L’immobilier joue un rôle de plus en plus important dans l’« essor de l’IA »

La prochaine étape de la révolution de l’IA ne concernera pas seulement les puces et les modèles, mais dans une mesure croissante, les terrains, l’électricité et la connectivité. C’est précisément cette infrastructure physique qui se raréfie et s’avère donc plus précieuse pour les investisseurs immobiliers, affirme Tom Walker, co-responsable de Global Listed Real Estate chez Schroders.

Toute avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle dépend au final d’infrastructures physiques. Les ordinateurs puissants ont besoin de bâtiments sécurisés, d’énormes quantités d’électricité, de connexions rapides et fiables, ainsi que de suffisamment de terrain pour pouvoir continuer à s’étendre. Or, ce sont précisément ces ressources qui se raréfient. Force est de constater qu’environ 80 % des coûts d’un centre de données moderne dédié à l’IA concernent les serveurs et les équipements informatiques, et non le bâtiment lui-même. Mais cet investissement ne sert à rien sans un lieu permettant à ces équipements de fonctionner.

Pour les investisseurs, la question n’est donc plus de savoir si la demande en infrastructures d’IA continuera de progresser, mais comment cette croissance pourra se poursuivre alors que l’infrastructure physique devient le goulot d’étranglement. Se contenter de construire toujours plus de centres de données ne suffira probablement pas, et c’est pourquoi les sociétés immobilières jouent un rôle clé à quatre titres :

1. Une puissance de calcul accrue à partir des centres de données existants

Le centre de données le moins cher est celui qui existe déjà. Les centres de données sont délibérément construits avec une capacité de réserve, afin de permettre la poursuite du service en cas de panne du matériel ou d’augmentation soudaine de la demande. Des logiciels plus intelligents permettent désormais une exploitation effective d’une plus grande partie de cette capacité. Au lieu d’affecter des serveurs individuels à une seule tâche, les tâches de calcul peuvent être réparties de manière dynamique entre différents serveurs. Pour les propriétaires de centres de données existants, l’accroissement de la productivité est donc souvent plus rapide, moins coûteuse et moins risquée que la construction d’une nouvelle installation.

Et cette évolution se produit rapidement. Selon l’association professionnelle AFCOM, la densité de puissance moyenne est passée l’année dernière de 16 à 27 kilowatts par rack de serveurs, soit une augmentation de près de 70 %. Parmi les opérateurs interrogés, 69 % anticipent la poursuite de cette croissance de densité au cours des douze à 36 prochains mois.

2. Plus intelligent et non plus grand

Les progrès technologiques contribuent également à rendre les infrastructures d’IA plus efficaces. Cela vaut pour l’informatique, les systèmes de refroidissement et la connectivité. La photonique sur silicium représente une avancée majeure. Les clusters d’IA utilisent encore aujourd’hui beaucoup de connexions en cuivre, mais celles-ci atteignent leurs limites physiques à mesure de l’accroissement des besoins en bande passante. La photonique utilise la lumière plutôt que des signaux électriques pour transporter les données. Elle réduit la consommation d’énergie et augmente la capacité.

Parallèlement, les systèmes de refroidissement en circuit fermé permettent de faire fonctionner des puces de plus en plus puissantes au sein d’un même bâtiment. Pour les propriétaires de centres de données, cela signifie davantage de puissance de calcul pour une même superficie et une même alimentation électrique.

En outre, la technologie évolue à une vitesse fulgurante. Des chercheurs mènent même des expériences dans le domaine du bio-calcul, où des organoïdes vivants sont intégrés à des systèmes informatiques. Le cerveau humain effectue des tâches extrêmement complexes en consommant à peu près autant d’énergie qu’une ampoule à incandescence de faible puissance. ​ À terme, l’IA pourrait s’inspirer de ce « superordinateur » originel.

3. L’emplacement, l’emplacement… la puissance de calcul

Tous les calculs d’IA ne doivent pas nécessairement avoir lieu au même endroit. L’entraînement des modèles d’IA les plus avancés nécessite d’énormes quantités de puissance de calcul, mais leur emplacement est relativement peu important. Ces centres de données peuvent être délocalisés vers des régions disposant de terrains en abondance et d’une électricité bon marché. La situation est différente en matière d’inférence (à savoir l’application de modèles d’IA entraînés à des services tels que ChatGPT). Dans ce cas, chaque milliseconde de retard compte et la proximité des utilisateurs est au contraire essentielle.

Cela renforce la position des grandes villes. Une partie de la puissance de calcul sera transférée vers des régions moins chères, mais les infrastructures destinées aux services d’IA en temps réel resteront probablement concentrées autour des grandes économies urbaines. Les réseaux de fibre optique étendus et la proximité des utilisateurs y constituent un avantage structurel.

4. La bataille de l’électricité

Sur de nombreux marchés, le bâtiment n’est plus la principale contrainte, contrairement à la disponibilité de l’électricité. Pour les centres de données géants, il n’est pas envisageable d’attendre des années un raccordement au réseau. C’est la raison pour laquelle les exploitants rapprochent de plus en plus la production d’électricité des centres de données. Le stockage par batterie et les énergies renouvelables sont directement intégrés dans les campus de centres de données, afin de réduire leur dépendance vis-à-vis de réseaux électriques surchargés.

Parallèlement, les centres de données passent du statut de simples consommateurs d’électricité à celui d’acteurs actifs du système énergétique. L’entraînement des IA peut souvent être reporté lorsque le réseau est sous pression. Les batteries, initialement destinées uniquement à servir de solution d’urgence, peuvent en outre contribuer à mieux équilibrer l’offre et la demande sur le réseau électrique. Cela génère des revenus supplémentaires et contribue à la stabilité du réseau.

L’avantage physique

La première phase de l’essor de l’IA a surtout profité aux entreprises qui produisent des puces et développent des modèles d’IA. Dans la phase suivante, ce sont précisément les entreprises qui fournissent l’infrastructure physique nécessaire qui pourront en tirer profit.

Pour les investisseurs immobiliers, cela marque un changement fondamental. L’avantage concurrentiel d’un bâtiment pourrait bientôt se mesurer tout autant en mégawatts qu’en mètres carrés.

L’immobilier coté en bourse donne ainsi accès à une importante dynamique de croissance structurelle, mais aussi à quelque chose que de nombreux investissements technologiques n’offrent pas : la diversification et la détention d’actifs rares, robustes et générateurs de revenus. La plus grande opportunité dans le domaine de l’IA ne réside donc pas nécessairement dans la prédiction du prochain modèle révolutionnaire, mais dans la possession des biens immobiliers rendant toutes ces innovations possibles.