La demande d’électricité est en plein essor grâce à l’IA.

Dans un mai 2024 rapport, Goldman Sachs a prédit que les centres de données utiliseront 8 % de l’approvisionnement total en électricité des États-Unis d’ici 2030, contre 3 % en 2022, à mesure que les fournisseurs de services cloud se développeront pour répondre à la demande d’infrastructure d’IA. En supposant que la tendance actuelle se maintienne, les services publics américains devront investir environ 50 milliards de dollars dans la capacité de production d’électricité pour prendre en charge tous les centres de données améliorés et nouveaux fonctionnant avec l’IA.

Il pourrait y avoir de graves externalités négatives. Au Kansas, où Meta a récemment lancé un google-kansas-city-1-billion-dollar-data-center/60254979″>Nouveau complexe de serveurs massif, la compagnie d’électricité Evergy annoncé qu’il retarderait la mise hors service de sa centrale à charbon jusqu’à cinq ans. Certains experts disent que les centres de données gourmands en énergie – qui sont également gros consommateurs d’eau – pourrait contribuer à l’augmentation des coûts des services publics pour les contribuables ordinaires, ce qui aurait un impact disproportionné sur les personnes à faible revenu.

Le problème de consommation d’énergie du centre de données semble insoluble. Mais Jim Gao, Katie Hoffman et Vedavyas Panneershelvam, les cofondateurs de Phaidra, pensent qu’il est possible de rénover les installations existantes pour les rendre plus économes en énergie.

Ils en ont fait une entreprise, en fait.

Phaidra, lancé en 2019, crée des systèmes de contrôle alimentés par l’IA pour les centres de données ainsi que pour les infrastructures de bâtiments pharmaceutiques et commerciaux. Les systèmes de l’entreprise recueillent des données provenant de milliers de capteurs autour d’une installation et prennent des décisions en temps réel sur la façon de refroidir l’équipement à l’intérieur de manière économe en énergie.

Pour de nombreux centres de données, le refroidissement est l’un des composants les plus énergivores. Le système de refroidissement moyen d’un centre de données Consomme environ 40 % de la puissance totale du centre.

« L’industrie des centres de données est au milieu d’une course aux armements pour construire de nouvelles capacités partout où les terres et l’électricité sont disponibles », a déclaré Gao à fr.techtribune.netdans une interview. « Le service de Phaidra peut fournir un système de refroidissement plus stable qui fonctionne avec moins d’énergie. »

Gao dirigeait auparavant DeepMind Energy, l’équipe de la division de recherche DeepMind AI de Google responsable de la commercialisation de la technologie pour relever les défis liés au changement climatique. Chez DeepMind, Goa – avec Panneershelvam, alors ingénieur de recherche chez DeepMind – a développé un système d’IA pour contrôler et optimiser la consommation d’énergie des centres de données de Google. Il a été beaucoup couvert à l’époque.

DeepMind a pris la décision de liquider discrètement DeepMind Energy après avoir échoué à signer des accords avec de grands acteurs de l’industrie comme le service public britannique National Grid, par Reportage de CNBC. Gao est parti en août 2019 et Panneershelvam en mai 2020 – quelques mois après le départ du cofondateur de DeepMind, Mustafa Suleyman, qui aurait été une force motrice majeure des efforts de DeepMind en matière de changement climatique.

Après avoir quitté DeepMind, Gao et Panneershelvam ont vu une opportunité d’appliquer les leçons tirées du projet de centre de données de Google à d’autres centres de données – et au-delà. Ils ont recruté Hoffman, qui dirigeait des projets d’innovation chez Trane, une entreprise de fabrication de réfrigération, pour lancer Phaidra.

Phaidra développe des modèles d’IA pour chaque client formés sur les données des capteurs afin d’optimiser les systèmes de refroidissement et la gestion globale de l’énergie d’une installation (par exemple, un centre de données). Ces modèles s’auto-améliorent, affirme Gao, en apprenant constamment de leur propre expérience de gestion de l’infrastructure des installations.

« L’une des approches uniques de Phaidra en matière d’IA est que nous combinons les connaissances physiques du fonctionnement de l’installation avec les modèles appris de la dynamique de l’usine, basés sur les données des capteurs », a déclaré Gao. « Les modèles sous-jacents commencent par des représentations de base des composants standard, mais la sémantique et la hiérarchie des données sont configurées de manière unique à partir du système réel. »

Phaidra n’est pas la seule startup à tenter de relever le défi de la consommation d’énergie des centres de données avec l’IA. Un autre fournisseur dans l’espace était Carbon Relay, basé à Boston, du moins jusqu’à ce qu’il décide de le faire Rebranding et pivot au DevOps et à l’informatique.

Ailleurs, Meta et Microsoft ont également expérimenté l’optimisation des centres de données basée sur l’IA. Mais Gao considère que la principale concurrence de Phaidra est « la façon traditionnelle de faire les choses ».

« Il est courant que les installations engagent une société d’ingénierie ou un consultant externe pour analyser les performances de l’installation et mettre à jour manuellement la programmation des contrôles backend », a déclaré Gao. « Le problème avec cette approche est que le hard-co traditionnelLa logique de contrôle DED oblige l’installation à fonctionner de la même manière pour toujours jusqu’à ce que quelqu’un intervienne pour mettre à jour la programmation backend – ce qui se produit tous les 5 à 10 ans dans le secteur industriel. »

L’un des premiers clients de Phaidra n’était pas un opérateur de centre de données, mais plutôt la grande société pharmaceutique Merck, qui a déployé la technologie de Phaidra pour contrôler une usine de fabrication de vaccins de 500 acres. Aujourd’hui, cependant, la clientèle de Phaidra penche fortement vers le secteur des centres de données, une tendance alimentée par la frénésie de l’IA, explique Gao.

Dans le même ordre d’idées, Phaidra a été nommé finaliste de l’Amazon Sustainability Accelerator de cette année, ce qui lui donne l’occasion de présenter sa technologie dans les opérations européennes d’Amazon avec un investissement potentiel de 2 millions d’euros (~2,15 millions de dollars). Phaidra vise-t-il un lien avec Amazon ? Gao ne le dirait pas, mais cela correspondrait certainement aux ambitions de croissance à long terme de la startup.

« Nous avons nos premiers déploiements internationaux en cours et nous nous attendons à ce que les régions du monde où le coût de l’énergie est plus élevé alimentent une grande partie de notre croissance en 2025 », a déclaré Gao. « Les entreprises cherchent des moyens d’en faire plus avec ce qu’elles ont… Nous sommes bien placés pour exécuter notre plan de croissance au cours des deux prochaines années.

Phaidra gagne la majeure partie de son argent en facturant un abonnement annuel de type SaaS à son IA. Gao a expliqué : « Les frais sont fonction de la complexité de l’installation gérée par l’IA et du prix de l’énergie dans la région locale. »

Phaidra, basé à Seattle, qui emploie environ 100 personnes, a récemment levé 12 millions de dollars lors d’un tour de financement mené par Index Ventures. Portant le total levé par Phaidra à 60,5 millions de dollars, les nouveaux fonds seront consacrés à la recherche et au développement, à la mise en œuvre, à la réussite des clients et à l’expansion des efforts de mise sur le marché, a déclaré Gao.

Il s’attend à ce que Phaidra termine l’année avec une équipe de 110 personnes.

« C’était une levée de fonds opportuniste qui a permis à Phaidra d’amener Index Ventures à notre conseil d’administration et à notre table de capitalisation », a déclaré Gao. « Bien que Phaidra ne recherchait pas activement des capitaux supplémentaires, nous sommes particulièrement enthousiasmés par l’expertise d’Index Venture en matière de mise à l’échelle alors que Phaidra se développe rapidement avec nos clients industriels, en particulier dans le secteur des centres de données. »