BloombergNEF publie une projection massive : d’ici 2035, les charges de travail liées à l’entraînement et à l’inférence de l’IA pourraient absorber près de 40 % de toute la capacité des centres de données américains. Ce n’est pas qu’un chiffre : c’est un changement fondamental dans la manière dont l’infrastructure informatique est utilisée.

Ce qui retient l’attention ? Les taux d’utilisation des centres de données passent de 59 % à 69 %. C’est un bond de 10 points, uniquement tiré par la demande en IA.

Pensez aux effets d’entraînement. Les grands acteurs de l’infrastructure technologique — des fabricants de puces aux géants du cloud en passant par les fournisseurs de logiciels d’entreprise — se retrouvent au cœur de cette transformation. La demande ne concerne plus seulement la puissance de calcul brute ; il s’agit désormais d’architectures spécialisées conçues pour les flux de travail du machine learning.

Pour l’écosystème crypto et blockchain, l’impact est plus important qu’il n’y paraît. Les réseaux décentralisés s’appuient de plus en plus sur une infrastructure de données solide. À mesure que l’IA consomme de la capacité, la dynamique des coûts et la disponibilité des ressources de calcul évolueront. Les projets qui développent des modèles d’IA on-chain ou nécessitent des calculs intensifs pourraient faire face à de nouvelles réalités économiques.

L’horizon 2035 laisse à l’industrie environ une décennie pour s’adapter. Suffisant ou non, cela dépendra de la rapidité à laquelle l’infrastructure pourra s’étendre face à l’accélération de l’adoption de l’IA.