Quatre raisons pour lesquelles l’essor de l’IA est une affaire d’immobilier
L’immobilier comme prochaine étape de l’IA face à la valeur que prennent le foncier, l’électricité et la connectivité.
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Chaque avancée de l’IA dépend en fin de compte des infrastructures physiques. Les ordinateurs puissants ont besoin de bâtiments sécurisés, d’énormes quantités d’électricité, de connexions à haut débit et d’un accès à des terrains pouvant soutenir une expansion future. Pourtant, ces ressources se raréfient.
Paradoxalement, environ 80 % du coût de construction d’un centre de données d’IA moderne réside dans les serveurs et équipements informatiques du bâtiment, plutôt que dans les installations physiques. Mais cet investissement ne vaut rien tant qu’il n’a nulle part où opérer.
Ainsi, pour les investisseurs, la question n’est plus de savoir si la demande pour les infrastructures d’IA continuera de croître, mais comment cette croissance pourra continuer si les infrastructures physiques atteignent leurs limites. La réponse ne sera probablement pas une simple course à la construction de davantage de centres de données. La clé est entre les mains des acteurs de l’immobilier, et nous examinons ici quatre raisons à cela.
1. Extraire plus de puissance de calcul de citrons numériques
Le centre de données le moins cher est celui que vous avez déjà construit. Les centres de données sont délibérément conçus avec une capacité supplémentaire afin d’assurer un service ininterrompu en cas d’équipement défaillant ou de pic inattendu de la demande. Aujourd’hui, des logiciels plus intelligents permettent aux opérateurs d’avoir davantage recours à cette capacité disponible. Plutôt que de consacrer des serveurs individuels à une seule tâche, les charges de calcul peuvent être partagées dynamiquement entre de nombreux serveurs de façon à exploiter la capacité inutilisée. Pour les propriétaires d’installations existantes, augmenter la productivité des actifs courants peut être plus rapide, moins coûteux et moins risqué que d’en construire de nouveaux.
La tendance est déjà bien engagée. Selon l’AFCOM, l’association professionnelle des exploitants de centres de données, la densité moyenne des racks est passée de 16 kW à 27 kW par rack au cours de l’année écoulée (soit une augmentation de près de 70 %), tandis que 69 % des répondants à l’enquête s’attendent à une nouvelle augmentation des densités au cours des 12 à 36 prochains mois.
2. L’intelligence avant la force
Les infrastructures d’IA deviennent plus efficaces grâce aux avancées en matière d’informatique, de refroidissement et de connectivité. Le développement le plus significatif est sans doute la photonique sur silicium. Les clusters d’IA actuels dépendent fortement des connexions en cuivre, mais celles-ci approchent de leurs limites physiques à mesure que la demande en bande passante augmente. À la place, la photonique utilise la lumière plutôt que les signaux électriques pour transférer les données, ce qui réduit la consommation d’énergie et augmente la bande passante. Parallèlement, avec les systèmes de refroidissement en boucle fermée, le liquide de refroidissement circule en permanence et élimine la chaleur plus efficacement, permettant ainsi à des puces de plus en plus puissantes de fonctionner dans le même bâtiment. Pour les propriétaires de centres de données, cela signifie fournir plus de puissance de calcul à partir du même bâtiment et de la même connexion électrique.
La technologie évolue rapidement. Les chercheurs explorent même les bio-ordinateurs — utilisant des organoïdes vivants dans des systèmes informatiques. Le cerveau humain accomplit des tâches cognitives extraordinaires tout en consommant à peu près l’énergie nécessaire pour faire fonctionner une ampoule à faible éclairage. Si l’IA veut continuer à évoluer, elle devra peut-être emprunter une page au superordinateur original : le cerveau humain.
3. Emplacement, emplacement... Calcul
Toutes les IA n’ont pas besoin de se produire au même endroit. L’entraînement de modèles d’IA de pointe nécessite une puissance de calcul énorme mais est relativement peu sensible à la localisation. Ces installations peuvent migrer vers des régions riches en terres et avec une électricité à faible coût. En revanche, l’inférence (le processus consistant à mettre en œuvre des modèles d’IA entraînés dans des applications telles que ChatGPT) a tout intérêt à être proche des utilisateurs, car chaque milliseconde de latence compte.
Cette distinction renforce l’importance stratégique des villes mondiales. Alors que certaines capacités informatiques vont migrer vers des régions à moindres coûts, les infrastructures prenant en charge les services d’IA en temps réel devraient rester concentrées autour des plus grandes économies urbaines du monde, où les réseaux de fibre denses et la proximité avec les utilisateurs restent des avantages concurrentiels durables.
C’est là que notre plateforme propriétaire HALO ajoute une couche supplémentaire d’informations. En combinant des tableaux de bord alimentés par API avec des analyses pilotées par l’IA, HALO identifie les entreprises contrôlant déjà des terrains aménagables rares et où les marchés restent sous-développés. Notre compréhension de la disponibilité locale de l’électricité et de l’évolution du consentement communautaire nous permet ensuite d’identifier précisément quels propriétaires de centres de données prennent les décisions de portefeuille les plus stratégiques, avant que cela ne se reflète dans les prix du marché.
4. La place occupée par l’électricité
Dans de nombreux marchés, la plus grande contrainte n’est plus le bâtiment lui-même, mais l’accès à l’électricité. Attendre plusieurs années pour une connexion au réseau n’est pas viable à grande échelle. En conséquence, les propriétaires de centres de données rapprochent la production d’énergie de l’actif. Le stockage par batterie et les énergies renouvelables sont de plus en plus intégrés directement dans les campus des centres de données, réduisant la dépendance aux réseaux électriques contraints.
Parallèlement, les centres de données deviennent des acteurs plus actifs du système électrique plutôt que de simples consommateurs de celui-ci. Les charges de travail d’entraînement de l’IA peuvent souvent être mises en pause ou reprogrammées lorsque le réseau est sous pression, ce qui contribue à équilibrer la demande d’électricité tout en réduisant les coûts d’exploitation. Les systèmes de batteries de secours, initialement installés uniquement à des fins de résilience, commencent à fournir des services d’équilibrage au réseau dans son ensemble, créant de nouvelles opportunités de revenus tout en soutenant la stabilité du réseau.
À l’ère de l’IA, un centre de données n’est plus seulement un bâtiment connecté au réseau, mais un nœud de plus en plus actif dans le réseau électrique.
L’avantage physique
La première phase de l’IA a récompensé les entreprises qui construisaient des puces et développaient des modèles. La phase suivante récompensera celles qui mettent en œuvre les infrastructures physiques dont dépend l’IA. Cela représente un changement important pour les investisseurs immobiliers : l’avantage concurrentiel d’un bien immobilier peut se mesurer autant en mégawatts qu’en mètres carrés.
Pour les investisseurs immobiliers cotés, les infrastructures numériques peuvent offrir une exposition à l’un des thèmes de croissance structurelle les plus convaincants au monde, tout en offrant ce que d’autres types d’investissements technologiques n’offrent pas : la diversification de portefeuille et la possession d’actifs rares, résilients et générateurs de revenus. À mesure que l’IA se déploie au-delà du seul domaine du logiciel, la plus grande opportunité ne réside peut-être pas dans la prédiction du prochain modèle de percée, mais dans la possession des biens immobiliers qui rendent chaque percée possible.
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