dollars de revenus cumulés grâce à ses produits. L'unité de base pour cette projection est la puce Rubin VR200, au prix de 80 500 $ par GPU.
Les marges brutes des GPU des centres de données de Nvidia s'élèvent à 75 %, c'est pourquoi les principaux hyperscalers développent du silicium personnalisé.
Cependant, les écarts de performances signifient que ces mêmes entreprises continuent d’acheter du matériel Nvidia en parallèle. Aucune alternative actuelle n’atteint sa production à grande échelle.
La couche du centre de données reflète une forte augmentation des exigences physiques. L'infrastructure cloud standard fonctionne entre 5 et 15 kilowatts par rack.
Les installations d’IA de transition de l’ère Blackwell fonctionnent entre 130 et 200 kilowatts par rack. Les usines d'IA de nouvelle génération exécutant des puces Rubin et Feynman nécessitent plus de 500 kilowatts par rack, le refroidissement liquide étant la seule option thermique viable.
Les coûts de construction augmentent parallèlement à la densité. La construction des centres de données hyperscale traditionnels coûte environ 10 millions de dollars par mégawatt.
Les centres de données d'IA de nouvelle génération sont prévus pour 15 à 20 millions de dollars par mégawatt, une forte augmentation due aux besoins en infrastructures de refroidissement et d'alimentation.
Les contraintes de pouvoir et les entreprises clés façonnent le cycle du capital
L’analyse de l’infrastructure d’IA de Goldman Sachs identifie la durée de vie utile du silicium comme la variable la plus importante du modèle. Sur un cycle de remplacement de trois ans, la dépréciation cumulée du calcul atteint 3 990 milliards de dollars. Un cycle de sept ans ramène ce chiffre à 2 230 milliards de dollars, soit une différence de 1 760 milliards de dollars selon une hypothèse.
Vertiv se positionne directement dans le cycle de mise à niveau du centre de données. Chaque rack passant de 40 kilowatts à plus de 500 kilowatts nécessite de nouveaux systèmes de refroidissement liquide et équipements de distribution d'énergie. Le marché du refroidissement liquide devrait passer de 5,5 milliards de dollars aujourd’hui à 15,75 milliards de dollars d’ici 2030.
L’électricité, avec 358 milliards de dollars, constitue le segment budgétaire le plus petit mais le plus critique sur le plan opérationnel. Le PDG d'Amazon, Andy Jassy, a clairement saisi la contrainte : « Notre plus grande contrainte est le pouvoir. »
Les délais de connexion au réseau pour les grands centres de données s'étendent sur plusieurs années, ce qui rend la conclusion d'un contrat précoce essentielle au déploiement.
Vistra a répondu à cette contrainte en concluant des accords d'achat d'énergie nucléaire à long terme. La société a conclu un accord de 20 ans avec Meta couvrant plus de 2 600 mégawatts d'énergie nucléaire, ainsi qu'un accord distinct avec AWS.
Goldman Sachs et Jefferies ont tous deux mis à niveau Vistra après l'annonce de Meta, selon l'analyse du rapport par Milk Road AI.
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