« Si OpenAI fait faillite, les marchés boursiers mondiaux pourraient être liquidés » : un long article de 15 000 mots d’un grand vendeur à découvert déclenche un débat sur l’inflation de la bulle AI

Source : Wall Street Mag

À mesure qu’OpenAI se rapproche de plus en plus d’une introduction en bourse, un billet de blog de près de 15 000 mots ravive une nouvelle fois la polémique autour de la bulle de l’IA.

Critique de longue date de l’IA, Ed Zitron, qui dispose d’un large lectorat dans le secteur technologique, a avancé récemment la décision la plus radicale à ce jour : la véritable bulle de l’IA, en substance, ce serait la « bulle OpenAI » ; si OpenAI devait échouer, elle deviendrait pour l’ère de l’IA le « Lehman Brothers », en perçant non seulement toute la logique d’investissement dans l’IA, mais en risquant aussi de provoquer une réévaluation massive des données centres, des infrastructures d’IA et même des valeurs technologiques mondiales.

Ces points de vue ont rapidement attiré l’attention des médias financiers. D’après la presse, l’idée la plus centrale de Zitron n’est pas de savoir si l’IA a une valeur, mais si OpenAI dispose d’un modèle commercial capable de soutenir l’ensemble du cycle de capitalisation du secteur de l’IA. Si la réponse est non, le système de financement, les investissements en puissance de calcul et les dépenses d’investissement (CAPEX) bâtis autour d’OpenAI pourraient alors déclencher une réaction en chaîne.

Bien entendu, ce n’est pas un consensus de marché. Y compris Howard Marks, cofondateur d’Oaktree Capital, et d’autres investisseurs récemment, ont indiqué que, plutôt que de considérer que l’IA ne serait qu’une bulle, ils accordent davantage foi à la valeur long terme de l’IA en tant que plateforme de technologie généraliste (General Purpose Technology). Ils estiment que l’industrie se trouve encore à un stade précoce de commercialisation.

Bulle de l’IA, ou bulle OpenAI ?

À la différence de la plupart des thèses sur la « bulle de l’IA », Zitron propose une conclusion plus percutante :

Ce qui vaut réellement l’inquiétude, ce n’est pas tout le secteur de l’IA, mais une seule entreprise.

Selon lui, depuis la sortie de ChatGPT fin 2022, OpenAI est en fait devenue la « référence de crédit » de toute l’ère de l’IA générative.

Les investisseurs veulent croire que : l’IA va transformer le monde ; les méga data centers doivent être construits ; la demande de GPU va croître durablement à grande vitesse ; les sociétés de grands modèles finiront par être rentables ; les startups d’IA pourront créer une demande finale suffisamment vaste.

Et, pour Zitron, tout cela repose sur une condition préalable : qu’OpenAI continue de croître à un rythme élevé. Il pense qu’OpenAI ne définit pas seulement la vague actuelle d’enthousiasme pour l’IA, mais qu’elle a aussi façonné la logique d’évaluation du marché des capitaux pour toute la chaîne de valeur de l’industrie de l’IA. Ainsi, une fois que cette hypothèse clé serait brisée, le choc pourrait dépasser largement le seul cas d’une entreprise « licorne ».

Autrement dit, OpenAI n’est plus seulement une entreprise : elle ressemble davantage à une « institution d’importance systémique » pour l’ensemble du cycle d’investissement dans l’IA.

Pourquoi estime-t-il que le modèle commercial d’OpenAI présente un défaut fondamental ?

Les doutes de Zitron se concentrent sur trois points.

D’abord, le coût de l’inférence (Inference) reste trop élevé.

À mesure que le nombre d’utilisateurs de ChatGPT continue de croître, chaque question posée implique une hausse continue des coûts des GPU, de l’électricité et des serveurs. Si, pendant longtemps, une large partie des utilisateurs reste sur des forfaits peu coûteux voire gratuits, tandis que la croissance des revenus côté entreprises ne compense pas les coûts, alors l’augmentation d’échelle pourrait au contraire signifier que les pertes s’accroissent.

Deuxièmement, les dépenses d’investissement (CAPEX) évoluent plus vite que l’amélioration des flux de trésorerie.

Pour l’instant, la principale dépense du secteur 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 data centers à l’échelle mondiale.

OpenAI et ses partenaires poussent des investissements de plusieurs centaines de milliards de dollars, voire davantage, dans des data centers, mais ces projets nécessitent généralement plusieurs années pour récupérer les coûts. Si, à l’avenir, la croissance de la demande en IA ne correspond pas aux attentes, de nombreuses infrastructures pourraient connaître un problème de baisse du taux d’utilisation.

Troisièmement, la dépendance continue au financement externe.

Dans son analyse, Zitron estime qu’OpenAI aura encore besoin, pendant plusieurs années, d’un financement continu pour couvrir des dépenses comme la recherche et le développement de modèles, l’achat de puissance de calcul et la construction d’infrastructures. Si l’appétit pour le risque du marché des capitaux baisse ou si le contexte de financement se resserre, le modèle commercial en souffrira davantage.

Ces points de vue relèvent pour l’instant d’un jugement personnel de Zitron et n’ont pas été reconnus par OpenAI, mais ils reflètent bien la controverse récente du marché autour du retour sur investissement du capital (ROI) dans l’IA.

Pourquoi Oracle, CoreWeave et les opérateurs de data centers deviennent-ils le centre de l’attention ?

Au-delà même d’OpenAI, ce que Zitron redoute davantage, ce sont les effets d’effet de levier dans la chaîne d’approvisionnement.

Au cours des deux dernières années, le secteur technologique américain a connu une vague de construction de data centers sans précédent.

Des hyperscalers de très grande taille comme Microsoft, Google, Meta et Amazon ont tous augmenté leurs dépenses d’investissement ; en parallèle, des entreprises comme Oracle et CoreWeave assument une part croissante des tâches de construction de puissance de calcul pour l’IA.

Ces projets dépendent fortement de : la location à long terme, le financement de projets, les crédits privés, les obligations d’entreprises, et des dépenses d’investissement à grande échelle.

Si, à l’avenir, la demande de clients clés comme OpenAI est en dessous des attentes, ou si le marché des capitaux réévalue le taux de retour de l’IA, alors les taux d’utilisation des actifs des data centers, les contrats de location et même la capacité à financer pourraient être affectés.

Les médias soulignent que Zitron estime que si OpenAI subit un revers majeur, des entreprises comme Oracle ou CoreWeave, qui dépendent de la croissance de la demande en infrastructures d’IA, seront parmi les premières touchées, car les valorisations élevées que le marché leur a accordées reposaient en grande partie sur l’hypothèse que la demande en IA continuerait d’exploser.

Bien sûr, pour l’instant, des géants de la tech comme Microsoft, Meta et Alphabet continuent d’élargir leurs dépenses d’investissement dans l’IA et soulignent généralement que les investissements dans les infrastructures d’IA s’inscrivent dans une stratégie long terme ; ainsi, le marché ne montre pas encore de signes d’un retrait généralisé des dépenses d’investissement.

Pourquoi Anthropic et SoftBank sont aussi entraînés dans la discussion ?

En plus d’OpenAI, Zitron vise également Anthropic.

Sa raison : même si les deux sociétés suivent des trajectoires de développement différentes, elles ont en commun le fait d’avoir besoin d’investir en permanence d’importantes sommes pour construire des modèles, acheter de la puissance de calcul, et de dépendre des grandes entreprises technologiques pour fournir des ressources informatiques et un soutien au financement. Si, à l’avenir, la vitesse de commercialisation de l’IA est inférieure aux attentes, les deux sociétés pourraient faire face à une pression sur la rentabilité.

L’autre acteur souvent mentionné est SoftBank.

Ces dernières années, SoftBank est redevenue au premier plan des grands investissements dans l’IA, en participant activement aux financements d’infrastructures d’IA, de puces et de sociétés de modèles.

Si l’industrie de l’IA entre à l’avenir dans une phase d’ajustement des valorisations, le vaste portefeuille d’actifs d’IA de SoftBank deviendra naturellement un objet d’attention pour le marché. Toutefois, à l’heure actuelle, SoftBank continue d’être fermement engagée en faveur d’un développement durable de l’IA, qu’elle considère comme une direction importante de la prochaine révolution technologique.

Le trading sur l’IA est-il déjà devenu trop chaud ?

En réalité, la controverse à Wall Street sur la question de savoir si l’IA entre dans une phase de bulle dure depuis plus d’un an.

Ceux qui soutiennent la thèse de la « bulle » affirment que :

Les investissements dans les infrastructures d’IA progressent beaucoup plus vite que les revenus ; le modèle de profit des grands modèles n’est pas encore totalement validé ; les dépenses d’investissement des data centers atteignent des records historiques ; les valorisations du marché dépendent de plus en plus des anticipations de croissance sur les prochaines années.

Les optimistes, eux, estiment que l’IA fait partie d’une révolution technologique généraliste typique. Comme avec Internet et l’électrification, les investissements en début de cycle dépassent souvent largement les rendements à court terme, mais sur la durée, ils peuvent créer de nouvelles industries et de nouveaux modèles économiques.

Howard Marks a récemment indiqué qu’il était passé de ses premières doutes, selon lesquels l’IA ne serait peut-être qu’une bulle, à une reconnaissance accrue de sa valeur long terme. Il affirme que l’IA moderne présente des caractéristiques inédites en matière de capacité de raisonnement, de compréhension du contexte et d’interaction, de sorte qu’elle ne peut pas être assimilée simplement aux bulles spéculatives du passé.

Certaines études universitaires arrivent aussi à des conclusions plus neutres : le marché actuel de l’IA présente à la fois de vrais progrès techniques et, localement, une surchauffe des valorisations ainsi que des dépenses d’investissement en avance sur le calendrier. Il s’agirait donc davantage d’un « empilement d’une révolution technologique et d’une bulle locale » que d’un simple délire spéculatif.

Ce qui mérite vraiment d’être surveillé, ce n’est pas de savoir si OpenAI va tomber

Que l’on partage ou non le jugement de Zitron, la question qu’il soulève devient de plus en plus l’objet de l’attention d’un nombre croissant d’investisseurs :

À quel moment les investissements dans l’IA pourront-ils se transformer en flux de trésorerie stables ?

Au cours de l’année écoulée, le marché des capitaux a pratiquement considéré que plus les dépenses d’investissement en IA sont élevées, mieux c’est.

Mais récemment, que ce soit du côté des actions de puces, des fabricants de serveurs ou des entreprises de cloud, les investisseurs commencent à se concentrer davantage sur une autre série d’indicateurs : croissance des revenus des entreprises tirés par l’IA ; taux de paiement des produits IA ; vitesse de baisse des coûts d’inférence ; taux d’utilisation des data centers ; période de retour sur investissement des investissements en IA.

Si ces indicateurs s’améliorent en continu, alors les énormes dépenses d’investissement actuelles pourraient finalement se révéler être un investissement visionnaire similaire à celui du début de l’ère d’Internet ; mais si la commercialisation continue d’être durablement en retard sur l’expansion des investissements, la logique de valorisation du trading sur l’IA pourrait aussi devoir être réajustée.

Ainsi, ce que le long texte d’Ed Zitron a vraiment suscité comme débat n’est pas « OpenAI deviendra-t-elle forcément le prochain Lehman Brothers », mais le fait qu’il remet une nouvelle fois la question la plus centrale de l’ère de l’IA devant les investisseurs : après que les dépenses en capital battent en permanence de nouveaux records, est-ce que les flux de trésorerie et la capacité bénéficiaire pourront réellement suivre ? La réponse à cette question pourrait bien décider de la véritable direction du trading sur l’IA dans les prochaines années.