Le paradoxe de l’IA : les valorisations montent, le produit devient moins cher

La vague massive d’investissements autour de l’intelligence artificielle présente de plus en plus les caractéristiques d’une bulle financière. C’est l’avertissement lancé par l’investisseur et chercheur affilié au MIT Paul Kedrosky.

Il s’inquiète surtout de l’augmentation rapide de l’endettement, de valorisations très élevées et d’une possible surcapacité massive dans les centres de données. Dans le même temps, les modèles d’IA deviennent moins coûteux et les écarts technologiques entre les acteurs semblent se réduire.

La bulle de l’IA présente des signaux d’alerte bien connus

Kedrosky voit de fortes similitudes entre l’engouement actuel pour l’IA et les précédentes bulles financières. Selon lui, les technologies changent, mais le comportement des investisseurs, lui, évolue peu.

Dans un marché haussier, les investisseurs deviennent de plus en plus enthousiastes et entrent souvent au mauvais moment. Lorsque le sentiment se retourne, le mouvement inverse se produit : de nombreux acteurs cherchent simultanément à réduire leurs positions.

Selon Kedrosky, plusieurs ingrédients d’une bulle classique sont aujourd’hui réunis. Le crédit est abondant, les États encouragent l’investissement et l’IA s’appuie sur un récit technologique convaincant. À cela s’ajoute une vague de construction massive de centres de données.

Une différence majeure avec les premières années de l’essor de l’IA tient au mode de financement de ces investissements. Au départ, les grands groupes technologiques pouvaient financer de nombreux projets grâce à leurs propres flux de trésorerie. Désormais, ils ont de plus en plus recours à des capitaux externes.

Ce financement passe notamment par des obligations, des marchés de crédit privé et d’autres formes d’endettement. Selon Kedrosky, environ 15 à 18 % des émissions de dette des entreprises les mieux notées sont désormais liées à cette vague d’investissements.

Cette situation pourrait avoir des répercussions sur l’ensemble des marchés financiers. Les entreprises technologiques se disputent les mêmes capitaux que les États, qui doivent eux-mêmes emprunter des montants importants pour financer leurs déficits budgétaires.

Les montants continuent, eux, de progresser. D’après la source citée, Goldman Sachs estime que les investissements des grands groupes technologiques dépasseront 1 000 milliards de dollars en 2026.

De gigantesques centres de données pourraient rester en partie sous-utilisés

C’est surtout la construction de centres de données qui inquiète Kedrosky. Les investisseurs financent des projets soutenus par de grands groupes technologiques, mais, selon lui, ils ne savent pas toujours dans quelle mesure les équipements seront réellement utilisés.

Il relève des signes indiquant que certains centres de données n’utiliseraient leurs processeurs graphiques qu’à hauteur d’environ 35 à 40 %. Certaines entreprises accumuleraient des puces avant tout pour s’assurer de disposer de capacités suffisantes, sans avoir immédiatement besoin de toute cette puissance de calcul.

Si ce constat se confirme, le risque est de voir se construire bien plus d’infrastructures d’IA que nécessaire.

Le problème est d’autant plus important que le prix de la puissance de calcul dédiée à l’IA baisse rapidement. Kedrosky décrit même les tokens d’IA comme un produit extrêmement déflationniste. Les nouveaux modèles deviennent plus efficaces, tandis que les coûts de traitement des requêtes continuent de reculer.

C’est une bonne nouvelle pour les utilisateurs, mais un défi pour les entreprises d’IA. Lorsque le prix unitaire chute fortement, elles doivent faire croître leur usage à très grande vitesse pour maintenir leurs revenus.

Selon Kedrosky, les entreprises qui développent les modèles d’IA les plus avancés devraient augmenter leurs volumes d’environ 400 % par an pour simplement conserver leur équilibre financier.

Il en résulte une contradiction frappante. Les entreprises d’IA sont valorisées comme si une croissance massive de leur chiffre d’affaires était imminente, alors même que leur produit devient de moins en moins cher.

Les grandes introductions en Bourse de l’IA pourraient bousculer les marchés financiers

D’éventuelles introductions en Bourse de grands groupes technologiques pourraient également créer des tensions. Des entreprises comme SpaceX, Anthropic et OpenAI pourraient lever ensemble plusieurs centaines de milliards de dollars de capitaux frais lors de leur entrée en Bourse.

Cet argent devra bien venir de quelque part.

Si de grands investisseurs institutionnels souhaitent participer à ces opérations, ils pourraient être contraints de vendre des actions déjà en portefeuille. Cela pourrait provoquer un vaste déplacement de capitaux, des sociétés cotées établies vers de nouvelles entreprises technologiques.

Kedrosky identifie aussi un autre risque. Selon lui, les performances des grands modèles de langage commencent à converger. Dans le même temps, il devient de plus en plus coûteux d’améliorer encore les nouveaux modèles.

La question est donc de savoir quelle valeur les entreprises pourront finalement tirer des sommes gigantesques actuellement investies dans l’IA.

La technologie elle-même n’a pas besoin d’échouer pour que le problème se matérialise. Les précédentes révolutions technologiques ont elles aussi fini par transformer l’économie, alors même que les investisseurs ont subi en chemin de lourdes pertes liées à des capacités excessives et à des attentes trop élevées.

Même le secteur des puces pourrait redevenir plus exposé à de fortes phases de hausse et de repli. L’IA aide en effet les fabricants de semi-conducteurs à concevoir plus rapidement leurs produits, ce qui raccourcit les cycles d’innovation. Selon Kedrosky, cela pourrait précisément faire revenir le schéma bien connu des pénuries, des surinvestissements puis, à terme, des excédents.