Le mirage de 8 billions de dollars de l'IA : IBM affirme que les calculs ne fonctionnent tout simplement pas

À Wall Street, tout le monde est occupé à célébrer le supercycle de l'IA, jusqu'à ce que vous essayiez le calcul. Cette semaine, le PDG d'IBM (NYSE : IBM), Arvind Krishna, a publié un chiffre si important qu'il pourrait mettre fin à la fête de l'IA.

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Aux coûts actuels, a-t-il déclaré à Decoder, il faut environ 80 milliards de dollars pour construire et équiper entièrement un centre de données IA de 1 gigawatt. Et comme près de 100 gigawatts de capacité hyperscale ont déjà été annoncés dans l'ensemble du secteur, cela implique environ 8 billions de dollars de dépenses en capital.

Sa conclusion était franche : « Il n'y a aucun moyen d'obtenir un rendement là-dessus », faisant valoir que les entreprises auraient besoin d'environ 800 milliards de dollars de bénéfices uniquement pour rembourser les intérêts d'une telle ampleur d'investissement.

L'économie des centres de données basée sur l'IA semble défaillante

Cet avertissement est juste au moment où Big Tech fait preuve de flexibilité dans ses dépenses, comme le prix n'a pas d'importance. Amazon.com Inc (NASDAQ : AMZN), Microsoft Corp (NASDAQ : MSFT), Alphabet Inc (NASDAQ : GOOG) (NASDAQ : GOOG) et Meta Platforms Inc (NASDAQ : META) investissent des dizaines de milliards dans le calcul, les GPU, le foncier, l'alimentation et le refroidissement dans ce qui ressemble de plus en plus à une course existentielle pour prouver sa domination dans le domaine de l'IA, mais pas nécessairement rentable. Les prévisions de chiffre d'affaires de Nvidia Corp (NASDAQ : NVDA) partent du principe que chaque hyperscaler continue de se développer sans arrêt ; les capitalisations boursières des fabricants de puces et des fournisseurs d'équipements dépendent de cette situation.

Ce que Krishna suggère est une possibilité bien plus sombre : les facteurs économiques ne soutiennent tout simplement pas cette ambition.

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Hyperscaler Capex est une bombe à retardement financière

Si les dépenses d'investissement continuent de monter en flèche alors que la monétisation reste vague, quelqu'un va freiner.

Les entreprises n'ont pas prouvé que l'IA générative pouvait générer un retour sur investissement à grande échelle, les coûts d'inférence explosent et les pénuries d'électricité retardent déjà les déploiements sur de nombreux marchés.

Vous ne dépensez pas 8 billions de dollars parce que vous le voulez ; vous les dépensez parce que vous avez peur de perdre la course.

Qui cligne des yeux en premier dans la course aux armements visant à développer l'IA ?

À l'heure actuelle, la psychologie des investisseurs est guidée par le FOMO, et non par les fondamentaux. Le premier hyperscaler visant à ralentir les dépenses pourrait inciter à repenser en profondeur la rentabilité de l'infrastructure d'IA et à montrer à quel point cette construction est narrative plutôt qu'économique.

Mais à un moment donné, les directeurs financiers commenceraient à se poser des questions simples avec des réponses farfelues : à quelle vitesse les revenus de l'IA peuvent-ils évoluer ? Qui paie pour l'inférence ? Et si l'adoption par les entreprises était plus lente que prévu ? Et si des contraintes d'alimentation interrompaient le déploiement ?

Si Krishna a raison, le supercycle de l'IA ne se termine pas par un effondrement de la demande, mais par un point d'étranglement financier : la première entreprise à suspendre ses dépenses déclenche une réévaluation plus large de la valeur réelle de toutes ces infrastructures.

La révolution de l'IA est peut-être réelle. Mais les calculs d'IBM suggèrent que le modèle de capital ne l'est peut-être pas. Et le marché n'a pas pris en compte le risque que la ruée vers l'or de l'IA touche un mur bien avant l'arrivée des rendements.

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