D’ici 2027, la taille du marché des centres de données verts augmentera d’environ 147 milliards de dollars
Avec le développement rapide de l’intelligence artificielle générative, telle que le populaire ChatGPT, la demande de puissance de calcul dans les centres de données a augmenté. Les applications d’intelligence artificielle lisent de grandes quantités de données et consomment plus d’électricité que les logiciels traditionnels. Le GPU utilisé pour entraîner les modèles d’IA génératifs consomme beaucoup d’énergie et nécessite également une énergie de refroidissement supplémentaire.
Selon les estimations, en termes de données macroéconomiques, l'intelligence artificielle pourrait représenter 3 à 4 % de la demande mondiale d'électricité d'ici 2030. En raison de l'essor des serveurs d'intelligence artificielle, la consommation électrique des centres de données a considérablement augmenté. McKinsey prédit que d’ici 2030, la consommation électrique des centres de données fera plus que doubler.
L’augmentation de la consommation et des coûts de l’électricité est un facteur clé de la croissance du marché. La consommation d'énergie du centre de données est très élevée et, avec la demande croissante d'applications plus puissantes telles que les véhicules autonomes, le streaming multimédia et la 5G, la consommation d'énergie du centre de données peut croître de façon exponentielle et ils ont besoin de beaucoup d'énergie pour l'alimenter. équipement différent.
Pour relever les énormes défis de la demande d'énergie dans les centres de données, diverses mesures doivent être prises, notamment du matériel économe en énergie, des solutions de refroidissement innovantes, de l'énergie verte et des stratégies de développement durable plus larges.
L’utilisation de puces économes en énergie est la pierre angulaire de l’amélioration de l’efficacité énergétique des centres de données. Les puces à économie d'énergie disposent de fonctions avancées d'architecture et de gestion de l'énergie, jouant un rôle crucial dans la réduction de la consommation électrique du matériel du centre de données. Ces puces peuvent allouer et utiliser plus efficacement les ressources matérielles, améliorant ainsi les performances par watt. Par exemple, par rapport aux générations précédentes de processeurs Intel Xeon, le Xeon de quatrième génération a amélioré de 2,9 fois l'efficacité moyenne des performances par watt pour les charges de travail cibles lors de l'utilisation d'accélérateurs intégrés. En 2022, l'efficacité énergétique de la puce GPU AI H100 de Nvidia est presque deux fois supérieure à celle du produit A100 de la génération précédente.
En outre, une autre mesure efficace pour réduire la consommation d'énergie dans les centres de données consiste à adopter des solutions de refroidissement plus efficaces à grande échelle, réduisant ainsi la proportion de consommation d'énergie de refroidissement, et un indicateur clé est « l'efficacité d'utilisation de l'énergie » (PUE). Au cours de la dernière décennie, malgré une multiplication par 6-de la puissance informatique et une 25-multiplication de la capacité de stockage, la consommation d'énergie des centres de données mondiaux n'a augmenté que de 6 % entre 2006 et 2018. Cette efficacité significative l’amélioration est attribuée à la diminution du PUE.
Selon les estimations, le marché des centres de données verts devrait augmenter de 146,95 milliards de dollars entre 2022 et 2027, avec un taux de croissance annuel composé de 24,63 %. Avec le déploiement croissant du refroidissement liquide (en particulier le refroidissement liquide direct DLC) à grande échelle, le PUE des centres de données entrant dans l’ère du refroidissement liquide sera inférieur à 1,3. La technologie de refroidissement liquide peut non seulement améliorer l'efficacité globale du refroidissement des centres de données, mais également répondre aux besoins de refroidissement des puces à haute densité de puissance, réduire la dépendance à l'égard des systèmes de climatisation à forte consommation d'énergie et promouvoir le développement environnemental durable.
