Percer à jour les vérités cachées de Jen-Hsun Huang : Pourquoi l'IA ne peut-elle embrasser que l'énergie nucléaire ? Quatre clés majeures que 99 % des gens ne comprennent pas.
Alors que le monde se délecte de la puissance de calcul de l’IA, le fondateur de NVIDIA, Jensen Huang, pointe du doigt le prochain champ de bataille : l’électricité. Il ne s’agit pas seulement d’un choix énergétique, mais de la première aiguille pour percer l’idéalisme de l’énergie renouvelable, en révélant la fin de partie des géants de la technologie, la stratégie nationale et la réalité énergétique derrière le développement de l’IA. (Résumé : Proposition conjointe de Kakhol lavan et blanc visant à modifier la limite supérieure de « l’extension de l’énergie nucléaire » pendant 20 ans, lutte pour mettre fin aux foyers non nucléaires) (Supplément de contexte : Meta a signé un accord d’énergie nucléaire de 20 ans pour conditionner un réacteur nucléaire entier afin de soutenir la puissance de calcul de l’IA et coopérer avec American Constellation Energy) Cet article est soumis par une personne ayant une expérience de classe de licence à l’Académie des sciences atomiques de l’Université de Qingda, qui s’est engagée dans le travail médiatique dans le domaine de la science et de la technologie et de la blockchain pendant près de dix ans Vous pouvez désapprouver l’énergie nucléaire, mais vous ne pouvez pas penser que le royaume de l’IA et la patrie non nucléaire peuvent avoir à la fois le poisson et la patte d’ours. Lorsque le fondateur de NVIDIA, Jensen Huang, est soudainement monté sur scène ce matin (22) et a parlé du grand plan de la façon dont l’IA peut changer le monde, il était comme un magicien, sortant de plus en plus de GPU puissants de son chapeau. Mais dernièrement, l’objet de sa conversation s’est discrètement déplacé des puces à un sujet plus fondamental et controversé : l’électricité. Il a dit que l’avenir de l’IA est étroitement lié à l’énergie, pourquoi stigmatiser l’énergie... ? Le nucléaire est une excellente option énergétique... J’espère vraiment que le gouvernement local répondra à nos besoins et résoudra tous les problèmes nécessaires pour que nous puissions avoir notre siège asiatique ici. Cette phrase, à première vue, semble quelque peu abrupte et même politiquement incorrecte. À l’ère de l’ESG et de l’adoption des énergies renouvelables, pourquoi le seigneur mondial de l’IA parierait-il son avenir sur une source d’énergie pleine de bagages historiques et de doutes publics ? Ce que Huang Jenxun voit, ce n’est pas le cours de l’action devant lui ou le rapport sur les résultats du prochain trimestre, mais la « fin de partie » de cette révolution de l’IA. Le sous-texte qu’il n’a pas dit est que notre imagination de l’énergie au cours des deux dernières décennies, en particulier le culte idéaliste des énergies renouvelables, est sur le point d’être impitoyablement percée par le « tigre électrique » de l’IA. Il ne s’agit pas seulement d’une option technologique, c’est un changement de paradigme qui affecte la structure industrielle, les flux de capitaux et même la géopolitique. Pour comprendre pourquoi l’énergie nucléaire est une option inévitable pour l’IA, nous devons d’abord comprendre à quel point « l’appétit » de l’IA est terrifiant et à quel point ses « habitudes alimentaires » sont difficiles. Le centre de données traditionnel fonctionne avec des pics et des pics, tout comme un immeuble de bureaux, où les gens bourdonnent pendant la journée et les lumières sont éteintes la nuit. Mais l’IA est différente, en particulier l’entraînement de grands modèles de langage, qui est un marathon sans fin 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Une partie du GPU NVIDIA H100 a une consommation d’énergie maximale de 700 watts, une armoire de jusqu’à 8 GPU, formant un serveur AI, et une armoire de serveur est composée de 4 de ces serveurs AI, la surface et le volume peuvent être comme une bibliothèque épaisse, mais une seule heure de consommation d’énergie est aussi élevée que 150 degrés, une journée jusqu’à 3500 degrés, et ces armoires peuvent avoir des milliers dans le centre du serveur, juste une consommation d’énergie quotidienne de 18 millions de degrés, et cela peut être juste une seule entreprise d’un cluster informatique. Son fonctionnement produira de la chaleur résiduelle, vous devez également dépenser d’autres ressources électriques pour évacuer la chaleur résiduelle et refroidir, et selon la chaîne pan-scientifique, en fait, la partie la plus consommatrice d’énergie du serveur AI est la partie refroidissement, qui coûte plus d’énergie que le serveur AI (armoire de carte graphique), si vous ajoutez la consommation d’énergie de dissipation thermique, alors le centre d’IA exploitant 5 000 armoires de GPU2 en une seule lumière du jour consommera 40 millions de degrés. Lorsque des milliers de ces GPU forment un cluster de puissance de calcul et fonctionnent jour et nuit, sa demande de puissance est une « courbe plate » stable et énorme, il n’a ni jour ni nuit et ne réduira pas la puissance la nuit, tôt le matin et le week-end. C’est comme une bête géante qui ne s’arrête jamais une fois qu’elle commence à dévorer l’électricité. Selon les prévisions, d’ici 2030, la demande d’énergie des centres de données mondiaux atteindra près de 945 TWh par an, ce qui équivaut à la consommation d’électricité de l’ensemble du pays du Japon, et la consommation d’énergie de l’IA quadruplera sur la même période. Cette demande d’énergie « constante et de haute puissance » exclut directement les principales sources d’énergie renouvelables actuelles – solaire et éolienne – de l’option principale. Il ne s’agit pas d’un dénigrement des énergies renouvelables, mais de la réalité impitoyable que le soleil ne brille pas la nuit et que le vent ne reste pas stable pour toujours. Leur essence est « intermittente ». Pour qu’ils soient en mesure de fournir une alimentation stable 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, ils doivent être associés à des installations de stockage d’énergie à haut niveau, telles que des réseaux de batteries à grande échelle. Cela augmente non seulement considérablement le coût, mais entraîne également un énorme gaspillage dans l’efficacité de la conversion d’énergie, comme le stockage de l’énergie pendant la journée, de la nuit au matin, ne peut donner à l’IA qu’un taux de conversion de 30 %, si vous êtes un serveur d’IA, vous devez également calculer le taux de conversion et la machine de déploiement réalisable, ce qui est une énorme incertitude et un coût de déploiement. Ce dont l’IA a besoin, c’est d’une (Baseload Power) « d’énergie de base », une source d’énergie qui peut produire régulièrement tout au long de l’année. De toutes les options énergétiques à faible émission de carbone ou à zéro carbone, la seule qui convient parfaitement à ce rôle est l’énergie nucléaire. Le facteur de capacité d’une centrale nucléaire (le rapport entre la production d’énergie réelle et la production d’énergie maximale nominale) est de plus de 92 % aux États-Unis, ce qui signifie qu’elle fonctionne à son efficacité maximale presque toute l’année. Cette stabilité est précisément l’exigence la plus exigeante de l’IA, un fin émissaire. L’investissement dans les centrales nucléaires : principalement des actifs plutôt que des dépenses L’appel de Huang annonce également le prochain champ de bataille pour les géants de la technologie : l’intégration verticale, de la concurrence pour la « puissance de calcul » au contrôle de « l’électricité ». Par le passé, les compétences de base des géants de la technologie étaient les algorithmes, les puces et les données. À l’avenir, celui qui maîtrisera l’électricité stable, bon marché, à grande échelle et à faible émission de carbone maîtrisera l’élément vital de l’ère de l’IA. Il y a un calcul commercial très astucieux derrière cela. Pour une entreprise, l’électricité est une (Expense) de « dépense » qui érode directement les bénéfices. Mais une centrale électrique est un (Asset) « actif » qui peut être inclus dans le bilan et même déduit par le biais de l’amortissement. Lorsque des géants tels que Meta, Amazon et Microsoft commencent à investir directement ou à signer des contrats d’achat d’énergie nucléaire (PPA) à long terme, ce n’est pas seulement pour réduire les coûts d’exploitation, mais aussi pour établir un plan stratégique approfondi. L’exemple le plus classique est la coopération entre Amazon AWS et Talen Energy. AWS a signé un contrat de dix ans pour acheter 960 MW d’électricité sans carbone à la centrale nucléaire de Susquehanna, en Pennsylvanie, afin d’alimenter son centre de données. La beauté de l’affaire est que le centre de données est construit juste à côté de la centrale nucléaire, ce qui permet une « livraison directe » pour maximiser l’efficacité énergétique et minimiser le risque d’instabilité du réseau. Il ne s’agit pas seulement d’acheter de l’électricité, mais aussi d’internaliser l’énergie en tant qu’infrastructure de base, de se débarrasser de la dépendance vis-à-vis des compagnies d’électricité traditionnelles et de la limitation des fluctuations de prix. Cela a donné naissance à un complexe « technologie-énergie » (Tech-Energy Complex) qui n’a jamais été vu auparavant. À l’avenir, les géants de la technologie ne seront plus seulement des consommateurs d’énergie, ils deviendront des producteurs et des répartiteurs d’énergie. L’énergie nucléaire, en particulier le petit réacteur modulaire (SMR) en cours de développement, sera la meilleure pièce du puzzle pour réaliser cette intégration verticale en raison de sa sélection flexible du site, de sa courte période de construction et de son potentiel d’amélioration de la sûreté. Imaginez qu’à l’avenir, chaque grand campus de centres de données d’IA soit équipé de plusieurs SMR à côté, formant ainsi un îlot autosuffisant de « puissance de calcul ». C’est la fin de partie que les géants de la technologie prévoient. « Les déchets nucléaires...
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Percer à jour les vérités cachées de Jen-Hsun Huang : Pourquoi l'IA ne peut-elle embrasser que l'énergie nucléaire ? Quatre clés majeures que 99 % des gens ne comprennent pas.
Alors que le monde se délecte de la puissance de calcul de l’IA, le fondateur de NVIDIA, Jensen Huang, pointe du doigt le prochain champ de bataille : l’électricité. Il ne s’agit pas seulement d’un choix énergétique, mais de la première aiguille pour percer l’idéalisme de l’énergie renouvelable, en révélant la fin de partie des géants de la technologie, la stratégie nationale et la réalité énergétique derrière le développement de l’IA. (Résumé : Proposition conjointe de Kakhol lavan et blanc visant à modifier la limite supérieure de « l’extension de l’énergie nucléaire » pendant 20 ans, lutte pour mettre fin aux foyers non nucléaires) (Supplément de contexte : Meta a signé un accord d’énergie nucléaire de 20 ans pour conditionner un réacteur nucléaire entier afin de soutenir la puissance de calcul de l’IA et coopérer avec American Constellation Energy) Cet article est soumis par une personne ayant une expérience de classe de licence à l’Académie des sciences atomiques de l’Université de Qingda, qui s’est engagée dans le travail médiatique dans le domaine de la science et de la technologie et de la blockchain pendant près de dix ans Vous pouvez désapprouver l’énergie nucléaire, mais vous ne pouvez pas penser que le royaume de l’IA et la patrie non nucléaire peuvent avoir à la fois le poisson et la patte d’ours. Lorsque le fondateur de NVIDIA, Jensen Huang, est soudainement monté sur scène ce matin (22) et a parlé du grand plan de la façon dont l’IA peut changer le monde, il était comme un magicien, sortant de plus en plus de GPU puissants de son chapeau. Mais dernièrement, l’objet de sa conversation s’est discrètement déplacé des puces à un sujet plus fondamental et controversé : l’électricité. Il a dit que l’avenir de l’IA est étroitement lié à l’énergie, pourquoi stigmatiser l’énergie... ? Le nucléaire est une excellente option énergétique... J’espère vraiment que le gouvernement local répondra à nos besoins et résoudra tous les problèmes nécessaires pour que nous puissions avoir notre siège asiatique ici. Cette phrase, à première vue, semble quelque peu abrupte et même politiquement incorrecte. À l’ère de l’ESG et de l’adoption des énergies renouvelables, pourquoi le seigneur mondial de l’IA parierait-il son avenir sur une source d’énergie pleine de bagages historiques et de doutes publics ? Ce que Huang Jenxun voit, ce n’est pas le cours de l’action devant lui ou le rapport sur les résultats du prochain trimestre, mais la « fin de partie » de cette révolution de l’IA. Le sous-texte qu’il n’a pas dit est que notre imagination de l’énergie au cours des deux dernières décennies, en particulier le culte idéaliste des énergies renouvelables, est sur le point d’être impitoyablement percée par le « tigre électrique » de l’IA. Il ne s’agit pas seulement d’une option technologique, c’est un changement de paradigme qui affecte la structure industrielle, les flux de capitaux et même la géopolitique. Pour comprendre pourquoi l’énergie nucléaire est une option inévitable pour l’IA, nous devons d’abord comprendre à quel point « l’appétit » de l’IA est terrifiant et à quel point ses « habitudes alimentaires » sont difficiles. Le centre de données traditionnel fonctionne avec des pics et des pics, tout comme un immeuble de bureaux, où les gens bourdonnent pendant la journée et les lumières sont éteintes la nuit. Mais l’IA est différente, en particulier l’entraînement de grands modèles de langage, qui est un marathon sans fin 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Une partie du GPU NVIDIA H100 a une consommation d’énergie maximale de 700 watts, une armoire de jusqu’à 8 GPU, formant un serveur AI, et une armoire de serveur est composée de 4 de ces serveurs AI, la surface et le volume peuvent être comme une bibliothèque épaisse, mais une seule heure de consommation d’énergie est aussi élevée que 150 degrés, une journée jusqu’à 3500 degrés, et ces armoires peuvent avoir des milliers dans le centre du serveur, juste une consommation d’énergie quotidienne de 18 millions de degrés, et cela peut être juste une seule entreprise d’un cluster informatique. Son fonctionnement produira de la chaleur résiduelle, vous devez également dépenser d’autres ressources électriques pour évacuer la chaleur résiduelle et refroidir, et selon la chaîne pan-scientifique, en fait, la partie la plus consommatrice d’énergie du serveur AI est la partie refroidissement, qui coûte plus d’énergie que le serveur AI (armoire de carte graphique), si vous ajoutez la consommation d’énergie de dissipation thermique, alors le centre d’IA exploitant 5 000 armoires de GPU2 en une seule lumière du jour consommera 40 millions de degrés. Lorsque des milliers de ces GPU forment un cluster de puissance de calcul et fonctionnent jour et nuit, sa demande de puissance est une « courbe plate » stable et énorme, il n’a ni jour ni nuit et ne réduira pas la puissance la nuit, tôt le matin et le week-end. C’est comme une bête géante qui ne s’arrête jamais une fois qu’elle commence à dévorer l’électricité. Selon les prévisions, d’ici 2030, la demande d’énergie des centres de données mondiaux atteindra près de 945 TWh par an, ce qui équivaut à la consommation d’électricité de l’ensemble du pays du Japon, et la consommation d’énergie de l’IA quadruplera sur la même période. Cette demande d’énergie « constante et de haute puissance » exclut directement les principales sources d’énergie renouvelables actuelles – solaire et éolienne – de l’option principale. Il ne s’agit pas d’un dénigrement des énergies renouvelables, mais de la réalité impitoyable que le soleil ne brille pas la nuit et que le vent ne reste pas stable pour toujours. Leur essence est « intermittente ». Pour qu’ils soient en mesure de fournir une alimentation stable 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, ils doivent être associés à des installations de stockage d’énergie à haut niveau, telles que des réseaux de batteries à grande échelle. Cela augmente non seulement considérablement le coût, mais entraîne également un énorme gaspillage dans l’efficacité de la conversion d’énergie, comme le stockage de l’énergie pendant la journée, de la nuit au matin, ne peut donner à l’IA qu’un taux de conversion de 30 %, si vous êtes un serveur d’IA, vous devez également calculer le taux de conversion et la machine de déploiement réalisable, ce qui est une énorme incertitude et un coût de déploiement. Ce dont l’IA a besoin, c’est d’une (Baseload Power) « d’énergie de base », une source d’énergie qui peut produire régulièrement tout au long de l’année. De toutes les options énergétiques à faible émission de carbone ou à zéro carbone, la seule qui convient parfaitement à ce rôle est l’énergie nucléaire. Le facteur de capacité d’une centrale nucléaire (le rapport entre la production d’énergie réelle et la production d’énergie maximale nominale) est de plus de 92 % aux États-Unis, ce qui signifie qu’elle fonctionne à son efficacité maximale presque toute l’année. Cette stabilité est précisément l’exigence la plus exigeante de l’IA, un fin émissaire. L’investissement dans les centrales nucléaires : principalement des actifs plutôt que des dépenses L’appel de Huang annonce également le prochain champ de bataille pour les géants de la technologie : l’intégration verticale, de la concurrence pour la « puissance de calcul » au contrôle de « l’électricité ». Par le passé, les compétences de base des géants de la technologie étaient les algorithmes, les puces et les données. À l’avenir, celui qui maîtrisera l’électricité stable, bon marché, à grande échelle et à faible émission de carbone maîtrisera l’élément vital de l’ère de l’IA. Il y a un calcul commercial très astucieux derrière cela. Pour une entreprise, l’électricité est une (Expense) de « dépense » qui érode directement les bénéfices. Mais une centrale électrique est un (Asset) « actif » qui peut être inclus dans le bilan et même déduit par le biais de l’amortissement. Lorsque des géants tels que Meta, Amazon et Microsoft commencent à investir directement ou à signer des contrats d’achat d’énergie nucléaire (PPA) à long terme, ce n’est pas seulement pour réduire les coûts d’exploitation, mais aussi pour établir un plan stratégique approfondi. L’exemple le plus classique est la coopération entre Amazon AWS et Talen Energy. AWS a signé un contrat de dix ans pour acheter 960 MW d’électricité sans carbone à la centrale nucléaire de Susquehanna, en Pennsylvanie, afin d’alimenter son centre de données. La beauté de l’affaire est que le centre de données est construit juste à côté de la centrale nucléaire, ce qui permet une « livraison directe » pour maximiser l’efficacité énergétique et minimiser le risque d’instabilité du réseau. Il ne s’agit pas seulement d’acheter de l’électricité, mais aussi d’internaliser l’énergie en tant qu’infrastructure de base, de se débarrasser de la dépendance vis-à-vis des compagnies d’électricité traditionnelles et de la limitation des fluctuations de prix. Cela a donné naissance à un complexe « technologie-énergie » (Tech-Energy Complex) qui n’a jamais été vu auparavant. À l’avenir, les géants de la technologie ne seront plus seulement des consommateurs d’énergie, ils deviendront des producteurs et des répartiteurs d’énergie. L’énergie nucléaire, en particulier le petit réacteur modulaire (SMR) en cours de développement, sera la meilleure pièce du puzzle pour réaliser cette intégration verticale en raison de sa sélection flexible du site, de sa courte période de construction et de son potentiel d’amélioration de la sûreté. Imaginez qu’à l’avenir, chaque grand campus de centres de données d’IA soit équipé de plusieurs SMR à côté, formant ainsi un îlot autosuffisant de « puissance de calcul ». C’est la fin de partie que les géants de la technologie prévoient. « Les déchets nucléaires...