Marché de l'alimentation électrique pour l'IA : multiplication par neuf en dix ans — l'architecture électrique des centres de données entre dans une phase de restructuration.

La concurrence mondiale dans les infrastructures d’IA connaît un changement important : elle passe de la « course à la puissance de calcul » à la « bataille pour l’électricité ». Les unités d’alimentation qui soutiennent le fonctionnement des clusters GPU, composants facilement négligés dans les serveurs, deviennent le maillon clé qui détermine si les projets d’IA peuvent être mis en ligne dans les délais. Selon le dernier rapport de Fact.MR intitulé « AI Power Supply Units (AI PSU) Market », le marché mondial des unités d’alimentation pour l’IA passera de 698 millions de dollars en 2026 à 6,298 milliards de dollars en 2036, soit un taux de croissance annuel composé de 24,6 %. Autrement dit, au cours de la prochaine décennie, ce marché sera multiplié par environ 9, offrant une opportunité absolue d’environ 5,6 milliards de dollars à la chaîne industrielle.

Les fournisseurs d’alimentation mentionnés dans le rapport incluent Delta Electronics, Lite-On Technology, Flex, Murata Manufacturing et Advanced Energy Industries. Leurs produits évoluent d’alimentations standardisées pour serveurs vers une nouvelle génération de solutions d’alimentation adaptées aux clusters de GPU haute densité et aux centres de données hyperscale.

Contexte : la pression sur l’alimentation électrique des centres de données d’IA se fait jour

Les répercussions en chaîne de l’explosion de la demande en puissance de calcul pour l’IA se transmettent des puces GPU à l’ensemble du système d’alimentation et de distribution électrique des centres de données. Les centres de données cloud traditionnels sont principalement orientés vers les charges CPU, avec une puissance par baie généralement comprise entre quelques kilowatts et une dizaine de kilowatts, tandis que les baies GPU haute densité des clusters d’entraînement IA peuvent exiger une puissance plusieurs fois supérieure à celle des baies traditionnelles. Cette évolution implique une mise à niveau globale des systèmes d’alimentation, de distribution et de refroidissement existants.

Les données de Fact.MR illustrent cette mise à niveau sous plusieurs dimensions. En termes de puissance de sortie, les PSU de la gamme 1 000 W à 3 000 W représentent 46 % du marché et constituent la configuration dominante ; les PSU haute puissance de plus de 3 000 W en représentent 15 %, principalement au service des centres de données hyperscale. Les produits d’entrée de gamme de 500 W à 1 000 W représentent quant à eux encore 34 %, ce qui entraîne une croissance parallèle des produits à tous les niveaux.

En termes de forme, les PSU remplaçables à chaud dominent avec 43 % de parts, les PSU modulaires représentent 25 % et les alimentations conformes à la norme ouverte OCP (Open Compute Project) en représentent 15 %. Les conceptions remplaçables à chaud et modulaires permettent aux équipes d’exploitation et de maintenance de remplacer ou d’étendre l’alimentation sans interrompre les tâches, un élément crucial pour des charges de travail d’IA qui exigent souvent un entraînement continu pendant des semaines, voire des mois. L’essor des alimentations OCP reflète, quant à lui, le nombre croissant de centres de données hyperscale qui souhaitent sortir du verrouillage des fournisseurs et adopter des systèmes d’alimentation fondés sur des normes ouvertes.

En matière de refroidissement, les PSU refroidis par air détiennent encore 58 % de parts de marché, tandis que les PSU à refroidissement liquide sont déjà rapidement montés à 42 %. La consommation électrique par serveur d’IA ne cessant d’augmenter, le refroidissement par air traditionnel a de plus en plus de difficulté à satisfaire les exigences thermiques dans les environnements à haute densité de puissance. Intégrer les modules d’alimentation dans le circuit de refroidissement liquide est devenu une direction technologique marquante pour les centres de données de nouvelle génération.## Analyse technique : quatre différences majeures entre les blocs d’alimentation IA et les alimentations de serveurs traditionnels

Contrairement aux alimentations traditionnelles qui assurent l’alimentation des équipements de télécommunications ou des serveurs généralistes, les blocs d’alimentation pour l’IA doivent faire face à des charges exigeant une puissance plus élevée, des fluctuations plus fortes et une disponibilité plus stricte.

Premièrement, le niveau de puissance. Les serveurs standard utilisent généralement un ou deux CPU, ce qui limite la charge d’alimentation ; les serveurs IA embarquent quant à eux souvent plusieurs GPU, avec des courants de crête et une consommation continue en augmentation exponentielle. La puissance d’un module passe ainsi de quelques centaines de watts à plusieurs kilowatts, comme en témoigne la fourchette de 1 000 W à 3 000 W mentionnée dans le rapport, devenue le segment dominant du marché.

Deuxièmement, la gestion des charges. Les alimentations à sorties multiples répartissent l’énergie entre différents circuits, évitent les surcharges ponctuelles et réduisent l’impact sur les autres composants en cas de défaillance d’un circuit. Le fait que ces alimentations devraient occuper 62 % de parts de marché en 2026 montre, d’une certaine manière, que les serveurs IA exigent une stabilité système bien supérieure à celle des serveurs ordinaires.

Troisièmement, la conception de la disponibilité. La popularité des formats modulaires et à chaud indique que les gestionnaires de centres de données ne se demandent plus seulement si l’alimentation « fonctionne », mais aussi si elle peut être remplacée rapidement après une panne. Le coût d’interruption des tâches d’entraînement de l’IA étant extrêmement élevé, le temps de remplacement de l’alimentation influence directement le taux d’utilisation effectif des clusters de GPU.

Quatrièmement, le mode de refroidissement. Une alimentation haute puissance génère toujours de la chaleur lors de la conversion d’énergie. Lorsque la consommation d’un serveur atteint plusieurs kilowatts, les ventilateurs du refroidissement par air consomment non seulement davantage d’électricité, mais perturbent aussi la répartition de la température dans la salle. L’alimentation refroidie par liquide évacue directement la chaleur des composants grâce au liquide de refroidissement, formant avec les solutions de refroidissement liquide des GPU et des CPU un système complet de gestion thermique. C’est également l’une des raisons pour lesquelles les alimentations refroidies par liquide détiennent 42 % de parts de marché dans le rapport.

Par ailleurs, un rendement de conversion élevé devient un critère incontournable. Plus le rendement de conversion de l’alimentation est élevé, moins l’électricité est perdue sous forme de chaleur, ce qui réduit également la charge supportée par les onduleurs et les systèmes de refroidissement. La généralisation des alimentations certifiées Titanium et des modèles à rendement supérieur aura un impact direct sur le PUE et la facture électrique globale des centres de données IA.

Analyse d’impact pour les entreprises : l’infrastructure électrique doit être intégrée au modèle financier de l’IA

Le marché des blocs d’alimentation pour l’IA reste modeste par rapport à l’ensemble de l’infrastructure informatique, mais sa courbe de croissance, d’environ 560 millions de dollars en 2025 à environ 6,3 milliards de dollars en 2036, suffit à inciter les entreprises à réfléchir à leur propre stratégie de déploiement de l’IA.

Pour les décideurs qui construisent des centres de données en interne ou optent pour des solutions personnalisées, l’impact se manifeste d’abord au niveau des dépenses d’investissement. Si l’on prévoit de déployer une capacité de calcul IA, il faut réserver un budget pour les baies haute puissance, les circuits de refroidissement liquide, les alimentations de secours et la distribution électrique intelligente. Le bloc d’alimentation lui-même n’est pas le poste de coût le plus élevé, mais les travaux associés d’alimentation et de refroidissement augmentent sensiblement l’investissement initial du projet.

Deuxièmement, les dépenses d’exploitation doivent également être réévaluées. Les clusters IA haute puissance font grimper la consommation d’énergie, et les écarts de rendement entre alimentations s’amplifient avec le temps. Dans un centre de données de type campus, par exemple, une simple amélioration de un point de pourcentage du rendement peut représenter, à l’échelle de plusieurs dizaines de milliers de serveurs, une différence de plusieurs millions de yuans par an sur la facture d’électricité. Le choix de modules d’alimentation à haut rendement et de solutions d’alimentation par baie entière doit donc être intégré au calcul du coût total de possession.Troisièmement, il y a les exigences en matière de disponibilité et d’organisation de la maintenance. Le hot-swap, les configurations redondantes N+1 ou 2N ne sont plus de simples options de conception dans les scénarios d’activité liés à l’IA. Une panne d’alimentation interrompant une tâche d’entraînement peut entraîner un gaspillage de plusieurs centaines de milliers de dollars en coûts de calcul. Les services informatiques des entreprises doivent repenser leurs processus de supervision, d’alerte et de maintenance afin de doter les systèmes d’alimentation de capacités de maintenance prédictive.

Pour les entreprises qui achètent massivement des services d’IA en cloud public, cette tendance ne doit pas non plus être ignorée. Afin de contrôler les coûts et d’atteindre leurs objectifs de développement durable, les fournisseurs de cloud répercuteront progressivement les bénéfices liés à l’amélioration de l’efficacité d’alimentation, ou la pression capitalistique des transformations associées, sur les prix des instances GPU et la disponibilité régionale. Lorsqu’elles choisissent une région cloud, les entreprises devront peut-être évaluer l’approvisionnement électrique local et la capacité de refroidissement des centres de données.

Concurrence sur le marché : qui en profitera, qui subira des pressions ?

Du point de vue de la configuration du marché, la croissance des blocs d’alimentation pour l’IA profitera d’abord aux fournisseurs de premier plan capables de concevoir des alimentations à haute puissance et d’intégrer le refroidissement liquide. Delta Electronics, Lite-On, Flex, Murata et Advanced Energy, forts de leur expérience en électronique de puissance et en procédés de fabrication, seront mieux placés pour obtenir des commandes à long terme de la part des clients hyperscalers. Les nouveaux entrants devront quant à eux maîtriser simultanément la conception à haute densité de puissance, la gestion thermique et les capacités de fabrication intelligente ; la barrière technologique est nettement plus élevée.

D’un point de vue géographique, l’Amérique du Nord et l’Asie-Pacifique restent les principaux marchés. Avec des taux de croissance attendus de 28,9 % et 27,6 %, l’Inde et la Chine comptent parmi les marchés à la croissance la plus rapide au monde. Cela montre que le centre de gravité de la construction des centres de données d’IA dans le monde se déplace progressivement des marchés matures traditionnels vers les marchés émergents à forte croissance démographique et économique numérique. Les investissements continus de la Chine dans les infrastructures de calcul dédiées à l’IA, ainsi que l’expansion des centres de données des entreprises multinationales et des capitaux étrangers en Inde, généreront une demande dense en équipements électriques au cours des dix prochaines années.

Les pressions au sein du secteur pèseront principalement sur les exploitants traditionnels de centres de données de petite et moyenne taille. Ces acteurs manquent généralement de capitaux et de capacités techniques suffisants pour moderniser les systèmes d’alimentation à haute densité et de refroidissement liquide. S’ils ne parviennent pas à répondre aux nouvelles demandes de location liées à l’IA, ils risquent de perdre leur pouvoir de négociation dans la concurrence en matière de puissance de calcul. Parallèlement, l’essor des alimentations standard OCP, dont le degré de verrouillage des fournisseurs est plus faible, pourrait également perturber la chaîne d’approvisionnement traditionnelle des alimentations de serveurs à architecture fermée.

Observation des tendances du secteur : la concurrence dans les infrastructures d’IA se déplace des puces vers l’énergie

La croissance rapide du marché des alimentations pour l’IA envoie un signal clair au marché : le centre de concurrence des infrastructures d’IA passe de « qui possède les GPU les plus puissants » à « qui peut alimenter et refroidir les GPU au coût le plus bas ».

Au cours des dernières années, les entreprises sélectionnant leurs technologies se sont souvent concentrées sur les puces d’IA, la bande passante d’interconnexion et les frameworks d’entraînement. Alors que la densité de puissance des clusters de GPU continue d’augmenter, l’architecture d’alimentation des armoires complètes, les méthodes de refroidissement et les stratégies d’achat d’énergie deviennent de nouvelles variables déterminant l’économie de la puissance de calcul. On peut prévoir que la planification des centres de données d’IA s’apparentera davantage à la logique des « projets d’infrastructure énergétique » : évaluer la capacité du réseau électrique local, l’approvisionnement en énergie renouvelable, les ressources de refroidissement et l’espace physique.Cette évolution signifie également que le concept de « cloud natif IA » sera élargi. L'infrastructure cloud du futur ne sera pas seulement définie par logiciel, mais surtout par l'énergie. Celui qui parviendra à réduire la consommation énergétique par unité de puissance de calcul grâce à l'optimisation de l'alimentation au niveau du rack, au refroidissement liquide et aux normes ouvertes détiendra un plus grand pouvoir de fixation des prix dans la future concurrence des services cloud d'IA.

Pour les architectes d'entreprise, c'est une fenêtre d'opportunité cruciale pour prévoir, dès la conception des centres de données, une densité de puissance plus élevée, des circuits de refroidissement liquide et des capacités de redondance électrique. Même si les activités actuelles n'ont pas encore adopté les GPU à grande échelle, la prochaine vague d'applications d'IA pourrait modifier à court terme la structure des charges de calcul. Les systèmes d'alimentation et de refroidissement ne doivent pas devenir le plafond du développement futur des activités d'IA.

CloudTechDaily Insight

Le marché des AI PSU a été multiplié par près de neuf en dix ans ; on ne peut pas le réduire à une simple pénurie d'un composant de serveur. Ce qu'il indique véritablement, c'est que le goulot d'étranglement de l'industrie de l'IA est en train de se déplacer de la fabrication des puces vers l'infrastructure électrique. Alors que l'offre de puissance de calcul des GPU continue de s'étendre, l'efficacité et la disponibilité du système électrique déterminent le coût réel de la puissance de calcul et sa vitesse de mise en service. Si les fournisseurs de cloud et les grandes entreprises veulent bâtir un avantage à long terme dans la concurrence de l'IA, ils doivent traiter l'alimentation électrique et le refroidissement comme des éléments à part entière de l'infrastructure informatique, plutôt que de rattraper leur retard après le déploiement des systèmes. L'évolution de la segmentation du marché de l'alimentation — haute puissance, refroidissement liquide, modularité, normes OCP — fournit également au secteur une feuille de route technologique claire. Le futur centre de données d'IA ressemblera davantage à un système hautement intégré associant puissance électrique et calcul qu'à un simple assemblage de serveurs. Pour les décideurs techniques des entreprises, la question à laquelle ils doivent répondre aujourd'hui n'est pas « faut-il utiliser des GPU ? », mais « quelle échelle d'IA mon architecture électrique peut-elle supporter ? ». Intégrer le plus tôt possible le budget électrique dans la planification stratégique déterminera si l'entreprise deviendra un leader dans cette course à l'IA ou un retardataire qui subira passivement des coûts plus élevés.

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Source : Fact.MR - AI Power Supply Units (AI PSU) Market