GreenPT et Neuralwatt rendent visibles les coûts énergétiques cachés de l’IA

À mesure que l’IA devient rapidement une infrastructure centrale pour les entreprises, son empreinte énergétique grandit tout aussi vite. La consommation d’électricité des centres de données dans le monde devrait plus que doubler au cours de cette décennie, passant d’environ 415 TWh en 2024 à près de 945 TWh en 2030. Et l’essentiel de cette demande ne vient pas de l’entraînement des modèles, mais de l’inférence : les requêtes et les charges de travail quotidiennes qui font tourner les applications réelles.

Pourtant, malgré cette croissance rapide, la plupart des organisations n’ont encore que peu, voire aucune visibilité sur les ressources qui se cachent derrière leur usage de l’IA. L’inférence est généralement facturée au token, et non à l’unité de calcul ou d’énergie, ce qui empêche les entreprises de mesurer, de comparer ou d’optimiser le coût réel de l’IA à grande échelle.

Neuralwatt et GreenPT annoncent aujourd’hui un partenariat stratégique pour fixer une nouvelle norme mondiale de l’inférence d’IA durable. Cette collaboration répond directement à ce manque, avec une infrastructure où la consommation d’énergie est mesurable, transparente et liée à la façon dont l’IA est réellement consommée.

Aujourd’hui, la plupart des inférences d’IA fonctionnent comme une boîte noire. Les organisations paient au token, sans visibilité sur l’énergie consommée par leurs charges de travail, sans moyen de comparer l’efficacité des modèles et sans lien entre ce qu’elles dépensent et les ressources mobilisées. Alors que l’inférence représente désormais, selon les estimations, 80 à 90 % de la puissance de calcul consacrée à l’IA, ce manque de transparence n’est plus une simple limite technique. Il devient un risque opérationnel et financier. Neuralwatt et GreenPT construisent l’alternative moderne.

« Trop longtemps, le secteur de l’IA a relégué l’énergie au second plan, avec très peu de visibilité sur les coûts réels », déclare Chad Gibson, cofondateur et PDG de Neuralwatt. « Nous avons créé Neuralwatt Cloud pour changer cela, et avec GreenPT, nous montrons que l’inférence économe en énergie et transparente est la direction que prend le secteur. »

Le partenariat repose sur des expertises complémentaires et un engagement commun à mettre sur le marché des produits d’IA plus durables. L’expérience approfondie de GreenPT en matière d’infrastructure renouvelable, de mesure carbone et d’IA respectueuse de la vie privée, associée à l’optimisation énergétique au niveau des GPU de Neuralwatt et à son modèle de tarification fondé sur l’énergie, pose les bases d’une inférence d’IA plus exigeante que ce que le secteur propose aujourd’hui.

« Nous avons bâti une infrastructure qui prouve qu’une IA durable n’est pas un compromis, mais un avantage concurrentiel », déclare Robert Keus, cofondateur et PDG de GreenPT. « Avec Neuralwatt, nous allons plus loin en obtenant une vision plus fine de la consommation d’énergie et de la manière de l’optimiser. Ensemble, nous avançons vers des systèmes d’IA où performance, coût et énergie font partie d’une seule et même décision. »

Concevoir l’IA pour un avenir durable

Les deux entreprises sont nées de la même conviction. Le défi énergétique de l’IA n’est pas seulement un problème d’approvisionnement, c’est un problème d’ingénierie. La solution commence par la façon dont l’inférence est conçue et fournie, pas seulement par la quantité d’électricité disponible. Trop d’entreprises d’IA partent d’une technologie brillante et cherchent ensuite leur marché. Neuralwatt et GreenPT sont parties des personnes et des lieux concernés : des clients qui ont besoin de comprendre ce que consomme leur IA, des collectivités qui subissent déjà la pression d’une demande énergétique incontrôlée, et un environnement qui ne peut pas absorber le coût d’une IA qui se développe dans sa forme actuelle.

Bâtir une infrastructure d’IA mesurable et transparente sur l’énergie

La pression sur l’infrastructure de l’IA augmente partout dans le monde. Les réseaux vieillissent, le prix de l’électricité grimpe et la demande des centres de données devrait plus que doubler d’ici 2030. De nouvelles réglementations comme l’AI Act européen introduisent des obligations de transparence énergétique, tandis qu’aux États-Unis, le vieillissement des infrastructures et les résistances locales freinent l’expansion. Pourtant, de nombreuses organisations font encore croître leur usage de l’IA sans vision claire des ressources consommées.

Dans le même temps, l’IA passe du stade expérimental à celui d’infrastructure permanente, ce qui fait de l’efficacité de l’inférence une contrainte aussi déterminante que la performance. Neuralwatt et GreenPT y répondent en approfondissant leur collaboration sur la transparence énergétique, l’optimisation des modèles et les outils permettant de mesurer et de réduire l’empreinte énergétique de l’IA. Ce partenariat illustre une évolution plus large vers des systèmes d’IA responsables, où chaque requête a un impact mesurable sur l’énergie, le carbone et l’infrastructure.