Je vous livre ce texte , je n’ai aucune competence pour juger du bien fondé de l’opinion de l’auteur; mais c’est un developpement que j’ai entendu à plusieurs reprises.

Un correspondant.

J’ai étudié l’économie des centres de données d’IA, et un gestionnaire de fonds spéculatifs vient de découvrir quelque chose qui confirme mes pires craintes concernant cette bulle.

Harris Kupperman pensait initialement que les centres de données étaient financièrement douteux, mais après avoir discuté avec des experts du secteur, il a réalisé que la situation était catastrophiquement pire.

Ce que j’ai trouvé le plus alarmant Kupperman avait initialement supposé que les composants des centres de données se déprécieraient sur 10 ans, mais il a appris auprès de deux douzaines de professionnels expérimentés que leur durée de vie réelle n’est que de 3 à 10 ans en raison des rapides avancées technologiques.

Ses calculs révisés montrent que le secteur a besoin de 320 à 480 milliards de dollars de chiffre d’affaires pour atteindre l’équilibre financier de 2025, uniquement pour les centres de données.

Le chiffre d’affaires actuel de l’IA s’élève à environ 20 milliards de dollars par an.

Ce qui me frappe le plus, c’est qu’aucun des professionnels expérimentés des centres de données avec lesquels Kupperman s’est entretenu ne comprend non plus le fonctionnement des mathématiques financières. Il ne s’agit pas de critiques externes, mais de vétérans du secteur qui « portent un lourd fardeau » car ils savent que les aspects économiques ne tiennent pas la route. Lorsque les personnes qui construisent l’infrastructure ne peuvent pas expliquer le modèle économique, je considère cela comme le signal d’alarme le plus grave. Le tapis roulant de l’amortissement La durée de vie des composants, de 3 à 10 ans, engendre un cycle constant d’investissements, obligeant les entreprises à remplacer des installations entières avant d’avoir rentabilisé leur investissement initial.

Il ne s’agit pas seulement de puces obsolètes, mais aussi d’infrastructures physiques qui s’usent sous l’effet d’une utilisation intensive, tandis que les avancées technologiques rendent les anciens systèmes inutilisables.

Mon avis Cela confirme tout ce que j’ai observé concernant la bulle de l’IA, fondée sur des calculs économiques impossibles. Si l’on ajoute les projections pour 2026, avec des centaines de nouveaux centres de données, le seuil de rentabilité approche les 1 000 milliards de dollars.

Kupperman conclut : « Procéder à une telle initiative à grande échelle n’améliore pas la situation économique ; il suffit d’une crise sectorielle pour la transformer en crise économique nationale. » Lorsque des professionnels du secteur admettent en privé que les calculs ne tiennent pas, tout en vantant publiquement leurs projets d’expansion, j’assiste à un marketing financier financier déguisée en progrès technologique.

Bain & Company vient de publier des données chiffrant l’impossibilité de faire évoluer l’IA dont j’ai parlé. Ils calculent que l’IA a besoin de 2 000 milliards de dollars de nouveaux revenus annuels d’ici 2030, mais même avec toutes les économies et tous les réinvestissements possibles, le secteur manquera encore 800 milliards de dollars pour couvrir ses besoins de financement.

Le problème mathématique de l’infrastructure

Les besoins mondiaux en puissance de calcul de l’IA pourraient atteindre 200 gigawatts d’ici 2030, les États-Unis représentant la moitié de la demande énergétique. Même si les entreprises américaines transféraient l’intégralité de leurs budgets informatiques sur site vers le cloud et réinvestissaient toutes les économies générées par l’IA, réalisées en ventes, marketing et R&D, dans les centres de données, elles manqueraient toujours de 800 milliards de dollars par an.

Il ne s’agit pas d’un déficit de financement temporaire, mais d’une impossibilité structurelle.

La réalité physique Bain note que la demande de calcul en IA croît plus de deux fois plus vite que la loi de Moore, ce qui nécessite « une augmentation drastique de l’approvisionnement en électricité sur des réseaux qui n’ont pas augmenté leur capacité depuis des décennies ». Si l’on ajoute à cela les contraintes de consommation d’eau évoquées, les entreprises ont besoin d’environ 500 milliards de dollars d’investissements annuels pour des infrastructures dont la construction à grande échelle pourrait être physiquement impossible.

Pourquoi les valorisations actuelles ne fonctionnent pas

Le rapport montre que les entreprises à la pointe de la technologie enregistrent des gains d’EBITDA de 10 à 25 % grâce à l’IA, mais que la plupart restent « bloquées en mode expérimentation » avec des gains de productivité modestes.

Alors si le chiffre d’affaires est inférieur de 800 milliards de dollars aux besoins de financement et que la plupart des entreprises ne peuvent même pas aller au-delà des phases pilotes, les cours actuels des actions du secteur de l’IA anticipent des taux de réussite qui contredisent les données de déploiement.

La bulle de l’IA repose sur des hypothèses de croissance impossibles. Lorsqu’un grand cabinet de conseil calcule que le secteur a besoin de 2 000 milliards de dollars de nouveaux revenus, mais qu’il en manquera 800 milliards même dans des scénarios optimistes, cela confirme les inquiétudes concernant le financement circulaire et les contraintes d’infrastructure.