20 août 2025
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Catégories: dossier, datacenter et cuivre
17 min de lecture

Section 4/5 - Datacenter et cuivre, l'IA

Table des matières 
SECTION 4/5 : Impact de l’IA sur l’évolution de la demande en cuivre

10. Datacenters IA : vers les 1 GW et au-delà, l’explosion de la demande en cuivre

Il y a à peine dix ans, un datacenter de 100 MW semblait colossal. Aujourd’hui, les projets liés à l’intelligence artificielle (IA) atteignent 1 000 MW, ou 1 GW, une échelle autrefois réservée à des barrages hydroélectriques ; certains projets en cours sont déjà prévus pour aller au-delà à terme. Ce changement d’ordre de grandeur bouleverse toutes les équations de conception, et en particulier celle du cuivre. Pourquoi ? Parce que chaque avancée en IA augmente la densité électrique et la complexité physique des infrastructures, et avec elles, la quantité de cuivre nécessaire à leur alimentation, interconnexion et refroidissement.

10.1. L’architecture IA : une révolution matérielle en accéléré

Les datacenters traditionnels reposent encore largement sur des serveurs CPU classiques, consommant autour de 10 à 15 kW par baie. Les infrastructures IA reposent sur des clusters massifs de GPU comme les Nvidia H100 ou les futurs GB200, qui atteignent 40 à 100 kW par rack, et même 120 kW [20].

Génération Puissance par rack Interconnexion Cuivre par serveur Horizon
CPU standard 10–15 kW Ethernet 25G 1,5–2 kg Aujourd’hui
Nvidia H100 25–40 kW InfiniBand 400G 3–3,5 kg 2023–2025
GB200 / B200 40–70 kW NVLink + 800G 4,5–5,5 kg 2024–2026
IA hybride 50–100 kW photonique/cuivre 6–8 kg >2027

Chaque évolution technologique multiplie les besoins en cuivre, tant au niveau des alimentations internes que des interconnexions réseau, des bus de puissance, des systèmes de refroidissement et de blindage électromagnétique [1].

10.2. L’explosion des projets hyperscale IA : 1 projet = 100 000+ tonnes de cuivre

Les projets récemment confirmés donnent la mesure de cette intensification. Avec une intensité cuivre estimée de 27 tonnes/MW pour l’IA (contre 5 tonnes/MW pour un datacenter classique), les volumes deviennent très importants :

  • Meta Hyperion (5 GW) : prévu pour contenir environ 135 000 tonnes de cuivre, soit plus que la production annuelle de nombreux pays producteurs [2].
  • OpenAI–Oracle Stargate (4,5 GW) : une empreinte cuivre estimée à 121 500 tonnes sur plusieurs années [3].
  • xAI Colossus (1 GW) : 27 000 tonnes de cuivre nécessaires.
  • Google TPU v6 Clusters : 12 sites à 300 MW chacun, pour 8 100 tonnes par site.

Cette simple liste montre que le cuivre, jadis considéré comme un consommable technique, devient désormais un facteur dimensionnant de la capacité de déploiement IA, en plus de celle de son alimentation électrique et de sa consommation d’eau.

10.3. Pourquoi l’IA exacerbe les contraintes cuivre

L’introduction de l’IA ne se limite pas à une explosion des volumes de puissance électrique dans les datacenters. Elle transforme aussi en profondeur la structure des besoins en cuivre, en aggravant à la fois la densité, la complexité et la criticité des usages.

Chaque couche de l’infrastructure est affectée, et le cuivre devient plus qu’un vecteur de puissance : c’est un composant structurel de performance.

Selon les estimations de BHP [18], le cuivre utilisé dans les centres de données à l’échelle mondiale sera multiplié par six d’ici 2050, passant d’environ un demi-million de tonnes de cuivre aujourd’hui à environ trois millions de tonnes par an d’ici 2050. Cette augmentation équivaut à peu près à la production annuelle combinée des quatre plus grandes mines de cuivre du monde aujourd’hui !

La Banque de France confirme cette tendance et les risques que la croissance de l’IA peut générer sur le marché du cuivre [21]. En effet, les besoins en cuivre liés au développement de l’intelligence artificielle viennent renforcer les risques de déséquilibre entre offre et demande également identifiés dans le cadre de la transition énergétique. Celle ci nécessite aussi des métaux, dont le cuivre, indispensable à la production d’énergies renouvelables (éoliennes, panneaux solaires), au stockage d’énergie (batteries) et aux infrastructure de recharge pour les véhicules électriques.

Un des derniers nés, le GPU Nvidia GB200

Pour proposer des services performants, les datacenters ont besoin des dernières puces informatiques hébergées dans des unités de serveur telles que la nouvelle Nvidia GB200 NVL72, lancée en 2024 et comprenant le GPU Blackwell B200 (unité de traitement graphique), décrite comme la puce la plus puissante au monde [19]. Cette nouvelle puce aurait une capacité de traitement de l’IA quatre fois supérieure à celle de son prédécesseur Nvidia. Pour réaliser ce changement d’échelle, la nouvelle unité GB200 comporte plus de 5 000 câbles en cuivre totalisant plus de 3,2 kilomètres de longueur [20].

Refroidissement liquide : une nouvelle dépendance matérielle

Les charges thermiques générées par les GPU de dernière génération (jusqu’à 700 W par puce, voire plus en configuration GB200) rendent le refroidissement par air obsolète. L’industrie bascule vers des architectures à refroidissement liquide, soit en direct-to-chip, soit par immersion. Cette évolution entraîne une consommation accrue de cuivre pour :

  • Les tuyauteries (alliages cuivre-nickel souvent préférés à l’acier pour leur conductivité thermique et leur résistance à la corrosion),
  • Les échangeurs thermiques, incluant parfois du cuivre à haute conductivité,
  • Les capteurs redondants et circuits de surveillance, câblés individuellement pour éviter toute panne non détectée.

Dans certains cas, la masse totale de cuivre dédiée au seul système de refroidissement d’un rack peut dépasser celle des câbles d’alimentation [5].

Interconnexion GPU : le réseau devient cuivre-dépendant

L’entraînement de modèles IA massifs repose sur la synchronisation extrêmement fine entre plusieurs milliers de GPU. Cela impose :

  • Une latence réseau inférieure à 1 microseconde,
  • Une bande passante interne de 400 à 800 Gbit/s par lien, voire plus dans les prochaines générations (NVLink, PCIe 6.0, Infiniband NDR).

Pour atteindre ces performances, les architectures réseau adoptent une topologie fat-tree ou Dragonfly++, qui multiplie les couches de commutation et triple les longueurs de câblage entre nœuds. Bien que certaines interconnexions utilisent la fibre optique, une part importante des liens internes, notamment dans les switches haute performance ou les bus backplane, reste basée sur des conducteurs cuivre pour des raisons de stabilité et de latence [6].

Cette exigence multiplie la quantité de cuivre embarquée dans l’architecture réseau interne, bien au-delà des standards des datacenters traditionnels.

Puissance et redondance : le doublement structurel du cuivre

Les alimentations électriques doivent répondre à trois contraintes simultanées :

  • Une puissance par rack deux à trois fois supérieure (jusqu’à 50–70 kW (et même au-delà) contre 10–15 kW pour un rack classique),
  • Une redondance poussée à l’extrême (N+2 ou double cheminement),
  • Des niveaux de fiabilité extrême imposés par le coût du downtime en entraînement IA.

Conséquences directes :

  • Des sections de câbles surdimensionnées, parfois supérieures à 300 mm²,
  • Une connectique haute performance (connecteurs blindés, filtres EMI, gaines renforcées),
  • Un doublement systématique des circuits pour éviter les points de défaillance uniques.

Le cuivre n’est plus seulement un support énergétique, il devient un facteur de continuité opérationnelle critique [7].

Du simple au quintuple : le basculement quantitatif

Dans ce nouveau paradigme, un rack IA de dernière génération peut embarquer jusqu’à 50 à 60 kg de cuivre, répartis entre :

  • Câblage d’alimentation primaire et secondaire,
  • Systèmes de refroidissement liquide,
  • Réseaux internes haute vitesse et instrumentation.

À titre de comparaison, un rack conventionnel dans un datacenter classique n’utilise en moyenne que 10 à 15 kg de cuivre. Le ratio est ainsi multiplié par 4 à 6, non pas du fait d’une inefficacité, mais parce que l’IA impose une densification extrême de tous les composants physiques [8].

10.4. Coût et poids stratégique du cuivre IA

Cette multiplication par 4 à 6 du cuivre par rack se traduit par une « intensité » globale de 27 tonnes/MW pour les datacenters IA, contre 5 tonnes/MW pour les datacenters classiques, soit un facteur multiplicateur de 5,4.

Prenons un exemple : pour un site IA de 1 GW, on estime une consommation de 27 000 tonnes de cuivre. À un prix de 12 000 $/tonne (scénario très tendu), cela représente :

Scénario Cuivre brut Transformation Tension géopolitique Coût total
Normal 324 M$ +40 % → 454 M$ — 454 M$
Tension modérée 324 M$ +40 % +25 % → 567 M$ 567 M$
Crise 324 M$ +40 % +100 % → 908 M$ 908 M$

Ces chiffres font du cuivre un poste d’investissement majeur, pesant jusqu’à 15-20 % du coût total d’un projet IA hyperscale, soit plus qu’un datacenter de taille moyenne entier [9].

10.5. Les chaînes d’approvisionnement sous tension

L’explosion des volumes et des spécifications crée un goulot d’étranglement global :

  • Délai de fabrication des câbles haute intensité : 12 à 18 mois
  • Rareté des transformateurs > 1 MVA cuivre : commande spéciale requise
  • Pénurie d’installateurs HT : salaires +50 %, délais 2× plus longs
  • Proximité fonderies cuivre : un nouveau critère de localisation stratégique

Ainsi, certains projets IA doivent désormais être construits près des mines, fonderies ou ports spécialisés, réorganisant entièrement la carte mondiale des datacenters [10].

10.6. Conclusion : l’IA transforme le cuivre en ressource critique

L’intelligence artificielle n’amplifie pas seulement la demande énergétique : elle provoque une restructuration complète de la chaîne cuivre mondiale. D’un poste secondaire dans l’électrotechnique, le cuivre devient un incontournable levier stratégique, au même titre que l’énergie, la sécurité ou la connectivité transocéanique.

11. Prospective cuivre et datacenters : 2030–2040, entre rupture et résilience

Si la décennie 2010 a vu naître l’ère hyperscale, la période 2025–2040 pourrait être celle de la fracture métallique. Alors que tous les secteurs : transport, énergie, numérique, convergent vers une dépendance croissante au cuivre, les datacenters entrent dans une course où les ressources physiques deviennent le facteur limitant.

11.1. Une demande mondiale en cuivre qui double

La Banque mondiale estime que la demande annuelle de cuivre raffiné pourrait atteindre 50 millions de tonnes d’ici 2035, contre 25 Mt aujourd’hui [11]. Les datacenters, IA comprise, pourraient en représenter plus de 3 à 4 Mt cumulées à cet horizon.

Cette dynamique est d’autant plus critique que les projets miniers et de raffinage ne suivent pas. Il faut 7 à 12 ans pour ouvrir une nouvelle mine. Or, la plupart des investissements récents ont été insuffisants ou trop concentrés en Asie [12].

11.2. Trois scénarios possibles pour les datacenters

1. Scénario A, inertie

  • Pas de rupture technologique
  • ➤ Cuivre total : 25 Mt cumulés dans les datacenters d’ici 2040

2. Scénario B, transition maîtrisée

  • Gains d’efficacité, recyclage intensif, architecture optimisée
  • ➤ Cuivre total : 15 Mt cumulés

3. Scénario C, rupture technologique

  • Photonique, supraconduction, 48V/800V, réseaux optiques
  • ➤ Cuivre : 10 Mt cumulés, mais incertitude forte sur la maturité

11.3. Le risque géopolitique majeur

La Chine contrôle plus de 40 % de la capacité de raffinage mondiale. Le Chili, le Pérou et la RDC concentrent l’extraction. Tout événement (sanction, grève, catastrophe, instabilité) dans ces zones peut bloquer en chaîne les projets de datacenters [13].

De plus, l’augmentation des surtaxes à l’import, la rareté des fonderies locales, ou encore les problèmes de logistique portuaire aggravent la fragilité d’un secteur jusqu’alors considéré comme dématérialisé.

11.4. Que peuvent faire les opérateurs ?

À partir de 2025, plusieurs stratégies émergent :

  • Intégrer l’indicateur Cu/MW dès la phase de conception
  • Sécuriser des contrats long terme sur les câbles HT, transformateurs
  • Soutenir la recherche photonique pour réduire la dépendance cuivre
  • Localiser les projets à proximité de hubs cuivre (Arizona, Chili, ports du Golfe)
  • Structurer les filières de recyclage premium [14]

11.5. Conclusion : le cuivre devient une donnée stratégique de l’IA

Les datacenters ne peuvent plus être conçus comme des boîtes noires virtuelles. Ils reposent sur des métaux critiques, avec des chaînes physiques, humaines et géopolitiques. Le cuivre, hier invisible, est désormais un facteur de souveraineté numérique.

11. Horizon 2050 : modéliser l’avenir cuivre des datacenters

Imaginer le futur des datacenters à l’horizon 2050 nécessite de sortir du seul champ technologique pour y intégrer des variables industrielles, climatiques, géopolitiques et économiques. À la différence des projections linéaires, cette approche cherche à articuler des scénarios cohérents, en croisant les niveaux d’incertitude et les rythmes d’évolution plausibles.

La question centrale n’est plus uniquement « combien de cuivre faudra-t-il ? », mais “dans quel monde industriel et énergétique ce cuivre pourra-t-il être produit, transformé, transporté, et intégré dans des infrastructures critiques ?”

11.1. Hypothèses structurantes pour une modélisation crédible

Pour établir des projections utiles, certaines hypothèses sont indispensables :

  1. La croissance des usages numériques continuera (cloud, IA, edge, 6G, jumeaux numériques).
  2. La pression carbone incitera à massifier les datacenters haute performance et mutualisés.
  3. Le prix du cuivre restera structurellement élevé (>10 000 $/t) en raison d’une sous-capacité minière chronique.
  4. Des ruptures technologiques auront un impact différencié selon les segments (distribution, réseau, calcul).

À partir de là, trois grands scénarios sont modélisés [15].

11.2. Scénario 1 – Prolongement tendanciel : la dépendance structurelle

Dans ce scénario, le rythme actuel de croissance des datacenters hyperscale se poursuit, avec des gains marginaux d’efficacité et une inertie forte dans les choix d’architecture. Le cuivre reste le matériau de référence pour les câbles, transformateurs, connectique et busbars.

Hypothèses structurantes :

  • Croissance continue des datacenters IA : +15% par an jusqu’en 2035, puis +8% jusqu’en 2050
  • Maintien de l’intensité cuivre IA à 27 tonnes/MW (vs 5 tonnes/MW pour le traditionnel)
  • Part de l’IA dans les nouveaux déploiements : 60% en 2030, 80% en 2040, 90% en 2050
  • Recyclage limité : 25% des besoins couverts par le recyclage

Résultats projetés :

  • Capacité mondiale datacenter 2050 : 4 000 GW cumulés (dont 3 600 GW IA)
  • Cuivre moyen par MW : 24,3 tonnes (pondéré par le mix IA/traditionnel)
  • Demande annuelle : >18 Mt/an d’ici 2045
  • Part du cuivre dans le CAPEX global : jusqu’à 12–15 %

Conséquences :

  • Saturation des capacités de raffinage
  • Multiplication des pénuries régionales
  • Tensions politiques autour des pays extracteurs

11.3. Scénario 2 – Transition industrielle coordonnée

Ici, la pression économique, climatique et géopolitique pousse à une rationalisation. Des normes imposent des taux minimums de cuivre recyclé, les architectures passent massivement aux tensions plus élevées (48V–800V), et les équipements réseau se basent sur une mixité cuivre/optique mieux calibrée.

Hypothèses structurantes :

  • Réduction drastique de l’intensité cuivre IA de 27 à 12 tonnes/MW d’ici 2040
  • Intensité cuivre traditionnel réduite de 5 à 3 tonnes/MW (optimisations)
  • Recyclage massif : 60% des besoins couverts par le recyclage en 2050
  • Substitution étendue : 25% du cuivre remplacé par des alternatives

Résultats projetés :

  • Capacité mondiale datacenter 2050 : 3 200 GW cumulés (dont 2 880 GW IA optimisé)
  • Cuivre moyen par MW : 10,8 tonnes (pondéré et fortement optimisé)
  • Taux de recyclage in situ : > 60 %
  • Part du cuivre d’origine primaire : < 40 %
  • Déploiement plus lent mais plus stable

Conséquences :

  • Soulagement partiel des chaînes d’approvisionnement
  • Relocalisation de capacités de transformation
  • Meilleur pilotage CAPEX via contrats long terme

11.4. Scénario 3 – Disruption technologique

Ce scénario suppose une rupture profonde autour de 2035, avec la maturation de plusieurs technologies disruptives combinées :

  • Supraconducteurs à température ambiante pour les liens internes
  • Photonique intégrée pour les réseaux locaux (ToR–EoR)
  • Intelligence de l’infrastructure réduisant le besoin en redondance physique
  • Cuivre remplacé en partie par des composites polymères conducteurs

Résultats projetés :

  • Cuivre par MW : 1,2 à 1,5 tonne
  • Dépendance aux filières minières : < 40 %
  • Réduction des délais de déploiement > 20 %

Mais ce scénario repose sur des paris technologiques qui, en 2025, restent encore très incertains. Les premières applications sont expérimentales, les coûts de production prohibitifs, et la standardisation encore inexistante [16].

11.5. Outils de pilotage stratégique

Quelle que soit la trajectoire retenue, les acteurs publics et privés devront mettre en place des outils d’anticipation :

  • Indicateurs Cu/MW par site ou région
  • Modèles de stress logistique (fonderies, ports, douanes)
  • Intégration des critères cuivre dans les labels ESG
  • Cartographie dynamique des flux cuivre (primaire, recyclé, secondaire)
  • Suivi des innovations susceptibles d’altérer l’équation cuivre

Ces instruments seront d’autant plus cruciaux que la planification de nouvelles mines ou infrastructures de transformation nécessite 10 à 15 ans de visibilité [17].

Références - Section 4

[1] Schneider Electric. (2023). Copper Implications of AI Clusters

[2] Meta. (2025). Hyperion Project Factsheet

[3] OpenAI-Oracle. (2025). Stargate Deployment Overview

[4] Google. (2023). Energy-Aware Design for Scalable AI Infrastructure

[5] Meta. (2023). AI Datacenter Engineering Brief – Immersion Cooling and Copper Impact

[6] The Next Platform. (2023). AI Superclusters and Datacenter Energy Models

[7] Microsoft. (2023). Project Silica and GPU Electrical Redundancy Design

[8] Uptime Institute. (2023). AI Infrastructure Risks and Materials

https://uptimeinstitute.com/research-reports

[10] Nikkei Asia. (2024). AI Hardware Delays Due to Copper Shortages

[11] World Bank. (2023). Minerals for Climate Action

[12] IEA. (2022). The Role of Critical Minerals in Clean Energy Transitions

https://www.iea.org/reports/the-role-of-critical-minerals

[13] McKinsey & Co. (2023). Copper in the energy transition

[14] Uptime Institute. (2023). Critical Infrastructure Materials Watch

  • Description : Monitoring report on materials constraints.
  • Statut : Rapport spécifique interne

[15] S&P Global. (2022). The Future of Copper: Will the Supply Meet the Demand?

[16] IEEE. (2024). Photonics-Copper Interconnects in Quantum-Classical Systems

[17] CRU Group. (2024). Copper Market Outlook 2030–2040

  • Description : Industry analysis and forecasting.
  • Statut : Rapport payant - URL directe non accessible publiquement

[18] BHP (2025). Why AI tools and data centres are driving copper demand

https://www.bhp.com/news/bhp-insights/2025/01/why-ai-tools-and-data-centres-are-driving-copper-demand

[19] The Verge (2024). Nvidia reveals Blackwell B200 GPU, the ‘world’s most powerful chip’ for AI

https://www.theverge.com/2024/3/18/24105157/nvidia-blackwell-gpu-b200-ai

[20] The Register (2024). One rack. 120kW of compute. Taking a closer look at Nvidia’s DGX GB200 NVL72 beast

https://www.theregister.com/2024/03/21/nvidia_dgx_gb200_nvk72/

[21] Banque de France (2025). IA et expansion des centres de données, les enjeux pour le marché du cuivre

https://www.banque-france.fr/fr/publications-et-statistiques/publications/ia-et-expansion-des-centres-de-donnees-les-enjeux-pour-le-marche-du-cuivre

Voir aussi