Nous entrons officiellement dans un nouveau chapitre de l’histoire de l’intelligence artificielle. Depuis quelques années, le marché est fasciné par les capacités des modèles : qui possède l’IA la plus intelligente, qui peut générer la meilleure image ou qui a le plus grand nombre de paramètres. Mais cette époque évolue rapidement vers la « phase de rentabilisation », où la seule question qui compte est la suivante : cette technologie peut-elle réellement rapporter de l’argent ?

Les dernières données d’OpenAI dressent un tableau fascinant de cette transition. L’entreprise a généré environ 10 milliards de dollars de revenus au troisième trimestre, soit une hausse impressionnante de près de 50 % par rapport au trimestre précédent. Cette croissance est portée par des modèles plus récents, une demande considérable pour les API, des produits destinés aux entreprises et la publicité. Toutefois, il y a un bémol. Les dépenses élevées en puissance de calcul nécessaires pour faire fonctionner ces modèles, conjuguées aux pertes opérationnelles persistantes, placent la rentabilité sous un examen particulièrement rigoureux.

En tant qu’investisseurs individuels, nous devons dépasser les gros titres et comprendre ce que cela signifie pour l’ensemble de la chaîne de valeur. Lorsque la concurrence dans l’IA passe de la « performance » à la « monétisation », la dynamique de l’ensemble du marché change.

Examinons les trois principaux piliers de la chaîne de valeur de l’IA afin de voir où se trouvent les véritables occasions et les risques.

Tout d’abord, il y a les entreprises qui développent des modèles, comme OpenAI. Ce sont des pionnières, mais aussi celles qui dépensent le plus rapidement leur trésorerie. Leur modèle économique exige une innovation constante et des dépenses d’investissement colossales en puissance de calcul. Leur chiffre d’affaires affiche une croissance spectaculaire, mais la voie vers une rentabilité durable demeure incertaine. Investir dans ce secteur exige une grande tolérance à la volatilité.

Viennent ensuite les fabricants de puces, les fournisseurs de « pioches et de pelles » de cette ruée vers l’or. Des entreprises comme Nvidia ont enregistré des marges sans précédent, car elles fournissent le matériel dont toutes les entreprises de modèles ont désespérément besoin. Ce segment est toutefois fortement cyclique. Si les entreprises de modèles commencent à resserrer leur ceinture en raison de préoccupations liées à la rentabilité, les commandes de puces pourraient connaître un ajustement structurel.

Enfin, il y a les fournisseurs de services infonuagiques. Les hyperscalers comme Microsoft, Amazon et Google opèrent au niveau de l’infrastructure. Ils fournissent la plateforme de développement de l’IA et hébergent les modèles. Fait intéressant, ils sont relativement protégés, car ils gagnent de l’argent quel que soit le modèle d’IA qui l’emporte. Ils facturent la puissance de calcul et le stockage. Si les entreprises de modèles dépensent des fortunes en puissance de calcul, ce sont les fournisseurs de services infonuagiques qui encaissent les revenus.

La tension fondamentale de cette « phase de rentabilisation » est simple : les revenus augmentent, mais le coût de la puissance de calcul augmente tout aussi vite, voire plus rapidement. Le marché ne se contente plus de promesses de potentiel futur ; il veut voir un bénéfice net.

Pour nous, investisseurs, cela signifie que nous devons réorienter notre attention. Nous devrions examiner les marges bénéficiaires et les flux de trésorerie disponibles, et pas seulement la croissance du nombre d’utilisateurs. La révolution de l’IA est bien réelle, mais les entreprises qui survivront et prospéreront seront celles qui sauront maîtriser efficacement leurs coûts d’exploitation tout en augmentant leurs revenus.

Alors, lorsque vous examinez votre portefeuille ou votre liste de surveillance, quelle partie de la chaîne de valeur inspire le plus confiance ? Privilégiez-vous les entreprises de modèles innovantes, mais qui brûlent leur trésorerie, les géants du matériel ou les infrastructures infonuagiques stables ?

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