iT-News (L’iA) – Arvind Krishna refroidit brutalement l’enthousiasme pour les méga centres de données dédiés à l’IA, en chiffrant une équation économique bien moins glamour qu’annoncée. Le message est sec, presque goguenard, mais il s’appuie sur des ordres de grandeur qui laissent peu de place au doute.
Le PDG d’IBM estime que la frénésie actuelle autour des capacités IA repose sur un socle financier fragile, et que la course au toujours plus risque d’étouffer ses propres promesses. Entre coûts d’équipement vertigineux, cycles de remplacement courts et facture énergétique en embuscade, la réalité dépasse déjà les slogans. Les premiers calculs publics laissent entrevoir des montants colossaux pour des rendements encore à démontrer, ce qui pousse Krishna à parler cash.
8 000 milliards de dollars : pourquoi l’équation économique de l’IA ne boucle pas
Le calcul donne le vertige et c’est bien l’objectif de la manœuvre. Un seul gigawatt de capacité de calcul coûte la bagatelle de 80 milliards de dollars à construire et équiper selon les chiffres avancés par le dirigeant. Comme l’industrie ambitionne de déployer une centaine de gigawatts pour soutenir l’IA générative, la facture totale grimperait mécaniquement à 8 000 milliards de dollars. Pour espérer rentrer dans ses frais avec une telle mise de départ, le secteur devrait générer des centaines de milliards de bénéfices annuels quasi immédiatement.


































