Les investissements dans les data centers dépassent en 6 ans les dépenses des plus grands mégaprojets de l’histoire des États-Unis
(twitter.com/finmoorhouse)- Les capex des data centers ont atteint environ 930 milliards de dollars en seulement 6 ans, dépassant ainsi les dépenses cumulées de tous les mégaprojets emblématiques des États-Unis
- Il s’agit d’un graphique comparatif en dollars de 2024, ajustés de l’inflation
- Les mégaprojets historiques, comme le Interstate Highway System (620 milliards de dollars sur 37 ans) ou les US Railroads (550 milliards de dollars sur 71 ans), reposaient sur des investissements étalés sur de longues périodes
- Pour les capex des data centers, le point de référence 2025 et les prévisions 2026 sont indiqués ensemble, montrant une accélération largement supérieure à celle des autres projets
- Les chiffres reposent sur des estimations de la part consacrée aux data centers chez les big 5 hyperscalers américains, dont Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta et Oracle
Aperçu du graphique
- Le titre est "Data centers vs. megaprojects", avec pour sous-titre coût cumulé ajusté de l’inflation (en milliards de dollars)
- L’axe des X représente le nombre d’années écoulées depuis le lancement du programme, l’axe des Y le montant des dépenses cumulées (jusqu’à 1 000 milliards de dollars)
- Tous les montants sont convertis en dollars de 2024
Trajectoire des capex des data centers
- Les capex des data centers atteignent environ 930 milliards de dollars de dépenses cumulées en 6 ans, marqués au point de référence 2025
- Les prévisions 2026 sont indiquées en pointillés et suivent une trajectoire dépassant les 1 000 milliards de dollars
- Sur le graphique, la pente est nettement plus forte que celle de tous les autres mégaprojets
Mégaprojets de comparaison
- Interstate Highway System : 620 milliards de dollars, sur 37 ans
- US Railroads : 550 milliards de dollars, sur 71 ans
- F-35 Program : 400 milliards de dollars, sur 25 ans (cumul à ce jour)
- Apollo Program : 257 milliards de dollars, sur 14 ans
- Marshall Plan : 170 milliards de dollars, sur 4 ans
- International Space Station : 150 milliards de dollars, sur 27 ans
- Manhattan Project : 36 milliards de dollars, sur 5 ans
Méthode de calcul des données
- Les capex IA sont calculés à partir d’une estimation de la part des data centers dans les capex mondiaux déclarés par les big 5 hyperscalers américains (Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle)
- Les données de Epoch AI + Platformonomics sont utilisées
- La part des data centers est supposée passer d’environ 55 % en 2020 à environ 80 % en 2026
- Les hyperscalers chinois sont exclus
Source
- Company reports, Epoch AI, FHWA, NASA, CRS, GAO, Brookings
1 commentaires
Commentaires sur Hacker News
Vu sous l’angle de la part du PIB américain, comme dans ce tweet, cela paraît aussi moins sensationnaliste
Mais en même temps, cela montre encore plus clairement à quel point le chemin de fer a été un événement industriel majeur
Les anciens mégaprojets étaient amortis sur plusieurs décennies, et beaucoup de voies ferrées, ponts, tunnels et barrages vieux de 50 à 100 ans, voire davantage, sont encore utilisés aujourd’hui avec de la simple maintenance
À l’inverse, les GPU qui constituent une grande part des dépenses actuelles sont amortis sur à peine 6 ans, donc si on regarde l’amortissement annuel, les dépenses actuelles paraissent bien plus écrasantes
À l’époque, la notion même de PIB n’existait pas, donc ce genre de chiffres est forcément calculé a posteriori avec une large marge d’erreur
J’ai l’impression qu’il y a aujourd’hui une incitation à gonfler autant que possible les chiffres du rail afin de créer un précédent pour les investissements dans les data centers
Comparer en part du PIB des investissements réalisés à une époque où les estimations du PIB moderne sont imprécises me paraît discutable si l’on veut représenter correctement la taille réelle de l’économie
C’était une époque sans finance moderne, sans impôt sur le revenu, et où la majorité du travail relevait de l’agriculture ; je me demande donc si l’impact ressenti par la personne moyenne face au coût du rail est vraiment comparable à celui qu’un contribuable actuel ressent face au coût du F-35
Le fait que les dépenses américaines consacrées à un seul programme, le F-35, soient du même ordre que le plan Marshall pour la reconstruction de l’Europe après la Seconde Guerre mondiale, l’Interstate Highway System, ou même l’ensemble des investissements dans les data centers, montre très clairement où sont les priorités
Apollo, le Manhattan Project, l’ISS, l’Interstate Highway System, le plan Marshall et le F-35 ont en commun d’être des projets où l’État a investi dans l’intérêt général à long terme, sans qu’on leur demande un ROI à court terme
Le rendement de ces projets revenait sur un horizon très long, sous forme de croissance économique, de sécurité ou de progrès scientifique des décennies plus tard
Le plan Marshall en particulier a en quelque sorte versé des dividendes pendant 77 ans, notamment en évitant que la bonne volonté de l’Europe envers les États-Unis ne se transforme en fort protectionnisme contre la Big Tech
À l’inverse, le rail et les AI datacenters relèvent d’investissements privés, qui ne peuvent pas se permettre d’attendre 50 ans
De même que l’éclatement de la bulle ferroviaire a provoqué un choc économique majeur, on peut craindre qu’OpenAI ne déclenche un choc similaire si l’entreprise ne parvient pas à montrer un début de retour sur investissement dans l’année, avec à la clé un échec d’IPO
J’ai l’impression que les catégories comparées ne correspondent pas vraiment
Le rail est à peu près le seul exemple d’infrastructure déployée à très grande échelle par des entreprises privées, donc c’est celui qui ressemble le plus
Pour comparer avec le boom des data centers, il serait plus pertinent de regarder la construction d’usines, l’extension des réseaux électriques, l’eau courante, les gazoducs, ou l’électrification du début du XXe siècle
Sans point de comparaison équivalent, on ne peut pas juger si c’est vraiment exceptionnel ou pas
C’est comme si je disais que je mange un nombre énorme de choses par minute ; dès qu’on remet ça dans son contexte, plus personne n’y voit quelque chose d’impressionnant
La Panic of 1873 a même, à une époque, été appelée la Great Depression, et la panique de 1893 provenait elle aussi du surinvestissement et de l’éclatement d’une bulle
L’IA actuelle me paraît très similaire sur ce point : investissements massifs en amont, mais profits tangibles encore incertains
Tout le monde sait que logiciel et matériel deviennent plus efficaces et moins chers avec le temps, donc que leur valeur tend à baisser, et les preuves que les gains côté utilisateurs justifient de tels montants d’investissement restent faibles
Si la bulle éclate, ce ne seront sans doute pas les banques mais d’abord les capitaux privés qui seront touchés, et si les bilans des hyperscalers et des licornes tech se dégradent, l’onde de choc peut remonter vers les entreprises construites au-dessus, l’emploi, et même le patrimoine des ménages via le S&P 500
Comme on ne peut pas vraiment compter sur un sauvetage public comme lors d’une crise bancaire, le choc pourrait même être plus immédiat
Le projet a été mené à bien en cédant aux compagnies ferroviaires près de 10 % du territoire national
On arrive maintenant au moment où il faudrait commencer à chiffrer précisément la valeur économique réelle produite par les LLM
Cela fait déjà quelques années, donc on devrait être capables de parler de résultats concrets
Les équipements installés dans les data centers sont des actifs qui perdent leur valeur avant même dix ans, et l’électricité est souvent fournie par des turbines à gaz, donc on a du mal à y voir la création d’une infrastructure durable
Je pense que l’inquiétude autour de l’IA disparaîtrait vite si elle résolvait ne serait-ce qu’un problème majeur pour l’humanité
Par exemple, une percée du niveau des nanotubes de carbone pour un ascenseur spatial ou de la fusion nucléaire durable changerait complètement l’ambiance
Les machines à écrire ou les ordinateurs portables ont probablement dû susciter le même scepticisme au début
À mon avis, il manque un grand exemple dans cette comparaison : les armes nucléaires
Les États-Unis ont dépensé environ 12 000 milliards de dollars de 2024 en armes nucléaires entre 1940 et 1996, l’essentiel étant concentré dans les années 1950 et au début des années 1960
On peut consulter ces chiffres dans Wikipedia, Nuclear weapons of the United States
Je me demande de plus en plus si ces dépenses et ces risques sont vraiment appropriés
J’ai peur que nous soyons collectivement fascinés par l’IA au point de prendre des décisions assez peu saines
Je vois souvent sur YouTube Ed Zitron parler de ce sujet avec beaucoup de colère ; c’est assez divertissant et souvent très juste
Les grands laboratoires d’IA sont toujours en pleine course à la puissance de calcul, et ils semblent déjà avoir du mal à suivre la demande en inférence
Je vois ça non pas comme un projet unique, mais comme un phénomène où l’on déverse de l’argent dans le compute à travers des centaines, voire des milliers de projets similaires
Par analogie, c’est moins un seul projet que le total des dépenses consacrées à l’ensemble des infrastructures de transport sur une période donnée
À ce sujet, la présentation de Justin Lebar était vraiment excellente
C’est quelqu’un qui a créé le compilateur xla et qui a aussi travaillé chez OpenAI ; cette conférence aide beaucoup à remettre les choses en contexte
Dans le cadre de cette discussion, un autre graphique me semble aussi valoir le détour
Je me demande s’il s’agit bien de dépenses réellement engagées
Je ne sais pas s’il s’agit de montants réellement déboursés ou simplement d’annonces du type « nous allons investir X dollars »
Je me demande aussi comment sont traités les contrats de type participations croisées circulaires
Je me demande ce qui est exactement inclus dans le capex des data centers dont on parle ici
En particulier, j’aimerais savoir si cela inclut aussi les capacités de production électrique
Même si la vague IA ne produit pas autant de résultats qu’espéré, si elle a conduit à construire beaucoup d’infrastructures de production d’énergie solaire, éolienne ou hydraulique, ce serait déjà en soi un gain considérable
Même avec des batteries, cela semble insuffisant, et beaucoup de nouvelles installations paraissent en réalité dépendre du gaz et du charbon, comme dans le cas de xAI chez Musk