« OpenAI s'effondrera, les marchés boursiers mondiaux risquent d'être liquidés » : un article de 15 000 mots d'un grand ours suscite des débats

Alors qu'OpenAI se rapproche de son introduction en bourse (IPO), un article de blog de 15 000 mots relance le débat sur la bulle de l'IA.

Rédigé par : Li Dan, Wall Street Journal

Alors qu'OpenAI se rapproche de son introduction en bourse (IPO), un article de blog de 15 000 mots relance le débat sur la bulle de l'IA.

Le commentateur Ed Zitron, qui a longtemps été pessimiste sur l'IA et qui compte de nombreux lecteurs dans le secteur technologique, a récemment publié un article dans lequel il avance un jugement audacieux : la véritable bulle de l'IA est en réalité la « bulle OpenAI » ; si OpenAI échoue, cela pourrait devenir le « Lehman Brothers » de l'ère de l'IA, non seulement en sapant toute la logique d'investissement dans l'IA, mais aussi en provoquant une revalorisation massive des centres de données, des infrastructures d'IA et même des actions technologiques mondiales.

Ses opinions ont rapidement attiré l'attention des médias financiers. Pour les médias, le point central de Zitron n'est pas de savoir si l'IA a de la valeur, mais si OpenAI possède un modèle commercial capable de soutenir tout le cycle de capital de l'IA. Si la réponse est négative, alors le système de financement, d'investissement en puissance de calcul et de dépenses en capital construit autour d'OpenAI pourrait faire face à des réactions en chaîne.

Bien sûr, ce n'est pas un consensus du marché. Des investisseurs, dont Howard Marks, co-fondateur d'Oak Tree Capital, ont récemment déclaré qu'ils reconnaissaient davantage la valeur à long terme de l'IA en tant que technologie générale (General Purpose Technology), par rapport à leur opinion précédente selon laquelle l'IA pourrait n'être qu'une bulle, estimant que l'industrie est encore à un stade précoce de commercialisation.

Bulle de l'IA ou bulle d'OpenAI ?

Contrairement à la plupart des théories sur la « bulle de l'IA », Zitron a formulé un jugement plus percutant :

Ce qui mérite vraiment d'être préoccupant, ce n'est pas l'ensemble de l'industrie de l'IA, mais une seule entreprise.

À ses yeux, depuis l'émergence de ChatGPT fin 2022, OpenAI est en fait devenu le « point d'ancrage de crédit » de toute l'ère de l'IA générative.

Les investisseurs sont prêts à croire que : l'IA changera le monde ; les centres de données à grande échelle valent la peine d'être construits ; la demande de GPU continuera de croître rapidement ; les entreprises de modèles à grande échelle finiront par être rentables ; les startups d'IA pourront créer une demande terminale suffisamment grande.

Et tout cela, selon Zitron, repose sur la croissance rapide et continue d'OpenAI. Il estime qu'OpenAI a non seulement défini l'engouement actuel pour l'IA, mais a également façonné la logique d'évaluation du marché des capitaux pour l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA. Ainsi, si cette hypothèse centrale est brisée, l'impact pourrait dépasser de loin celui d'une simple entreprise licorne.

En d'autres termes, OpenAI n'est plus seulement une entreprise, mais ressemble davantage à une « institution d'importance systémique » pour tout le cycle d'investissement dans l'IA.

Pourquoi pense-t-il que le modèle commercial d'OpenAI présente des défauts fondamentaux ?

Les doutes de Zitron se concentrent principalement sur trois aspects.

Premièrement, le coût d'inférence reste trop élevé.

Avec la croissance continue du nombre d'utilisateurs de ChatGPT, chaque question posée par un utilisateur signifie une augmentation continue des coûts de GPU, d'électricité et de serveurs. Si un grand nombre d'utilisateurs restent longtemps sur des forfaits à bas prix, voire gratuits, tandis que la croissance des revenus des entreprises ne couvre pas les coûts, alors l'expansion pourrait en fait signifier une augmentation des pertes.

Deuxièmement, les dépenses en capital augmentent beaucoup plus rapidement que l'amélioration des flux de trésorerie.

Actuellement, la plus grande dépense dans l'industrie de l'IA n'est plus l'entraînement des modèles, mais la puissance de calcul d'inférence, l'achat de GPU et la construction de centres de données mondiaux.

OpenAI et ses partenaires poussent pour des investissements dans des centres de données de plusieurs milliards de dollars, et ces projets nécessitent généralement des années pour récupérer leurs coûts. Si la demande d'IA ne croît pas comme prévu, une grande partie de l'infrastructure pourrait voir son taux d'utilisation diminuer.

Troisièmement, la dépendance continue au financement externe.

Zitron analyse qu'il pense qu'OpenAI aura encore besoin de financements continus pendant plusieurs années pour couvrir les dépenses liées à la recherche et développement de modèles, à l'achat de puissance de calcul et à la construction d'infrastructures ; si l'appétit pour le risque sur les marchés de capitaux diminue ou si l'environnement de financement se resserre, son modèle commercial sera soumis à une pression encore plus grande.

Ces points de vue restent pour l'instant des jugements personnels de Zitron et n'ont pas été reconnus par OpenAI, mais ils reflètent en effet le débat récent sur le retour sur investissement (ROI) de l'IA sur le marché.

Pourquoi Oracle, CoreWeave et les opérateurs de centres de données sont-ils devenus des points focaux ?

Par rapport à OpenAI elle-même, Zitron s'inquiète davantage des effets de levier dans la chaîne d'approvisionnement.

Au cours des deux dernières années, l'industrie technologique américaine a connu une vague sans précédent de construction de centres de données.

Des géants du cloud comme Microsoft, Google, Meta et Amazon ont tous augmenté leurs dépenses en capital ; dans le même temps, des entreprises comme Oracle et CoreWeave prennent en charge de plus en plus de tâches de construction de puissance de calcul pour l'IA.

Ces projets dépendent largement de : baux à long terme, financement de projets, crédit privé, obligations d'entreprise, dépenses en capital massives.

Si à l'avenir, la demande des clients clés comme OpenAI est inférieure aux attentes, ou si les marchés de capitaux réévaluent le retour sur investissement de l'IA, alors l'utilisation des actifs des centres de données, les contrats de location et même la capacité de financement pourraient être affectés.

Les médias soulignent que Zitron estime qu'en cas de revers majeur pour OpenAI, des entreprises comme Oracle et CoreWeave, qui dépendent de la croissance de la demande en infrastructures d'IA, pourraient être les premières touchées, car les valorisations élevées accordées à ces entreprises reposent en grande partie sur l'anticipation d'une explosion continue de la demande en IA.

Bien sûr, à l'heure actuelle, des géants technologiques comme Microsoft, Meta et Alphabet continuent d'augmenter leurs dépenses en capital pour l'IA et soulignent généralement que les investissements dans les infrastructures d'IA sont conformes à leur stratégie à long terme, donc il n'y a pas encore de signes de contraction généralisée des dépenses en capital sur le marché.

Pourquoi Anthropic et SoftBank sont-ils également impliqués dans la discussion ?

En plus d'OpenAI, Zitron a également pointé du doigt Anthropic.

Sa raison est que, bien que les deux entreprises suivent des voies de développement différentes, elles partagent toutes deux la caractéristique commune de nécessiter des investissements continus massifs pour construire des modèles, acheter de la puissance de calcul et dépendre des grandes entreprises technologiques pour fournir des ressources de calcul et un soutien financier. Si la vitesse de commercialisation de l'IA est inférieure aux attentes, les deux entreprises pourraient faire face à des pressions sur leur rentabilité.

Une autre entreprise souvent mentionnée est SoftBank.

Ces dernières années, SoftBank est revenu sur le devant de la scène des investissements massifs dans l'IA, participant activement au financement des infrastructures d'IA, des puces et des entreprises de modèles.

Si l'industrie de l'IA entre dans une période d'ajustement des valorisations, le vaste portefeuille d'actifs d'IA de SoftBank sera naturellement un objet d'attention pour le marché. Cependant, pour l'instant, SoftBank continue de parier sur le développement à long terme de l'IA et le considère comme une direction clé de la prochaine révolution technologique.

Les transactions en IA sont-elles déjà devenues trop chaudes ?

En fait, le débat sur la question de savoir si l'IA est entrée dans une phase de bulle dure depuis plus d'un an à Wall Street.

Les partisans de la « théorie de la bulle » soutiennent que :

• L'investissement dans les infrastructures d'IA augmente beaucoup plus rapidement que la croissance des revenus ;
• Le modèle de rentabilité des grands modèles n'est pas encore complètement validé ;
• Les dépenses en capital des centres de données atteignent des niveaux record ;
• Les valorisations du marché dépendent de plus en plus des prévisions de croissance pour les années à venir.

Les optimistes, quant à eux, estiment que l'IA est une révolution technologique typique, similaire à celle d'Internet ou de l'électrification, où les investissements initiaux dépassent souvent les bénéfices à court terme, mais peuvent à long terme créer de nouvelles industries et modèles commerciaux.

Howard Marks a récemment déclaré qu'il était passé de l'idée que l'IA pourrait n'être qu'une bulle à une reconnaissance accrue de sa valeur à long terme. Il estime que les capacités de raisonnement, de compréhension contextuelle et d'interaction que l'IA moderne présente sont sans précédent, et ne peuvent donc pas être simplement comparées aux bulles spéculatives du passé.

Certaines recherches académiques ont également proposé des conclusions plus neutres : le marché de l'IA présente à la fois de réels progrès technologiques et des problèmes de valorisation excessive et de dépenses en capital anticipées, se rapprochant donc d'une « révolution technologique combinée à une bulle locale », plutôt que d'une simple frénésie spéculative.

Ce qui mérite vraiment d'être surveillé, ce n'est pas si OpenAI va s'effondrer

Que l'on soit d'accord ou non avec le jugement de Zitron, les questions qu'il soulève deviennent de plus en plus le centre d'intérêt pour de nombreux investisseurs :

Quand les investissements dans l'IA pourront-ils réellement se traduire par des flux de trésorerie stables ?

Au cours de l'année écoulée, les marchés de capitaux ont presque présumé que plus les dépenses en capital pour l'IA sont élevées, mieux c'est.

Mais récemment, qu'il s'agisse d'actions de semi-conducteurs, de fabricants de serveurs ou d'entreprises de cloud computing, les investisseurs commencent à se concentrer davantage sur un autre ensemble d'indicateurs : la croissance des revenus des entreprises en IA ; le taux de paiement des produits d'IA ; la vitesse de réduction des coûts d'inférence ; le taux d'utilisation des centres de données ; le cycle de retour sur investissement de l'IA.

Si ces indicateurs continuent de s'améliorer, alors les énormes dépenses en capital actuelles pourraient finalement prouver être un investissement prospectif similaire à celui de l'ère d'Internet ; mais si la vitesse de commercialisation reste longtemps en retard par rapport à l'expansion des investissements, la logique d'évaluation des transactions en IA pourrait également nécessiter une recalibration.

Ainsi, le véritable sujet de discussion suscité par le long article d'Ed Zitron n'est pas « OpenAI deviendra-t-il nécessairement le prochain Lehman Brothers », mais il remet à nouveau en lumière la question la plus centrale de l'ère de l'IA pour les investisseurs : après que les dépenses en capital aient continuellement battu des records, les flux de trésorerie et la rentabilité pourront-ils suivre ? La réponse à cette question pourrait bien déterminer la véritable direction des transactions en IA dans le monde au cours des prochaines années.