Le bord de l'énergie de l'IA de la Chine sur les États-Unis: l'énergie moins chère

Les rapports sur le développement par la Chine de nouveaux modèles de grandes langues (LLM) ont choqué le secteur de la technologie américaine, ce qui soulève des questions sur la façon dont les États-Unis peuvent éviter de céder un terrain à un concurrent stratégique dans le domaine critique de l'intelligence artificielle (IA). Bien que beaucoup d'attention ait été accordée au nombre et à quel type de semi-conducteurs, Deepseek et d'autres sociétés d'IA ont eu accès, moins d'attention a été accordée à d'autres éléments de la chaîne d'approvisionnement de l'IA qui ont donné à la Chine un avantage sur les entreprises d'IA américaines. Un avantage majeur est les bas prix de l'électricité de la Chine. Une augmentation de l'intensité énergétique de l'IA et des coûts énergétiques globaux aux États-Unis ont réduit l'avantage américain sur la Chine, qui possède des coûts d'électricité moins élevés et un secteur de l'IA à forte intensité énergétique.

Au milieu du boom de l'IA, les exigences en matière d'électricité devraient augmenter. Selon le Agence internationale de l'énergie (IEA)les centres de données mondiaux ont utilisé 1,65 milliard de gigajoules d'électricité en 2022, ce qui devrait augmenter de 35% à 128% d'ici 2026. La formation d'un modèle de langue large utilise le équivalent énergétique de propulser 130 maisons américaines pour un an. Une fois un LLM formé, les consommateurs utilisent le modèle pour créer des inférences, qui utilisent plus d'énergie. Bien que la création d'un échantillon écrit ne nécessite pas une grande quantité d'énergie, la génération d'une image IA utilise presque autant énergie comme charger un smartphone.

En revanche, la profondeur chinoise a prouvé qu'elle peut utiliser beaucoup moins de puissance de calcul que la moyenne mondiale. Son LLM utilise 10 à 40 fois Moins d'énergie que la technologie AI américaine, qui démontre une efficacité beaucoup plus grande. Les analystes ont déclaré que, si les affirmations de Deepseek sont vraies, certaines requêtes d'IA peuvent ne pas nécessiter de centre de données et peuvent même être repoussé aux téléphones.

Cela ne s'arrête pas là. Cela aurait également des effets d'entraînement pour les exigences de refroidissement du centre de données. Les centres de données ont nécessité de grandes quantités d'énergie supplémentaire pour le refroidissement du matériel qui pourraient autrement être surchauffées sous de grandes tâches informatiques. L'utilisation de niveaux de puissance de calcul inférieurs, comme en Chine, signifie que les exigences de refroidissement diminueront.

Fournir un avantage encore plus grand pour la Chine aux États-Unis est le fait que les coûts de l'électricité aux États-Unis sont plus que doubler ces en Chine. Aux États-Unis, les prix de l'électricité des ménages étaient de 0,18 $ par kilowattheure en mars 2024, tandis que ceux en Chine étaient de 0,08 $ par kilowatt heure pour le même mois. L'une des raisons est que les prix chinois de l'électricité sont réglementés pour maintenir l'abordabilité, et les fournisseurs de combustibles fossiles et d'énergie renouvelable reçoivent le gouvernement subventions. Les États-Unis offrent des subventions aux fournisseurs de combustibles fossiles à un tiers le niveau de la Chine et aux fournisseurs d'énergie verte à moins d'un tiers le niveau de la Chine.

La Chine a également un avantage en termes de développement de la grille électrique. Alors que les deux pays s'efforcent de mettre en œuvre un réseau intelligent, qui comprend des capteurs et du stockage pour optimiser la consommation d'énergie, la Chine est en avance dans l'installation de compteurs intelligents, avec plus Pénétration à 90% par rapport à 72% Aux États-Unis. L'infrastructure américaine vieillit, tandis que la Chine a un réseau de transmission avancé.

Cependant, il y a des points lumineux dans la consommation d'électricité de l'IA et la transmission aux États-Unis qui augmenteront la compétitivité énergétique américaine. Premièrement, la loi sur les investissements et les emplois de l'investissement de l'administration Biden de 2021 comprenait le Programme de partenariats sur la résilience et l'innovation (GRIP) pour augmenter l'énergie publique et privée au réseau. Des projets de transmission sont déjà en cours.

Deuxièmement, les États-Unis peuvent gagner en imitant des aspects du modèle d'IA plus économe en énergie de la Chine. Les sociétés américaines de l'IA étudient déjà l'approche de Deepseek pour réduire le besoin de consommation d'énergie.

Troisièmement, les entreprises américaines ont un meilleur accès aux fonds et investissent dans d'autres sources d'énergie qui réduiraient la pression sur les ressources électriques existantes. Par exemple, Amazon et Google auparavant annoncé qu'ils investissent dans de petits réacteurs nucléaires pour consolider les alimentations.

L'essentiel est que le Golfe entre les États-Unis et le paysage énergétique de l'IA en Chine est peut-être plus profond que ce qui avait été cru, mais il peut être considérablement réduit par des gains d'efficacité dans les modèles d'IA américains et les investissements américains en cours dans les ressources énergétiques et les infrastructures. Bien que la Chine détient une avance dans l'efficacité énergétique de l'IA et les coûts, les États-Unis ont un meilleur accès aux fonds et aux niveaux plus élevés d'innovation technologique, ce qui permettra aux entreprises d'IA d'atteindre facilement le niveau d'efficacité énergétique atteint par la Chine. Tant que les décideurs américains et les principales entreprises technologiques travaillent ensemble pour stimuler l'efficacité de l'IA, les États-Unis peuvent rester un leader de l'IA sans faire face à des contraintes énergétiques importantes.