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OpenAI a porté son chiffre d’affaires trimestriel à 10 milliards de dollars, soit une hausse de 50 % sur un trimestre, tandis que ses revenus issus des entreprises ont doublé. À première vue, on pourrait conclure que l’intelligence artificielle est enfin en train de devenir une activité véritablement rentable.

Cependant, le tableau change lorsqu’on y ajoute un autre chiffre : la perte d’exploitation de l’entreprise pour le même trimestre s’élève à environ 10,9 milliards de dollars. En d’autres termes, pour chaque dollar gagné, plus d’un dollar a été dépensé. Il ne s’agit pas de croissance, mais de capitaux « brûlés » pour financer la croissance — et les deux ne sont pas la même chose. Si le chiffre d’affaires est facile à repérer, les pertes exigent un examen plus attentif. Lorsque l’on met les deux en regard, la question devient évidente : quand cette croissance se traduira-t-elle par des bénéfices ?

Pour comprendre ce paysage, il faut examiner le contexte macroéconomique général. Dans un environnement de taux d’intérêt élevés, l’ère de « l’argent gratuit » est révolue. Le coût du capital a augmenté et les investisseurs ne recherchent plus uniquement un récit de croissance ; ils exigent désormais la rentabilité et un flux de trésorerie positif.

Les principaux facteurs à l’origine des pertes d’OpenAI sont les coûts de calcul et de R&D. La location de puces, l’exploitation de centres de données et l’entraînement de modèles sont des activités coûteuses. Cette situation rappelle les investissements dans les infrastructures de la bulle Internet du début des années 2000. La révolution Internet était bien réelle, mais des milliards ont été investis dans les infrastructures et de nombreuses entreprises ont fait faillite. Le fait que la révolution elle-même soit authentique ne garantissait pas la survie de chaque entreprise. À l’époque aussi, les revenus et les pertes augmentaient ; au final, les entreprises qui ont survécu sont celles qui ont su maîtriser leurs coûts.

En effet, dans le domaine de l’intelligence artificielle, les coûts augmentent avec l’échelle. Un modèle plus vaste nécessite davantage de puces et consomme plus d’énergie. À mesure que la demande des entreprises double, les revenus augmentent, mais les besoins en infrastructures progressent tout aussi rapidement. Par conséquent, en se développant, une entreprise peut s’enfoncer davantage dans les pertes au lieu de se rapprocher de la rentabilité.

La question cruciale est la suivante : les coûts de calcul vont-ils diminuer ? Si l’efficacité des puces s’améliore, que du matériel de nouvelle génération est déployé et que les mêmes tâches peuvent être réalisées à moindre coût, les pertes pourraient rapidement se réduire. En revanche, si les coûts restent élevés, il deviendra de plus en plus difficile de mobiliser des capitaux. Dans ce scénario, on pourrait assister à une consolidation du secteur — fusions et acquisitions —, les petits acteurs étant absorbés par les plus grands, ou de grandes entreprises se rachetant entre elles.

Le premier scénario est optimiste : les coûts de calcul baissent, la demande des entreprises continue de croître fortement, les pertes diminuent rapidement et le discours se tourne vers la rentabilité. Si cela se produit, un nouveau chapitre s’ouvrira pour des entreprises comme OpenAI : leur croissance sera financée par les revenus générés plutôt que par la consommation de capital.

Le deuxième scénario est plus prudent : les coûts restent élevés, le capital demeure cher et les investisseurs s’impatientent. Dans ce cas, les entreprises seraient contraintes d’augmenter leurs prix, de réduire leurs dépenses ou de procéder à des fusions, ce qui accroîtrait la volatilité du secteur. Un seul trimestre ne permet pas de savoir quelle voie sera empruntée ; il faut observer l’évolution des coûts et des revenus sur plusieurs trimestres consécutifs.

Pour savoir où regarder du point de vue de l’investissement, un vieil adage fournit la réponse : pendant une ruée vers l’or, ce sont les vendeurs de pelles qui gagnent de l’argent. Les développeurs de modèles présentent un risque élevé, mais aussi un fort potentiel, tandis que les fournisseurs d’infrastructures et de matériel sont ceux qui génèrent réellement des flux de trésorerie aujourd’hui.

En bref, des entreprises comme OpenAI écrivent l’histoire de l’avenir, mais, pour l’instant, elles brûlent leurs liquidités. Les segments du matériel et du cloud sont actuellement rentables. Bien qu’ils fassent tous deux partie de la même chaîne, ils présentent des risques différents. Se concentrer sur l’un en ignorant l’autre donne une vision incomplète. Il faut examiner l’ensemble de la chaîne de valeur — modèles, puces, infrastructures cloud, logiciels et applications d’entreprise — afin de distinguer les maillons qui génèrent des bénéfices de ceux qui consomment des capitaux.

La tendance à l’intelligence artificielle représente une transformation macroéconomique à long terme ; c’est une évidence. Cependant, à l’échelle de chaque entreprise, il est essentiel de surveiller le « taux de consommation de trésorerie » (la vitesse à laquelle une entreprise dépense ses liquidités). Il est facile de s’enthousiasmer pour les chiffres d’affaires, mais il faut garder la tête froide pour examiner le taux de consommation de trésorerie — et, dans le contexte actuel, c’est ce second point de vue qui joue un rôle de garde-fou.

Concrètement, cela signifie qu’il ne faut pas se focaliser sur une seule entreprise. Une entreprise qui génère 10 milliards de dollars de revenus ne sauvera pas tout le secteur, pas plus qu’une entreprise affichant une perte de 10,9 milliards de dollars ne provoquera son effondrement. Examinez l’ensemble de la chaîne, gardez une approche mesurée et gérez vos risques. Ne confondez pas un récit de croissance avec un récit de rentabilité. Si les deux finissent par converger, l’histoire changera véritablement. En attendant, il faut concilier enthousiasme et prudence.

Ce contenu est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.

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