L’intelligence artificielle sera transformationnelle, à l’instar de l’aube d’Internet, mais se développera à un rythme plus rapide. Mais les dépenses excessives en faveur de l’IA créent une bulle, à notre avis, comme d’autres grands projets industriels de l’histoire, comme les chemins de fer, l’électrification ou le Web.
Voici comment nous voyons actuellement l’état des lieux.
L’IA dépasse les précédents booms de la construction
L’IA est le plus grand projet d’infrastructure jamais réalisé. Les dépenses américaines représentent le double du pic du secteur Internet, lorsque le développement des télécommunications et de la fibre optique a atteint 1,2 % du PIB en 2000, selon une analyse de la société d’investissement Apollo. L’IA représente désormais 2 % du PIB et atteindra bientôt 3 %.
Les dépenses des grandes technologies atteindront 1 000 milliards de dollars l’année prochaine en dépenses d’investissement d’Alphabet, Amazon, Meta et Microsoft, selon les données compilées par Bloomberg. Cela représente une augmentation par rapport aux 700 milliards de dollars cette année et aux 380 milliards de dollars en 2025. En 2022, c’était 150 milliards de dollars. Avec les gros dépensiers Oracle et SpaceX, c’est encore plus élevé. Même si les dépenses devraient se stabiliser, il n’y a pas de fin en vue pour les dépenses annuelles de plus de 1 000 milliards de dollars.
Contrairement aux précédentes constructions d’infrastructures avec des dépenses initiales sur des choses qui ont duré des décennies, les dépenses en matière d’IA sont réinitialisées tous les quatre à six ans, car les puces d’IA coûteuses dans les centres de données doivent être mises à niveau, ainsi que d’autres équipements.
Et l’amélioration de l’IA devient de plus en plus coûteuse, nécessitant davantage de calculs et d’électricité pour développer une IA de pointe. Les nouveaux modèles d’IA peuvent coûter 1 milliard de dollars. Un immense centre de données de 1 gigawatt ? 60 milliards de dollars, selon le PDG de Nvidia, Jensen Huang.
Certains des risques les plus importants
(Crédit image : Jakub Porzycki/NurPhoto)
Parmi les risques à surveiller : le changement radical d’activité des géants de la technologie des logiciels à marge élevée aux infrastructures à forte intensité de capital. Autrefois fontaines de liquidités, la plupart des principaux investisseurs en IA auront un flux de trésorerie disponible négatif cette année et en 2027. S&P Global ne prévoit pas de reprise du FCF pour la plupart des principaux acteurs avant 2029, un calendrier qui entraînerait une pression croissante et un éventuel retour de bâton des investisseurs.
Financement alimenté par la dette avec des structures de plus en plus complexes, comme les véhicules à usage spécial, ou SPV, qui retirent la dette des livres des Big Tech. Récemment, Nvidia a lancé un plan avec des sociétés d’investissement, telles que BlackRock et Goldman Sachs, pour débloquer 500 milliards de dollars de financement de l’IA. Le plan vise à transformer les puces d’IA d’un centre de données en un actif investissable et souligne comment le boom de l’IA est financé par des moyens non conventionnels. Le PDG de BlackRock, Larry Fink, l’a comparé à la création de titres adossés à des créances hypothécaires dans les années 1970. Ces titres MBS ont joué un rôle de premier plan dans la crise financière de 2008.
Les engagements massifs de dépenses. Par exemple, Alphabet a 811 milliards de dollars d’obligations, principalement pour l’IA. OpenAI prévoit de dépenser 800 milliards de dollars d’ici 2030 pour construire certains des plus grands centres de données au monde au Nouveau-Mexique, au Texas, au Wisconsin et au Michigan. La flexibilité peut être difficile à trouver avec des accords pluriannuels pour les puces, l’électricité et les terrains. Les investisseurs des grandes technologies prévoient la demande d’IA des années à l’avance, une proposition intrinsèquement risquée.
Offres circulairescomme Nvidia finançant l’achat de ses propres puces. Par exemple, Nvidia finance jusqu’à 105 milliards de dollars pour un centre de données OpenAI dans l’Ohio. Même avec un torrent d’argent provenant de la flambée des ventes de puces, Nvidia ne peut pas maintenir le rythme de ses récentes transactions approfondies, selon un rapport du PitchBook de Morningstar. Autre exemple : Microsoft détient une participation de 25 % dans OpenAI, qui représente 70 % des ventes d’IA de Microsoft.
Le problème de l’action collective de dirigeants technologiques, tous prêts à dépenser trop dans la poursuite de la « superintelligence », une percée mal définie de l’IA. « Le risque de sous-investissement est considérablement plus grand que le risque de surinvestissement », a déclaré Sundar Pichai, PDG d’Alphabet, en 2024. Quatre ou cinq entreprises technologiques se ruinent pour construire l’IA la plus avancée ne sont pas viables à long terme. Il ne serait pas surprenant que la course aboutisse finalement à deux ou trois fournisseurs de pointe.
D’autres risques incluent la transformation de l’IA en un produit à faible coût, résultant à la fois de gains d’efficacité et de services d’IA moins chers, y compris les modèles chinois, qui inondent le marché. Cela pourrait réduire la demande pour l’IA la plus avancée et la plus chère. Une attaque terroriste ou tout autre événement malveillant impliquant l’IA pourrait donner lieu à des réglementations qui ralentiraient ou restreindraient la technologie de manière onéreuse. Ou encore, les améliorations de l’IA pourraient ralentir ou s’arrêter, réduisant ainsi la pression nécessaire pour dépenser autant d’argent dans le développement de nouveaux systèmes d’IA.
Les arguments contre une bulle
(Crédit image : Imen Ben Youssef / Hans Lucas / AFP)
De nombreux analystes contestent les propos sur les bulles, car les revenus explosent chez Anthropic, OpenAI et d’autres sociétés. Les géants de la technologie tels qu’Alphabet et Amazon ont diversifié leurs activités mondiales qui s’adressent à la fois aux entreprises et aux consommateurs, avec des revenus énormes. De plus, la demande en IA dépasse largement l’offre, même si les entreprises font face à des coûts élevés.
L’utilisation de l’IA a explosé parmi les entreprises et les consommateurs à mesure que les chatbots gratuits de Meta, Alphabet et OpenAI ont proliféré. OpenAI compte 900 millions d’utilisateurs hebdomadaires actifs, ainsi que plus de 50 millions d’abonnés grand public, avec des forfaits commençant à 8 $ par mois. Anthropic compte des centaines de milliers de clients professionnels payants et est en passe de réaliser des dizaines de milliards de dollars de ventes par an.
Mais les revenus générés par l’IA sont encore loin de suffire à la hausse des coûts informatiques nécessaires. Pour que les dépenses en IA soient durables, la technologie doit s’étendre au-delà des logiciels de productivité des employés ou même des budgets informatiques entiers. L’IA doit perturber et remodeler des secteurs entiers, depuis l’industrie manufacturière et les services financiers jusqu’aux soins de santé et au commerce de détail. Les entreprises devraient réorienter les énormes dépenses qu’elles consacrent actuellement à la main-d’œuvre vers les produits et services d’IA.
Face à l’adoption rapide de l’IA, les dirigeants technologiques ont reconnu le risque d’une bulle. Par exemple, le fondateur d’Amazon, Jeff Bezos, a qualifié ce qui se passe de « bulle industrielle », où l’enthousiasme des investisseurs conduit à certains paris perdants, mais aussi à des idées révolutionnaires. Le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, a déclaré qu’une bulle était « certainement une possibilité », comme celles résultant des grands projets d’infrastructure du passé.
« Je suis inquiet des projets mondiaux de développement du calcul », a déclaré Sam Altman, PDG d’OpenAI, dans une interview début septembre. Altman voit les premiers signes de « bêtise insoutenable » de certaines sociétés de cloud computing d’IA, connues sous le nom de neoclouds, qui prétendent qu’elles construiront « des quantités gigantesques de calcul » sans obtenir le financement ou les clients nécessaires.
Les goulots d’étranglement au progrès de l’IA
Il existe probablement des goulots d’étranglement qui ralentissent l’adoption de l’IA par les entreprises et les consommateurs, allant du comportement humain aux problèmes réglementaires. Ces frictions retarderont certainement le plein potentiel de l’IA, y compris toute la productivité accrue qu’elle promet. Pour les investisseurs des Big Tech, de tels retards seront difficiles à supporter alors qu’ils recherchent des revenus et des bénéfices plus élevés.
Un autre problème à ne pas négliger concerne les principaux obstacles au déploiement de l’IA, en particulier l’accès à l’énergie nécessaire, ainsi que les pénuries de puces, d’équipements et de main d’œuvre. Certains analystes considèrent les obstacles comme un facteur inhérent empêchant une bulle, empêchant un développement excessif et trop rapide. Mais ces obstacles seront plus évidents à long terme qu’à court terme. L’explosion de l’opposition aux centres de données est une réelle préoccupation, mais les géants de la technologie disposent pour l’instant de nombreux centres de données en préparation.
Les bulles financent des idées révolutionnaires
On ne sait pas exactement quand une bulle éclatera ou se dégonflera. Les retombées pourraient inclure la faillite des start-ups d’IA et la faillite de certains fournisseurs d’infrastructures confrontés à un endettement considérable. L’opinion est qu’un recul des dépenses pourrait déclencher une légère récession, comme l’a fait la crise technologique en 2001.
Néanmoins, des dépenses excessives en faveur de l’IA seront utiles, car elles injecteront de l’argent dans des domaines précieux qui jetteront les bases d’un bond économique. Les domaines prometteurs incluent les logiciels d’IA qui automatisent les tâches bureautiques complexes, les modèles d’IA qui accélèrent la découverte de médicaments et les outils de codage d’IA qui automatisent la programmation informatique. Les gagnants ultimes de la course ne seront peut-être pas les gros dépensiers d’aujourd’hui, mais les futures start-ups qui lancent de nouveaux produits et services basés sur l’IA.
Mais face à tout ce potentiel, il ne fait aucun doute que l’incertitude et le risque financier augmentent.
