{"id":8515,"date":"2025-09-16T11:27:10","date_gmt":"2025-09-16T15:27:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gillesenvrac.ca\/carnet\/?page_id=8515"},"modified":"2025-09-29T13:58:05","modified_gmt":"2025-09-29T17:58:05","slug":"limites-economie-ia","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/limites-economie-ia\/","title":{"rendered":"Le consensus de la Silicon Valley et les limites d’une \u00ab \u00e9conomie de l’IA \u00bb"},"content":{"rendered":"\n

Traduction de The Silicon Valley Consensus & the \u00ab\u00a0AI Economy\u00a0\u00bb<\/a>, par Edward Ongweso Jr, 8 septembre 2025<\/p>\n\n\n\n

L’\u00ab \u00e9conomie de l’IA \u00bb n’est pas tant une question de productivit\u00e9 ou d’innovation qu’une tentative d’imposer un nouvel ordre politico-\u00e9conomique \u2014 appelons-le le consensus de la Silicon Valley<\/a> \u2014 qui pr\u00e9tend vouloir cr\u00e9er notre Dieu mort-n\u00e9. Une coalition d’hyperscalers, de capital-risqueurs, d’entreprises du secteur des \u00e9nergies fossiles, de conservateurs et de r\u00e9actionnaires se livre \u00e0 une fr\u00e9n\u00e9sie de surconstruction, de sur\u00e9valuation et de surinvestissement dans les infrastructures informatiques. Leur objectif n’est pas de r\u00e9aliser l’AGI ou d’am\u00e9liorer radicalement la vie de l’humanit\u00e9, mais de r\u00e9affecter les capitaux de mani\u00e8re \u00e0 s’enrichir, \u00e0 transformer leur richesse en un pouvoir politique encore plus important qui impose des contraintes aux forces politiques contraires, et \u00e0 lib\u00e9rer le capitalisme de ses d\u00e9fauts r\u00e9cents (par exemple la d\u00e9mocratie), consolidant ainsi les avantages de ses architectures ind\u00e9pendamment de l’utilit\u00e9 sociale r\u00e9elle des technologies qu’ils poursuivent.<\/p>\n\n\n\n

SPECTACLE ET SUBSTANCE<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La mise en place de l’infrastructure informatique et de l’approvisionnement \u00e9nerg\u00e9tique de l’IA g\u00e9n\u00e9rative est une entreprise extr\u00eamement co\u00fbteuse (McKinsey pr\u00e9voit que 7 000 milliards de dollars seront d\u00e9pens\u00e9s d’ici 2030<\/a>). Et cela ne fera que s’accentuer. Depuis peu, les mod\u00e8les sont devenus plus exigeants en termes de puissance de calcul<\/a>, car ils tentent de reproduire le \u00ab raisonnement \u00bb via des cha\u00eenes de requ\u00eates qui s’auto-v\u00e9rifient, effectuent des recherches et augmentent de mani\u00e8re radicale les ressources n\u00e9cessaires pour chaque requ\u00eate individuelle.<\/p>\n\n\n\n

L’infrastructure informatique est co\u00fbteuse (puces, serveurs, clusters, centres de donn\u00e9es, ensembles de donn\u00e9es, \u00e9tiqueteurs, nettoyeurs, approvisionnement en \u00e9nergie, etc.), mais ce sont surtout les d\u00e9penses d’investissement des hyperscalers qui ont attir\u00e9 l’attention. En ao\u00fbt, nous avons re\u00e7u une avalanche de commentaires en r\u00e9action \u00e0 la nouvelle selon laquelle leurs d\u00e9penses en centres de donn\u00e9es contribuaient davantage \u00e0 l’\u00e9conomie am\u00e9ricaine que l’ensemble des d\u00e9penses de consommation. \u00c9tant donn\u00e9 que les revenus sont faibles et que la rentabilit\u00e9\/durabilit\u00e9 n’est pas en vue, on pourrait s’attendre \u00e0 ce que les affirmations de ces entreprises soient examin\u00e9es de pr\u00e8s. Jusqu’\u00e0 r\u00e9cemment, cela a \u00e9t\u00e9 relativement peu le cas. La plupart des analyses se limitent \u00e0 des comparaisons superficielles avec les t\u00e9l\u00e9communications et l’internet pendant la bulle Internet, en partie parce que les d\u00e9penses d’investissement des 7 magnifiques de l’IA g\u00e9n\u00e9rative ont d\u00e9pass\u00e9 102,5 milliards de dollars au dernier trimestre (ce qui signifie que cette expansion est en passe d’\u00eatre la plus importante depuis la bulle ferroviaire de l’\u00e2ge d’or), en partie parce que le secteur technologique a men\u00e9 une campagne de marketing tr\u00e8s r\u00e9ussie et sophistiqu\u00e9e qui a \u00e9touff\u00e9 le scepticisme et l’analyse critique.<\/p>\n\n\n\n

Je voudrais rassembler trois points de vue qui, selon moi, sont compl\u00e9mentaires, allant du techno-optimisme \u00e0 un cadre beaucoup plus critique qui pose la question \u00ab pourquoi faisons-nous cela ? \u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Aujourd’hui, nous commencerons par l’article de Derek Thompson publi\u00e9 en ao\u00fbt :<\/p>\n\n\n\n

Point de vue n\u00b0 1 : Comment l’IA a conquis l’\u00e9conomie am\u00e9ricaine : une FAQ visuelle par Derek Thompson<\/u><\/strong><\/a><\/h3>\n\n\n\n

L’article de Thompson est plut\u00f4t optimiste sur le boom de l’IA et sur ce que son ampleur pourrait signifier pour l’adoption par les travailleurs ainsi que pour l’impact \u00e9conomique. En r\u00e9sum\u00e9, ses principaux points sont les suivants :<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Le boom des investissements et de l’adoption de l’IA n’est pas un \u00e9v\u00e9nement futur, mais une r\u00e9alit\u00e9 \u00e9conomique actuelle.<\/strong> Nous sommes en train de cr\u00e9er une \u00e9conomie bifurqu\u00e9e : un secteur de l’IA \u00ab en pleine effervescence \u00bb, aliment\u00e9 par les d\u00e9penses d’investissement des hyperscalers, qui \u00e9clipse le reste de notre \u00e9conomie \u00ab morose \u00bb. Cette expansion est comparable, en termes d’ampleur (et d’impact potentiel), \u00e0 l’\u00e8re des dot-com ou \u00e0 la bulle ferroviaire de l’\u00e2ge d’or. Elle pourrait m\u00eame les rivaliser !<\/li>\n\n\n\n
  2. La principale source de financement de cette expansion des infrastructures n’est pas la dette ext\u00e9rieure, mais les flux de tr\u00e9sorerie internes, principalement ceux des hyperscalers, qui dominent notre march\u00e9 boursier. <\/strong>Leur rentabilit\u00e9 est telle qu’ils peuvent investir des \u00ab sommes colossales \u00bb dans un projet aussi ambitieux sans avoir recours \u00e0 des options de financement risqu\u00e9es, m\u00eame si les revenus et les b\u00e9n\u00e9fices ne se sont pas encore concr\u00e9tis\u00e9s.<\/li>\n\n\n\n
  3. Compte tenu des premi\u00e8res donn\u00e9es sur l’adoption et la productivit\u00e9, nous devrions \u00eatre optimistes, avec quelques r\u00e9serves mineures quant \u00e0 son impact potentiel.<\/strong> L’IA g\u00e9n\u00e9rative est adopt\u00e9e deux fois plus vite que l’internet et certains secteurs (par exemple, les start-ups sur Stripe, les enseignants) font \u00e9tat de gains d’efficacit\u00e9 consid\u00e9rables. Cependant, certaines \u00e9tudes objectives r\u00e9v\u00e8lent que les travailleurs surestiment consid\u00e9rablement ces gains : les travailleurs se sentent souvent plus productifs lorsqu’ils utilisent l’IA (par exemple, les d\u00e9veloppeurs affirment gagner 20 % de productivit\u00e9), alors que nous constatons le contraire (les d\u00e9veloppeurs mettent 20 % de temps en plus), ce qui sugg\u00e8re que l’impact positif est bien r\u00e9el et en augmentation, mais qu’il n’est pas encore pleinement compris.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    SUR LES INVESTISSEMENTS DANS L’IA ET LES COMPARAISONS AVEC LES D\u00c9BUTS D’INTERNET<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Si cette expansion rivalise avec celle des pr\u00e9c\u00e9dentes bulles en termes de taille et d’impact potentiel, une question tr\u00e8s simple se pose : o\u00f9 est l’argent ? Un an s’est \u00e9coul\u00e9 depuis la publication du rapport<\/a> de Goldman Sachs intitul\u00e9 \u00ab Gen AI: Too Much Spend, Too Little Benefit? \u00bb (IA g\u00e9n\u00e9rative : trop de d\u00e9penses, trop peu d’avantages ?) et bon nombre de ses principales pr\u00e9occupations restent sans r\u00e9ponse. L’une de ses sections cl\u00e9s, une interview de Jim Covello, responsable de la recherche actions mondiale chez Goldman, soulignait que des milliers de milliards \u00e9taient pr\u00e9vus pour les investissements au cours des prochaines ann\u00e9es, sans toutefois apporter de r\u00e9ponse convaincante \u00e0 une seule question : \u00ab Quel probl\u00e8me d’un trillion de dollars l’IA va-t-elle r\u00e9soudre ? \u00bb<\/p>\n\n\n\n

    Les r\u00e9ponses \u00e0 cette question s’appuient g\u00e9n\u00e9ralement sur des comparaisons avec des innovations technologiques ant\u00e9rieures, mais elles sont superficielles ou mal inform\u00e9es. L’internet, note M. Covello, \u00ab \u00e9tait une solution technologique peu co\u00fbteuse qui a permis au commerce \u00e9lectronique de remplacer des solutions existantes co\u00fbteuses \u00bb. L’IA, en revanche, est \u00ab exceptionnellement co\u00fbteuse, et pour justifier ces co\u00fbts, la technologie doit \u00eatre capable de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes, ce pour quoi elle n’est pas con\u00e7ue \u00bb. M. Covello affirme \u00e9galement que la th\u00e9orie fondamentale de l’investissement qui promeut l’IA g\u00e9n\u00e9rative est au mieux une pseudo-science :<\/p>\n\n\n\n

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    L’id\u00e9e selon laquelle la technologie est g\u00e9n\u00e9ralement co\u00fbteuse au d\u00e9part avant de devenir moins ch\u00e8re est une r\u00e9vision de l’histoire. Comme nous venons de le voir, le commerce \u00e9lectronique \u00e9tait moins cher d\u00e8s le premier jour, et non pas dix ans plus tard. Mais au-del\u00e0 de cette id\u00e9e fausse, le monde technologique est trop complaisant dans son hypoth\u00e8se selon laquelle les co\u00fbts de l’IA diminueront consid\u00e9rablement avec le temps. La loi de Moore dans le domaine des puces, qui a permis le paradigme \u00ab plus petit, plus rapide, moins cher \u00bb qui a guid\u00e9 l’histoire de l’innovation technologique, ne s’est av\u00e9r\u00e9e vraie que parce que les concurrents d’Intel, comme Advanced Micro Devices, ont contraint Intel et d’autres \u00e0 r\u00e9duire leurs co\u00fbts et \u00e0 innover au fil du temps pour rester comp\u00e9titifs.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    \n

    Aujourd’hui, Nvidia est la seule entreprise actuellement capable de produire les processeurs graphiques qui alimentent l’IA. Certains pensent que des concurrents de Nvidia issus de l’industrie des semi-conducteurs ou des hyperscalers (Google, Amazon et Microsoft) vont \u00e9merger, ce qui est possible. Mais c’est un grand saut par rapport \u00e0 la situation actuelle, \u00e9tant donn\u00e9 que les fabricants de puces ont tent\u00e9 sans succ\u00e8s de d\u00e9tr\u00f4ner Nvidia de sa position dominante dans le domaine des processeurs graphiques au cours des dix derni\u00e8res ann\u00e9es. La technologie peut \u00eatre si difficile \u00e0 reproduire qu’aucun concurrent n’est en mesure de le faire, ce qui permet aux entreprises de conserver leur monopole et leur pouvoir de fixation des prix. Par exemple, Advanced Semiconductor Materials Lithography (ASML) reste la seule entreprise au monde capable de produire des outils de lithographie de pointe. En cons\u00e9quence, le co\u00fbt de ses machines est pass\u00e9 de quelques dizaines de millions de dollars il y a vingt ans \u00e0, dans certains cas, plusieurs centaines de millions de dollars aujourd’hui. Nvidia ne suivra peut-\u00eatre pas cette tendance, et l’\u00e9chelle en dollars est diff\u00e9rente, mais le march\u00e9 est trop complaisant quant \u00e0 la certitude d’une baisse des co\u00fbts.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    \n

    Le point de d\u00e9part des co\u00fbts est \u00e9galement si \u00e9lev\u00e9 que m\u00eame s’ils baissaient, il faudrait une baisse spectaculaire pour rendre abordable l’automatisation des t\u00e2ches gr\u00e2ce \u00e0 l’IA. Les gens soulignent l’\u00e9norme baisse des co\u00fbts des serveurs quelques ann\u00e9es apr\u00e8s leur apparition \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1990, mais le nombre de serveurs Sun Microsystems \u00e0 64 000 dollars n\u00e9cessaires pour alimenter la transition technologique de l’internet \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1990 est insignifiant par rapport au nombre de puces co\u00fbteuses n\u00e9cessaires pour alimenter la transition vers l’IA aujourd’hui, sans m\u00eame compter le remplacement du r\u00e9seau \u00e9lectrique et les autres co\u00fbts n\u00e9cessaires pour soutenir cette transition, qui sont eux-m\u00eames extr\u00eamement \u00e9lev\u00e9s.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    L’argument de Covello ici n’est pas que les co\u00fbts de calcul pour l’IA g\u00e9n\u00e9rative ne baisseront jamais, mais qu’ils ne suivent pas les sch\u00e9mas historiques que les promoteurs et les optimistes utilisent syst\u00e9matiquement pour justifier leurs paris colossaux. Premi\u00e8rement, l’IA g\u00e9n\u00e9rative ne suit pas les courbes historiques des co\u00fbts technologiques, o\u00f9 la technologie est moins ch\u00e8re d\u00e8s le premier jour. Deuxi\u00e8mement, l’IA g\u00e9n\u00e9rative ne dispose pas de march\u00e9s suffisamment concurrentiels pour faire baisser les co\u00fbts du mat\u00e9riel des centres de donn\u00e9es, ce qui \u00e9tait le principal moteur de la d\u00e9pr\u00e9ciation des co\u00fbts associ\u00e9e \u00e0 la loi de Moore. En fait, la position dominante de NVIDIA pourrait lui conf\u00e9rer un pouvoir de fixation des prix monopolistique. Troisi\u00e8mement, il existe une diff\u00e9rence fondamentale d’\u00e9chelle entre les co\u00fbts actuels de l’infrastructure informatique de l’IA g\u00e9n\u00e9rative et ceux des bulles pr\u00e9c\u00e9dentes, qui les rendent astronomiquement plus \u00e9lev\u00e9s et beaucoup moins flexibles. Pour commencer, il y a les biens immobiliers (terrains, espaces physiques) qui doivent \u00eatre achet\u00e9s ou lou\u00e9s pour les centres de donn\u00e9es, l’approvisionnement en \u00e9nergie, puis les infrastructures d’eau\/refroidissement.<\/p>\n\n\n\n

    Il y a trois autres passages de Covello que je voudrais citer et qui illustrent parfaitement mon propos. Le premier concerne la comparaison explicite entre la situation actuelle et les d\u00e9buts de l’Internet :<\/p>\n\n\n\n

    \n

    L’id\u00e9e selon laquelle le potentiel transformateur de l’Internet et des smartphones n’a pas \u00e9t\u00e9 compris d\u00e8s le d\u00e9but est fausse. J’\u00e9tais analyste en semi-conducteurs lorsque les smartphones ont \u00e9t\u00e9 lanc\u00e9s et j’ai assist\u00e9 \u00e0 des centaines de pr\u00e9sentations au d\u00e9but des ann\u00e9es 2000 sur l’avenir du smartphone et ses fonctionnalit\u00e9s, dont la plupart se sont r\u00e9alis\u00e9es comme l’industrie l’avait pr\u00e9vu. Un exemple est l’int\u00e9gration du GPS dans les smartphones, qui n’\u00e9tait pas encore pr\u00eate pour le grand public, mais qui devait remplacer les syst\u00e8mes GPS encombrants que l’on trouvait couramment dans les voitures de location \u00e0 l’\u00e9poque. La feuille de route sur ce que d’autres technologies seraient finalement capables de faire existait \u00e9galement d\u00e8s leur cr\u00e9ation. Il n’existe aujourd’hui aucune feuille de route comparable. Les partisans de l’IA semblent simplement croire que les cas d’utilisation se multiplieront \u00e0 mesure que la technologie \u00e9voluera. Mais dix-huit mois apr\u00e8s l’introduction de l’IA g\u00e9n\u00e9rative dans le monde, aucune application v\u00e9ritablement transformatrice, et encore moins rentable, n’a \u00e9t\u00e9 trouv\u00e9e.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    Le deuxi\u00e8me point concerne cette course aux d\u00e9penses d’investissement dans l’IA, qui est compl\u00e8tement d\u00e9connect\u00e9e de la r\u00e9alit\u00e9 :<\/p>\n\n\n\n

    \n

    Les grandes entreprises technologiques n’ont d’autre choix que de se lancer dans la course aux d\u00e9penses d’investissement dans l’IA, compte tenu de l’engouement autour de ce domaine et de la peur de passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 (FOMO), de sorte que les d\u00e9penses massives pour le d\u00e9veloppement de l’IA vont se poursuivre. Ce n’est pas la premi\u00e8re fois qu’un cycle d’engouement technologique se traduit par des d\u00e9penses dans des technologies qui ne donnent finalement pas de r\u00e9sultats ; la r\u00e9alit\u00e9 virtuelle, le m\u00e9taverse et la blockchain sont des exemples parfaits de technologies qui ont fait l’objet de d\u00e9penses importantes mais qui ont aujourd’hui peu, voire aucune, application dans le monde r\u00e9el. Les entreprises hors du secteur technologique sont \u00e9galement soumises \u00e0 une forte pression de la part des investisseurs pour mettre en \u0153uvre des strat\u00e9gies d’IA, m\u00eame si celles-ci n’ont pas encore donn\u00e9 de r\u00e9sultats. Certains investisseurs ont accept\u00e9 le fait que ces strat\u00e9gies puissent prendre du temps \u00e0 porter leurs fruits, mais d’autres ne sont pas convaincus par cet argument. Exemple concret : Salesforce, qui consacre des d\u00e9penses importantes \u00e0 l’IA, a r\u00e9cemment subi la plus forte baisse quotidienne de son cours boursier depuis le milieu des ann\u00e9es 2000, apr\u00e8s que ses r\u00e9sultats du deuxi\u00e8me trimestre aient montr\u00e9 une faible augmentation de son chiffre d’affaires malgr\u00e9 ces d\u00e9penses.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    Le troisi\u00e8me concerne les perspectives d’augmentation des revenus li\u00e9s \u00e0 l’IA :<\/p>\n\n\n\n

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    Je mise peu sur l’augmentation des revenus li\u00e9s \u00e0 l’IA, car je ne pense pas que cette technologie soit, ou soit susceptible d’\u00eatre, suffisamment intelligente pour rendre les employ\u00e9s plus intelligents. M\u00eame l’un des cas d’utilisation les plus plausibles de l’IA, \u00e0 savoir l’am\u00e9lioration de la fonctionnalit\u00e9 de recherche, est beaucoup plus susceptible de permettre aux employ\u00e9s de trouver des informations plus rapidement que de leur permettre de trouver de meilleures informations. Et si les avantages de l’IA restent largement limit\u00e9s \u00e0 des gains d’efficacit\u00e9, cela ne conduira probablement pas \u00e0 une expansion multiple, car les \u00e9conomies de co\u00fbts seront simplement arbitr\u00e9es. Si une entreprise peut utiliser un robot pour am\u00e9liorer son efficacit\u00e9, ses concurrents le peuvent aussi. Une entreprise ne pourra donc pas facturer plus ou augmenter ses marges.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    …<\/p>\n\n\n\n

    \n

    \u00c9tant donn\u00e9 que les d\u00e9penses substantielles en infrastructure d’IA se poursuivront malgr\u00e9 mon scepticisme, les investisseurs devraient continuer \u00e0 investir dans les b\u00e9n\u00e9ficiaires de ces d\u00e9penses, par ordre d’importance : les fabricants de puces, les services publics et autres entreprises expos\u00e9es \u00e0 la construction prochaine du r\u00e9seau \u00e9lectrique destin\u00e9 \u00e0 soutenir la technologie de l’IA, et les hyperscalers, qui d\u00e9pensent eux-m\u00eames des sommes consid\u00e9rables, mais qui tireront \u00e9galement des revenus suppl\u00e9mentaires de la mise en place de l’IA. Ces entreprises ont certes d\u00e9j\u00e0 enregistr\u00e9 une forte hausse, mais l’histoire montre qu’une valorisation \u00e9lev\u00e9e ne suffit pas \u00e0 emp\u00eacher le cours de l’action d’une entreprise de continuer \u00e0 augmenter si les fondamentaux qui ont rendu cette entreprise ch\u00e8re au d\u00e9part restent intacts. Je n’ai jamais vu une action baisser uniquement parce qu’elle \u00e9tait ch\u00e8re : la d\u00e9t\u00e9rioration des fondamentaux est presque toujours en cause, et ce n’est qu’alors que la valorisation entre en jeu.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    Quelques jours avant le rapport de Goldman Sachs, David Cahn, partenaire de Sequoia Capital, a publi\u00e9<\/a> un argument s’appuyant sur son argument de 2023 selon lequel il existait \u00ab un \u00e9cart important entre les pr\u00e9visions de revenus implicites dans le d\u00e9veloppement des infrastructures d’IA et la croissance r\u00e9elle des revenus dans l’\u00e9cosyst\u00e8me de l’IA, qui est \u00e9galement un indicateur de la valeur pour l’utilisateur final \u00bb. En 2023, les pr\u00e9visions de revenus s’\u00e9levaient \u00e0 200 milliards de dollars et il y avait un \u00ab trou de 125 milliards de dollars \u00e0 combler pour chaque ann\u00e9e de d\u00e9penses d’investissement aux niveaux actuels \u00bb. Dans son analyse de 2024, les pr\u00e9visions de revenus ont grimp\u00e9 \u00e0 600 milliards de dollars et le trou dans les revenus s’est encore creus\u00e9<\/strong> pour atteindre 500 milliards de dollars.<\/p>\n\n\n\n

    M. Cahn est assez s\u00e9v\u00e8re \u00e0 l’\u00e9gard du battage m\u00e9diatique autour de l’IA, mais il garde n\u00e9anmoins espoir en l’avenir :<\/p>\n\n\n\n

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    Les fr\u00e9n\u00e9sies sp\u00e9culatives font partie int\u00e9grante de la technologie, il ne faut donc pas les craindre. Ceux qui gardent la t\u00eate froide en cette p\u00e9riode ont la possibilit\u00e9 de cr\u00e9er des entreprises extr\u00eamement importantes. Mais nous devons veiller \u00e0 ne pas croire \u00e0 l’illusion qui s’est d\u00e9sormais propag\u00e9e de la Silicon Valley au reste du pays, et m\u00eame au reste du monde. Cette illusion consiste \u00e0 croire que nous allons tous devenir riches rapidement, car l’AGI arrive demain, et que nous devons tous stocker la seule ressource pr\u00e9cieuse, \u00e0 savoir les GPU.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

    L’argument de Cahn est une douche froide pour les techno-optimistes, mais je voudrais m’attarder sur sa r\u00e9futation de l’analogie avec la bulle ferroviaire, car elle repose g\u00e9n\u00e9ralement sur des arguments superficiels. En g\u00e9n\u00e9ral, ces comparaisons ont pour but rh\u00e9torique de sugg\u00e9rer que la surconstruction aura une valeur immense (tout en occultant la r\u00e9alit\u00e9 et notre capacit\u00e9 \u00e0 la comprendre). Je vais me plagier moi-m\u00eame en r\u00e9sumant l’argument de Cahn, auquel j’ai r\u00e9pondu<\/a> en mars lorsque j’ai pr\u00e9sent\u00e9 ma premi\u00e8re version du cadre du consensus de la Silicon Valley. J’ai quelques r\u00e9serves quant \u00e0 l’argumentation de Cahn (en particulier les perspectives de croissance des revenus de l’IA), mais j’en suis arriv\u00e9 \u00e0 la conclusion qu’il a raison concernant l’\u00e9cart entre les revenus et les centres de donn\u00e9es, et tort sur certains points qui lui donnent l’espoir de sortir du gouffre des revenus et des d\u00e9penses d’investissement.<\/p>\n\n\n\n

    R\u00e9sum\u00e9 :<\/p>\n\n\n\n

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    1. Absence de pouvoir de fixation des prix<\/strong> : Cahn estime que si les chemins de fer conf\u00e8rent des avantages monopolistiques naturels (l’espace disponible entre deux points est limit\u00e9), il n’en va pas de m\u00eame pour les centres de donn\u00e9es GPU. Le calcul GPU est en train de se banaliser, le calcul IA peut \u00eatre propos\u00e9 via le cloud, et les prix sont donc soumis \u00e0 la concurrence jusqu’\u00e0 atteindre leur co\u00fbt marginal (les compagnies a\u00e9riennes sont cit\u00e9es en exemple).<\/li>\n\n\n\n
    2. Incin\u00e9ration des investissements<\/strong> : les fr\u00e9n\u00e9sies d’investissements sp\u00e9culatifs sont courantes ! L’actif sous-jacent n’est pas plus \u00e0 l’abri d’une d\u00e9pr\u00e9ciation totale parce que d’\u00e9normes capitaux y ont \u00e9t\u00e9 investis ; \u00ab il est difficile de choisir les gagnants, mais beaucoup plus facile de choisir les perdants (les canaux, dans le cas des chemins de fer) \u00bb.<\/li>\n\n\n\n
    3. D\u00e9pr\u00e9ciation<\/strong> : le calcul diff\u00e8re des infrastructures physiques en ce qu’il suit la loi de Moore. La production continue de puces de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration moins co\u00fbteuses et plus performantes acc\u00e9l\u00e9rera la d\u00e9pr\u00e9ciation des puces de derni\u00e8re g\u00e9n\u00e9ration. Cela fonctionne dans les deux sens : les march\u00e9s surestiment la valeur des puces actuelles et sous-estiment celle des puces de demain. \u00ab Comme le march\u00e9 sous-estime le B100 et le rythme auquel les puces de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration vont s’am\u00e9liorer, il surestime la mesure dans laquelle les H100 achet\u00e9s aujourd’hui conserveront leur valeur dans 3-4 ans. \u00bb<\/li>\n\n\n\n
    4. Gagnants vs perdants<\/strong> : \u00e0 long terme, la baisse des prix du calcul GPU sera une aubaine pour l’innovation et les start-ups, mais un fl\u00e9au pour les investisseurs. \u00ab Les fondateurs et les cr\u00e9ateurs d’entreprises continueront \u00e0 miser sur l’IA, et ils auront plus de chances de r\u00e9ussir, car ils b\u00e9n\u00e9ficieront \u00e0 la fois de co\u00fbts r\u00e9duits et des enseignements tir\u00e9s de cette p\u00e9riode d’exp\u00e9rimentation. \u00bb<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Ceci vient d’un capital-risqueur d’une entreprise qui croit en l’IA ! Les chemins de fer ne sont pas un bon moyen de comprendre ces technologies :<\/p>\n\n\n\n