META

Prix Métaplateformes

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€577,08
+€11,94(+2,11 %)

*Données dernièrement actualisées : 2026-04-24 22:38 (UTC+8)

Au 2026-04-24 22:38, Métaplateformes (META) est coté à €577,08, avec une capitalisation boursière totale de €1,45T, un ratio cours/bénéfices (P/E) de 27,52 et un rendement du dividende de 0,31 %. Aujourd'hui, le cours de l'action a fluctué entre €559,23 et €582,16. Le prix actuel est de 3,19 % au-dessus du plus bas de la journée et de 0,87 % en dessous du plus haut de la journée, avec un volume de trading de 9,14M. Au cours des 52 dernières semaines, META a évolué entre €444,75 et €681,03, et le prix actuel est à -15,26 % de son plus haut sur 52 semaines.

Statistiques clés de META

Clôture d’hier€572,06
Capitalisation du marché€1,45T
Volume9,14M
Ratio P/E27,52
Rendement des dividendes (TTM)0,31 %
Montant du dividende€0,44
BPA dilué (TTM)23,98
Revenu net (exercice fiscal)€51,70B
Revenus (exercice annuel)€171,88B
Date de gains2026-04-29
Estimation BPS6,71
Estimation des revenus€47,50B
Actions en circulation2,55B
Bêta (1 an)1.309
Date d'ex-dividende2026-03-16
Date de paiement des dividendes2026-03-26

À propos de META

Meta Platforms, Inc. se consacre au développement de produits permettant aux personnes de se connecter et de partager avec leurs amis et leur famille via des appareils mobiles, des ordinateurs personnels, des casques de réalité virtuelle et des wearables dans le monde entier. La société opère dans deux segments : Famille d’applications et Reality Labs. Le segment Famille d’applications propose Facebook, qui permet aux personnes de partager, de discuter, de découvrir et de se connecter autour de leurs centres d’intérêt ; Instagram, une communauté dédiée au partage de photos, de vidéos et de messages privés, ainsi que de fils d’actualité, des stories, des reels, des vidéos, du live et des boutiques ; Messenger, une application de messagerie permettant aux utilisateurs de se connecter avec leurs amis, leur famille, leurs communautés et des entreprises sur différentes plateformes et appareils, via des messages texte, audio et des appels vidéo ; et WhatsApp, une application de messagerie utilisée par les particuliers et les entreprises pour communiquer et effectuer des transactions en privé. Le segment Reality Labs fournit des produits liés à la réalité augmentée et à la réalité virtuelle, comprenant du matériel, des logiciels et du contenu destinés à aider les personnes à se sentir connectées, à tout moment, partout. La société était auparavant connue sous le nom de Facebook, Inc. et a changé de nom pour Meta Platforms, Inc. en October 2021. Meta Platforms, Inc. a été constituée en 2004 et a son siège social à Menlo Park, en Californie.
SecteurServices de communication
IndustrieContenu et informations sur Internet
PDGMark Elliot Zuckerberg
Siège socialMenlo Park,CA,US
Site officielhttp://www.meta.com
Effectifs (exercice annuel)78,86K
Revenu moyen (1 an)€2,17M
Revenu net par employé€655,67K

En savoir plus sur Métaplateformes (META)

Articles de Gate Learn

Pendle - Au-delà du point Meta

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Qu'est-ce que les Meta Transactions (ERC-2771) ? (2025)

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2024-03-29

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Meta a annoncé l’acquisition de Moltbook, une plateforme sociale d’AI Agent qui n’a été active que 42 jours. Cet article propose une analyse détaillée de cette opération d’arbitrage « zéro code, tout narratif » : le fondateur a utilisé Clawd pour lancer une plateforme exclusivement consacrée aux interactions avec l’IA. En profitant d’un simple abonnement d’un cofondateur d’a16z, ils ont généré une capitalisation de marché de 114 millions de dollars pour le Meme token (MOLT) de la plateforme. Malgré de nombreuses failles de sécurité et des critiques sur le « jeu d’acteur de l’IA », le fondateur a réalisé une vente ciblée à Meta, désireuse d’affirmer sa position dans le secteur de l’IA. Cet événement constitue un arbitrage axé sur le narratif, réunissant géants technologiques, capital-risqueurs et spéculateurs de Meme, tous impliqués dans la transformation du paysage technologique à l’approche de 2026.

2026-03-13

FAQ de Métaplateformes (META)

Quel est le cours de l'action Métaplateformes (META) aujourd'hui ?

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Métaplateformes (META) s’échange actuellement à €577,08, avec une variation sur 24 h de +2,11 %. La fourchette de cotation sur 52 semaines est de €444,75 à €681,03.

Quels sont les prix le plus haut et le plus bas sur 52 semaines pour Métaplateformes (META) ?

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Quel est le ratio cours/bénéfice (P/E) de Métaplateformes (META) ? Que signifie-t-il ?

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Quelle est la capitalisation boursière de Métaplateformes (META) ?

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Quel est le bénéfice par action (EPS) trimestriel le plus récent pour Métaplateformes (META) ?

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Faut-il acheter ou vendre Métaplateformes (META) maintenant ?

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Quels sont les facteurs pouvant influencer le cours de l’action Métaplateformes (META) ?

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Comment acheter l'action Métaplateformes (META) ?

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Avertissement sur les risques

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Métaplateformes (META) Dernières Actualités

2026-04-24 12:10

Meta déploiera des dizaines de millions de puces AWS Graviton5 dans le cadre d’un accord pluriannuel d’un milliard de dollars

Message de Gate News, 24 avril — Meta a signé un accord pluriannuel avec Amazon Web Services pour déployer des dizaines de millions de processeurs Graviton5 pour son infrastructure d’IA, faisant de Meta l’un des plus importants clients Graviton d’AWS à l’échelle mondiale. Le contrat, sur une durée de trois à cinq ans, est évalué à plusieurs milliards de dollars, selon la vice-présidente d’AWS Nafea Bshara. Les processeurs Graviston5 sont conçus pour des charges de travail d’IA agentique — des applications capables de raisonner, de générer du code et d’orchestrer des tâches multi-étapes de manière indépendante. Chaque puce contient 192 cœurs pouvant être attribués à différentes tâches simultanément, permettant un traitement parallèle pour des workflows d’IA complexes. Le responsable de l’infrastructure de Meta, Santosh Janardhan, a déclaré : "Alors que nous mettons à l’échelle l’infrastructure qui soutient les ambitions d’IA de Meta, diversifier nos sources de calcul est une nécessité stratégique. AWS est un partenaire cloud de confiance depuis des années, et passer à Graviton nous permet d’exécuter, avec les performances et l’efficacité dont nous avons besoin à notre échelle, les charges de travail gourmandes en CPU qui se trouvent derrière l’IA agentique." Ce partenariat reflète un changement plus large dans l’industrie, allant au-delà des processeurs graphiques, qui ont dominé l’entraînement des modèles d’IA, vers des CPU optimisés pour exécuter des modèles entraînés en production. L’accord intervient un jour après que Meta a confirmé son projet de supprimer 8 000 emplois tout en laissant 6 000 postes vacants non pourvus, la société positionnant l’IA comme son objectif stratégique central.

2026-04-23 13:50

Meta Pool met en garde contre un contrat frauduleux qui imite le pool de staking officiel et le jeton

Message de Gate News, 23 avril — Meta Pool a identifié un contrat intelligent suspect qui tente d’usurper son pool de staking et son jeton légitimes. La plateforme a souligné que le contrat frauduleux n’a aucun lien avec Meta Pool ni avec un quelconque fournisseur officiel de NEAR liquid staking provider.

2026-04-21 05:01

Les entreprises technologiques suppriment plus de 73 000 emplois en 2026 dans le cadre d’une restructuration portée par l’IA

Message de Gate News, 21 avril — Les entreprises technologiques ont supprimé plus de 73 000 emplois dans 95 entreprises en 2026 jusqu’à présent, contre 124 201 licenciements au total sur l’ensemble de 2025, selon Layoffs.fyi. Les coupes récentes chez Meta, Snap, Oracle et Atlassian ont été liées à l’expansion de l’IA et à une restructuration organisationnelle plus large. Meta prévoit d’éliminer environ 8 000 emplois, soit 10 % de ses effectifs mondiaux, à partir du 20 mai. Snap supprimera 1 000 postes et plus de 300 postes vacants. Oracle supprime environ 30 000 emplois dans le monde, dont 10 000 en Inde. Atlassian, une entreprise australienne de logiciels, a supprimé environ 1 600 postes, représentant 10 % de ses effectifs. Les dirigeants du secteur présentent ces licenciements comme des changements stratégiques vers des opérations alimentées par l’IA. Le PDG de Snap, Evan Spiegel, a déclaré que l’entreprise partagera le travail entre les employés restants et des « agents d’IA de plus en plus capables » afin de réduire les tâches répétitives. Le PDG de Block, Jack Dorsey, a utilisé un langage similaire, décrivant les « outils d’intelligence » comme permettant des « équipes plus petites et plus plates ». Après l’annonce de Snap, les actions de la société ont augmenté de près de 6 %. La restructuration traduit une réallocation plus large des ressources, du payroll vers les infrastructures d’IA. Les analystes estiment que la suppression de 20 000 à 30 000 postes pourrait générer $8 billion à $10 billion de flux de trésorerie disponible supplémentaires. Cependant, la stratégie comporte des risques ; Oracle et OpenAI ont abandonné les projets d’expansion d’un projet de centre de données IA à Abilene, au Texas, après que les discussions de financement se sont interrompues.

2026-04-17 23:41

Meta prévoit le premier grand plan social de 2026 : suppression de 10 % de ses effectifs mondiaux

Message de Gate News, le 17 avril — D’après des informations, Meta prévoit de lancer son premier grand plan social de l’année le 20 mai, en réduisant d’environ 10 % ses effectifs mondiaux, soit quelque 8 000 employés. D’autres licenciements sont prévus plus tard en 2026, même si les détails précis, notamment les dates et l’ampleur, restent à déterminer. Les dirigeants pourraient ajuster les plans de licenciement en fonction des évolutions de la technologie d’intelligence artificielle.

2026-04-17 12:11

Le fraudeur crypto de Houston condamné à 23 ans pour une arnaque à $20M Meta-1 Coin

Message de Gate News, 17 avril — Robert Dunlap, un entrepreneur de 55 ans basé à Houston, a été condamné à 23 ans de prison fédérale le 15 avril pour avoir orchestré un vaste stratagème de fraude en cryptomonnaies d’une valeur de $20 millions. Le juge fédéral LaShonda A. Hunt a rendu le verdict dans le district nord de l’Illinois, où Dunlap avait déjà été reconnu coupable de deux chefs d’escroquerie par courrier. Entre 2018 et 2023, Dunlap a présenté Meta-1 Coin comme un actif numérique adossé à $44 milliards d’or (vérifiés par un cabinet comptable) et à $1 milliards d’œuvres d’art de Picasso, Van Gogh et Dalí. Les investisseurs se voyaient promettre des rendements à faible risque allant jusqu’à 224,923%. Les robots de trading automatisés de Dunlap sur la plateforme Meta Exchange ont créé de fausses impressions de hausse des prix et des volumes. Or, l’or et les tableaux n’ont jamais existé. Dunlap et ses complices ont fabriqué des documents, ont trompé plus de 1 000 victimes qui ont liquidé leurs IRA et leurs économies de toute une vie, et ont détourné des millions pour acheter des articles de luxe, dont une Ferrari. Un gel d’urgence des avoirs par la SEC en 2020 n’a pas suffi à arrêter le stratagème, qui a continué jusqu’à l’intervention des autorités fédérales. Dunlap a été condamné à payer une restitution intégrale aux victimes. Les procureurs l’ont qualifié d’« impénitent », soulignant que ses tromperies devenaient de plus en plus audacieuses avec le temps. La condamnation de Dunlap coïncide avec l’augmentation des fraudes crypto. Le rapport 2025 sur la criminalité sur Internet de la FBI, publié le 6 avril, a révélé que les citoyens américains ont perdu près de $21 milliards à cause de cybercrimes, la fraude crypto représentant 181 565 cas pour un total de plus de $11 milliards — une hausse de 22% d’une année sur l’autre. Le Texas s’est classé deuxième au niveau national pour les pertes liées aux cybercrimes, avec 1,8 milliard de dollars. Récemment, une opération internationale menée entre les États-Unis, la Grande-Bretagne et le Canada a visé des arnaques d’investissement par « pig-butchering », en gelant environ $12 millions d’actifs crypto volés sur une estimation de $45 millions de vols au total.

Publications populaires sur Métaplateformes (META)

DataChief

DataChief

Il y a 30 minutes
Je porte un certain temps à observer comment Aptos gagne en traction dans l'écosystème blockchain, et honnêtement je pense qu'il vaut la peine de comprendre ce qui rend cette plateforme différente. Fondamentalement, Aptos naît avec une proposition claire : résoudre les goulets d'étranglement que l'on voit sur d'autres blockchains. Elle est construite sur Move, ce langage que Meta a initialement développé pour Diem. Ce qui est intéressant, c'est qu'Aptos prend cette base et l'optimise sérieusement pour la vitesse et la sécurité. Ce qui m'impressionne le plus, c'est leur gestion de l'exécution. Alors que d'autres chaînes traitent les transactions de manière séquentielle, Aptos utilise une exécution parallèle. En gros, elle peut traiter des milliers de transactions simultanément sans sacrifier la cohérence. Ce n'est pas un détail mineur : cela signifie que vous pouvez avoir des applications DeFi à forte demande sans congestionner tout le système. La faible latence est un autre point fort. Le temps entre l'envoi d'une transaction et sa confirmation est nettement plus court que dans beaucoup d'alternatives. Pour quiconque a utilisé la DeFi, vous savez que ces secondes comptent. En ce qui concerne Move, le langage est assez sûr. Il possède une vérification formelle et est conçu avec une programmation orientée ressources, ce qui réduit les vulnérabilités courantes dans les contrats intelligents. C'est important si vous envisagez de développer quelque chose de critique. Maintenant, où je vois Aptos être pertinent ? Les marchés de NFT bénéficient énormément de cette performance. Des transactions rapides et fiables sont essentielles lorsque vous déplacez des actifs de valeur. La DeFi est aussi un cas d'usage naturel : plateformes de prêt, trading, tout ce qui nécessite un débit élevé fonctionne mieux sur Aptos. Les développeurs Web3 ont pas mal de liberté ici. Des jeux aux réseaux sociaux décentralisés, l'infrastructure d'Aptos permet de construire des choses ambitieuses sans se soucier constamment de la congestion ou des coûts de gaz exorbitants. En résumé, si vous cherchez une blockchain qui combine performance, sécurité et flexibilité pour les développeurs, Aptos est définitivement une option à considérer. Ce n'est pas du hype sans fondement : il y a une architecture réelle derrière tout ça.
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quiet_lurker

quiet_lurker

Il y a 35 minutes
Je remarque simplement en suivant l'industrie de l'IA qu'il se produit un schéma étrange. Il y a seulement huit ans, une entreprise chinoise de télécommunications a littéralement perdu la vie à cause d'un embargo. Mais aujourd'hui, d'autres entreprises chinoises d'IA croissent rapidement malgré une pression plus forte. Qu'est-ce qui a vraiment changé ? Revenons à 2018. ZTE était l'un des plus grands fabricants d'équipements de télécommunications au monde—80 000 employés, des milliards de revenus annuels. Puis, en une seule journée, une commande du Bureau américain de l'industrie et de la sécurité a fermé toute l'entreprise. Aucun composant américain, aucune licence Google, aucun système d'exploitation. Trois semaines plus tard, ZTE a annoncé qu'elle ne pouvait plus faire fonctionner son activité. Ils ont payé une amende de 1,4 milliard de dollars, mais le vrai problème était dans l'écosystème—ils dépendaient totalement de la chaîne d'approvisionnement mondiale contrôlée par les États-Unis. Aujourd'hui, même avec des restrictions similaires, les entreprises chinoises d'IA ne subissent pas le même sort. Pourquoi ? Parce que le problème ne concerne pas seulement le matériel. Le véritable goulot d'étranglement, c'est CUDA. Je parle de cela parce que la plupart des gens supposent que l'interdiction des puces concerne les puces elles-mêmes. C'est une erreur. CUDA—la plateforme de calcul parallèle de NVIDIA depuis 2006—est le vrai obstacle. Tous les principaux frameworks d'IA dans le monde, de TensorFlow de Google à PyTorch de Meta, dépendent profondément de CUDA. Lorsqu'un chercheur en IA apprend, CUDA est le premier outil qu'il maîtrise. Chaque ligne de code renforce l'écosystème de NVIDIA. D'ici 2025, il y aura 4,5 millions de développeurs dans l'écosystème CUDA, plus de 3000 applications accélérées par GPU, et 40 000 entreprises dans le monde l'utilisent. Cela représente 90 % des développeurs mondiaux en IA. C'est un effet volant—une fois lancé, il est presque impossible à arrêter. Plus de développeurs, plus d'outils. Plus d'outils, plus de développeurs qui rejoignent. Le résultat ? NVIDIA fixe les règles, et tout le monde suit. Ainsi, entre 2022 et 2024, le gouvernement américain a mis en œuvre trois vagues de restrictions à l'exportation de puces NVIDIA. D'abord A100 et H100, puis A800 et H800, puis H20. Mais cela n'a pas déclenché la même panique qu'avec ZTE. Pourquoi ? Parce que les entreprises chinoises ont pivoté vers l'optimisation algorithmique plutôt que de se rebeller contre le matériel. DeepSeek en est le meilleur exemple. Leur modèle V3 compte 671 milliards de paramètres, mais chaque inférence n'utilise que 37 milliards—seulement 5,5 % du total. Pour l'entraîner, ils ont utilisé seulement 2 048 GPU NVIDIA H800 pendant 58 jours, pour un coût total de 5,576 millions de dollars. Comparez cela aux 78 millions de dollars estimés pour GPT-4. Une différence d'ordre de grandeur. Le prix parle encore plus. L'entrée API de DeepSeek coûte entre 0,028 et 0,28 dollars par million de tokens, la sortie 0,42 dollar. GPT-4 coûte 5 dollars pour l'entrée, 15 dollars pour la sortie. Claude Opus est encore plus cher—15 dollars pour l'entrée, 75 dollars pour la sortie. DeepSeek est 25 à 75 fois moins cher. Cette différence de prix a déclenché un changement massif sur le marché des développeurs. En février 2026, sur OpenRouter—la plus grande plateforme d'agrégation d'API de modèles d'IA—l'utilisation hebdomadaire des modèles d'IA chinois a bondi de 127 % en trois semaines, dépassant pour la première fois les États-Unis. Il y a un an, les modèles chinois représentaient moins de 2 % du marché. Maintenant, ils ont augmenté de 421 % et approchent 6 %. Mais le changement plus profond ne concerne pas seulement le prix. Depuis mi-2025, l'application principale de l'IA a évolué du simple chat vers les Agents. Dans les scénarios d'Agents, la consommation de tokens est 10 à 100 fois plus élevée qu'en simple chat. Lorsque la consommation de tokens explose exponentiellement, le prix devient le facteur décisif. L'efficacité extrême en coûts des modèles chinois tombe à point nommé dans cette fenêtre. Mais l'optimisation algorithmique ne résout pas seulement le problème de l'entraînement. Si vous ne pouvez pas entraîner avec les données les plus récentes et itérer, votre modèle deviendra rapidement obsolète. L'entraînement nécessite une puissance de calcul massive. Alors, où les entreprises chinoises obtiennent-elles leur infrastructure de calcul ? Il y a une petite ville dans le Jiangsu, Xinghua—connue seulement pour l'acier inoxydable et la nourriture saine—mais en 2025, elle a construit une ligne de production de serveurs de 148 mètres. De la signature du contrat à la mise en service, seulement 180 jours. Le cœur de cette infrastructure est constitué de deux puces entièrement locales : le processeur Loongson 3C6000 et la carte accélératrice AI TaiChu Yuanqi T100. Le Loongson a sa propre conception, de l'ensemble d'instructions à la microarchitecture. La TaiChu Yuanqi provient du Centre national de supercalcul Wuxi et de l'Université Tsinghua, avec une architecture hétérogène à nombreux cœurs. Quand la capacité est pleine, un serveur toutes les 5 minutes. Investissement total de 1,1 milliard de yuans, avec une production prévue de 100 000 unités par an. L'important, c'est que des grappes de milliers de puces locales ont commencé à gérer la formation de modèles vraiment grands. En janvier 2026, Zhipu AI a lancé GLM-Image avec Huawei—le premier modèle de génération d'images SOTA entièrement entraîné avec des puces locales. En février, China Telecom a terminé la formation complète de leur modèle Xingchen, de niveau cent-milliard, dans un pool de calcul local de milliers de GPU à Shanghai Lingang. La signification est simple : les puces locales sont passées de l'inférence uniquement à la capacité d'entraînement. C'est un changement qualitatif. L'inférence ne nécessite que des modèles pré-entraînés, avec des exigences matérielles relativement faibles. L'entraînement exige la gestion massive de données, des calculs de gradients complexes, des mises à jour de paramètres—des besoins beaucoup plus élevés en puissance de calcul, bande passante d'interconnexion, écosystème logiciel. La force motrice derrière cela est la série Huawei Ascend. Fin 2025, le nombre de développeurs dans l'écosystème Ascend a atteint 4 millions, avec 3 000 partenaires, et 43 modèles majeurs ont terminé leur pré-entraînement avec Ascend, plus de 200 modèles open-source adaptés. Le 2 mars 2026, lors du MWC, Huawei a présenté une nouvelle infrastructure de calcul SuperPoD pour les marchés étrangers. La puissance de calcul FP16 de l'Ascend 910B est équivalente à celle du NVIDIA A100. Il reste des lacunes, mais elle est devenue utilisable—passant d'inutilisable à utilisable. La construction de l'écosystème ne doit pas attendre des puces parfaites—il faut un déploiement large dès qu'elles sont suffisamment bonnes, en utilisant les besoins réels des entreprises pour forcer des mises à jour matérielles et logicielles. Les cibles de déploiement de ByteDance, Tencent, Baidu pour les serveurs locaux devraient doubler en 2026 par rapport à l'an dernier. Selon le ministère de l'Industrie et de l'Information technologique, l'échelle de calcul intelligent en Chine a atteint 1590 EFLOPS. 2026 sera l'année du déploiement massif de puissance de calcul locale. Mais il y a une autre facette de l'histoire tout aussi importante—l'énergie. La Virginie, qui gère une part massive du trafic mondial des centres de données, a suspendu les permis pour de nouveaux centres de données. La Géorgie a suspendu jusqu'en 2027. L'Illinois et le Michigan ont imposé des restrictions. Selon l'Agence internationale de l'énergie, la consommation électrique des centres de données américains en 2024 a atteint 183 térawattheures, environ 4 % de la consommation nationale totale. D'ici 2030, elle devrait doubler pour atteindre 426 TWh, dépassant peut-être 12 %. Le PDG d'Arm a déclaré qu'en 2030, les centres de données IA pourraient consommer 20 à 25 % de l'électricité américaine. Le réseau électrique américain est à ses limites. Le réseau PJM, couvrant 13 États de l'est, souffre d'une pénurie de capacité de 6 GW. D'ici 2033, toute la capacité électrique des États-Unis pourrait manquer de 175 GW, équivalent à la consommation énergétique de 130 millions de foyers. Les prix de l'électricité dans les régions concentrant des centres de données ont augmenté de 267 % en cinq ans. La limite de puissance de calcul, c'est l'énergie. Mais côté énergie, l'écart entre la Chine et les États-Unis est plus grand que celui des puces, mais dans la direction opposée. La production annuelle d'électricité en Chine est de 10,4 trillions d'unités contre 4,2 trillions pour les États-Unis—la Chine en produit
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