Le facteur sous-estimé : pourquoi le surplus d’électricité de la Chine pourrait anéantir l’avantage américain dans le domaine des semi-conducteurs

L'approvisionnement énergétique, une arme cruciale dans la course technologique mondiale

Puces Nvidia sans prise de courant : des centaines de millions de dollars investis, mais aucune alimentation électrique en vue.

Le débat mondial sur la domination en intelligence artificielle (IA) s'est jusqu'à présent déroulé presque exclusivement sous l'angle d'une course aux armements technologiques, dominé par les discussions autour des semi-conducteurs, des algorithmes et des restrictions à l'exportation. Or, une analyse approfondie de la situation géopolitique actuelle révèle que le champ de bataille décisif s'est déplacé : de la simple puissance de calcul vers la disponibilité physique de l'énergie électrique.

Alors que les États-Unis dominent le secteur technologique avec des entreprises comme Nvidia et OpenAI, ils se heurtent de plus en plus aux limites de leur infrastructure énergétique négligée depuis des décennies. Le paradoxe est flagrant : des centres de données ultramodernes, valant des centaines de millions de dollars, restent vides faute de raccordement au réseau électrique local, et les géants de la tech sont contraints de construire leurs propres centrales électriques dans une sorte de Far West énergétique.

À l'inverse, la République populaire de Chine a créé une situation d'asymétrie stratégique. Grâce à des investissements publics massifs dans des capacités énergétiques excédentaires et à des subventions ciblées, Pékin compense son retard technologique dans le développement des puces. La logique est aussi simple qu'efficace : ce que les puces chinoises perdent en puissance brute, elles le gagnent en masse et en énergie quasi gratuite. Cette situation contraint non seulement l'Occident à revoir radicalement ses priorités en matière de politique industrielle, mais place également la population américaine face à un dilemme : la hausse des prix de l'électricité et l'instabilité du réseau électrique. Parallèlement, la Chine utilise sa politique énergétique comme une arme géopolitique.

Convient à:

• Crise des infrastructures d'IA aux États-Unis : quand des attentes démesurées se heurtent aux réalités structurelles

Comment les surcapacités stratégiques de production d'électricité en Chine et les goulets d'étranglement du réseau américain redéfinissent l'équilibre des pouvoirs dans le domaine de l'intelligence artificielle

Le développement de l'intelligence artificielle s'est mué en une compétition économique et géopolitique entre les États-Unis et la République populaire de Chine, dont l'issue dépend moins de l'innovation technologique ou de l'excellence scientifique que d'un facteur de production bien plus fondamental : la disponibilité de l'énergie électrique. Celle-ci est devenue une ressource cruciale, déterminante pour le succès ou l'échec des stratégies nationales de développement de l'IA. Tandis que les entreprises technologiques américaines, malgré leur supériorité en matière de semi-conducteurs, sont freinées par les limitations physiques de leur infrastructure énergétique, la Chine, grâce à des décennies de planification stratégique, a acquis la capacité de production d'électricité excédentaire qu'elle peut déployer stratégiquement pour promouvoir son industrie nationale des puces et accélérer le développement de l'intelligence artificielle. Cette position de départ asymétrique représente un paradoxe économique fondamental qui remet en question les idées reçues sur la suprématie technologique et les avantages concurrentiels à l'ère numérique.

Les dimensions économiques de l'expansion des centres de données

La vague mondiale d'investissements dans les centres de données dédiés à l'intelligence artificielle atteint des proportions sans précédent et transforme en profondeur les flux de capitaux et le développement industriel. Goldman Sachs estime que les entreprises technologiques américaines investiront 737 milliards de dollars dans de nouvelles infrastructures de centres de données d'ici fin 2026 – une somme comparable aux programmes d'investissement nationaux et déterminante pour la dynamique de secteurs économiques entiers. Cette accumulation de capitaux se concentre sur un type d'infrastructure spécifique dont la création de valeur ne provient pas de la production physique, mais du traitement de l'information par des puces semi-conductrices hautement spécialisées. L'importance économique de cette évolution se manifeste par le fait que les centres de données sont actuellement considérés comme les bâtiments les plus précieux au monde, non pas en raison de leur architecture ou de leur taille, mais en raison de la technologie qu'ils abritent.

L'intensité énergétique de cette nouvelle infrastructure dépasse tous les records historiques pour les installations industrielles. Selon les analyses du Wall Street Journal, la demande d'électricité des centres de données américains prévus d'ici la fin de l'année prochaine devrait atteindre 80 gigawatts, un chiffre supérieur à la consommation de pointe de l'ensemble de l'économie allemande. Cette ampleur illustre la transformation fondamentale de la structure de la demande sur les marchés de l'électricité. Alors que la consommation d'électricité des centres de données est restée quasiment constante entre 2010 et 2018 malgré la croissance exponentielle de la numérisation, les gains d'efficacité compensant la hausse de la demande, l'introduction de grands modèles de langage et de l'intelligence artificielle générative a brutalement inversé cette tendance. L'Agence internationale de l'énergie indique que les centres de données représentaient déjà 4 % de la consommation mondiale d'électricité en 2024, et les projections prévoient une augmentation pouvant atteindre 12 % de la demande d'électricité américaine d'ici 2028.

Cette forte hausse de la demande survient alors que l'infrastructure énergétique américaine était habituée à des décennies de stagnation. L'Agence américaine d'information sur l'énergie (EIA) a enregistré une augmentation de la consommation d'électricité d'environ 1 000 milliards de kilowattheures entre 1991 et 2007, atteignant approximativement 3 900 milliards de kilowattheures, un niveau qui est resté globalement stable jusqu'en 2021. Le retour soudain d'une demande substantielle, alimentée par les centres de données, l'électrification des transports et la relocalisation de la production industrielle, impacte un système dont les cycles de planification et d'investissement étaient conçus pour la stagnation. Goldman Sachs Research prévoit une augmentation de 165 % de la consommation mondiale d'électricité des centres de données d'ici 2030, passant de 1 à 2 % de la consommation mondiale en 2023 à 3 à 4 % d'ici la fin de la décennie. Cette évolution nécessite un investissement estimé à 720 milliards de dollars dans les seuls réseaux de transport d'électricité, la réalisation de ces projets impliquant des procédures d'autorisation pluriannuelles et des délais de construction importants.

Perturbations microéconomiques sur les marchés régionaux de l'électricité

La concentration spatiale des centres de données engendre d'importantes distorsions sur les marchés locaux de l'électricité, dont les mécanismes de tarification s'adaptent à une structure de la demande profondément modifiée. Bloomberg a constaté des hausses de prix allant jusqu'à 267 % sur cinq ans dans les régions à forte densité de centres de données. Cette évolution ne reflète pas principalement la hausse des coûts de production, mais plutôt la rareté des capacités de transport existantes et la répartition des coûts liés aux extensions d'infrastructures nécessaires. En Virginie, principal marché régional des centres de données aux États-Unis, les prix de l'électricité pour les particuliers ont augmenté de 13 %, dans l'Illinois de 16 % et dans l'Ohio de 12 %. Les analyses montrent que les ménages de l'Ohio dépenseront au moins 15 dollars de plus par mois en électricité à partir de juin 2025, conséquence directe de la croissance des centres de données.

Cette dynamique des prix soulève des questions fondamentales concernant la justice distributive et l'allocation efficace des ressources. Les ménages et les entreprises traditionnelles subventionnent de fait l'expansion des infrastructures des centres de données, dont les services sont commercialisés à l'échelle mondiale et dont les propriétaires figurent parmi les entreprises les plus capitalistiques de l'histoire. Le cadre réglementaire des marchés de l'électricité américains, où les fournisseurs d'électricité financent les investissements dans les infrastructures par des hausses tarifaires générales, conduit à une socialisation des coûts tout en privatisant les revenus. Des entreprises comme American Electric Power prévoient une demande de 24 gigawatts d'ici 2030, soit cinq fois la capacité actuelle du réseau. Pourtant, les exploitants de centres de données sont de plus en plus soumis à des mesures réglementaires, telles que l'obligation d'acheter au moins 85 % de la capacité souscrite.

La situation à Santa Clara, en Californie, ville d'origine de Nvidia, illustre avec une clarté particulièrement frappante les goulets d'étranglement systémiques de l'infrastructure énergétique américaine. Bloomberg rapporte que deux centres de données, construits par les promoteurs Digital Realty et Stack Infrastructure et d'une capacité combinée de près de 100 mégawatts, restent inexploités car le fournisseur d'électricité local, Silicon Valley Power, ne peut assurer les raccordements nécessaires au réseau avant 2028. La ville investit 450 millions de dollars dans la modernisation du réseau, mais la construction de nouvelles lignes de transport et de sous-stations nécessite des procédures d'autorisation qui durent trois ans. Ce délai entre l'achèvement de l'infrastructure physique et sa mise en service révèle un dysfonctionnement flagrant dans l'allocation des capitaux. Digital Realty investit en moyenne 13,3 millions de dollars par mégawatt dans des centres de données entièrement équipés, la structure à elle seule représentant 20 à 25 % du coût total. Un projet de 48 mégawatts comme celui de Santa Clara représente donc des investissements de plusieurs centaines de millions de dollars qui ne généreront aucun retour sur investissement avant plusieurs années.

La surcapacité énergétique stratégique de la Chine en tant qu'instrument de politique industrielle

Grâce à un surinvestissement systématique dans les capacités de production d'électricité, la République populaire de Chine s'est forgée une flexibilité stratégique qui constitue un atout concurrentiel majeur dans le développement de l'intelligence artificielle. Alors que les systèmes énergétiques occidentaux visent traditionnellement une capacité de réserve de 15 à 20 %, la Chine fonctionne avec une surcapacité de 80 à 100 %, comme le rapporte le magazine Fortune, citant des experts américains du secteur énergétique. Cette surcapacité délibérée représente une rupture fondamentale avec les critères d'efficacité du marché, mais elle s'avère être un atout stratégique dans un contexte de transformation technologique rapide. Les dirigeants chinois perçoivent les centres de données non pas comme une menace pour la stabilité du réseau, mais comme une opportunité bienvenue d'absorber les capacités de production excédentaires.

L'ampleur de ces investissements dépasse largement les normes internationales. Rien qu'en 2024, la Chine a installé 356 gigawatts de capacité d'énergie renouvelable, dépassant ainsi les investissements cumulés des États-Unis, de l'Union européenne et de l'Inde. La capacité totale installée d'énergie renouvelable a atteint 1 878 gigawatts fin 2024, la Chine atteignant son objectif de 1 200 gigawatts de capacité éolienne et solaire combinée pour 2030 avec six ans d'avance. Ce dépassement des objectifs fixés ne reflète pas une planification inefficace, mais bien une stratégie délibérée de création de capacités en prévision de la demande future. Alors que les fournisseurs d'énergie américains réagissent à la demande existante, ce qui entraîne des retards de plusieurs années, la Chine développe ses capacités en anticipant les évolutions technologiques qui, à terme, généreront de la demande.

Cette stratégie est particulièrement visible dans le développement ciblé de provinces reculées pour l'implantation de centres de données. Le Gansu, le Guizhou et la Mongolie-Intérieure, historiquement considérés comme des régions économiquement sous-développées, sont devenus des pôles d'infrastructures numériques grâce à des investissements massifs dans les parcs éoliens et solaires, ainsi que dans l'hydroélectricité. Le programme « Données de l'Est, Informatique de l'Ouest », lancé en 2022, coordonne la relocalisation des centres de données vers ces régions riches en énergie, avec des investissements documentés de 45,5 milliards de yuans. Cette réaffectation spatiale poursuit simultanément plusieurs objectifs : absorber la production excédentaire d'électricité dans les zones reculées, réduire les coûts énergétiques pour les entreprises technologiques et promouvoir le développement régional dans des territoires auparavant négligés. La mise en œuvre s'avère complexe, car des informations persistent concernant les capacités inutilisées et la dépendance réelle aux centrales électriques conventionnelles, mais la disponibilité fondamentale de l'énergie comme facteur de production demeure incontestable.

La politique de subventions comme vecteur d'indépendance technologique

Le gouvernement chinois a mis en place un système de subventions énergétiques incitant à l'adoption de la technologie des semi-conducteurs nationale par le biais d'incitations financières, liant ainsi politique industrielle stratégique et compétitivité à court terme. Les autorités locales du Gansu, du Guizhou et de la Mongolie-Intérieure accordent des réductions sur les coûts d'électricité allant jusqu'à 50 % aux centres de données utilisant des puces chinoises de Huawei ou Cambricon. Le Financial Times rapporte que certaines de ces subventions suffisent à faire fonctionner gratuitement des centres de données pendant près d'un an, une intervention dont l'impact économique se chiffre en milliards de dollars. Cette mesure vise à résoudre un problème fondamental de la technologie des semi-conducteurs chinoise : son efficacité énergétique inférieure à celle des produits américains. Le système CloudMatrix 384 de Huawei consomme plus d'énergie que le système NVL72 de Nvidia, car les fabricants chinois compensent les déficits de performance des puces individuelles en les assemblant en plus grand nombre.

La logique stratégique de cette politique de subventions s'inscrit dans un modèle de politique industrielle que la Chine a déjà mis en œuvre avec succès dans d'autres secteurs. Des approches similaires dans les industries solaire, des télécommunications et des véhicules électriques ont permis à la Chine d'atteindre un leadership mondial dans ces domaines. Subventionner l'énergie plutôt que d'octroyer des subventions directes aux produits permet de contourner les restrictions commerciales internationales et les interdictions de subventions, car cela peut être présenté comme une politique d'infrastructure générale. Parallèlement, conditionner les subventions à l'utilisation de puces produites localement crée un marché fermé, permettant aux fabricants chinois de semi-conducteurs de réaliser des économies d'échelle qui favorisent l'amélioration des produits grâce à la collecte de données et au développement itératif.

Cette politique reflète une différence fondamentale dans la conception de la gestion économique étatique. Alors que la politique industrielle américaine repose principalement sur des crédits d'impôt et des subventions à la recherche, dont les effets sont différés et indirects, la Chine met en œuvre une intervention directe sur les prix qui induit des changements de comportement immédiats. Des entreprises comme ByteDance, Alibaba et Tencent, qui disposent de budgets d'investissement considérables dans les infrastructures, sont de fait contraintes, par les subventions énergétiques, d'utiliser des puces produites localement, même si celles-ci sont technologiquement inférieures. Goldman Sachs China Research prévoit que les dépenses d'investissement des entreprises internet chinoises dépasseront 70 milliards de dollars en 2025, dont une part importante sera allouée aux centres de données. Les subventions sur l'électricité réduisent tellement les coûts d'exploitation qu'elles compensent les coûts plus élevés du matériel et la moindre efficacité, permettant ainsi aux entreprises chinoises de rester compétitives sur le marché mondial.

L'asymétrie technologique dans les semi-conducteurs et ses implications économiques

L'avance américaine dans la fabrication de semi-conducteurs représente l'atout technologique le plus significatif des États-Unis dans la course à l'intelligence artificielle, mais son importance à long terme est amoindrie par les pénuries d'énergie et les stratégies de développement alternatives de la Chine. Les experts du secteur estiment que la Chine accuse un retard d'une dizaine d'années sur les principaux producteurs de puces haut de gamme. Le PDG d'ASML, le monopole néerlandais des systèmes de lithographie ultraviolette extrême, évalue cet écart technologique à dix à quinze ans en raison de l'embargo sur les exportations de cette technologie clé vers la Chine. Ce retard se traduit par des rendements de production inférieurs et une consommation énergétique supérieure des puces chinoises. SMIC, le principal fabricant chinois de semi-conducteurs, n'atteint que 20 % de rendement avec les procédés 7 nanomètres, tandis que TSMC dépasse les 90 % avec des technologies équivalentes.

Cette infériorité technologique se traduit directement par des temps d'entraînement plus longs pour les modèles d'intelligence artificielle, ce qui désavantage les entreprises chinoises sur le plan concurrentiel. Le développement de modèles de langage complexes exige des calculs parallèles massifs sur des périodes de plusieurs semaines, voire de plusieurs mois, et des puces plus rapides réduisent considérablement les délais de commercialisation. Les entreprises américaines ayant accès aux puces Nvidia H100 ou H200 peuvent entraîner leurs modèles en un temps record comparé à celui nécessaire à leurs concurrents chinois utilisant des puces Huawei Ascend ou Cambricon. Cet écart de vitesse impacte non seulement les coûts de développement directs, mais aussi la capacité à s'adapter aux évolutions du marché et à mettre en œuvre des améliorations continues.

Néanmoins, des développements récents montrent que le retard technologique peut être compensé par des voies d'innovation alternatives. La publication du modèle R1 par DeepSeek en janvier 2025 a démontré que l'efficacité algorithmique peut compenser les limitations matérielles. Ce modèle atteint des niveaux de performance comparables aux systèmes avancés d'OpenAI pour un dixième du coût d'entraînement, grâce à des approches novatrices telles que les architectures de type « mix of experts » et l'activation sélective de sous-réseaux. Ce développement illustre un principe fondamental de la compétition technologique : les contraintes induisent l'innovation selon des axes alternatifs. Si les entreprises américaines peuvent privilégier des approches à forte intensité de calcul grâce à leur accès à du matériel supérieur, la rareté des ressources en Chine les contraint à développer des algorithmes plus efficaces, qui, à terme, offrent des avantages même lorsque du matériel plus performant sera disponible.

La fragmentation réglementaire comme obstacle systémique au développement des infrastructures américaines

La structure décentralisée des marchés énergétiques américains et la complexité des procédures d'autorisation engendrent des frictions qui limitent considérablement la rapidité de réponse à l'évolution de la demande. Aux États-Unis, la construction de nouvelles lignes de transport d'électricité prend en moyenne sept à dix ans, de la planification initiale à la mise en service, ce qui nécessite la coordination des procédures d'autorisation aux niveaux fédéral, étatique et local. Ce délai entre l'identification de la demande et la mise à disposition des capacités crée des inefficacités structurelles qui ne peuvent être que partiellement corrigées par l'accélération des procédures d'autorisation. L'administration Trump a pris des mesures pour accélérer les procédures d'autorisation des centres de données par le biais de décrets et de directives à la Commission fédérale de régulation de l'énergie (FERC), fixant des objectifs de 60 jours pour les permis de raccordement – ​​une réduction radicale par rapport aux procédures actuelles qui prennent plusieurs années.

Ces initiatives réglementaires se heurtent toutefois à des contraintes de capacité fondamentales. Même l'accélération des procédures d'autorisation ne permet pas de pallier les limitations physiques de la capacité de production de composants critiques tels que les transformateurs, les appareillages de commutation et les turbines à gaz. Les analystes considèrent ces contraintes d'approvisionnement comme un frein important au développement des infrastructures. La North American Electric Reliability Corporation (NERC) indique que la demande d'électricité pour l'hiver 2024-2025 a augmenté de 20 gigawatts par rapport à l'année précédente, tandis que l'expansion des capacités de production s'est avérée insuffisante. Ce phénomène accroît le risque de pénuries d'approvisionnement lors d'épisodes météorologiques extrêmes, les régions du sud-est des États-Unis et certaines parties de l'Ouest, notamment l'État de Washington et l'Oregon, étant particulièrement vulnérables.

La fragmentation du marché américain de l'électricité en organismes régionaux de transport (RTO) aux réglementations et systèmes tarifaires différents engendre une complexité accrue. Alors que la Chine peut développer ses capacités de transport de manière coordonnée grâce à une planification centralisée, les projets américains doivent composer avec de multiples juridictions et résoudre les conflits d'intérêts entre les fournisseurs d'énergie, les régulateurs et les prestataires de centres de données. American Electric Power a constaté une baisse des demandes de raccordement au réseau, passant de plus de 30 gigawatts à 13 gigawatts, suite à l'introduction dans l'Ohio de nouvelles structures tarifaires imposant aux centres de données de consommer au moins 85 % de la capacité souscrite. Cette mesure vise à réduire les demandes spéculatives et à empêcher les réservations de capacité non utilisées, mais illustre la difficulté de concevoir des incitations qui encouragent à la fois l'investissement dans les infrastructures et découragent les comportements opportunistes.

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L’autosuffisance temporaire comme stratégie transitoire des entreprises technologiques américaines

L'incapacité du réseau électrique américain à suivre le rythme de développement des centres de données a incité les entreprises technologiques à mettre en place des systèmes de production d'énergie sur site, un phénomène que le Wall Street Journal a qualifié de Far West énergétique. Le projet Stargate d'OpenAI, d'un coût de 500 milliards de dollars, dans l'ouest du Texas, les centres de données Colossus d'xAI d'Elon Musk à Memphis, et plus d'une douzaine d'autres installations utilisent des centrales électriques au gaz ou des piles à combustible sur site. Cette stratégie d'autoproduction d'énergie marque une rupture fondamentale avec les modèles économiques traditionnels où les centres de données étaient de simples consommateurs d'électricité du réseau.

La logique économique qui sous-tend ces efforts d'autosuffisance énergétique reflète le coût d'opportunité lié au report de la mise en service, justifiant ainsi l'investissement dans des installations de production d'énergie sur site. Lorsqu'un centre de données représente des centaines de millions de dollars d'investissement en matériel installé, dont la valeur est constamment érodée par les progrès technologiques rapides, le coût de l'attente de plusieurs années pour le raccordement au réseau électrique dépasse l'investissement dans une production d'énergie temporaire sur site. Bloom Energy, fournisseur de technologies de piles à combustible, constate une demande en forte croissance de la part des exploitants de centres de données qui, par le passé, considéraient le raccordement au réseau comme acquis. ICF, cabinet de conseil, estime que les États-Unis doivent ajouter 80 gigawatts de capacité de production d'électricité par an pour répondre à la demande croissante liée à l'intelligence artificielle, au cloud computing, aux cryptomonnaies et à l'électrification, alors qu'ils n'en produisent actuellement que 65.

Ce déficit de capacité de 15 gigawatts équivaut à la consommation électrique de deux arrondissements de Manhattan en période de pointe estivale et illustre l'ampleur de la pénurie. Cependant, la production décentralisée sur site à l'aide de centrales à gaz n'est pas une solution durable, mais plutôt une stratégie transitoire. La plupart des entreprises technologiques visent un raccordement au réseau à long terme, car la production décentralisée engendre des coûts d'exploitation et des émissions plus élevés. Néanmoins, un modèle hybride émerge, dans lequel les centres de données injectent et consomment de l'électricité sur le réseau, le surplus de production sur site étant injecté dans le réseau pendant les périodes de faible activité informatique. GE Vernova, un important fabricant de turbines à gaz, annonce des ventes record et prévoit d'investir entre 700 et 800 millions de dollars dans ses usines américaines et de recruter 1 800 personnes supplémentaires.

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L’énergie nucléaire comme solution systémique potentielle et sa mise en œuvre

Les limites des énergies renouvelables en matière de production de base et les réticences politiques vis-à-vis des énergies fossiles ont fait du nucléaire la solution privilégiée à long terme pour l'alimentation des centres de données. Google a annoncé des partenariats avec Kairos Power et la Tennessee Valley Authority pour l'utilisation de petits réacteurs modulaires (SMR) de pointe, le projet Hermes 2 devant fournir jusqu'à 50 mégawatts. Amazon, en collaboration avec X-energy, Korea Hydro & Nuclear Power et Doosan, investit jusqu'à 50 milliards de dollars dans le développement et le déploiement de la technologie SMR Xe-100, avec des capacités cibles dépassant les cinq gigawatts. Ces partenariats marquent un tournant majeur dans la stratégie énergétique des entreprises technologiques américaines, qui privilégiaient traditionnellement les énergies renouvelables.

L'attrait économique de l'énergie nucléaire pour les centres de données repose sur plusieurs facteurs. Premièrement, l'énergie nucléaire fournit une production d'électricité de base continue, contrairement à l'intermittence de l'énergie solaire ou éolienne, éliminant ainsi le besoin de systèmes de stockage coûteux. Deuxièmement, les petits réacteurs modulaires (PRM) permettent une mise à l'échelle modulaire et une mise en œuvre plus rapide que les grands réacteurs traditionnels, avec des délais de construction estimés entre quatre et cinq ans. Troisièmement, l'énergie nucléaire répond aux objectifs de développement durable sans émissions de carbone, satisfaisant ainsi les exigences économiques et politiques. Google et NextEra Energy prévoient de remettre en service la centrale nucléaire Duane Arnold dans l'Iowa d'ici 2029, tandis que Blue Energy et Crusoe développent une usine d'intelligence artificielle alimentée par l'énergie nucléaire au Texas, avec l'intention de remplacer progressivement les infrastructures gazières existantes par l'énergie nucléaire.

Ces développements révèlent une ironie frappante : alors que l’administration Trump a systématiquement freiné les projets éoliens et solaires et supprimé les subventions, la demande des centres de données impose de fait une transition énergétique, la construction de centrales thermiques classiques à combustibles fossiles étant insuffisante. La banque d’investissement Jefferies qualifie la situation d’âge d’or des énergies renouvelables aux États-Unis, malgré les résistances politiques. La Commission fédérale de régulation de l’énergie (FERC) indique que 91 % des 15 gigawatts de nouvelles capacités de production installés entre janvier et mai 2025 proviennent de sources renouvelables, le solaire dominant avec 11,5 gigawatts. Les projections montrent que sur les 133 gigawatts de capacités prévues d’ici 2028, 84 % proviendront du solaire et de l’éolien, tandis que le gaz ne représentera que 15 %.

Le paradoxe des centrales électriques au charbon en Chine et la persistance des infrastructures liées aux combustibles fossiles

Malgré des investissements massifs dans les énergies renouvelables, la Chine poursuit paradoxalement une stratégie parallèle d'expansion massive de ses centrales à charbon, illustrant la complexité de sa transition énergétique. En 2024, les autorités chinoises ont approuvé la construction de 67 gigawatts de nouvelles centrales à charbon, tandis que 95 gigawatts étaient déjà en construction – un rythme jamais atteint depuis 2015. Cette politique apparemment contradictoire reflète le rôle du charbon comme assurance contre la volatilité des énergies renouvelables et comme instrument politique pour garantir la sécurité énergétique. Alors que la production éolienne et solaire fluctue en fonction des conditions météorologiques, les centrales à charbon offrent une capacité modulable, activable à la demande. Le Centre de recherche sur l'énergie et l'air pur soutient que cette surcapacité des centrales conventionnelles évince de fait les énergies renouvelables, car les contrats à long terme pour l'électricité produite à partir du charbon incitent économiquement à utiliser cette capacité même lorsque des alternatives renouvelables sont disponibles.

La logique économique de cette double stratégie est déterminée par la structure des marchés de l'électricité chinois, où les centrales au charbon sont rémunérées par des paiements de capacité, indépendamment de leur production réelle. Les analyses montrent que 100 à 200 gigawatts de capacité de réserve des centrales au charbon seront nécessaires d'ici 2050 pour pallier le manque d'énergies renouvelables, ce qui nécessitera des paiements de capacité de 400 à 700 milliards de yuans. Ces flux de paiement incitent au maintien de la capacité de production au charbon, même si son utilisation diminue. Les marges de réserve prévues pour les réseaux régionaux chinois s'élevaient en moyenne à 28 % en 2014, soit près du double des 15 % généralement observés aux États-Unis, certaines régions, comme le réseau du Nord-Est, affichant des marges de réserve atteignant même 64 %.

Cette surcapacité reflète des incitations perverses et systémiques au sein du secteur énergétique chinois, où les gouvernements locaux instrumentalisent les projets de centrales électriques pour stimuler le développement économique régional, tandis que les producteurs de charbon sécurisent leurs marchés grâce à une intégration verticale dans la production d'électricité. Plus des trois quarts des nouveaux permis d'exploitation de centrales au charbon ont été attribués à des entreprises minières, créant ainsi une demande pour leurs propres produits. Cette structure engendre la persistance politique et économique des infrastructures à combustibles fossiles, malgré les objectifs officiels de réduction des émissions et l'engagement du président Xi Jinping de réduire la consommation de charbon à partir de 2026. La production d'électricité thermique n'a progressé que de 2 % en 2024, tandis que les capacités de production d'énergies renouvelables ont connu une croissance exponentielle. Pourtant, l'existence d'importantes capacités de production d'électricité à partir du charbon limite l'intégration effective des énergies renouvelables.

Dimensions géopolitiques de la compétitivité technologique

La course à la domination en intelligence artificielle transcende la simple compétition économique et se manifeste comme un conflit géostratégique pour l'hégémonie technologique, avec des implications profondes pour les rapports de force mondiaux. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, avertit explicitement que la Chine remportera la course à l'IA, une affirmation d'autant plus remarquable venant du dirigeant de l'entreprise américaine la plus valorisée, dont les produits sont principalement vendus aux États-Unis. L'argumentation de Huang repose sur les avantages structurels des entreprises chinoises : une énergie gratuite ou fortement subventionnée, des restrictions réglementaires moins contraignantes pour les applications d'IA et la capacité d'expérimenter plus rapidement de nouveaux produits. Son affirmation selon laquelle l'électricité est pratiquement gratuite en Chine est peut-être exagérée, mais elle reflète les pratiques de subventions en vigueur qui réduisent les coûts d'exploitation à un point tel qu'ils deviennent quasiment négligeables.

L'American Edge Project, une coalition d'organisations américaines, a publié en novembre 2025 un rapport alertant sur le fait que, malgré un leadership initial, les États-Unis ne sont pas en mesure de dominer durablement le domaine de l'IA. Le rapport identifie une décennie de sous-investissement dans les réseaux de production et de transport d'électricité, conjuguée à une pénurie de talents et à une adoption lente de l'IA, comme autant de faiblesses structurelles exploitées par la Chine. OpenAI a fait savoir à la Maison Blanche que l'engagement de la Chine à développer sa production d'électricité lui confère un avantage dans la course à l'IA, la capacité de production étant considérée comme le fondement de sa compétitivité industrielle. Cette analyse rejoint les observations d'experts américains qui, après des missions en Chine, concluent que l'infrastructure électrique américaine est si fragile que la course est peut-être déjà perdue.

L'importance géopolitique de l'intelligence artificielle (IA) tient à son applicabilité à la quasi-totalité des secteurs économiques et à son potentiel d'utilisation à des fins militaires. Anthropic a documenté le premier cas avéré de cyberespionnage entièrement orchestré par l'IA, dans lequel un groupe lié à la Chine a automatisé 80 à 90 % de son processus d'attaque, incluant la reconnaissance, la validation des exploits, la collecte d'identifiants et l'extraction de données. Cette évolution démontre que les capacités de l'IA ont des implications directes en matière de sécurité, les pays bénéficiant d'avantages asymétriques dans la cyberguerre et le renseignement grâce à des systèmes plus avancés. L'administration Trump a réagi par des décrets visant à accélérer les approbations des centres de données et par des directives au Département de l'Énergie établissant un lien explicite entre sécurité nationale, domination économique et infrastructure d'IA.

Effets distributifs et implications sociales du développement des infrastructures

La répartition des coûts de développement des centres de données engendre d'importantes inégalités, les bénéfices étant concentrés géographiquement et revenant à des acteurs répartis à l'échelle mondiale, tandis que les coûts sont supportés par les communautés locales. Les centres de données, interconnectés via Internet et desservant des utilisateurs du monde entier, consomment de l'énergie localement, sur leurs sites physiques. Ce décalage spatial entre bénéficiaires et financeurs pose de profonds problèmes d'équité. Les habitants de Virginie, de l'Illinois ou de l'Ohio subventionnent les services d'IA mondiaux par le biais de la hausse des prix de l'électricité, services dont ils ne bénéficient pas nécessairement, tandis que les entreprises technologiques privatisent les profits et socialisent les coûts.

La structure réglementaire des marchés de l'électricité américains accentue cette asymétrie. Les fournisseurs d'énergie financent l'expansion du réseau par des hausses tarifaires pour tous les clients. Or, si les centres de données consomment d'importantes quantités d'énergie, ils bénéficient souvent de tarifs plus avantageux que les particuliers grâce aux économies d'échelle et à leur pouvoir de négociation. La revue juridique de Georgetown (Georgetown Law Review) démontre que les particuliers subventionnent de fait les coûts énergétiques des centres de données, même si ces derniers appartiennent à des entreprises à but lucratif parmi les mieux capitalisées au monde. À Santa Clara, la consommation des centres de données représente déjà 60 % des ventes totales d'électricité, la ville prélevant une taxe sur les services publics de 5 % qui compense, au moins partiellement, les coûts d'infrastructure.

Ces effets distributifs s'accompagnent d'implications sur le marché du travail. Les centres de données génèrent relativement peu d'emplois directs après leur mise en service, du fait de leur fonctionnement hautement automatisé. Si les phases de construction créent des emplois temporaires et que des postes techniques spécialisés émergent, le ratio investissement/création d'emplois demeure extrêmement faible comparé aux industries traditionnelles. Les municipalités qui attirent les centres de données perçoivent des recettes fiscales et des retombées économiques indirectes, mais supportent également des coûts d'infrastructure et des impacts environnementaux liés à l'augmentation de la consommation d'énergie. Ce décalage entre les coûts locaux et les profits globaux engendre une résistance politique au développement des centres de données dans certaines régions, les municipalités instaurant des moratoires ou des procédures d'autorisation plus restrictives.

Dynamique de l'innovation sous contraintes de ressources asymétriques

Les contraintes de ressources différentes auxquelles sont confrontés les développeurs d'IA américains et chinois engendrent des trajectoires d'innovation divergentes, aux conséquences potentiellement surprenantes à long terme. Les entreprises américaines, ayant accès à des puces Nvidia plus performantes, privilégient des approches gourmandes en calcul qui optimisent les performances matérielles, mais peuvent s'avérer énergivores. Les développeurs chinois, limités par des restrictions à l'exportation et contraints de privilégier l'efficacité algorithmique, aboutissent à des innovations qui offrent des avantages même lorsque du matériel plus performant sera disponible. Le modèle R1 de DeepSeek illustre parfaitement cette tendance : grâce à une architecture combinant différents experts et à l'activation sélective de sous-réseaux, il atteint des performances comparables pour un dixième du coût.

Cette dynamique illustre un principe fondamental de l'évolution technologique : la rareté stimule l'innovation selon des axes alternatifs. Tandis que l'abondance des ressources encourage les améliorations progressives le long de voies établies, la rareté impose des refontes fondamentales. La publication de DeepSeek R1 sous licence MIT, en tant que modèle open source, amplifie cet effet, car les développeurs du monde entier peuvent s'appuyer sur ces avancées. Cette stratégie open source reflète la compréhension qu'a la Chine de la logique de la compétition en IA : chaque amélioration apportée par un acteur alimente le cycle de développement mondial suivant, même si les concurrents en profitent. Cette dynamique favorise les acteurs dotés d'écosystèmes entrepreneuriaux dynamiques, de laboratoires de recherche de pointe et de solides réseaux de capital-risque – des atouts structurels qui restent principalement concentrés aux États-Unis.

Cependant, les innovations en matière d'efficacité des développeurs chinois ne résolvent pas toutes les limitations. Si les coûts d'entraînement sont réduits, l'inférence — la génération de texte ou d'images par les modèles entraînés — demeure un processus gourmand en ressources de calcul. Cela pourrait limiter la capacité de la Chine à déployer ses services d'IA à l'échelle mondiale, notamment dans un contexte de sanctions renforcées sur les semi-conducteurs. Néanmoins, l'exemple de DeepSeek démontre que les contrôles à l'exportation n'éliminent pas l'innovation, mais peuvent simplement la retarder et la réorienter. Le rythme de développement des modèles d'IA chinois s'est considérablement accéléré : alors que les générations précédentes mettaient des années à rattraper les modèles américains, DeepSeek a finalisé une première version de R1 quelques mois seulement après la publication d'OpenAI. Cette accélération témoigne à la fois de l'expertise accumulée et d'un soutien gouvernemental et d'investissements industriels accrus.

Convient à:

• Stratégies d'IA dans une comparaison mondiale : une comparaison (États-Unis vs UE vs Allemagne vs Asie vs Chine)

Stabilité du système à long terme et risques de transformation

La transformation rapide des systèmes énergétiques mondiaux pour intégrer les infrastructures d'IA fait peser des risques importants sur la stabilité du réseau et sa résilience à long terme. La North American Electric Reliability Corporation (NERC) prévoit une augmentation des risques de coupures de courant pour l'hiver 2024-2025, la demande des centres de données dépassant la capacité de production de 20 gigawatts. Les régions du Sud-Est américain, ainsi que Washington et l'Oregon, sont particulièrement vulnérables : la combinaison d'une demande accrue, d'une production solaire réduite en hiver et de restrictions potentielles sur les gazoducs en cas d'intempéries extrêmes risque d'entraîner des pénuries d'approvisionnement. Cette situation est le reflet d'un sous-investissement systémique dans la résilience et la redondance, conséquence de décennies de stagnation de la croissance de la demande.

La viabilité à long terme des trajectoires de développement actuelles est incertaine. Bien que les deux pays investissent massivement dans les centres de données, il est difficile de prédire si les applications d'IA généreront une valeur justifiant ces investissements. Goldman Sachs se montre particulièrement vigilante quant à une possible faiblesse du marché, notamment face aux risques d'échec de la monétisation de l'IA ou de banalisation des innovations, entraînant une réduction drastique du coût de développement des modèles. Dans ce dernier cas, les investissements massifs dans les infrastructures deviendraient superflus avant même d'être rentables. La forte volatilité du cours de l'action Nvidia suite à l'annonce de DeepSeek, qui a fait chuter la capitalisation boursière de 600 milliards de dollars, illustre l'incertitude des investisseurs quant à la pérennité des modèles économiques actuels.

Les conséquences environnementales de la demande énergétique croissante complexifient davantage les stratégies de transition. Si les entreprises technologiques s'engagent à utiliser une énergie décarbonée, l'Agence internationale de l'énergie prévoit que la production d'électricité à partir de gaz pour les centres de données plus que doublera, passant de 120 térawattheures en 2024 à 293 térawattheures en 2035, principalement aux États-Unis. Goldman Sachs estime que 60 % de cette demande supplémentaire sera satisfaite par le gaz naturel, ce qui entraînera des émissions supplémentaires de gaz à effet de serre de 215 à 220 millions de tonnes d'ici 2030, soit l'équivalent de 0,6 % des émissions énergétiques mondiales. Cette évolution compromet les objectifs climatiques nationaux et exacerbe les conflits politiques entre développement économique et protection de l'environnement. La Chine est confrontée à des dilemmes similaires : l'expansion massive de ses centrales à charbon, malgré ses investissements dans les énergies renouvelables, met en péril ses objectifs de réduction des émissions et compromet la possibilité d'atteindre un pic d'émissions avant 2030.

La dimension mondiale de ces évolutions dépasse la simple concurrence bilatérale sino-américaine et affecte les systèmes énergétiques à l'échelle planétaire. L'Agence internationale de l'énergie prévoit que d'ici 2035, les centres de données consommeront plus de 4 % de l'électricité mondiale, faisant des États-Unis le quatrième plus grand consommateur d'électricité au monde, après la Chine, les États-Unis et l'Inde. Cette forte hausse de la demande coïncide avec l'électrification des transports, la relocalisation des activités industrielles et le développement économique des pays émergents, et l'augmentation cumulative de la demande risque de saturer les capacités de production et les infrastructures de réseau. La concurrence qui en résulte pour des ressources énergétiques limitées est susceptible d'engendrer des tensions internationales : les pays disposant d'excédents énergétiques accumuleront des avantages stratégiques, tandis que les économies dépendantes des importations d'énergie deviendront vulnérables.

La résolution de ces multiples tensions exige des interventions coordonnées en matière de politique industrielle, des investissements massifs dans les infrastructures et, potentiellement, une refonte en profondeur des modèles actuels de développement de l'intelligence artificielle. Qu'il s'agisse d'innovations technologiques permettant des gains d'efficacité, de réformes réglementaires accélérant les procédures d'approbation ou d'une gestion de la demande limitant les applications superflues, concilier développement de l'IA, disponibilité énergétique et objectifs environnementaux requiert une refonte systémique des structures établies. Les années à venir détermineront si cette transformation se déroulera de manière ordonnée ou si la rareté des ressources, l'instabilité du réseau électrique et les conflits géopolitiques contraindront à des ajustements chaotiques. L'évolution actuelle suggère que la Chine a accumulé des avantages structurels grâce à une vision stratégique et une coordination centralisée, tandis que les atouts américains en matière d'innovation et de dynamisme entrepreneurial sont contrebalancés par des déficits infrastructurels. L'issue de cette compétition dépendra donc de la capacité des deux systèmes à remédier à leurs faiblesses respectives.

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