IA : 141 milliards de dollars, le spectre d'une bulle plane

L’argent afflue vers l’IA. En 2023, les investissements ont atteint environ 141 milliards de dollars dans le monde. C’est un bond énorme par rapport aux années précédentes. Cette flambée soulève une question majeure : assistons-nous à une bulle d’investissement dans l’IA ? Cela rappelle les frénésies boursières passées. Les investisseurs injectent des fonds dans les entreprises d’IA. Ils s’intéressent particulièrement aux modèles d’IA générative et à l’infrastructure qui les soutient. Cet afflux rapide de capitaux pousse les valorisations des entreprises à des niveaux records dans le secteur technologique. Les analystes financiers avertissent que cette croissance n’est pas durable.

L’afflux actuel de capitaux dans l’IA

Selon les données de PitchBook, le financement mondial en capital-risque pour les entreprises d’IA a dépassé 50 milliards de dollars rien qu’au premier semestre 2023. Cela témoigne d’un fort appétit pour l’innovation en IA. Et ce, alors même que d’autres investissements technologiques ralentissaient. Des entreprises comme OpenAI, Anthropic et Cohere ont attiré des milliards. Elles se concentrent sur les grands modèles linguistiques (LLM) et la technologie d’IA fondamentale. Microsoft a investi plus de 10 milliards de dollars dans OpenAI. Ceci témoigne de l’engagement des grandes entreprises technologiques.

Les fabricants de matériel informatique enregistrent également une demande considérable. Nvidia fabrique des unités de traitement graphique (GPU) pour l’IA. Sa valeur boursière a dépassé 2 000 milliards de dollars début 2024. Le PDG Jensen Huang a annoncé des bénéfices records. Le besoin intense de puissance de calcul pour l’IA est à l’origine de ces chiffres impressionnants. Cette demande de puces spéciales soutient une grande partie de l’infrastructure d’IA actuelle. Les sociétés de capital-risque, les fonds spéculatifs et les investisseurs institutionnels sont tous très actifs sur ce segment.

Cette vague d’investissement frappe durement la Silicon Valley. Elle touche également les pôles technologiques mondiaux comme Londres et Pékin. Les startups promettent de tout changer, de la santé à la finance. De nombreuses nouvelles entreprises n’ont pas de revenus stables. Elles manquent également de moyens clairs de générer des bénéfices. Leur valeur dépend souvent de leur croissance future et de leur potentiel de transformation des industries. Cette spéculation amène les gens à la comparer aux bulles boursières passées.

Échos du passé : signes avant-coureurs

Les économistes voient des similitudes entre la frénésie actuelle de l’IA et la bulle Internet de la fin des années 1990. À l’époque, les entreprises Internet obtenaient d’énormes valorisations avec peu ou pas de revenus. Le professeur Robert Shiller, économiste lauréat du prix Nobel à Yale, a récemment souligné ces similitudes. Il a relevé l’excitation spéculative. Il a également mentionné la méconnaissance de la technologie par le grand public. L’indice composite NASDAQ a bondi de plus de 400 % entre 1995 et 2000. Puis il s’est effondré brutalement.

Jensen Huang, cofondateur et PDG de Nvidia, a vu la valeur boursière de son entreprise dépasser 2 000 milliards de dollars début 2024, portée par l'intense demande mondiale pour ses unités de traitement graphique (GPU) d'IA. Son leadership a placé Nvidia à l'épicentre du boom des investissements dans l'IA. (Source : thestreet.com)

De nombreuses entreprises dot-com de l’époque n’ont pas tenu leurs grandes promesses. Leurs modèles commerciaux étaient souvent non testés ou n’existaient même pas. Les investisseurs s’intéressaient davantage à l’audience (“eyeballs”) et à la part de marché qu’aux bénéfices réels. Cela a provoqué une énorme correction du marché à partir de mars 2000. Des milliards de dollars de capital des investisseurs ont disparu. De nombreuses startups Internet ont fermé leurs portes. Le marché a mis des années à se redresser complètement.

Le secteur actuel de l’IA présente des signes avant-coureurs similaires. Les principales entreprises d’IA ont souvent des ratios cours/bénéfice (C/B) élevés. C’est le cas même pour celles qui dégagent de faibles bénéfices. Le ratio C/B prévisionnel de Nvidia a dépassé 30 début 2024. C’est bien au-dessus de la moyenne du S&P 500. Cette valorisation signifie que les investisseurs s’attendent à une croissance future énorme. Cela pourrait être difficilement tenable. Les analystes des banques d’investissement, comme ceux de Morgan Stanley, mettent en garde contre ces valorisations élevées.

Prix élevés, faibles bénéfices : le problème mathématique de l’IA

Databricks, une plateforme de données et d’IA, a atteint une valorisation de 43 milliards de dollars fin 2023. Et ce, malgré des revenus annuels d’environ 1,6 milliard de dollars. De telles valorisations élevées témoignent d’un optimisme intense des investisseurs. Les investisseurs misent sur de futures percées technologiques. Ils justifient souvent ces multiples élevés en affirmant que l’IA dispose d’un “marché total adressable” énorme. Cependant, ce marché est encore nouveau et très compétitif.

De nombreuses startups d’IA peinent à réaliser des bénéfices. La construction et l’exécution de grands modèles d’IA nécessitent une puissance de calcul massive. Cela implique d’énormes coûts d’exploitation pour l’électricité et le matériel spécialisé. Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a ouvertement parlé des coûts énormes de l’entraînement de modèles comme GPT-4. Ces coûts peuvent facilement dépasser les revenus initiaux pour de nombreuses entreprises.

L’embauche de talents est un autre coût important pour les entreprises d’IA. Les chercheurs et ingénieurs en IA qualifiés exigent des salaires très élevés. Cette concurrence féroce pour les talents fait grimper les coûts d’exploitation. Le rythme rapide de l’innovation en IA signifie que la technologie d’aujourd’hui pourrait rapidement devenir obsolète. Les entreprises doivent continuer à investir dans la recherche et le développement pour rester compétitives. Ces dépenses constantes réduisent les marges bénéficiaires.

La saturation du marché est également une préoccupation croissante. Des centaines d’entreprises développent des outils d’IA générative similaires. Il devient de plus en plus difficile de différencier les produits. Cela intensifie la concurrence. Cela pourrait entraîner des guerres de prix, rognant les bénéfices. Le capital-risqueur Fred Wilson, de Union Square Ventures, a récemment souligné le nombre impressionnant de projets d’IA similaires. Il a souligné à quel point il est difficile de trouver des idées vraiment uniques.

Sam Altman, PDG d'OpenAI, a ouvertement discuté de la puissance de calcul massive et des coûts d'électricité requis pour entraîner des modèles d'IA avancés comme GPT-4, un facteur significatif dans les dépenses d'exploitation élevées des entreprises d'IA. (Source : gettyimages.com)

Bureaucratie et tensions mondiales

Les gouvernements du monde entier surveillent de plus près l’industrie de l’IA. Les régulateurs s’inquiètent de la confidentialité des données, des algorithmes biaisés et d’une concentration excessive du pouvoir de marché. L’UE a adopté la loi sur l’IA en mars 2024. Elle impose des règles strictes aux systèmes d’IA. Ces règles obligeront les entreprises à engager des dépenses importantes pour la conformité et la gestion des risques. Cela pourrait ralentir l’innovation. Cela pourrait également augmenter les coûts d’exploitation pour les entreprises d’IA dans l’UE.

Aux États-Unis, la Federal Trade Commission (FTC) a commencé à enquêter sur les principaux acteurs de l’IA. Ces enquêtes visent les monopoles potentiels et la concurrence déloyale. La présidente de la FTC, Lina Khan, craignait que les entreprises technologiques dominantes n’étendent leur pouvoir à l’IA. Une surveillance accrue pourrait entraîner des amendes, des ventes forcées ou des limites aux modèles commerciaux. De telles actions nuiraient à la confiance des investisseurs et à la valeur des entreprises.

Les tensions mondiales font également peser des risques importants sur les investissements dans l’IA. La rivalité technologique entre les États-Unis et la Chine affecte directement la chaîne d’approvisionnement de l’IA. Le gouvernement américain a limité les exportations de puces d’IA avancées vers la Chine. Cela vise à ralentir les progrès de la Chine en matière d’IA et de supercalcul. Ces contrôles affectent les fabricants de puces comme Nvidia et les fonderies comme TSMC.

Ces limites créent de l’incertitude sur les marchés mondiaux du matériel et des logiciels d’IA. Elles peuvent perturber les chaînes d’approvisionnement et augmenter les coûts de production. Les entreprises chinoises d’IA ont du mal à obtenir les meilleures puces pour leurs modèles. Cela pourrait diviser l’industrie mondiale de l’IA. Ce type de division crée des risques pour les entreprises souhaitant opérer à l’échelle mondiale.

Ce que les investisseurs en IA devraient faire maintenant

Les investisseurs devraient examiner attentivement les modèles commerciaux fondamentaux des entreprises d’IA. Recherchez les entreprises dotées de leurs propres données, de brevets uniques ou d’une expertise spécifique. Ces éléments confèrent un avantage durable. Les outils d’IA simples construits sur des modèles existants pourraient n’avoir qu’une valeur limitée à long terme. Une recherche minutieuse est essentielle dans ce secteur en évolution rapide.

La diversification de vos investissements reste essentielle pour réduire les risques. Ne mettez pas tout votre argent dans quelques startups d’IA risquées. Envisagez un portefeuille plus large. Incluez des entreprises technologiques établies avec des stratégies éprouvées d’intégration de l’IA. Jugez les entreprises sur leur capacité à générer des revenus concrets et des bénéfices. Ne vous contentez pas de regarder le potentiel futur. Cela vous aide à résister aux hauts et aux bas du marché.

Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) est la plus grande fonderie de semi-conducteurs indépendante et dédiée au monde, produisant les puces avancées essentielles au développement de l'IA. Son rôle critique dans la chaîne d'approvisionnement mondiale de l'IA en fait un point focal des tensions géopolitiques et des contrôles à l'exportation, impactant directement les risques d'investissement dans l'IA. (Source : reddit.com)

Le secteur de l’IA verra probablement l’innovation se poursuivre. Il sera également confronté à des corrections de marché. Certaines entreprises tiendront sûrement leurs grandes promesses. D’autres auront du mal à réaliser des bénéfices ou à se démarquer. Les investisseurs devraient se préparer à un paysage en évolution. Attendez-vous à des périodes de croissance rapide et à des replis potentiels. En fin de compte, les gagnants seront les entreprises dotées de plans commerciaux solides et de voies claires pour générer des revenus. Pour tous les autres, la ruée vers l’or de l’IA pourrait tourner au fiasco.

Questions fréquentes

Qu’est-ce qui définit une bulle d’investissement ? Une bulle d’investissement se produit lorsque les prix des actifs augmentent rapidement. Elle est souvent alimentée par la spéculation, qui pousse les prix bien au-delà de leur valeur réelle. L’enthousiasme des investisseurs est généralement le moteur de cette croissance insoutenable. Elle se termine souvent par un krach soudain et brutal.

En quoi l’IA diffère-t-elle de l’ère dot-com ? La technologie de l’IA a des utilisations plus claires et immédiates. Elle montre également un réel impact économique, contrairement à de nombreuses premières entreprises Internet. Mais il existe des similitudes : valorisations spéculatives, un marché encombré et des dépenses élevées pour des modèles commerciaux non éprouvés.

Quels sont les secteurs les plus à risque ? Les secteurs les plus à risque comprennent les startups d’IA générative. Elles ont souvent des taux de consommation de trésorerie élevés et aucun moyen clair de générer des revenus. Les entreprises dont la valeur repose uniquement sur des promesses futures, sans revenus significatifs à l’heure actuelle, sont particulièrement vulnérables.

Quels sont les principaux indicateurs d’une bulle de l’IA ? Les principaux indicateurs incluent des ratios cours/bénéfice très élevés. Nous constatons également d’énormes capitaux de capital-risque investis dans des entreprises non éprouvées. Il y a un enthousiasme généralisé de la part des investisseurs ordinaires. De nombreuses startups proposent des produits similaires qui ne se démarquent pas.

La bulle Internet, qui a culminé en mars 2000, a vu les entreprises basées sur Internet atteindre des valorisations extrêmes avant une correction spectaculaire du marché, anéantissant des milliards de dollars de capital des investisseurs et servant de mise en garde pour les nouveaux booms technologiques. (Source : economyprism.com)

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