Le problème financier de l'IA : les dépenses croissantes de Google inquiètent les investisseurs de toute l'industrie

Points clés

• Google a augmenté son estimation des dépenses en capital pour 2025 à entre 195 et 205 milliards de dollars, contre une prévision antérieure plafonnée à 190 milliards.
• Nvidia, l'entreprise qui fabrique les puces spécialisées sur lesquelles fonctionnent la plupart des systèmes d'IA, serait en phase de négociations portant sur environ 750 milliards de dollars, y compris un accord de 250 milliards pour garantir la dette d'OpenAI.
• Meta, Amazon et Microsoft publient tous leurs résultats cette semaine et devraient annoncer des augmentations de dépenses similaires pour les centres de données.
• Un nouveau modèle d'IA concurrentiel d'une start-up chinoise a relancé les préoccupations selon lesquelles les puces coûteuses ne seraient pas strictement nécessaires pour construire une IA puissante.
• Certains investisseurs chevonnés en IA s'attendent déjà à une vague de faillites d'entreprises une fois que le boom des dépenses actuelles se corrige.

La maison mère de Google, Alphabet, a publié ses résultats cette semaine et dans les chiffres se cachait un élément qui a mis les investisseurs mal à l'aise : l'entreprise s'attend maintenant à dépenser entre 195 et 205 milliards de dollars cette année pour développer son infrastructure d'IA. Sa prévision antérieure plaçait le sommet de cette fourchette à 190 milliards.

Ce n'est pas une simple erreur d'arrondi. La nouvelle limite inférieure dépasse l'ancienne limite supérieure de 5 milliards de dollars.

Pourquoi cela compte-t-il ? Parce que Google dépense actuellement plus d'argent qu'il n'en gagne grâce à l'IA, tout en faisant face à une pression pour maintenir les prix de ses services d'IA bas afin de rester compétitif. Dépenser plus tout en gagnant la même chose, voire moins, est un problème direct pour n'importe quelle entreprise.

S'agit-il juste d'un problème pour Google ?

Non. La même pression s'exerce sur toute l'industrie. Meta, Amazon et Microsoft publient tous leurs résultats cette semaine, et les analystes s'attendent largement à ce que chacun d'eux annonce des dépenses plus élevées que prévu pour les centres de données, ces bâtiments de la taille d'entrepôts remplis d'ordinateurs qui alimentent leurs produits d'IA.

Nvidia, l'entreprise qui fabrique les puces spécialisées dont dépend la plupart des systèmes d'IA, serait en phase de négociations complexes portant sur un total combiné de 750 milliards de dollars sur plusieurs accords. L'un de ces accords, d'une valeur d'environ 250 milliards de dollars, verrait Nvidia garantir la dette contractée par OpenAI. Billy Leung, stratégiste en investissement chez Global X Management, a déclaré à Bloomberg que cet arrangement est « autant un rappel de tensions de financement dans le déploiement de l'IA qu'un signal de demande ». En d'autres termes, cela ressemble moins à un signe d'une demande florissante et plus à un signe que les entreprises construisant l'IA ont besoin d'aide financière.

Oracle, dont le cours de l'action publique que de nombreux investisseurs considèrent comme un indicateur approximatif de la santé d'OpenAI, fait également l'objet d'un examen minutieux en raison de la dette qu'elle a contractée pour construire des centres de données.

Quel rapport un modèle d'IA chinois a-t-il avec tout cela ?

Beaucoup, en fait. Un nouveau modèle d'une start-up chinoise a alarmé les investisseurs cette semaine. La raison est simple : les entreprises chinoises ont théoriquement moins accès aux puces les plus avancées de Nvidia en raison des restrictions américaines à l'exportation, pourtant leurs systèmes d'IA continuent d'égaler ou de s'approcher des performances des systèmes américains. Si vous pouvez construire une IA compétitive avec moins de puces ou des puces moins chères, tout l'argument en faveur de dépenser des centaines de milliards pour l'infrastructure commence à sembler fragile, tout comme le cas pour la valorisation actuelle de Nvidia.

Que se passe-t-il ensuite ?

Les résultats des autres grandes entreprises technologiques cette semaine pourraient calmer les inquiétudes si les chiffres sont meilleurs que prévu. Ce n'est peut-être pas le cas. Plusieurs investisseurs expérimentés interrogés par la journaliste AI2Day Elizabeth Lopatto du Verge ont déclaré qu'ils s'attendent déjà à ce que l'industrie surconstructe les centres de données et que de nombreuses petites entreprises d'IA fassent faillite lorsque les dépenses baisseront. Leur pari est que les survivants généreront suffisamment de rendements pour couvrir les pertes sur ceux qui ne réussiront pas.

Pour les gens ordinaires utilisant des outils d'IA, l'effet à court terme sera probablement une continuation de la guerre des prix actuelle : les entreprises en concurrence pour les utilisateurs ont tendance à garder les services bon marché ou gratuits. La question à long terme, à laquelle personne n'a encore répondu de manière convaincante, est la façon dont ces entreprises envisagent de récupérer l'argent.

Questions courantes

Cela signifie-t-il que mes outils d'IA vont s'aggraver ou devenir plus chers ?

Pas immédiatement. Les entreprises en concurrence pour les utilisateurs ont toutes les raisons de maintenir les prix bas et la qualité élevée pour le moment. Une correction, si elle intervient, réduirait plus probablement le nombre d'entreprises proposant des outils d'IA plutôt que d'augmenter les prix du jour au lendemain.

Les investisseurs ordinaires devraient-ils s'inquiéter au sujet des actions technologiques ?

Cela dépend entièrement de votre situation individuelle, mais la tendance à surveiller est simple : si les grandes entreprises d'IA continuent de dépenser plus qu'elles ne gagnent, et qu'aucune voie claire vers la rentabilité n'émerge, les valorisations basées sur des promesses futures deviennent plus difficiles à défendre.