« Nvidia est Boeing » : Chamath Palihapitiya et Ken Griffin soutiennent une analogie virale comparant les GPU IA aux compagnies aériennes

Le capital-risque Chamath Palihapitiya et le fondateur et PDG de Citadel LLC, Ken Griffin, ont soutenu un cadre financier qui assimile le marché des GPU à intelligence artificielle (IA) à celui du secteur du transport aérien commercial. Le modèle compare les fabricants de GPU aux constructeurs d'avions et la capacité de calcul de l'IA aux stocks des compagnies aériennes.

Le modèle d'aviation basé sur l'IA

L'analogie a gagné en popularité à la suite d'une publication d'Alex Song, cofondateur de Made Card et ancien négociant en valeurs mobilières adossé à des actifs, qui écrivait : « Un néocloud GPU a fondamentalement le même modèle de fonctionnement qu'une compagnie aérienne ». Song a affirmé que les fabricants de matériel contrôlaient l'excédent du marché, déclarant que « Nvidia [Nvidia Corp. (NASDAQ : NVDA)] est Boeing [Boeing Co. (NYSE : BA)] et Airbus ne font qu'un. »

Selon le cadre de Song, les fournisseurs de cloud d'IA bloquent des coûts d'infrastructure fixes élevés tout en vendant du calcul à la demande, laissant la rentabilité entièrement dépendante de l'utilisation du matériel.

Approbations de la part des dirigeants

Mercredi, Palihapitiya a partagé la publication de Song sur la plateforme de réseau social X, affirmant qu'il s'agissait d'une « comparaison très intéressante entre le financement des GPU et la mise en place de l'IA pour les compagnies aériennes ».

Palihapitiya a noté que le PDG de Griffin et Snowflake Inc. (NYSE : SNOW), Sridhar Ramaswamy, avait fait la même comparaison, ajoutant : « Les deux sont très, très intelligents, il vaut donc la peine d'en savoir plus ».

Griffin a précédemment décrit les risques économiques de cette structure. Selon les informations relatives à sa participation à la conférence du 21 octobre, Griffin a déclaré que « les GPU, comme les compagnies aériennes, ont un coût marginal d'exploitation très faible », avertissant que « dès que vous êtes en surcapacité, les prix chutent en chute libre ».

Risques de périssabilité et de financement

Ramaswamy a également détaillé les similitudes dans un fil de discussion sur les réseaux sociaux du 28 octobre. En comparant les calculs de l'IA à l'inventaire des vols, Ramaswamy a déclaré que « les compagnies aériennes louent des avions pendant des années et vendent des sièges, un vol à la fois ». Il a souligné le caractère périssable des deux actifs en écrivant : « un siège vide au décollage est perdu pour toujours, tout comme l'heure GPU inutilisée d'hier ».

L'analyse de Song compare en outre les centres de données aux cellules d'avion et les GPU aux moteurs d'avion. Selon Song, un cluster GPU financé par la dette nécessite « environ 65 % à 75 % d'utilisation » pour couvrir les coûts fixes. Ramaswamy a conclu son analyse du secteur en avertissant qu'en raison de cette configuration financière, « une baisse des capacités est plus probable qu'une crise bancaire ».

Voici une liste des performances de quelques ETF sur les semi-conducteurs qui suivent les sociétés de GPU, à l'attention des investisseurs.

Avertissement : Ce contenu a été partiellement produit à l'aide d'outils d'IA et a été révisé et publié par les éditeurs de Benzinga.

Crédit photo : Shutterstock