Le point de vue de l’éditeur : Les investisseurs détestent généralement les compagnies aériennes : elles sont à forte intensité de capital, ont des dépenses d’exploitation élevées, des fournisseurs limités et aucun moyen de se différencier des clients. En quoi les usines d’IA sont-elles différentes ?
Le gourou de l’investissement Warren Buffett a un jour plaisanté en disant que la meilleure chose pour le capitalisme aurait été que quelqu’un remonte le temps et empêche les frères Wright d’inventer des avions.
Les compagnies aériennes sont considérées comme l’un des investissements les plus inquiétants du marché. Ils sont à forte intensité de capital, ont des coûts d’exploitation élevés, nécessitent une main-d’œuvre hautement qualifiée, disposent d’options très limitées pour les fournisseurs et se différencient largement sur le seul prix. Quelqu’un nous a récemment demandé en plaisantant : « Les usines d’IA sont-elles différentes ?
Qu’est-ce qu’une usine à IA ?
NVIDIA n’est pas très précis sur ce qu’est exactement une usine d’IA, bien qu’ils aient été parmi les premiers à lancer le terme. Il s’agit essentiellement de centres de données autonomes, indépendants des hyperscalers géants de l’Internet. Ils exploitent de grands centres de données axés sur l’IA et utilisant beaucoup de GPU et ciblent les clients désireux de se lancer dans l’IA. Si nous rêvons en grand de la façon dont l’IA remodèle les centres de données, il est possible d’envisager ces derniers comme des acteurs viables et puissants.
Les usines d’IA sont une nouvelle catégorie de centres de données, indépendante des hyperscalers. Elles nécessitent énormément de capitaux, et leur ouverture coûte des centaines de millions de dollars. Elles ont également des coûts d’exploitation élevés, car tous ces serveurs GPU nécessitent beaucoup d’électricité. Faire fonctionner tous ces serveurs et maintenir le système en état de marche avec un temps d’arrêt réduit nécessite une main-d’œuvre qualifiée, qui, bien que non syndiquée, nécessite une expérience assez avancée.
Comme presque toutes les usines d’IA sont centrées sur les GPU, elles n’ont en réalité qu’un seul fournisseur, NVIDIA. Et en fin de compte, ils ne se différencient en réalité que sur l’accès aux GPU, l’accès à l’électricité et le prix.
Nous avons vu de nombreuses estimations sur la rentabilité de ces centres de données, avec des délais d’amortissement allant de 9 mois à 2 ans. Nous avons le sentiment que bon nombre de ces calculs sous-estiment les coûts d’exploitation impliqués. L’électricité n’est pas bon marché, les grands services publics reconnaissant l’opportunité d’augmenter les prix lorsqu’ils en voient une.
Cela étant dit, il existe une différence majeure entre les compagnies aériennes et les usines d’IA : la durée de vie amortissable d’un avion est d’environ 12 ans, alors que les GPU deviennent obsolètes beaucoup plus rapidement. Si la période de retour sur investissement d’une usine d’IA est de 18 mois, alors au moment où l’équipement atteint la rentabilité, il approche également de la fin de sa durée de vie.
Et bien sûr, personne ne sait comment modéliser la demande de GPU pour l’IA dans deux ans. Il existe un risque réel que les usines d’IA deviennent un tapis roulant de capitaux, devant constamment lever des fonds pour acheter la prochaine génération de GPU. Et c’est le scénario optimiste, car il suppose que la demande de modèles d’IA basés sur GPU continue de croître.
Une autre préoccupation majeure est de savoir dans quelle mesure bon nombre des plus grandes usines d’IA sur le marché actuel ne sont en réalité que des fournisseurs d’hyperscalers. Ils ont des GPU alors que Microsoft ou AWS ne peuvent pas en avoir assez. Ils disposent d’installations construites avec de l’électricité active sur des marchés où celles-ci sont rares.
Au fil du temps, les hyperscalers vont soit construire leurs propres installations, soit réduire les marges des usines d’IA au point qu’elles ressemblent davantage à des sociétés immobilières qu’à des entreprises technologiques à forte croissance.
En toute honnêteté, bon nombre de ces installations pourraient s’avérer très rentables, mais les investisseurs devront choisir avec soin où ils investiront dans le secteur.
Détente, découvrez l’évolution du nombre de smartphones vendus par marque au fil du temps dans la vidéo ci-dessous :
