Goldman Sachs rehausse sa prévision pour les centres de données en 2030 à 273 GW, ce qui implique un investissement de 8,5 billions de dollars

2026/11/05 13:21:00

Dans une mise à jour de recherche complète de Goldman Sachs Global Investment Research, les analystes ont relevé leur prévision de capacité énergétique mondiale des centres de données pour 2030 à 273 gigawatts (GW), soit une révision à la hausse de 26 % (+56 GW) par rapport à leur estimation précédente de 217 GW. Comparée à une base mondiale opérationnelle d'environ 103 GW en 2025, atteindre cet objectif nécessite d'ajouter environ 170 GW de capacité nette nouvelle de centres de données sur une période de cinq ans. Évaluée à une intensité en capital globale estimée de 50 millions de dollars par mégawatt, incluant à la fois l'infrastructure physique des installations et le silicium des serveurs IA à haute densité, cette expansion implique environ 8 500 milliards de dollars de dépenses cumulées mondiales en infrastructure et matériel d'ici 2030.

Cette analyse évalue si les réseaux régionaux de transmission électrique, les ressources en eau municipales et les marchés mondiaux de dettes et d'actions peuvent réellement soutenir un déploiement d'infrastructure de cette ampleur.

Points clés

Goldman Sachs a relevé sa prévision mondiale de la puissance des centres de données pour 2030 de 217 GW à 273 GW, ce qui nécessite environ 170 GW d'ajouts nets de capacité au-dessus de la base de 103 GW enregistrée en 2025.
Déployer 170 GW à un coût estimé de 50 milliards de dollars par gigawatt implique environ 8,5 billions de dollars de dépenses cumulées sur les accélérateurs AI, les infrastructures de mise en réseau, le refroidissement liquide et les sous-stations électriques.
Les sites méga à unique campus d'une puissance de 75 MW ou plus devraient représenter 66 % des nouvelles capacités mondiales ajoutées d'ici 2028, contre seulement 25 % dans le monde en 2025.
Les files d’attente d’interconnexion utilitaire de quatre à sept ans, les délais de livraison de transformateurs haute tension de trois à quatre ans et la forte dépendance au financement par dette à hauteur de 80 % à 90 % au niveau des projets restent les principaux risques d’exécution.

Pilotes principaux : Pourquoi Goldman Sachs a augmenté sa prévision 2030 de 26 %

Goldman Sachs a révisé à la hausse sa prévision car le déploiement de capital provenant de fournisseurs spécialisés de cloud GPU, de développeurs de colocation en gros et d'entreprises de minage de cryptomonnaies convertissant leurs installations en informatique à haute performance (HPC) s'est accéléré plus rapidement que ce que les modèles traditionnels prévoyaient, accompagné d'un changement structurel vers de gigantesques « mega-sites » sur un seul campus dépassant 75 MW.

Analyse détaillée du mécanisme

Historiquement, les modèles d’infrastructure de Wall Street supposaient que la croissance des centres de données mondiaux serait dictée presque entièrement par les calendriers internes de construction de quatre grands fournisseurs de cloud traditionnels : Microsoft, Alphabet, Amazon et Meta Platforms. Les analystes cartographiaient simplement les ajouts de mégawatts mondiaux aux budgets d’investissement en capital de ces quatre entreprises.

Entre 2024 et la fin de 2026, l'offre de calcul pour l'intelligence artificielle s'est diversifiée selon trois grands axes. Premièrement, des opérateurs de cloud GPU spécialisés, tels que CoreWeave, Lambda, Nebius et Crusoe, ont accédé à des dizaines de milliards de dollars de crédit privé et d'installations adossées à des actifs pour déployer des clusters AI bare-metal à un rythme soutenu, en privilégiant une mise sur le marché rapide pour les laboratoires de modèles de pointe.

Deuxièmement, les opérateurs de minage de bitcoin cotés en bourse, notamment Core Scientific, IREN, Cipher Mining, TeraWulf et Hut 8, ont réorienté une part substantielle de leurs portefeuilles d'énergie vers l'hébergement d'IA et de HPC. Étant donné que les sites de minage industriel possèdent déjà des interconnexions actives au réseau haute tension, des sous-stations électriques et des autorisations environnementales, la rénovation d'un site de minage pour des serveurs IA à refroidissement liquide permet aux développeurs de mettre en service une capacité en 6 à 18 mois, en contournant les files d'attente pluriannuelles auxquelles sont confrontés les projets greenfield.

Troisièmement, la physique de l'entraînement distribué de l'IA et de l'inférence à faible latence a imposé une augmentation de la densité individuelle des sites. Étant donné que la synchronisation de dizaines de milliers de GPU exige des lignes de fibre optique ultra-courtes pour minimiser la latence, les développeurs ont abandonné les halls de données suburbains dispersés de 20 MW à 40 MW au profit de méga-campagnes unifiées exigeant une puissance continue de 100 MW à plus de 1 000 MW (1 GW).

Indicateurs de marché empiriques

Les données compilées par Goldman Sachs soulignent à quelle vitesse ces tendances transforment le pipeline de projets, notamment aux États-Unis, où la capacité prévue pour 2030 a été augmentée de 125 GW à 152 GW. Sur l'ensemble des ajouts de capacité aux États-Unis de 2026 à 2030, les analystes ont relevé leur estimation pour la catégorie combinée des Neoclouds, des conversions de mineurs crypto en HPC et des fournisseurs de colocation en gros de 11,8 GW, dépassant la révision à la hausse de 9,4 GW attribuée aux auto-constructions directes des hyperscalers.

En même temps, l'échelle des projets se concentre de manière spectaculaire. À l'échelle mondiale, les installations individuelles d'une puissance de 75 MW ou plus représentaient seulement 25 % de la capacité nouvellement mise en service en 2025, mais Goldman Sachs prévoit que cette part atteindra 66 % de toutes les nouvelles installations d'ici 2028. Aux États-Unis, cette concentration est encore plus marquée : on prévoit que les sites méga de 75 MW ou plus représenteront 75 % des nouvelles additions de capacité aux États-Unis d'ici 2028, contre 37 % en 2025.

Démystification du besoin de capital de 8,5 billions de dollars : où va l'argent ?

Traduire 170 GW de nouvelle capacité électrique nette en un montant d'investissement de 8,5 billions de dollars nécessite de décomposer le coût en capital complet d'une usine d'IA moderne.

L'estimation de 8,5 billions de dollars reflète un coût moyen global de 50 millions de dollars par mégawatt pour 170 GW de capacité nouvelle, où les puces serveur IA avancées, la mémoire HBM et les commutateurs réseau représentent environ 65 % à 70 % des dépenses totales, tandis que les sous-stations électriques, les systèmes de refroidissement et les bâtiments physiques représentent les 30 % à 35 % restants.

Répartition des coûts full-stack et incohérences d'amortissement

Lorsque les dirigeants et les analystes de l'industrie citent un coût de 50 milliards de dollars par gigawatt de capacité de centre de données IA, ce chiffre couvre trois couches d'ingénierie distinctes avec des durées de vie économiques très différentes.

Le composant de coût le plus important, représentant environ 65 % à 70 % du total des dépenses, soit environ 32,5 milliards à 35 milliards de dollars par gigawatt, comprend le matériel informatique et les infrastructures de réseau à haute vitesse. Cela inclut les accélérateurs AI d'entreprise, la mémoire à large bande passante, le stockage SSD d'entreprise et les commutateurs optiques Ethernet InfiniBand ou Spectrum-X sans blocage.

La deuxième couche, représentant environ 20 % à 25 % des dépenses totales, soit 10,0 milliards à 12,5 milliards de dollars par gigawatt, couvre la distribution électrique et la gestion thermique mécanique. Cela inclut les sous-stations haute tension sur site, les transformateurs abaisseurs, les appareillages, les bancs de batteries à alimentation ininterrompue (UPS), les générateurs de secours au gaz naturel ou au diesel, ainsi que les boucles de refroidissement liquide directe à puce associées à des refroidisseurs à air en boucle fermée.

La couche finale, représentant environ 8 % à 10 % du coût total, soit 4 à 5 milliards de dollars par gigawatt, couvre l'acquisition de terrains, la zonage et la remédiation environnementale, les coques de salles de données en béton armé, les périmètres de sécurité physique et les frais d'interconnexion au réseau électrique.

Pour les marchés de capitaux, la nuance cruciale dans cette analyse est le décalage de dépréciation entre l'immobilier physique et le silicium. Alors que les salles de données en béton, les sous-stations haute tension et les modernisations des réseaux de transmission ont une durée de vie économique utile de 20 à 30 ans, les GPU IA et les équipements de mise en réseau se déprécient sur une période de trois à cinq ans, car de nouvelles architectures de puces offrent des gains considérables en efficacité d'inférence par watt. Maintenir 273 GW de calcul actif implique donc non seulement un investissement initial en construction, mais aussi des cycles de renouvellement matériel récurrents de plusieurs milliers de milliards de dollars.

Flux de trésorerie des géants de la technologie versus la courbe des dépenses en capital de 7,55 billions de dollars

Pour évaluer qui paiera ce développement, Goldman Sachs a comparé l'estimation mondiale de 8,5 billions de dollars aux prévisions de dépenses en capital consolidées par Visible Alpha pour les huit plus grands dépensiers d'infrastructure publiquement suivis : Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Oracle, CoreWeave et Baidu.

Selon les estimations de consensus de Visible Alpha, les dépenses en capital annuelles combinées de ces huit entreprises devraient passer de environ 456 milliards de dollars en 2025 à 918 milliards de dollars en 2026 et 1,52 billion de dollars en 2027. Au-delà de 2027, toutefois, les modèles de consensus prévoient une décélération marquée de la croissance annuelle des Capex pour tomber dans les chiffres unitaires, atteignant 1,67 billion de dollars en 2028, 1,71 billion de dollars en 2029 et 1,74 billion de dollars en 2030, pour un total cumulé sur cinq ans d'environ 7,55 billions de dollars chez les huit principaux opérateurs.

Alors que 7,55 billions de dollars de dépenses d'investissement corporatives prévues couvrent la grande majorité des besoins mondiaux sur le papier, le aplatissement marqué des taux de croissance après 2027 — associé aux déficits récents de trésorerie libre des principaux hyperscalers — montre que les flux de trésorerie internes des entreprises ne suffisent pas à financer toute l'expansion. Comblar l'écart jusqu'à 273 GW pousse les développeurs à compter fortement sur des syndicats de crédit privé, des titres adossés à des prêts hypothécaires commerciaux (CMBS), des titrisations adossées à des actifs (ABS) et des partenariats avec des fonds souverains.

Comparaison structurelle : constructions d'hyperscalers vs. colocation vs. conversions de mineurs de cryptomonnaies

Le tableau ci-dessous compare les trois modèles de développement principaux qui pilotent la prévision de capacité pour 2030 selon les dimensions temporelle, financière et opérationnelle :

Métrique opérationnelle	Hyperscaler en auto-construction (par exemple, Microsoft, Alphabet)	Colocation en gros / sur mesure (par exemple, Digital Realty, Vantage)	Conversion de mineurs de crypto (par exemple, Core Scientific, IREN, Cipher)
Échelle typique du site	150 MW à 1 000+ MW (complexes méga en plusieurs phases)	50 MW à 300+ MW (coquilles de campus dédiées)	50 MW à 300+ MW (sites industriels de production d'énergie rénovés)
Délai de mise en puissance	4 à 7 ans (nouvelles files d'attente d'interconnexion au réseau électrique)	3 à 5 ans (autorisation de la sous-station et modernisation du réseau)	Immédiat à 18 mois (sous-stations déjà électrifiées)
Structure de financement principale	Flux de trésorerie du bilan corporatif et obligations corporatives senior	65 % à 90 % d'endettement au niveau du projet (garanti par des baux de qualité d'investissement)	Dette de projet à rendement élevé, acomptes locataires sur les investissements en capital et actions
Refroidissement et profil de coque	Refroidissement liquide direct sur puce et boucle fermée à eau spécialement conçu	Coques modulaires, haute densité, prêtes pour le liquide	Nécessite une rénovation importante des abris de minage pour les transformer en salles de données de niveau 3
Durée typique de location / de prise de commande	Consommation interne de l'entreprise (durée de vie des actifs de 15 à 30 ans)	Baux triplement nets à prise ou paiement de 10 à 15 ans	Contrats d’hébergement fixes de 10 à 15 ans (par exemple, CoreWeave/Hyperscalers)
Risque d'exécution principal	Retards de transmission d'utilité sur plusieurs années et examen du ROI des investissements en capital	Augmentation des écarts de prêt et de l’inflation des coûts de construction	Complexité d'exécution de la rénovation et risque de concentration des locataires

Goulots d'étranglement physiques et financiers menaçant l'échéance de 2030

Bien que les modèles financiers démontrent une forte demande pour 273 GW de capacité, la conversion des engagements papier en mégawatts activés rencontre trois points de friction réels considérables.

Files d’attente pour le réseau électrique et pénuries de transformateurs haute tension

La contrainte la plus contraignante pour atteindre 273 GW d'ici 2030 est la livraison physique d'électricité. Chez les principaux opérateurs de réseau américains tels que PJM Interconnection, ERCOT au Texas et MISO, le processus d'étude et d'approbation ingénierie pour connecter une nouvelle charge de plusieurs centaines de mégawatts prend en moyenne de quatre à sept ans.

Même après l'obtention de l'autorisation d'utilité, les goulets d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement pour les équipements électriques lourds restent aigus. Les délais de fabrication des transformateurs de puissance de grande taille (LPT) et des jeux de appareillages de 345 kV à 765 kV ont augmenté de environ deux ans en 2021 à entre trois et quatre ans (160 à 210 semaines) en 2026, limités par les pénuries mondiales d'acier électrique orienté grain (GOES) et de main-d'œuvre spécialisée en enroulement. Ces retards provoquent déjà des difficultés concrètes pour les projets : des fournisseurs de cloud majeurs ont suspendu ou réaffecté certains engagements locaux de location où les services publics ont repoussé les dates de livraison d'électricité au-delà de 2028, tandis que de grands projets ont rencontré des obstacles administratifs et d'infrastructure liés à l'électricité et aux exigences en ressources locales.

Moratoires sur la zonage municipal et contraintes hydriques

Alors que les campus dépassent 75 MW pour atteindre une échelle gigawatt, la résistance des communautés locales s'intensifie. Les abonnés résidentiels et les commissions des services publics des régions comme la Virginie du Nord, l'Ohio, la Géorgie et la Pennsylvanie examinent de plus en plus attentivement si les modernisations des lignes de transmission, coûtant des milliards de dollars et destinées aux centres de données, n'augmenteront pas les factures d'électricité des ménages.

Combiné aux préoccupations concernant la consommation d’eau pour le refroidissement par évaporation et le bruit continu des chiller et des générateurs de secours, les conseils locaux de plusieurs États américains ont imposé des moratoires temporaires ou des règles de zonage plus strictes sur les permis de centres de données — retardant ou bloquant près de 200 milliards de dollars de projets prévus aux États-Unis, selon les observateurs du secteur. Alors que les opérateurs se tournent vers un refroidissement en boucle fermée sans eau et des accords avec du gaz naturel ou de l’énergie nucléaire installés derrière le compteur, les difficultés locales d’autorisation menacent de repousser de nombreux livraisons prévues entre 2028 et 2030.

Dette et crédit à effet de levier élevé

Sur le plan financier, les analystes de Goldman Sachs ont souligné la dépendance croissante au financement de projets à fort effet de levier au sein de l'écosystème des colocations et des développeurs. Lorsqu'un développeur obtient un bail de 12 à 15 ans avec un hyperscalateur de qualité investissement, les fonds de crédit privé et les équipes de dette structurée financent fréquemment 80 % à 90 % du coût de construction du projet à l'aide de dettes.

Bien que des effets de levier de 80 % à 90 % fonctionnent efficacement lorsque la construction est terminée à temps et que les locataires ont des notes de crédit Aaa/Aa, ils laissent une marge très réduite pour les erreurs. Si des pénuries de transformateurs ou des poursuites municipales retardent la date de mise en service d’une installation de 12 à 18 mois, les frais d’intérêt s’accumulent tandis que les revenus de location restent en suspens. De plus, les marchés des capitaux se sont fortement bifurqués : les projets soutenus par des baux hyperscalers contraignants de type « take-or-pay » bénéficient d’un accès au crédit approfondi, tandis que les constructions spéculatives ou les installations louées à des contreparties fortement endettées font face à des écarts de borrowing beaucoup plus larges et à des critères d’analyse plus stricts.

Conclusion

La révision à la hausse de Goldman Sachs à 273 GW souligne l'ampleur extraordinaire de la construction d'infrastructure mondiale pour l'intelligence artificielle, avec une projection de 170 GW d'ajouts nets de capacité et environ 8,5 billions de dollars d'investissements en capital sur toute la chaîne d'ici 2030. Bien que 7,55 billions de dollars d'investissements en capital prévus sur cinq ans par les huit principales entreprises technologiques et les conversions rapides de HPC par les mineurs de cryptomonnaies démontrent une demande intense, le capital financier ne peut pas fabriquer instantanément des transformateurs haute tension ni contourner les files d'attente d'interconnexion des services publics. En fin de compte, que le marché mondial atteigne ou non les 273 GW selon le calendrier prévu pour 2030 dépendra de la modernisation du réseau, de la production d'énergie derrière le compteur et de l'octroi rigoureux de dettes pour les grands projets.

FAQ

Pourquoi Goldman Sachs a-t-il relevé sa prévision de centre de données pour 2030 à 273 GW ?

Goldman Sachs a augmenté sa prévision mondiale pour 2030 de 26 % en raison d'engagements de capacité plus rapides que prévu provenant de nuages AI spécialisés (Neoclouds), de mineurs de cryptomonnaies convertissant des sites énergisés en hébergement AI/HPC, et de la demande croissante pour des sites méga-sites sur un seul campus d'une puissance de 75 MW ou plus.

Que couvre l'estimation d'investissement de 8,5 billions de dollars dans les centres de données ?

Le chiffre de 8,5 billions de dollars représente le capital total estimé nécessaire pour ajouter 170 GW de capacité nette nouvelle entre 2025 et 2030, soit environ 50 millions de dollars par mégawatt. Environ 65 % à 70 % de ce coût est destiné aux GPU IA, à la mémoire et aux équipements de réseau, tandis que 30 % à 35 % finance les sous-stations électriques, le refroidissement liquide, les terrains et les coques de bâtiments.

Pourquoi les mineurs de bitcoin sont-ils un moteur majeur de la révision à la hausse des prévisions ?

Raccorder un tout nouveau centre de données au réseau électrique peut prendre de quatre à sept ans. Étant donné que les mineurs de bitcoin industriels possèdent déjà des sous-stations haute tension alimentées et des contrats d'énergie de plusieurs centaines de mégawatts, adapter les sites de minage pour l'hébergement d'IA permet aux développeurs de mettre en ligne des ressources informatiques en 6 à 18 mois, contribuant ainsi à une révision à la hausse de 11,8 GW des projets américains de Neocloud, de colocation et de conversion de mineurs.

Quels sont les principaux risques pour atteindre 273 GW d'ici 2030 ?

Les principaux goulets d'étranglement sont les retards dans les interconnexions physiques du réseau, les délais de livraison de trois à quatre ans pour les transformateurs haute tension, les moratoires locaux sur les tarifs d'électricité et l'utilisation de l'eau, ainsi que les risques financiers liés au financement par emprunt à hauteur de 80 % à 90 % des développements de centres de données tiers.

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