La grande image: L’industrie technologique connaît un nouvel essor grâce à l’IA. Les grandes entreprises technologiques ont investi des sommes colossales pour construire l’infrastructure nécessaire afin de répondre à la demande qu’elles estiment être celle de ces produits dans les années à venir. Un analyste prévient cependant que l’industrie doit s’arrêter et se demander si les revenus réels générés par l’IA seront suffisants pour soutenir ces investissements.
David Cahn, analyste chez Sequoia Capital, a noté en septembre dernier qu’il y avait un écart très important entre les prévisions de revenus liées au développement de l’infrastructure d’IA et la croissance réelle des revenus de l’écosystème de l’IA. Il a estimé que les revenus annuels de l’IA nécessaires pour financer leurs investissements s’élevaient à 200 milliards de dollars.
Près d’un an plus tard – une période au cours de laquelle NVIDIA est devenue l’entreprise la plus valorisée au monde – ce chiffre a grimpé à 600 milliards de dollars par an.
C’est ainsi que Cahn est arrivé à sa conclusion. Il est parti du principe que pour chaque dollar dépensé pour un GPU, environ 1 dollar doit être dépensé en coûts énergétiques pour faire fonctionner le GPU dans un centre de données. Au quatrième trimestre 2023, les prévisions de revenus de NVIDIA pour les centres de données étaient de 50 milliards de dollars. Il a pris ces prévisions de revenus et les a multipliées par 2 pour refléter le coût total des centres de données d’IA.
Il a déterminé que les dépenses liées à l’IA dans les centres de données s’élevaient à 100 milliards de dollars. Il a ensuite multiplié ce chiffre par deux pour refléter une marge brute de 50 % pour l’utilisateur final du GPU.
Le calcul final est de 200 milliards de dollars de revenus à vie nécessaires à ces GPU pour rembourser l’investissement initial. Et ce chiffre n’inclut aucune marge pour les fournisseurs de cloud, a déclaré Cahn – pour qu’ils obtiennent un retour sur investissement positif, le besoin total en revenus serait encore plus élevé.
D’ici le quatrième trimestre 2024, les prévisions de revenus du centre de données de NVIDIA devraient atteindre 150 milliards de dollars, ce qui signifie que les dépenses implicites en IA du centre de données seront de 300 milliards de dollars et que les revenus de l’IA nécessaires au remboursement seront de 600 milliards de dollars.
Il s’agit d’un vide important à combler, en particulier lorsqu’il n’est pas clair si les dépenses d’investissement sont liées à la demande réelle du client final ou si elles sont réalisées en prévision de la demande future du client final.
Par ailleurs, Cahn prévoit que les revenus de l’IA nécessaires à la rentabilisation atteindront à terme 100 milliards de dollars, en citant la puce B100 récemment annoncée par NVIDIA, qui offrira des performances 2,5 fois supérieures pour seulement 25 % de coût supplémentaire. « Je m’attends à ce que cela conduise à une dernière poussée de la demande pour les puces NVIDIA », déclare Cahn. « La B100 représente une amélioration spectaculaire du rapport coût/performance par rapport à la H100, et il y aura probablement une nouvelle pénurie d’approvisionnement lorsque tout le monde essaiera de mettre la main sur des B100 plus tard cette année. »
En fin de compte, Cahn pense que les dépenses en vaudront la peine. Les dépenses d’investissement du GPU sont comme la construction de voies ferrées, a-t-il déclaré, ce qui signifie qu’un jour, les trains arriveront, ainsi que les destinations.
Les dirigeants des grandes entreprises technologiques ont exprimé leur confiance dans le potentiel de l’IA pour stimuler la croissance des revenus, les taux de croissance des revenus des grandes entreprises technologiques au premier trimestre étant bien plus élevés que prévu il y a un peu plus de deux trimestres. Microsoft, par exemple, a signalé une augmentation de 7 points de la contribution de l’IA à la croissance d’Azure de 31 %. Cela dit, cet analyste exhorte le secteur à déterminer qui gagne et qui perd à mesure que ces investissements continuent d’être réalisés.
« Il y a toujours des gagnants dans les périodes de construction excessive d’infrastructures », a-t-il déclaré. « Les fondateurs et les créateurs d’entreprises continueront à intégrer l’IA – et ils auront plus de chances de réussir, car ils bénéficieront à la fois de coûts réduits et des enseignements tirés de cette période d’expérimentation. »
En attendant, si ses prévisions se réalisent, ce sont avant tout les investisseurs qui en souffriront, a-t-il déclaré.
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