L'essor de l'IA peut-il continuer à fonctionner sur "la dette" ? — La véritable échéance de récupération après des investissements massifs

L'engouement pour l'IA générative n'est plus simplement un mot à la mode dans l'industrie technologique. Les services tels que les chatbots, la génération d'images, la génération de code et les agents IA sont devenus d'usage quotidien, et les entreprises se précipitent pour adopter l'IA afin de maintenir leur compétitivité. Sur le marché boursier, les actions liées aux semi-conducteurs, au cloud, aux centres de données et aux infrastructures électriques attirent l'attention, et l'IA est devenue un thème d'investissement dominant.

Cependant, la question qui commence à se poser n'est pas "L'IA est-elle vraiment incroyable ?" mais plutôt "Quand et comment ces investissements massifs seront-ils récupérés ?"

Un article d'aktiencheck.de, présentant l'analyse de l'économiste Eric Winograd d'AllianceBernstein, aborde directement cette question. Les investissements liés à l'IA ont déjà stimulé l'économie américaine, mais pour que cet effet se poursuive, une simple augmentation des investissements en capital ne suffira pas. Après la phase d'investissement dans les centres de données et les semi-conducteurs, l'IA doit générer une véritable amélioration de la productivité. Autrement dit, ce que le marché attend, ce n'est pas le "boom des investissements" lui-même, mais le "boom de la productivité" qui doit suivre.

L'IA est déjà devenue une partie de la macroéconomie

L'ampleur des investissements dans l'IA ne se limite plus à la stratégie de croissance d'entreprises individuelles. Selon l'article, aux États-Unis, les investissements considérés comme liés à l'IA, tels que les ordinateurs, les équipements de traitement de l'information et les logiciels, ont considérablement augmenté ces dernières années. En particulier, l'expansion des investissements des géants du cloud, tels qu'Amazon, Google, Meta, Microsoft et Oracle, est notable.

Selon l'analyse d'AB, les investissements en capital combinés de ces grandes entreprises étaient inférieurs à 100 milliards de dollars en 2021, mais pourraient atteindre environ 768 milliards de dollars en 2026 et près de 1,6 trillion de dollars en 2030. Ces chiffres montrent que l'IA n'est pas une "histoire du futur", mais déjà une énorme source de demande qui stimule l'activité économique actuelle.

La construction de centres de données nécessite des terrains, des matériaux de construction, des équipements électriques, des systèmes de refroidissement, des réseaux de communication, des serveurs, des GPU, de la mémoire et des spécialistes. Plus les entreprises d'IA augmentent leurs investissements en capital, plus les fabricants de semi-conducteurs, ainsi que les secteurs de la construction, de l'électricité, de la climatisation, des câbles en cuivre, de la fibre optique et des institutions financières, en bénéficient. L'élargissement de la base des actions liées à l'IA sur le marché boursier est dû à ces effets d'entraînement.

En ce sens, le boom de l'IA n'est pas simplement une "chimère". Des usines fonctionnent réellement, des centres de données sont construits, des emplois sont créés, et les bénéfices des entreprises augmentent. C'est pourquoi le marché a évalué l'IA comme un moteur de croissance de l'économie américaine.

Cependant, le problème commence ici.

Ce qui stimule la croissance, ce n'est pas le "montant de l'investissement", mais le "taux d'augmentation de l'investissement"

Pour évaluer l'impact d'un boom des investissements sur la croissance économique, l'importance ne réside pas seulement dans la taille des investissements eux-mêmes. Ce qui compte, c'est combien ils ont augmenté par rapport à l'année précédente, c'est-à-dire le taux de croissance des investissements.

Par exemple, si une entreprise investit 1 trillion de yens cette année, mais a également investi 1 trillion de yens l'année précédente, l'effet d'augmentation de la croissance supplémentaire sera limité. En revanche, si l'année précédente était de 500 milliards de yens et que cette année est de 1 trillion de yens, cette augmentation aura un impact significatif sur la croissance économique.

Selon l'analyse d'AB, le taux de croissance des investissements en capital liés à l'IA pourrait atteindre un pic d'environ 85 % en 2024, puis baisser à environ 76 % en 2026, et ralentir encore d'ici 2030. Même si les investissements en termes absolus restent à un niveau élevé, si le taux d'augmentation diminue, la contribution directe au taux de croissance du PIB s'affaiblira.

C'est ici que réside le point de basculement fondamental du boom des investissements en IA. Dans la première phase, les entreprises stimulent l'économie simplement en investissant massivement dans des centres de données et des GPU. Mais dans la phase suivante, l'amélioration de la productivité grâce à l'IA doit compenser le ralentissement de la croissance des investissements.

AB estime que même si les investissements en capital liés à l'IA augmentent le taux de croissance des États-Unis d'environ 1,5 point en 2026, cette contribution pourrait être réduite de moitié d'ici 2030. Autrement dit, pour que l'IA continue d'être le principal moteur de la croissance économique, il est nécessaire de passer le relais des investissements en capital à la productivité.

Si ce passage de relais réussit, le boom de l'IA deviendra une histoire de croissance durable. En cas d'échec, il se transformera en une histoire d'investissements excessifs et d'attentes prématurées.

Les goulots d'étranglement ne se limitent pas aux GPU

Au début du boom de l'IA, la question centrale était "Il n'y a pas assez de GPU". On pensait que la capacité à sécuriser les GPU haute performance de NVIDIA déterminerait le succès ou l'échec de la compétition de développement de l'IA. Bien sûr, les contraintes d'approvisionnement en semi-conducteurs restent importantes. Cependant, à mesure que l'ampleur des investissements augmente, les goulots d'étranglement ne se limitent pas aux GPU.

Les centres de données nécessitent de vastes terrains. Un réseau de transmission capable de fournir une grande quantité d'énergie de manière stable est également nécessaire. L'eau et les équipements de refroidissement sont indispensables pour refroidir les serveurs. Les ressources humaines impliquées dans la construction, l'ingénierie électrique, la plomberie, la sécurité et l'infrastructure de communication sont également essentielles. De plus, la hausse des prix des GPU, CPU et de la mémoire pèse sur la rentabilité des investissements en IA.

L'IA est souvent décrite comme une "magie sur le cloud", mais derrière cela se cache une infrastructure extrêmement physique et capitalistique. Les centres de données sont construits sur des terrains réels, consomment de l'énergie réelle et génèrent des coûts de refroidissement réels. Plus l'IA est une industrie numérique, plus elle nécessite des investissements d'infrastructure lourds.

Ce point est fréquemment débattu sur les réseaux sociaux. Dans les communautés d'investissement de Reddit, des questions telles que "Qui investit réellement de grosses sommes dans l'IA ?" et "Existe-t-il des entreprises qui réalisent réellement de gros revenus grâce à l'IA, à part les fabricants de semi-conducteurs ?" sont posées. Dans un post, des inquiétudes ont été exprimées quant au fait que les hyperscalers investissent des milliards de dollars dans des centres de données, tandis que la divulgation des revenus clairs de l'IA est limitée.

D'un autre côté, il y a des opinions contraires. Les grandes entreprises comme Microsoft, Google, Amazon et Meta ont des flux de trésorerie très solides dans leurs activités principales, et même si certains investissements en IA ne répondent pas aux attentes, l'entreprise dans son ensemble ne s'effondrera pas. En particulier, les entreprises avec des activités existantes dans la publicité, le cloud, le commerce électronique et les logiciels d'entreprise ont déjà une base génératrice de profits, contrairement aux entreprises de la bulle Internet.

Ce débat est important. On ne peut pas simplement rejeter le boom de l'IA comme une "bulle", ni affirmer avec certitude qu'il "réussira absolument". Ce qui se passe actuellement, c'est que des entreprises avec d'énormes bénéfices font des investissements préalables pour conquérir un marché futur encore plus grand. Le succès ou l'échec variera probablement considérablement d'une entreprise à l'autre.

Le prochain point focal passe de "fonds propres" à "financement externe"

Un autre point important souligné par l'article d'aktiencheck.de est la structure de financement du boom de l'IA.

Jusqu'à présent, les investissements en IA des grandes entreprises technologiques ont été principalement financés par des flux de trésorerie internes. Autrement dit, les bénéfices générés par les activités existantes sont réinvestis dans l'infrastructure IA. Dans ce cas, le risque pour les investisseurs est relativement visible. Tant que les investissements de croissance sont réalisés dans les limites des bénéfices, le risque de crédit excessif est peu probable.

Cependant, à mesure que l'ampleur des investissements augmente, les fonds internes pourraient ne plus suffire. AB indique que, à partir de 2027, de nombreuses entreprises pourraient devenir plus dépendantes du marché obligataire et du marché boursier. Autrement dit, le boom de l'IA s'étend de "l'histoire des actions technologiques" à "l'histoire du marché du crédit".

C'est un changement extrêmement important. Si les entreprises étendent leurs investissements en IA par le biais d'emprunts ou d'émissions d'obligations, le succès ou l'échec de l'IA devient un problème non seulement pour les actionnaires, mais aussi pour les créanciers. De plus, si les hyperscalers, ainsi que les fournisseurs et les opérateurs de centres de données, augmentent leur financement, l'effet de levier lié à l'IA s'étendra à l'ensemble de la chaîne de valeur.

Sur les réseaux sociaux, l'intérêt pour cette "dette IA" est également en hausse. Sur Reddit, des discussions ont lieu sur le fait que "l'augmentation de la dette est plus effrayante que l'investissement en capital IA lui-même". En particulier, pour les entreprises comme Oracle qui avancent des investissements massifs en raison de la demande d'infrastructure IA, des préoccupations sont exprimées quant au fardeau sur leur bilan. D'un autre côté, des entreprises comme Microsoft ou Amazon, bien qu'elles émettent des obligations, ne sont pas nécessairement en difficulté de trésorerie, mais utilisent simplement cette option pour obtenir des fonds à faible coût.

Ce débat montre la maturation du boom de l'IA. Le marché initial se concentrait sur "quelles entreprises voient leurs revenus augmenter grâce à l'IA". Mais maintenant, l'attention se porte sur "qui finance ces investissements" et "peuvent-ils générer un retour supérieur au coût du capital".

Dans le monde de l'investissement, une histoire de croissance ne suffit pas. Peu importe à quel point l'avenir semble prometteur, si le coût du capital nécessaire pour réaliser cet avenir est trop élevé, la valeur pour les actionnaires sera érodée. Le prochain test du boom de l'IA réside précisément ici.

Sur les réseaux sociaux, des perspectives plus nuancées émergent au-delà de "bulle ou boom"

Les réactions sur les réseaux sociaux concernant l'IA ne se divisent pas simplement en optimisme et pessimisme. Ce qui ressort davantage, c'est une vision intermédiaire selon laquelle "l'IA est réelle, mais tous les investissements ne seront pas récompensés".

Sur LinkedIn, des publications comparant le boom des investissements en IA à la bulle Internet attirent l'attention. Un contributeur reconnaît le potentiel de l'IA à transformer la société, mais soulève la question de savoir si les valorisations actuelles anticipent trop le succès futur. Dans les commentaires, on trouve des opinions telles que "à court terme, c'est une bulle, mais à long terme, cela changera le monde" ou "les entreprises qui utilisent l'IA de manière pratique pour créer de la nouvelle valeur prospéreront, mais celles qui ne font que raconter des histoires s'effondreront".

Cette réaction est similaire aux booms technologiques passés. Le chemin de fer, l'électricité, Internet, les smartphones et le cloud ont tous transformé la société. Cependant, toutes les entreprises qui ont reçu des investissements pendant leur période de boom n'ont pas réussi. Internet était réel, mais de nombreuses entreprises de la bulle Internet ont disparu. L'infrastructure de communication était nécessaire, mais les investissements excessifs dans la fibre optique ont causé des pertes à de nombreux investisseurs.

Il en va de même pour l'IA. Le fait que la technologie IA soit réelle et que toutes les valorisations actuelles soient justifiées sont deux questions distinctes.

Sur Reddit, des discussions similaires ont lieu. Un post intitulé "L'IA est réelle, mais la bulle de l'IA l'est aussi" pose la question de ce qui prouve la valeur de l'IA. Est-ce le chiffre d'affaires, les bénéfices, l'amélioration de la productivité, la réduction des coûts ou l'adoption généralisée par les entreprises ? Le contributeur met en garde contre la pensée simpliste selon laquelle "l'IA semble importante, donc l'économie suivra".

Cela rejoint précisément l'analyse d'AB. La contribution à la croissance à long terme de l'IA doit être prouvée par l'amélioration de la productivité, et non par la taille des investissements en capital.

Que signifie l'amélioration de la productivité par l'IA ?

Le terme "amélioration de la productivité par l'IA" est souvent utilisé, mais son contenu est étonnamment vague.

À un niveau individuel, l'IA aide déjà à réduire le temps de travail en assistant dans la rédaction d'e-mails, la création de documents, la génération de code, la recherche, la traduction et le résumé. Les exemples de programmeurs utilisant l'assistance au codage IA, de marketeurs générant des copies publicitaires et de services clients adoptant des chatbots se multiplient.

Cependant, pour augmenter la productivité à un niveau macroéconomique, l'efficacité du travail individuel ne suffit pas. Les processus opérationnels de l'ensemble de l'entreprise doivent changer pour produire plus de valeur avec le même nombre de personnes ou réaliser le même chiffre d'affaires à un coût inférieur. De plus, cela doit s'étendre à divers secteurs tels que la fabrication, la logistique, la finance, la santé, l'éducation, le commerce de détail et l'administration, et pas seulement à quelques entreprises technologiques.

AB note que bien que la productivité américaine se soit améliorée ces dernières années, en se référant à une étude de la Fed de San Francisco, cette amélioration pourrait être davantage due à des facteurs liés au marché du travail qu'à une augmentation généralisée de la productivité induite par la technologie. Une vague massive de productivité qui soulèverait l'ensemble de l'économie, comme la révolution informatique des années 1990, n'a pas encore été clairement observée.

Les points de vue des chercheurs varient considérablement. Certains estiment que l'IA n'augmentera presque pas le taux de croissance de la productivité du travail au cours des dix prochaines années, tandis que d'autres prévoient une augmentation significative de plus de 3 % par an. Si l'on ne regarde que la moyenne, une contribution d'environ 1 % est attendue, mais la plage de prévisions est trop large pour tirer des conclusions définitives.##HTML