Le PDG de Broadcom : De nombreux investisseurs dans l’IA sont comme des joueurs de casino, le principal facteur limitant le développement de l’IA est le capital

La vague d'investissements dans l'infrastructure de l'IA continue de s'intensifier, mais avec la hausse des coûts de financement et l'incertitude grandissante entourant le retour sur investissement, le capital est en train de remplacer les puces et l'approvisionnement en énergie en tant que facteur clé limitant l'expansion future du secteur de l'IA.

Selon Bloomberg et CNBC, Hock Tan, PDG de Broadcom, a déclaré lundi lors de la conférence DBS Asia Future Forward à Singapour que de nombreux investisseurs dans l'IA manquent de compréhension fondamentale des technologies sur lesquelles ils misent tout en attendant des rendements extrêmement élevés, se comportant comme des joueurs de casino. Il a également cité OpenAI en exemple : bien que l'entreprise ait atteint un revenu annualisé de 50 milliards de dollars en septembre, le coût élevé d'entraînement des modèles la maintient en perte, signifiant que la croissance des revenus ne prouve pas encore la viabilité de son modèle commercial.

Hock Tan a indiqué que le capital pourrait être actuellement le principal obstacle auquel le secteur de l'IA est confronté, son importance surpassant même la pénurie de puces, de stockage ou d'électricité. Avec l'expansion progressive des capacités de production, certains goulots d'étranglement matériels et énergétiques devraient s'atténuer, mais les coûts de financement, les exigences des investisseurs en matière de retour, ainsi que la capacité du modèle commercial de l'IA à générer de la valeur durable, constituent de nouveaux défis centraux pour le secteur.

Pat Gelsinger, PDG d'Intel, a exprimé un avis similaire lors de la même conférence. Il a souligné que la hausse des coûts du capital et la capacité des investisseurs à obtenir un rendement suffisant sont des défis clés pour le secteur de l'IA. Le retrait la semaine dernière de l'introduction en bourse de Firmus Grid, une entreprise australienne de centres de données, illustre encore davantage l'approche prudente du marché vis-à-vis de la valorisation et des perspectives de rendement des investissements dans l'infrastructure de l'IA.

Coût du capital en hausse, le retour sur investissement de l’IA mis à l’épreuve

Hock Tan a souligné que le secteur de l'IA a connu diverses pénuries d'approvisionnement ces deux dernières années, mais que certains obstacles devraient s'atténuer avec l'expansion des capacités. Il estime qu’une amélioration de la pénurie de tranches de silicium pourrait intervenir entre 2028 et 2029, et qu’avec la mise en service progressive de nouvelles infrastructures, l'approvisionnement en énergie pourrait également devenir moins contraignant.

En revanche, la contrainte du capital est plus difficile à surmonter. Tan Su Shan, PDG du groupe DBS, a également remarqué qu'après une période de gros investissements, le marché réévalue désormais le risque du financement de l'IA. Pour les entreprises qui doivent investir massivement et en continu dans la construction de centres de données, acheter des puces et entraîner des modèles, la hausse des coûts de financement élève encore davantage la barrière à l’entrée de nouveaux investissements.

Le retrait de l’introduction en bourse de Firmus Grid apporte une illustration concrète de cette tendance. Bien que la société ait reçu le soutien de Nvidia, ses projets de financement n'ont finalement pas abouti, reflétant un examen de plus en plus strict des investisseurs concernant la valorisation et la capacité de génération de revenus futurs des entreprises d’infrastructure IA.

Croissance des revenus d’OpenAI, la rentabilité de l’IA de pointe reste à prouver

Hock Tan a pris l'exemple d'OpenAI pour démontrer qu'une augmentation des revenus et la maturation du modèle économique restent deux choses distinctes. Il précise qu'OpenAI a atteint un revenu annualisé de 50 milliards de dollars en septembre, révélant le formidable potentiel de chiffre d'affaires de l'IA générative de pointe, mais que la société demeure déficitaire en raison des frais élevés de formation des modèles.

À ses yeux, la taille du chiffre d’affaires seule ne suffit pas à prouver que les modèles d’IA de pointe peuvent générer des bénéfices à long terme. Un autre défi vient des dépenses en IA des entreprises : beaucoup sont encore dans une phase expérimentale, achètent des services d'IA sans réussir à les traduire en véritable amélioration de la productivité.

Hock Tan compare ce phénomène à des enfants qui dépensent rapidement des jetons de jeu donnés par leurs parents dans une salle d’arcade, sans pour autant en retirer un véritable apprentissage. Selon lui, les développeurs de modèles d’IA doivent identifier des clients capables de tirer des bénéfices concrets de la mise en œuvre des technologies, sans s'appuyer indéfiniment sur une consommation de type expérimental pour alimenter leur croissance.

Demande de capacité de calcul soutenue à court terme, la croissance à moyen-long terme dépendra encore des retours

Malgré les alertes sur les contraintes de capital et la rentabilité des investissements, les PDG de Broadcom et d’Intel restent optimistes sur la demande pour l’IA au cours des deux à trois prochaines années.

Hock Tan indique que la demande pour les infrastructures de calcul dépasse en permanence l’offre, et que ce déséquilibre pourrait persister jusqu’en 2029, voire 2030. Pat Gelsinger estime également que la démocratisation des applications IA et l’expansion des besoins en puissance de calcul continueront de soutenir la croissance du secteur, tandis que l’offre de matériel pourrait rester tendue à court terme.

Cependant, une demande forte à court terme ne garantit pas que l’engouement pour les investissements se prolongera indéfiniment. Hock Tan rappelle que si l’adoption de modèles d’IA avancés ralentit ou que leur amélioration rencontre un plafond technique, la demande en infrastructures de calcul pourrait nettement diminuer. Pat Gelsinger ajoute que les entreprises doivent chercher à accroître leur efficacité et explorer de nouveaux modèles économiques pour prouver que leurs investissements en IA peuvent générer de véritables retours.

Alors que l’industrie passe de la course à la puissance de calcul et à la construction d’infrastructures à la validation de la valeur commerciale, la volonté des capitaux de continuer à affluer dépendra de plus en plus de la capacité de l’IA à concrétiser ses promesses en matière de productivité.