Envision contre SpaceX : faut-il envoyer les centres de données d’IA dans l’espace ?

Le problème de l’électricité est devenu l’un des principaux freins à l’expansion de l’intelligence artificielle. Mais il n’existe pas une seule manière d’y répondre.

À Ulanqab, en Mongolie-Intérieure, le groupe chinois Envision a commencé à exploiter son Galaxy Campus, un complexe de calcul conçu autour de ressources éoliennes et solaires locales. Sa première phase atteint 120 MW et le projet doit dépasser 2 GW à terme. 13

SpaceX défend une stratégie autrement plus radicale : une constellation pouvant compter jusqu’à un million de satellites solaires transformés en centres de données orbitaux. Pour l’heure, cette architecture n’est pas opérationnelle et reste soumise aux autorisations réglementaires ainsi qu’à de nombreux défis techniques et économiques. 1819

Le campus d’Envision constitue donc un contre-exemple concret à l’idée selon laquelle les serveurs d’IA devront nécessairement quitter la Terre pour échapper aux limites des réseaux électriques. Il ne permet pas de trancher le débat à long terme : les infrastructures terrestres doivent composer avec l’intermittence des renouvelables et la disponibilité des terrains, tandis que les systèmes orbitaux doivent résoudre les problèmes du lancement, du refroidissement, des radiations, des communications et du remplacement des composants.

Deux réponses au même problème électrique

L’approche d’Envision est avant tout géographique. Plutôt que de construire un immense centre de données près d’un bassin de demande où les raccordements au réseau sont saturés, le groupe installe ses serveurs dans une région disposant de beaucoup de vent, de soleil, d’espace et d’un climat relativement frais. Le Galaxy Campus associe production renouvelable, infrastructures de transport d’électricité, stockage et gestion intelligente de l’énergie. 36

L’approche de SpaceX est architecturale. Le dossier présenté par l’entreprise décrit des satellites alimentés par l’énergie solaire, placés en orbite basse et reliés entre eux pour former un système de centres de données distribué. SpaceX affirme qu’une exposition presque continue au soleil pourrait réduire la dépendance aux réseaux terrestres et les coûts d’exploitation. 1820

En résumé :

• Envision déplace les serveurs vers l’électricité.
• SpaceX veut déplacer les serveurs et leur système énergétique hors de la planète.

Les deux modèles reposent donc sur une énergie issue du soleil, mais leurs risques d’exécution sont très différents.

Comparaison des deux projets

Critère	Galaxy Campus d’Envision	Centres de données orbitaux de SpaceX
Localisation	Ulanqab, en Mongolie-Intérieure, à proximité de ressources renouvelables. 1	Orbite terrestre basse, dans le cadre d’une constellation de satellites proposée. 1819
État d’avancement	La première phase de 120 MW a été mise en service ; l’objectif de 2 GW reste une capacité planifiée. 13	Projet soumis aux autorités ; les autorisations et le déploiement à grande échelle restent à venir. 1820
Dimension annoncée	Jusqu’à 2 GW de capacité électrique et jusqu’à un million d’accélérateurs d’IA une fois le complexe achevé. 23	Jusqu’à un million de satellites selon la demande déposée par SpaceX, sans que celle-ci établisse qu’ils seront tous déployés ni qu’elle définisse une capacité de calcul finale. 1819
Source d’énergie	Éolien et solaire terrestres, associés au stockage et à des systèmes de gestion de l’énergie. 36	Panneaux solaires en orbite, avec une exposition potentiellement presque continue dans certaines configurations orbitales. 1920
Refroidissement	Technologies classiques de centres de données terrestres ; le climat frais de la région peut réduire les besoins de refroidissement. 27	Évacuation de la chaleur par rayonnement, car le vide spatial ne permet pas la convection de l’air. 4546
Maintenance	Les serveurs, bâtiments et équipements électriques restent accessibles et remplaçables sur Terre.	Toute réparation ou tout remplacement nécessiterait des opérations spatiales complexes et coûteuses. 4647
Calendrier	Une première phase fonctionne déjà. 13	Elon Musk évoque des premiers lancements au quatrième trimestre 2027 et une « échelle significative » en 2028. 17

Pourquoi Envision met à mal le raisonnement de Musk

Le principal défi adressé par Envision est pratique, plus que théorique. Le projet montre qu’il est possible de répondre à la pénurie de capacité de raccordement en modifiant l’endroit où l’on construit les centres de données, plutôt qu’en changeant de planète.

Un campus alimenté par des renouvelables peut s’appuyer sur des technologies déjà courantes : serveurs standards, réseaux terrestres, systèmes de stockage, équipements de transport d’électricité et équipes de maintenance. Envision applique déjà ce modèle à une première échelle, même si la capacité complète du site reste à construire. 13

Cette distinction est essentielle. Pour de nombreux acteurs de l’IA, le problème immédiat n’est pas l’absence d’énergie à l’échelle mondiale. C’est la difficulté d’obtenir suffisamment de puissance au bon endroit et de raccorder rapidement un nouveau centre de données au réseau. Envision tente de contourner ce goulot d’étranglement en réunissant production électrique et calcul au sein d’un même projet d’infrastructure. 36

SpaceX propose de son côté de supprimer entièrement le raccordement terrestre. Mais ce gain potentiel s’accompagne d’une nouvelle chaîne de dépendances : cadence des lancements, fabrication des satellites, réseau orbital, contrôle thermique, protection contre les radiations et remplacement des puces informatiques.

Fiabilité : intermittence terrestre contre complexité orbitale

L’électricité renouvelable d’Envision ne signifie pas automatiquement une alimentation ininterrompue. La production éolienne et solaire varie ; la fiabilité du campus dépend donc de la capacité et du fonctionnement de ses systèmes de stockage et de gestion de l’énergie. Les informations disponibles ne permettent pas d’établir sa capacité renouvelable garantie 24 heures sur 24, ses solutions de secours ou ses performances en cas de panne. 36

L’énergie solaire orbitale pourrait offrir un accès plus régulier à la lumière du soleil, mais cette continuité ne résout pas tout. Les équipements spatiaux doivent fonctionner dans un environnement soumis aux radiations, communiquer au sein d’un réseau distribué et survivre sans accès physique ordinaire. Des experts ont identifié le refroidissement, la logistique des lancements, les conditions extrêmes et l’évolution rapide des puces d’IA comme des problèmes encore non résolus. 464748

Le refroidissement est particulièrement contre-intuitif. L’espace est froid, mais le vide ne permet pas d’évacuer la chaleur par l’air. Sur Terre, un centre de données peut utiliser de l’air, de l’eau ou d’autres infrastructures thermiques. En orbite, un satellite doit rejeter sa chaleur résiduelle sous forme de rayonnement infrarouge, au moyen de radiateurs. 4546

Le coût : promesse d’économies contre facture de déploiement

L’argument économique d’Envision repose sur plusieurs avantages terrestres : une production renouvelable locale abondante, une moindre dépendance à un raccordement saturé et des besoins de refroidissement potentiellement réduits dans une région froide. Toutefois, les éléments disponibles ne permettent pas de confirmer un coût complet vérifié par kilowattheure ou par unité de calcul d’IA pour le campus.

Le modèle de SpaceX dépend beaucoup plus fortement du prix futur des lancements. Une étude du Parlement européen identifie l’économie des lancements comme le principal obstacle aux centres de données spatiaux et indique que les coûts actuels des lanceurs réutilisables restent de l’ordre de plusieurs milliers d’euros par kilogramme. 43

Une analyse non évaluée par les pairs illustre la sensibilité de ces calculs. En supposant un coût futur de 200 dollars par kilogramme, elle estime que placer 1 GW de calcul d’IA en orbite basse nécessiterait 10 000 tonnes de satellites, environ 50 lancements de Starship V3 et 2 milliards de dollars de frais de lancement à eux seuls. Il s’agit d’hypothèses de modélisation, et non de prix obtenus par SpaceX ni d’une estimation complète du projet. 44

Aucun des deux modèles ne dispose encore d’un coût total sur son cycle de vie. Pour Envision, les inconnues comprennent notamment :

• le prix des accélérateurs et des serveurs ;
• la durée de stockage nécessaire et le coût du remplacement des batteries ;
• les dépenses de transport d’électricité et de réseau ;
• le taux d’utilisation des équipements ;
• le prix réellement payé pour l’électricité renouvelable.

Pour SpaceX, la liste est encore plus longue. Elle inclut la masse des satellites, la cadence des lancements, les panneaux solaires, les radiateurs, la protection contre les radiations, les communications, les pannes, l’assurance, les missions de remplacement et le risque que les puces d’IA deviennent obsolètes avant que les satellites puissent être modernisés. Des analystes ont précisément averti qu’une architecture orbitale difficile à mettre à niveau pourrait mal suivre le rythme de l’évolution des processeurs. 4647

Le calendrier avantage Envision, mais seulement à court terme

La première phase de 120 MW du campus d’Envision est déjà en fonctionnement, tandis que l’objectif de 2 GW n’est pas encore atteint. 13 Le projet démontre donc une capacité de déploiement, mais pas encore les performances ni l’économie d’un campus entièrement construit à plusieurs gigawatts.

Le calendrier de SpaceX est plus conditionnel. Elon Musk a déclaré que les premiers satellites d’IA pourraient être lancés vers la fin de 2027 et atteindre une échelle significative en 2028. 17 Ces objectifs dépendent des autorisations réglementaires, de la production industrielle, de la disponibilité des lanceurs et de la capacité à maintenir une cadence élevée à faible coût.

La comparaison oppose ainsi un projet terrestre dont la première phase est déjà en service à une architecture orbitale dont les bénéfices les plus ambitieux restent hypothétiques.

Ce que la Mongolie-Intérieure révèle de la stratégie chinoise du calcul

Le campus d’Envision s’inscrit dans une tendance terrestre plus large : concentrer les infrastructures d’IA dans des régions où l’énergie, les terrains et les conditions de refroidissement sont favorables. Des articles présentent Ulanqab et la Mongolie-Intérieure comme des pôles croissants de projets d’IA et de calcul « vert », tandis que d’autres entreprises technologiques y exploitent déjà des installations ou envisagent d’en construire. 1037

Cette logique fait de la géographie énergétique un avantage informatique : installer de grands clusters là où l’électricité renouvelable est disponible, puis relier cette capacité aux utilisateurs et aux centres de demande. Les éléments disponibles confirment l’importance de la Mongolie-Intérieure comme zone d’infrastructures d’IA, mais ne suffisent pas à mesurer précisément le rôle d’Envision dans la stratégie nationale chinoise du calcul ni à attribuer au seul Galaxy Campus des résultats de politique publique plus larges.

La grande inconnue : la demande future

L’économie des deux modèles dépendra de la forme que prendront les charges de travail liées à l’IA dans les prochaines années. L’entraînement et l’inférence n’exigent pas les mêmes infrastructures ; l’amélioration de l’efficacité des modèles peut réduire la puissance nécessaire pour une tâche donnée ; et le taux d’utilisation des accélérateurs déterminera la capacité réellement rentable.

Les progrès rapides du matériel créent une difficulté supplémentaire. Un centre de données terrestre peut généralement renouveler ses serveurs grâce à des chaînes d’approvisionnement établies. Un système orbital pourrait être contraint de conserver ses équipements beaucoup plus longtemps, et donc de subir la baisse des prix et la hausse des performances des générations suivantes de puces. 46

Une capacité nominale — 2 GW sur Terre ou une constellation proposée d’un million de satellites — ne suffit donc pas à déterminer quel modèle fournira le calcul d’IA le moins cher ou le plus fiable. Il faudra comparer les coûts sur l’ensemble du cycle de vie, le taux d’utilisation, la disponibilité, les performances du réseau et la capacité à renouveler le matériel.

En conclusion

Envision ne réfute pas la possibilité, à long terme, de faire fonctionner des systèmes d’IA en orbite. En revanche, le projet remet en question l’affirmation plus forte selon laquelle les contraintes électriques terrestres ne laisseraient aucune voie d’expansion.

Le modèle développé en Mongolie-Intérieure est relativement familier : rapprocher les serveurs de l’électricité renouvelable, intégrer le stockage et la gestion de l’énergie, puis utiliser des infrastructures terrestres que l’on peut entretenir et moderniser. Le modèle de SpaceX pourrait un jour bénéficier d’un accès presque continu à l’énergie solaire et de l’absence de contraintes liées aux réseaux terrestres. Mais il doit d’abord démontrer que les lancements, le refroidissement, la protection contre les radiations, les communications et le remplacement du matériel peuvent fonctionner à grande échelle et à un coût compétitif.

Pour l’instant, Envision représente une réponse terrestre déjà déployée au problème énergétique de l’IA. SpaceX représente un pari à fort potentiel, mais aussi à haut risque, sur une baisse des coûts du calcul orbital plus rapide que celle des solutions disponibles sur Terre.