Les centres de données sont engloutir la terreen montant factures d’électricitéet devenir un paratonnerre du mécontentement du public face au pouvoir des grandes technologies dans la société.

la législature du Maine récemment a adopté une interdiction de centre de données dans l’État (mais n’a pas réussi à outrepasser le veto du gouverneur). Selon la Conférence nationale des législatures d’État, 14 États couvrant le spectre politique de l’Oklahoma à New York envisagent une législation qui interdirait ou suspendrait l’ouverture de nouveaux centres de données, comme opinion publique sur l’IA est de plus en plus négative.

Pourtant, malgré les réticences du public et des politiciens, il existe un torrent de capitaux pour construire de nouveaux centres de données. Les plus grandes entreprises technologiques américaines sont en passe de dépenser autant que 1 000 milliards de dollars par an d’ici 2027 sur l’IA, selon les récentes estimations de Wall Street. À l’échelle mondiale, un récent rapport McKinsey prévoit que les dépenses consacrées aux centres de données atteindront 7 000 milliards de dollars d’ici 2030.

Dans le même temps, l’idée de rapprocher les centres de données des consommateurs, même à l’intérieur de leur domicile, gagne du terrain dans les milieux immobiliers. Acteurs majeurs du logement, dont les constructeurs d’habitations Groupe Pultesont en cours de test avec Nvidia et la startup californienne Span pour installer de petits « nœuds » de centres de données fractionnés sur les murs extérieurs des maisons nouvellement construites, selon reportage récent de Diana Olick de CNBC.

La question de savoir si ce modèle peut être étendu et si les propriétaires, les HOA et les régulateurs l’approuveront est sujette à débat. Les experts soulignent certains avantages des centres de données à domicile, le réseau domestique permettant moins de construction de nouveaux centres et une plus grande efficacité énergétique.

« C’est techniquement possible et déjà à l’étude », a déclaré Balaji Tammabattula, directeur des opérations chez BaRupOn, une société américaine d’énergie et de technologie qui construit actuellement un campus de centre de données dans le comté de Liberty, au Texas. Il a déclaré que, tout comme un ordinateur personnel peut apporter de la puissance de traitement à un réseau distribué, une maison peut héberger du matériel informatique qui alimente un système de traitement de données plus vaste.

Le modèle de la maison en tant que centre de données suivrait des tentatives similaires d’utilisation des données latentes. électricité domestique pour le minage de cryptomonnaies ou pour vendre l’énergie solaire excédentaire sur le toit ou les crédits EV.

« La faisabilité dépend de l’énergie disponible, de la connectivité Internet, de la gestion de la chaleur et du type de charge de travail. Pour le traitement par lots et les tâches non urgentes, l’environnement domestique fonctionne étonnamment bien », a déclaré Tammabattula, même si pour la formation à l’IA à haute densité ou les charges de travail en temps réel, les contraintes résidentielles sont plus difficiles à surmonter.

Des exemples concrets se dévoilent désormais comme preuve de concept, comme chaleur perdue des centres de données car cette question reçoit davantage d’attention en Europe. Par exemple, une startup basée au Royaume-Uni appelée Chaleur installe des serveurs dans les maisons qui traitent les charges de travail de cloud computing tout en canalisant la chaleur générée directement dans le ballon d’eau chaude de la maison, offrant ainsi aux propriétaires de l’eau chaude gratuite en échange de l’hébergement du matériel. British Gas a soutenu un essai de ce modèle.

A plus grande échelle, les opérations viennent de commencer pour les pompes à chaleur qui acheminent la chaleur résiduelle des centres de données Microsoft en Finlande pour chauffer les logements d’environ 250 000 résidents locaux.

« Ces exemples montrent que le concept fonctionne à la fois au niveau des ménages et au niveau communautaire », a déclaré Tammabattula.

Le centre de données domestique comporte un grand nombre d’avantages et d’inconvénients. Du côté positif, le modèle résidentiel réduit les besoins en terrains et en infrastructures qui deviennent de sérieux goulots d’étranglement, distribue le calcul plus près des utilisateurs finaux et crée une incitation naturelle pour les propriétaires grâce aux économies d’énergie, a déclaré Tammabattula. Il a ajouté que l’informatique domestique présente également un fort aspect de durabilité puisque la chaleur perdue est réutilisée plutôt que refroidie à grands frais.

Mais vos questions pour ChatGPT ou Claude ne seront probablement pas bientôt générées à partir d’un serveur situé dans le dressing ou le sous-sol de quelqu’un, car ces interactions approfondies avec l’IA nécessitent toujours des centres de données tentaculaires. Les environnements résidentiels ne disposent actuellement pas de la densité électrique, de la redondance, de la sécurité physique et des contrôles environnementaux dont ont besoin les charges de travail des entreprises. Et si vous ne parvenez pas à obtenir un signal pour votre propre réseau Wi-Fi ou vos appels téléphoniques, vous ne pouvez pas alimenter un centre de données.

« La qualité de la connectivité varie selon les ménages, créant des problèmes de fiabilité à grande échelle. Il existe également des questions de réglementation et d’assurance concernant l’hébergement d’équipements commerciaux dans des maisons privées », a déclaré Tammabattula.

Actuellement, les aspects économiques ne fonctionnent que pour des types de charges de travail spécifiques tels que le traitement par lots, le rendu et le calcul de recherche. « Tout ce qui nécessite une disponibilité garantie ou une faible latence n’est pas encore adapté à ce modèle », a-t-il ajouté.

Centre de données à domicile vs hyperscaler

Le centre de données domestique est bien plus susceptible de devenir une couche de niche de l’infrastructure future qu’un remplacement des centres de données hyperscale, compte tenu de ses limites. Les modèles de centres de données domestiques impliquent également généralement qu’un tiers possède et exploite l’équipement, de sorte que le propriétaire n’a pas besoin de gérer quoi que ce soit techniquement.

« Les maisons ne remplaceront pas les centres de données hyperscale, en particulier pour les grands clusters de formation en IA qui ont besoin d’une alimentation dense, d’un réseau à haut débit, d’un refroidissement spécialisé et d’environnements étroitement contrôlés », a déclaré Gerald Ramdeen de Luxcore, une société développant des réseaux optiques de nouvelle génération et une infrastructure cloud décentralisée. Selon lui, une opportunité plus réaliste serait de transformer les maisons en nœuds de calcul de pointe gérés par des professionnels, utiles pour l’inférence de l’IA, les charges de travail à faible latence, le calcul flexible/par lots, les jeux dans le cloud et certaines applications de réutilisation de la chaleur.

Cette approche a des implications dans la vie quotidienne, car elle recoupe de plus en plus l’IA et via celle-ci.

« Il peut être utilisé pour trier les sept milliards de photos de votre fille adolescente », a déclaré Sean Farney, vice-président de la stratégie des centres de données pour les Amériques chez JLL, une société mondiale de services professionnels et d’immobilier commercial basée aux États-Unis qui gère 4,4 GW d’espace de centres de données dans le monde à partir de plus de 340 sites de centres de données.

Farney a noté que votre smartphone a plus de capacité de calcul que le premier centre de données jamais construit. Ainsi, même si l’idée d’un centre de données domestique n’a pas encore pris son envol, elle le fera probablement. « Il est difficile de rivaliser avec un hyperscaler car maintenir une empreinte super distribuée est coûteux sur le plan opérationnel. Mais cela peut être fait, et l’entreprise qui réussit envisage une valorisation de bonne taille », a-t-il déclaré.

Il existe encore certaines limites techniques aux centres de données domestiques avant que le succès ne soit possible à l’échelle commerciale. D’une part, la maison devrait disposer d’un approvisionnement en ressources électriques et mécaniques assez fiables, puisque Farney affirme qu’un centre de données dépassera très rapidement l’alimentation électrique résidentielle. « Un générateur résidentiel de 20 kilowatts ne vous offre même pas une armoire de serveurs IA », a-t-il déclaré.

Mais si la technologie est capable de résoudre ces problèmes, les foyers seront-ils capables de surmonter l’effet d’échelle des centres de données ? Farney pense que la réponse est oui.

La cybersécurité de l’IA et la sécurité physique sont des problèmes

Aimee Simpson, directrice du marketing produit chez Huntress, une entreprise mondiale de cybersécurité, affirme que l’une des raisons d’être sceptique quant à l’essor des centres de données à domicile réside dans les vulnérabilités de la cybersécurité.

« Un ensemble de micro-centres de données à domicile crée le besoin d’une approche de sécurité réseau plus robuste », a déclaré Simpson. Même si un réseau domestique fonctionnant à grande échelle présente des avantages potentiels en matière de décentralisation (plus de sites signifie plus de redondances en cas de panne d’un centre de données), l’extension de l’empreinte rend également la sécurité plus complexe.

« Le matériel et les logiciels de chaque site devraient être sécurisés et soigneusement surveillés pour éviter toute vulnérabilité », a déclaré Simpson. La sécurité physique du site, quant à elle, « serait presque impossible à garantir », a-t-elle déclaré. « Il y a une raison pour laquelle les méga centres de données gérés par Amazon et Microsoft sont entourés de hautes clôtures et gardés 24h/24 et 7j/7. »

« Je ne peux pas imaginer un monde dans lequel les utilisateurs finaux ayant des obligations en matière de sécurité et de conformité des données seraient à l’aise avec l’idée que leurs informations sensibles et confidentielles soient traitées et gérées par des serveurs qui se trouvent potentiellement dans le garage de quelqu’un », a déclaré Simpson. Elle connaît néanmoins des réseaux légitimes de microcentres de données qui utilisent des conteneurs physiques inviolables. Si ceux-ci pouvaient être situés dans des résidences, cela pourrait atténuer certains problèmes de sécurité.

Selon Arthur Ream, professeur en systèmes d’information informatique à l’Université de Bentley, le modèle de la maison en tant que centre de données est plausible, il existe déjà et constitue une réponse sensée aux charges de travail d’inférence, voire à la formation.

« La question intéressante n’est pas de savoir si l’informatique résidentielle fonctionne. Il s’agit de savoir si la sécurité, la fiabilité et la réglementation résistent à l’échelle du gigawatt ou si l’industrie a tranquillement compris que l’endroit le moins cher pour placer le risque opérationnel de l’IA est dans la buanderie de quelqu’un d’autre », a déclaré Ream.

Span est pionnier dans ce modèle, selon Ream, avec des exemples comme le travail avec Nvidia et PulteGroup où Span possède et installe des GPU Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell refroidis par liquide dans des maisons résidentielles, puis vend le calcul à des hyperscalers et à des fournisseurs de cloud IA tandis que le propriétaire obtient un panneau intelligent Span, une batterie de secours et des tarifs réduits pour l’électricité et Internet. Les propriétaires paient des frais d’environ 150 $ par mois pour l’électricité et Internet ; l’installation est gratuite tandis que SPAN vend le calcul aux clients IA.

« L’argument économique est celui qu’il faut prendre au sérieux : un centre de données de 100 MW coûte environ 15 millions de dollars/mégawatt et sa construction prend de trois à cinq ans. Span affirme qu’elle peut égaler cette capacité en déployant des nœuds XFRA dans 8 000 nouveaux foyers en six mois environ à 3 millions de dollars/mégawatt.

D’autres experts sont moins circonspects et affirment que le concept ne fonctionnera pas.

« Une infrastructure pour l’IA n’est pas une infrastructure pour la cryptographie. Vous ne gérez pas de centres de données dans des sous-sols », a déclaré Sviat Dulianinov, directeur de la stratégie de Bright Machines, une société de logiciels et de robotique basée à San Francisco. L’IA moderne fonctionne sur des « usines d’IA » composées de milliers de GPU travaillant ensemble, nécessitant une ingénierie complexe, une fabrication de précision et des chaînes d’approvisionnement étroitement intégrées : de la construction du serveur et du rack au déploiement. « Cela nécessite également une alimentation et un refroidissement à l’échelle industrielle. L’informatique se rapprochera de la périphérie, mais il s’agira de systèmes d’ingénierie standardisés plutôt que de centres de données domestiques participatifs », a déclaré Dulianinov.

Et alors que les centres de données suscitent la colère des communautés d’un océan à l’autre, les professionnels de l’immobilier suivent de près les développements, mais ont leurs propres réserves quant à la opinion des communautés résidentielles.

« Les HOA iraient absolument en ville sur cette idée », a déclaré Jeff Lichtenstein, président et fondateur d’Echo Fine Properties à Palm Beach Gardens, en Floride. « Je ne peux même pas imaginer notre page communautaire Facebook. Des combats entre les sociétés de données, les villes et les associations de propriétaires feraient en sorte que les combats typiques entre républicains et démocrates ressemblent à un jeu d’enfant », a déclaré Lichtenstein.