2024-08-19
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La "Bubble Panic" se propage, le boom de l'IA va-t-il faire réapparaître la bulle Internet ?
Responsable de la rubrique : Li Haidan Hao Boyang
Planification et entretien : Li Haidan et Hao Boyang
Apparition vidéo : Li Haidan
Auteur du texte : Li Anqi Yang Zhe
Editeur : Hao Boyang
Le 5 août 2024, la bourse mondiale a connu un « lundi noir ».
Le S&P 500 a chuté de 3,1 % et le Nasdaq de 3,4 %.
Parmi eux, les valeurs technologiques et les valeurs de puces ont mené la baisse. Nvidia a chuté de 6 %, Apple de 4,6 % et Tesla de 4,2 %.
La valeur marchande totale des « Sept géants de la technologie » s'est évaporée de 1,3 billion de dollars américains en début de séance. Bien que le cours des actions ait rebondi depuis lors, la perte totale de valeur marchande tout au long de la journée s'élève encore à un peu plus de 650 milliards de dollars.
L'"indice de peur" VIX s'est envolé autrefois de 181% à 65,73, au plus haut depuis l'épidémie de mars 2020.
À cet égard, Sun Lijian, directeur du Centre de recherche financière de l'Institut de développement Fudan, a déclaré que le marché boursier américain a chuté parce qu'il se trouvait au niveau d'une bulle où il faisait trop froid pour atteindre un sommet.
Le plus évident dans cette bulle est l’industrie de l’IA, car elle est en baisse depuis plus d’un demi-mois.
(Changements dans l'indice NYSE AI)
Le 18 juillet, la valeur boursière des « Big Seven » sur le marché boursier américain a perdu un total de 1 100 milliards de dollars en cinq jours.
Une semaine plus tard, le 24 juillet, les « Big Seven » ont de nouveau chuté collectivement, faisant perdre au marché boursier américain plus de 750 milliards de dollars en valeur marchande tout au long de la journée. Cela a également amené les indices S&P 500 et Nasdaq à enregistrer leurs plus fortes baisses sur une seule journée depuis la fin de 2022.
(L'indice M7 a complètement baissé du 10 juillet à début août, source : CNBC)
Le 31 juillet, le cours de l'action Nvidia, grand gagnant de ce boom de l'IA, a plongé de 7,2 % en une journée, et au total de 20 % en un mois. En ajoutant cette baisse, Nvidia a chuté de près de 30 % en juillet.
Après qu'Intel, qui promeut l'AIPC, ait annoncé jeudi dernier son rapport financier, il a plongé de 26% après la clôture du marché et envisageait de licencier 15 000 personnes.
En dehors de la bourse, les avertissements concernant la bulle de l’IA se succèdent également.
En mars de cette année, l'économiste en chef d'Apollo, Torsten Sløk, a écrit que la bulle de l'IA était non seulement « pire » que celle des années 1990, mais qu'elle dépassait également le pic de la bulle Internet.
Remarque : Apollo Global Management : société américaine de gestion d’investissements.
David Chan, partenaire de Sequoia, a émis des avertissements l'année dernière et cette année, estimant que le chiffre d'affaires annuel total des sociétés d'IA doit atteindre 600 milliards de dollars pour financer la construction des infrastructures. C'est impossible pour le moment.
La plus grande inquiétude concernant la bulle de l'IA vient du rapport "Generative AI: Much Cost, Little Benefit" publié par Goldman Sachs fin juin. De nombreux experts interrogés dans ce rapport ont déclaré que les attentes des gens en matière d'IA sont trop élevées et que les investissements sont trop élevés. est trop élevé, mais ses avantages actuels et potentiels sont trop faibles. Actuellement, l’IA est confrontée à un énorme risque de bulle.
(Les trois déclarations les plus célèbres sur la bulle IA)
L’IA est-elle une bulle en construction ? Si oui, la bulle a-t-elle éclaté maintenant ? Quel impact cela aura-t-il plus tard ? Après avoir lu cet article, vous pourrez peut-être trouver la réponse.
Pour identifier une bulle, nous devons d’abord comprendre ce qu’est une bulle.
Les bulles proviennent souvent de l'émergence de nouvelles technologies. Le marché est trop optimiste quant au développement futur de la technologie, ce qui conduit à un surinvestissement et à un suivi aveugle, ce qui rend sa valeur au-delà de ce que l'économie réelle peut supporter, puis elle diminue fortement, et finalement. éclate comme une bulle de savon.
En combinant plusieurs articles classiques sur les bulles économiques, tels que « Financial Instability Hypothesis » de Hyman Minsky et « Monetary Policy and Rational Asset Price Bubbles » de Jordi Galli, nous avons résumé les conditions fondamentales de la génération de bulles.
(Thèse et monographie sur la recherche des bulles)
Citons principalement : les fondamentaux économiques sont favorables à l'investissement, l'émergence de déficits d'information et les effets inflationnistes de facteurs psychologiques et comportementaux. Pour faire simple : il y a de l’argent sur le marché et les investisseurs investissent de manière irrationnelle.
La première est que le marché doit avoir de la monnaie, ce qui signifie qu’il doit disposer d’une liquidité suffisante.Seul le statu quo économique fondamental, caractérisé par une expansion du crédit et un excès de liquidité dans un environnement de taux d’intérêt bas, peut déclencher des bulles.
Par exemple, en 2022, nous avons connu une période appelée « bulle de tout ». En réponse au déclin économique provoqué par l’épidémie, la Réserve fédérale a mis en œuvre des taux d’intérêt proches de zéro et un assouplissement quantitatif (QE) de 2020 à 2021. Cette décision a attiré les investisseurs vers des investissements plus risqués et a permis le développement de modèles économiques non durables sur la base de prêts à faible taux d’intérêt. Presque tous les actifs boursiers s’apprécient à un rythme rapide, établissant de nouveaux records dans l’histoire des États-Unis. Jusqu'à ce que la Réserve fédérale augmente à nouveau les taux d'intérêt en 2022 pour freiner l'inflation, le marché boursier a fortement chuté en un an, Google a chuté de 40 % et les cours des actions de Tesla et Meta ont chuté de 60 %.
Le deuxième est l’investissement irrationnel des investisseurs.Les nouvelles technologies permettent aux investisseurs d’obtenir des rendements nettement plus élevés grâce à un investissement précoce. Et le caractère monopolistique de certaines pistes rend leurs rendements futurs potentiels encore plus élevés. Une marge bénéficiaire suffisamment élevée conduit à un optimisme aveugle sur le marché, amenant les investisseurs à sous-estimer les risques et à surestimer les rendements.
Par exemple, la bulle Internet a éclaté en 2000. En 1995, une grande quantité de capital-risque a été investie dans des domaines liés à Internet tels que le commerce électronique, les télécommunications et les services logiciels, et le retour sur investissement a largement dépassé d'autres secteurs tels que l'industrie chimique, l'énergie et la finance. Lorsque les spéculateurs remarquent la croissance rapide des cours des actions, ils achètent en anticipant une nouvelle hausse. En 1999, le montant des investissements dans les industries liées à Internet aux États-Unis a atteint 28,7 milliards de dollars, soit près de 10 fois celui de 1995.
Alors cette bulle peut-elle être comparée aux bulles précédentes ?
Xiong Weiming, fondateur de Huachuang Capital, a jugé cette bulle comme suit :« L’ampleur de cette vague de bulles est en réalité bien moindre que celle de la bulle Internet d’il y a 20 ans, ni même aussi bonne que la bulle des crypto-monnaies en 2017, et pas aussi bonne que la bulle NFT de 2021. Ces bulles se caractérisent par des valorisations jusqu’à présent très importantes. dépasser les produits et services réels. La période de retour sur investissement qui peut être obtenue.Si elle est mesurée proportionnellement, je pense que l'ampleur de cette vague de bulle pourrait ne représenter que 20 à 30 % de la bulle Internet ou NFT. L’ampleur de cette vague de bulles n’est décidément pas comparable aux précédentes. "
La raison en est que les deux conditions nécessaires à la formation de bulles ne sont pas suffisantes.
Parmi les deux conditions préalables aux bulles mentionnées ci-dessus, la première est qu’il doit y avoir de l’argent sur le marché.
Cependant, la liquidité actuelle du marché financier américain n'est pas optimiste, ce qui signifie que la limite supérieure de la bulle de l'IA ne peut pas être plus élevée.
L'environnement financier a été relativement médiocre au cours des deux dernières années. Afin de freiner l'inflation la plus élevée depuis 40 ans causée par l'assouplissement monétaire pendant l'épidémie, la Réserve fédérale a augmenté les taux d'intérêt 11 fois entre mars 2022 et juillet 2023.
Dans le même temps, la Réserve fédérale a également entamé une réduction à grande échelle de son bilan. À partir de juin 2022, la Fed réduira ses avoirs en bons du Trésor de 60 milliards de dollars et ses avoirs en titres adossés à des créances hypothécaires (MBS) de 60 milliards de dollars. 35 milliards de dollars chaque mois.
(La vitesse des hausses des taux d’intérêt aux États-Unis, la partie jaune indique les hausses de taux en 2022-2023)
En une phrase, pendant l’épidémie d’IA, la Réserve fédérale mène la politique de resserrement monétaire la plus agressive depuis les années 1980.
Cependant, l'atténuation de la période de bulle en 2021 a apporté une énorme quantité de liquidités et les vagues restantes n'ont pas encore été éliminées. Xiong Weiming a déclaré en comparaison :« Au cours des deux dernières années, l'IA a peut-être atteint son apogée du point de vue de la capitalisation. En 2021, les États-Unis ont émis 6 000 milliards de dollars en six mois, ce qui est la seule fois dans l'histoire de l'humanité. Cet effet de maturation du capital est sans précédent. "
Mais le marché n’est toujours pas aussi actif qu’on l’imaginait.Même si presque toutes les sociétés de capital-risque sont bloquées dans le FOMO, la tendance générale du capital-risque sur le marché boursier américain continue de baisser au lieu d'augmenter. Selon les données de base de Crunch, le financement mondial total au premier semestre de cette année a diminué de 5 % sur un an.
Bien sûr, les startups d'IA parmi elles résistent au vent, avec une croissance de 24 % d'une année sur l'autre, et ont même reçu le plus gros investissement trimestriel de 24 milliards de dollars au deuxième trimestre de cette année, mais la valeur totale est encore seulement 70% de 2021.
Mais l’argent entre les mains des sociétés de capital-risque est encore beaucoup plus restreint qu’en 2021.
À en juger par les données fournies par COATUE, même si ce cycle d'investissement dans l'IA est en plein essor, les sociétés de capital-risque n'ont pas fait de leur mieux. Les sociétés de capital-investissement disposent de 1 000 milliards de dollars de fonds non investis, un record sans précédent.
Il y a deux raisons principales à cela.
Premièrement, la voie de sortie n’est pas facile et les investissements en capital-risque sont hésitants.Après le dernier tour de la « bulle de tout », le nombre d’entreprises licornes a bondi, passant de 67 en 2016 à 580 en 2021. Mais leurs taux de refinancement sont en chute libre. De 2016 à 2022, la proportion de licornes ayant bénéficié d’un refinancement est passée de 50 % à moins de 20 % au cours de la même période.
Qu’en est-il des introductions en bourse ? C’est encore plus désastreux. À partir de 2022, ce chiffre ne sera pratiquement plus qu’à un chiffre.
Xiong Weiming a également mentionné : « En fait, il y aura 970 introductions en bourse sur le marché boursier américain en 2021, tandis que ce nombre tombera à 162 en 2022, et il n'y en aura qu'environ 44 au premier semestre de cette année. la contraction du marché mondial des capitaux est une tendance évidente. »
Dans ce cas, la seule méthode de sortie qui reste est celle des fusions et acquisitions. Cette route est trop étroite.
Une autre raison est que le stade actuel de développement de l’IA comporte des seuils d’investissement élevés, ce qui restreint l’entrée de nombreuses sociétés de capital-risque.
« Les débuts de l'industrie Internet avaient besoin de construire leurs propres serveurs et infrastructures, à l'instar du domaine actuel de l'IA. » Xiong Weiming a déclaré : « Le coût de fonctionnement d'un grand modèle varie de dizaines de milliers de dollars à des centaines de millions de dollars, ce qui représente le début de la construction de nouvelles infrastructures.
Selon les données de Coutue, la majeure partie de l’argent entrant dans le domaine de l’intelligence artificielle va aux sociétés de base, également connues sous le nom de grandes sociétés modèles, telles que OpenAI, Anthropic, Gemini, etc.
Ils utilisent ensuite ces fonds pour acheter des puces auprès de sociétés de couches informatiques telles que Nvidia afin de former leurs grands modèles.
Par conséquent, la position actuelle de l’industrie de l’IA ressemble davantage à celle d’une période de construction d’infrastructures. Ce sont également les caractéristiques de cette étape qui rendent difficile l’entrée sur le marché des petites sociétés de capital-risque ne disposant pas de fonds suffisants.
Par conséquent, « l'année dernière et l'année dernière, un grand nombre d'entreprises d'IA, en particulier celles de la Silicon Valley, ont réalisé des investissements précoces. Elles semblaient actives, mais 80 % des investissements étaient concentrés dans les premiers stades et de nombreuses entreprises ont été éliminées. dans les mises à niveau à grande échelle.Les avantages des grandes entreprises dans le domaine de la PNL Évidemment, parce que le coût de chaque test est trop élevé, cela est similaire au développement d'Internet il y a 20 ans, où le coût d'Internet était élevé. , comme les câbles à fibres optiques et les salles informatiques. Désormais, le coût d'investissement de l'IA est également élevé, allant des petits paramètres aux grands paramètres. Les changements donnent aux grandes entreprises un avantage naturel ", estime Xiong Weiming. rendent cette vague d’investissements dans l’IA unique. « Cette vague d'investissement, que ce soit en Chine ou aux États-Unis, est principalement menée par de grandes entreprises. Les États-Unis sont également dirigés par plusieurs grandes entreprises. Les start-up ne sont pas le courant dominant de cette vague d'innovation. grandes entreprises."
Par conséquent, qu'il s'agisse de la performance globale du marché financier ou de l'enthousiasme des sociétés de capital-risque à participer, l'argent chaud actuellement placé dans le pool d'IA par la communauté des investisseurs n'est pas aussi bon que celui de la période de bulle précédente.
Il y a peu d’argent sur le marché et le seuil d’investissement est élevé. Alors, qui joue à ce jeu d’investissement ?
En fait, les principaux acteurs de ce cycle d'investissement dans l'IA sont principalement des leaders de l'ère Internet, avec leur propre physique de kryptonite. Les plus typiques d'entre eux sont les « Sept géants du marché boursier américain ».
Selon un rapport publié conjointement par Flow Partners et Dealroom fin mai de cette année, la valeur marchande combinée des sept plus grandes actions américaines représente 32 % de l'indice S&P 500, et leurs bénéfices économiques représentent près de la moitié (45 % ) de l'indice S&P 500.
À tel point qu’au cours de l’année écoulée, les Big Seven sont devenus les plus grands investisseurs dans l’IA, participant à 208 investissements dans des projets de capital-risque rien qu’en 2023.
Au premier semestre 2024, les sept géants ont investi au total près de 25 milliards de dollars, dépassant la somme de tous les investissements en capital-risque au Royaume-Uni. Cet argent est principalement allé au domaine de l'intelligence artificielle.
Qu'il s'agisse d'un grand modèle ou d'une entreprise de puces, de nombreuses personnalités du Big Seven sont derrière cela. Même avant que X.ai de Musk ne lève 6 milliards de dollars auprès d'investisseurs non-Big Seven, les Big Seven représentaient près de 70 % de tous les investissements du modèle de base. . Montant de l'investissement.
Les géants qui occupent de telles « positions lourdes » dans l’IA investissent d’une main et s’auto-recherchent de l’autre. Ils racontent personnellement des histoires au marché des capitaux, et les cours des actions technologiques continuent d’augmenter en raison des mythes technologiques promis.
Aujourd'hui, le ratio cours/bénéfice moyen des sept géants avec une capitalisation boursière combinée de 16 000 milliards est jusqu'à 45 fois (la moyenne du S&P 500 est de 28 fois les valeurs marchandes correspondantes des chouchous de l'investissement tels). comme OpenAI, Anthropic et d’autres start-up sont également en hausse.
De tels marchés sont-ils rationnels ? Cela dépend des raisons pour lesquelles les géants parient.
L’attitude des géants à l’égard de l’IA est presque du tout ou rien. Jen-Hsun Huang a déclaré lors de la dernière conférence téléphonique de Nvidia :
"Permettez-moi de vous donner un exemple de la raison pour laquelle le temps est vraiment précieux, pourquoi l'idée de pouvoir créer un centre de données immédiatement est si précieuse et pourquoi le temps de formation est si précieux. La raison est que,La prochaine entreprise à franchir une étape majeure annoncera une percée en matière d’intelligence artificielle.Et puis la deuxième société annoncera quelque chose qui n’est que 0,3 % meilleur.La question que vous devez donc vous poser est la suivante : voulez-vous être une entreprise qui propose de manière répétée une IA révolutionnaire, ou voulez-vous être une entreprise qui n’améliore ses performances que de 0,3 % ?… C’est pourquoi nous construisons le système de super puces Hopper comme des fous en ce moment, car la prochaine grande étape approche à grands pas. "
L’IA est une technologie révolutionnaire qui peut être vue sous les yeux de tous. Celui qui prend le dessus signifie qui contrôlera les règles du prochain jeu. Pour les Big Seven, les décisions sont les mêmes, qu’ils soient dans une bulle ou non. Parce que cela ne dépend pas de votre volonté d'identifier une bulle ou une opportunité, mais de votre capacité à survivre à cette course.
L’investissement des géants n’est pas très radical au regard du cash-flow qu’ils génèrent.
À en juger par les rapports financiers, ces sociétés ont réalisé un chiffre d'affaires de plus de 10 milliards de dollars au cours du dernier trimestre.
Microsoft a réalisé un bénéfice de 22,04 milliards de dollars au deuxième trimestre de l'exercice 2024. Avec un investissement aussi important dans l'IA, sa marge bénéficiaire nette n'a chuté que de 39,44 % au troisième trimestre de l'exercice 2023 à 34,04 % au deuxième trimestre de l'exercice 2024. Les bénéfices d’Alphabet au deuxième trimestre ont atteint 23,6 milliards de dollars et ceux d’Amazon 13,4 milliards de dollars.
Les bénéfices globaux du Big Seven sont très sains. Et ils ont aussi beaucoup d’argent en poche qu’ils ne peuvent pas dépenser.
Le cash-flow libre d'Apple dépasse désormais les 100 milliards de dollars. Microsoft, Alphabet et Amazon devraient tous rejoindre le « club des 100 milliards de dollars de flux de trésorerie disponibles » ces dernières années, en fonction de leurs taux de croissance des revenus. Le flux de trésorerie disponible de Meta pourrait dépasser 30 milliards de dollars cette année.
Le flux de trésorerie disponible de Nvidia et Tesla est légèrement inférieur, mais avant l'apparition de l'IA, Nvidia était déjà capable de créer des milliards de dollars de flux de trésorerie disponible chaque année. Après avoir gagné beaucoup d'argent au cours des deux dernières années, il devrait atteindre. le niveau de dizaines de milliards.
Les sept géants prévoient désormais collectivement d’investir pas plus de 50 milliards de dollars dans l’IA en 2024, ce qui se situe tout à fait dans la fourchette des bénéfices et des liquidités.
S’il s’agit d’une bataille à mort dans la prochaine ère, se préparent-ils à prendre leur retraite avec ces bénéfices et cet argent ?
C’est précisément parce que les géants peuvent se permettre de jouer qu’ils ne sont pas irrationnels.
Lorsque des géants dotés d’une trésorerie abondante investissent dans l’IA, ils sont eux-mêmes aussi des investisseurs. À l’heure actuelle, la santé de la valorisation du géant lui-même est devenue un indicateur important pour juger de la bulle de l’IA. Après tout, ce n’est qu’en vous stabilisant que vous pourrez disposer d’un flux de trésorerie constant pour soutenir un cycle vertueux.
Voici un graphique qui utilise la « règle de X » pour évaluer la capitalisation boursière des Big Seven par rapport à la croissance de leurs revenus et à leurs marges bénéficiaires.
En termes simples, la ligne diagonale du graphique représente la juste valeur théorique. Si le point d'une entreprise se situe au-dessus de la ligne diagonale, cela signifie que sa capitalisation boursière est surévaluée par rapport à son chiffre d'affaires, et si elle se situe en dessous de la ligne, elle est sous-évaluée.
nousOn constate que la valeur marchande d'Amazon, Tesla, Alphabet (la société mère de Google) et Meta (l'ancien Facebook), qui se trouvent sous la ligne diagonale, est sous-évaluée par rapport aux revenus attendus. En d’autres termes, ces sociétés sont moins susceptibles d’être mousseuses car leurs capitalisations boursières ne montrent aucun signe de surinflation.
Microsoft et Apple, qui sont accrochés sur la ligne diagonale, ont une légère prime, mais ils se classent respectivement premier et deuxième en termes de valeur marchande. En tant que plus grand investisseur derrière OpenAI et entreprise qui peut facilement établir une relation de coopération approfondie avec OpenAI. a une force naturelle.
Même NVIDIA, considéré comme le plus suspecté d'être une bulle, dès le premier trimestre 2024,Au cours des six derniers trimestres, le cours des actions a augmenté de 744 % et les bénéfices ont également augmenté de 330 %. On peut dire que c'est la bulle avec le support le plus fondamental.
Le hedge fund COATUE a également fait un calcul.commePrenons l'exemple de Cisco, qui a connu la croissance la plus évidente pendant la bulle Internet. Son ratio cours/bénéfice moyen sur cinq ans était de 37 fois, mais pendant la période de la bulle, il était jusqu'à 132 fois.
La même méthode de calcul correspond à Nvidia. Son ratio cours/bénéfice moyen au cours des cinq dernières années est de 40 fois, mais aujourd'hui il est de 68 fois, ce qui est loin du niveau de la période de la bulle Cisco.
(Source de l'image COATUE, cette version correspond aux données révisées du ratio cours-bénéfice NVIDIA)
En tant qu'hégémon émergent, le ratio cours/bénéfice de Nvidia se situe seulement à un niveau moyen supérieur, même au sein de l'industrie des semi-conducteurs.
(Position du ratio P/E de NVIDIA parmi les ratios P/E de toutes les sociétés de semi-conducteurs : rouge)
Les géants disposent donc de bénéfices sains, de liquidités suffisantes et de valorisations qui ne sont pas scandaleuses. Eux et la capacité du marché boursier à résister aux risques qui les sous-tendent sont complètement différents de ceux de la bulle Internet.
"Récemment, la valeur marchande de sept grandes entreprises s'est évaporée de 1 000 milliards de dollars en une journée. Bien que cette échelle soit énorme, son impact est bien moindre que les fluctuations de la même valeur marchande il y a 20 ans, a analysé l'action récente de Xiong Weiming." fluctuations du marché. "Il y a vingt ans, pendant la bulle Internet, la baisse de la valeur marchande était répartie entre de nombreuses petites entreprises, chaque entreprise passant de 100 $ US à 2 $ US. Cette baisse a eu un grand impact sur le marché. Aujourd'hui, le L'ajustement de la valeur marchande se concentre principalement sur quelques grandes entreprises. Par conséquent, même si la valeur marchande de ces entreprises fluctue de manière significative, l'impact sur l'ensemble du marché des capitaux sera relativement faible. C'est pourquoi je pense que la correction de l'IA . Le marché ne provoquera pas de chocs énormes sur le marché des capitaux comme la bulle Internet de 2000. »
Le marché est donc loin d’être dangereusement irrationnel.
Mais un autre principe rationnel est que l’investissement doit avoir un rendement correspondant.
Les géants sont prêts à participer à la course aux armements. Lorsque l’argent n’est pas un problème, la question du retour sur investissement mérite une réponse plus approfondie. C'est aussi l'essentiel du rapport publié par Goldman Sachs et la question des 600 milliards soulevée par Sequoia Capital.
L’étape actuelle de l’IA s’apparente davantage à une infrastructure. Le cycle de rendement des infrastructures est différent de celui des investissements à court terme et commence essentiellement à cinq ans. Même la période d’amortissement des centres de données est généralement d’environ 4,5 ans.
Xiong Weiming estime que « la commercialisation de l'IA pourrait prendre 5 à 10 ans. En regardant le développement d'Internet, les premiers modèles commerciaux tels que la publicité et les moteurs de recherche ont également connu une longue période de développement. Restez patient et spatial.
Puisqu’il s’agit d’un investissement avec un long cycle de rendement, quand l’argent investi dans l’IA pourra-t-il être récupéré ?
Couteue a fait le calcul pour nous. Pendant la période de construction des infrastructures de l’IA, c’est-à-dire d’ici 2030, cela devrait coûter 1 200 milliards de dollars, soit environ 25 millions d’unités de GPU plus les dépenses associées. Cela peut paraître énorme, mais cela ne représente en réalité que 18 % des dépenses informatiques mondiales.
Sur la base d’un retour sur investissement de 25 %, soit un chiffre d’affaires attendu de 600 milliards de dollars, plus 1 200 milliards de dollars, l’investissement dans l’IA doit être converti en 1 800 milliards de dollars de revenus d’ici 2030 pour atteindre l’équilibre.
Ceci peut être réalisé de deux manières,La première consiste à réduire les coûts.Tant que l’IA peut réduire le salaire total des techniciens mondiaux de 5 % ou le salaire de tous les travailleurs de 3 %, des bénéfices de 1 800 milliards peuvent être obtenus.L’autre est d’augmenter les revenus.Si l’IA peut générer une croissance du PIB mondial de 2 % et augmenter les revenus de toutes les sociétés cotées de 3 %, alors les entreprises d’IA peuvent atteindre 1 800 milliards à condition qu’elles gagnent la moitié des revenus.
La question est donc la suivante : l’IA peut-elle entraîner une réduction des coûts et une amélioration de l’efficacité ?
Daron Acemoglu, professeur au MIT, a souligné dans un rapport de Goldman Sachs que les avantages économiques que l'intelligence artificielle générative peut produire sur une courte période sont très limités. Même s'il ne nie pas le potentiel de la technologie de l'intelligence artificielle, il affirme néanmoins que l'intelligence artificielle n'affectera que 4,6 % de toutes les tâches de travail dans 10 ans et n'apportera qu'une faible croissance du PIB, seulement 0,9 %.
De tels doutes ne sont pas déraisonnables. En examinant l'histoire de la technologie, nous constaterons qu'il faut beaucoup de temps pour qu'une nouvelle technologie entre sur le marché et pénètre dans la vie des gens ordinaires.
Donnez un exemple. Les bagages que nous utilisons souvent ont pris forme dès 1887, mais ce n'est qu'en 1972 qu'est apparu le système breveté de montage de roulettes sur les bagages, et ce n'est qu'en 1991 que les bagages à roulettes les plus courants sont devenus disponibles.
Même pour une invention aussi simple qu'une valise, il a fallu 100 ans entre sa conception et son utilisation généralisée pour trouver la bonne « manière de l'ouvrir », sans parler de la technologie de l'intelligence artificielle qui repose sur des principes complexes et reste encore une boîte noire.
Mais l’IA est-elle vraiment aussi inefficace que le prétend Acemoglu ? Afin de clarifier cette question, nous avons spécifiquement examiné le propre article d’Acemoglu et les deux études qu’il a citées.
Il s’avère que l’argument d’Acemoglu est difficile à soutenir.
Son argument cite les données de deux études, utilisant le futurLa proportion de tâches pouvant être affectées par l'IA (20 %) × la proportion de tâches qui utiliseront réellement l'IA (23 %) = la proportion de tâches de travail qui seront affectées par l'IA à l'avenir (4,6 %), et a conclu que l’IA présente peu d’avantages. Et utilisez-le pour calculer l’impact final de l’IA sur le PIB.
Mais Acemoglu a utilisé dans son article les prédictions les plus pessimistes concernant le développement de l’IA dans les recherches qu’il a citées. Il pensait initialement que les logiciels intégrant efficacement de grands modèles de langage n'apparaîtraient pas sur le marché dans les dix prochaines années. Deuxièmement, on estime que le coût d’utilisation de l’IA ne diminuera pas à court terme.
Pour le premier point,existerDans les articles cités par Acemoglu, les auteurs soulignent clairement que si les GPT peuvent être exploités, environ 15 % de toutes les tâches des travailleurs aux États-Unis pourraient être accomplies beaucoup plus rapidement tout en conservant la même qualité. Mais lors de l'intégration de logiciels et d'outils basés sur des LLM, cette proportion passe de 47 à 56 % de toutes les tâches.
Mais Acemoglu n'utilise que la valeur de 15 % pour le calcul.
Cependant, presque tous les géants de la technologie tentent actuellement d'intégrer l'IA dans leurs propres logiciels. Copilit de Microsoft et Firefly d'Adobe sont constamment mis à jour. Il n'est pas rare que des logiciels intègrent des LLM.
Dès le lancement de GPT-4o, OpenAI a révélé l'idée de développer une application au niveau système dominée par un grand modèle de langage. Cela a été confirmé à nouveau par les deux acquisitions d’OpenAI cette année, combinées au développement actuel d’Agent, nous avons des raisons d’attendre avec impatience les débuts de LLMOS dans un avenir proche.
S’il est vrai, comme l’a dit Acemoglu, qu’aucun logiciel intégrant efficacement de grands modèles de langage n’apparaîtra sur le marché au cours des dix prochaines années et ne sera appliqué à grande échelle, alors il n’est pas injuste de dire que l’IA est une bulle, mais ce n’est évidemment pas vrai à l’heure actuelle.
Concernant le deuxième point,AcémogluL’évaluation du coût et du taux de pénétration de l’IA n’est pas non plus assez précise. ilLe document cité indique que les entreprises américaines choisiront de ne pas automatiser la plupart des tâches pouvant être activées par l’IA, et que seulement 23 % des travailleurs employés dans des tâches visuelles ont des salaires attractifs pour l’automatisation. Mais l’article cité indique clairement que si les coûts chutent rapidement ou sont déployés via des plateformes d’IA en tant que service plus grandes qu’une seule entreprise, le lent déploiement de l’IA s’accélérera.
De plus, la baisse du coût de l’IA constitue déjà une tendance évidente.
Le PDG fondateur de l'Allen Institute for Artificial Intelligence aux États-Unis a déclaré dans une interview exclusive au "Daily Economic News" que la loi de Moore à l'ère des puces s'applique toujours à l'ère de l'IA et que le coût de la formation et de l'inférence de l'IA peut diminuer de moitié tous les 18 mois.
(Source de l'image : site officiel de Madrona Venture Group)
Prenant ChatGPT comme exemple, Ultraman a déclaré dans une interview exclusive au début de l'année :
«GPT-3 est le modèle que nous avons lancé le plus longtemps et optimisé depuis plus de trois ans depuis son lancement.Nous avons réduit son coût 40 fois… Quant à GPT-3.5,Je crois que nous avons réduit son coût de près de 10 fois...Nous avons la courbe de réduction des coûts la plus abrupte de toutes les technologies que je connaisse. "
En regardant le prix réel du marché, il y a deux ans, GPT 3,5 coûtait 0,06 dollar américain pour mille jetons. Désormais, Gemini Flash ne coûte que 0,05 USD par million de jetons. En seulement deux ans, le coût de l’IA a été divisé par 100 et ses capacités ont été multipliées par 10.
En outre, un rapport de recherche publié par McKinsey en mai a montré que le taux d'adoption mondial de l'IA augmentera considérablement en 2024 et que le taux d'utilisation de l'IA générative a doublé par rapport à l'année dernière. Cela montre que de plus en plus d'organisations et d'individus commencent à le faire. utilisez-le.
Selon une enquête de JPMorgan Chase, plus de 55 % des entreprises prévoient d'accéder à l'IA pour leur production d'ici 2025. La proportion de pénétration de l’IA dans les entreprises est bien supérieure à 23 %.
donc,Le jugement d'Acemoglu ne peut être décrit que comme étant irréaliste et pessimiste.
Bien entendu, en plus de réfuter le point de vue d’Acemoglu, nous disposons également de davantage de preuves prouvant la valeur à long terme et même à court terme de l’IA.
Joseph Briggs, économiste chez Goldman Sachs, estime :« Bien qu’il existe une incertitude considérable quant au potentiel de l’IA générative, sa capacité à générer des résultats impossibles à distinguer des résultats créés par l’homme et à briser les barrières de communication entre les humains et les machines reflète une avancée significative avec un impact macroéconomique potentiellement énorme. »
Cet impact vient d’abord de l’amélioration substantielle de l’efficacité de la production.
Selon les estimations de McKinsey, GenAI peut automatiser 70 % des tâches répétitives, générant des bénéfices annuels compris entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars américains, tout en augmentant l'impact de l'ensemble de l'intelligence artificielle de 15 % à 40 %.
De ce point de vue, comparé à l’estimation optimiste selon laquelle il peut contribuer à l’économie de 2 600 milliards à 4 400 milliards de dollars américains chaque année, l’investissement annuel de Sequoia de 600 milliards de dollars américains dans l’infrastructure de l’IA est-il toujours considéré comme une bulle ?
Deuxièmement, les effets d’échelle provoqués par la technologie peuvent avoir des effets perturbateurs allant au-delà de la productivité.
Il ne fait aucun doute qu’Internet est l’industrie la plus créatrice de richesse des 20 dernières années. La dernière vague de technologie Internet a donné naissance au commerce électronique, à l'économie de plateforme, aux réseaux sociaux mobiles... C'est un véhicule technologique qui connecte le monde dans son ensemble. Mais à l’origine, il a été inventé pour les communications de défense nationale. À cette époque, peu de gens auraient pensé qu’Internet pourrait façonner aussi profondément notre comportement économique et notre mode de vie actuel.
Bien qu’il soit actuellement difficile de définir l’impact considérable que l’IA aura, les humains ont toujours l’habitude de surestimer leur propre jugement et de sous-estimer l’influence de la technologie.
"Internet résout le problème de l'interconnexion. Il met en ligne les données originales hors ligne et réalise des jumeaux numériques. Par exemple, des plats qui ne pouvaient pas être trouvés sur Internet il y a plus de dix ans, comme l'émincé de porc à la sauce de Pékin, sont désormais tous disponibles. Ils reçoivent tous une « adresse IP », tout comme la transition d'IPv4 à IPv6. Chaque personne et chaque élément a une identité unique. L'IA ne résout pas le problème de connexion, mais réorganise les matériaux de production et améliore la productivité. " Xiong Weiming a déclaré : "L'IA peut jouer un rôle plus important dans le monde des jumeaux numériques, en remplaçant les capacités de traitement humain. Ce n'est pas seulement grâce aux connexions, mais aussi grâce à un jugement intelligent et à des opérations automatisées. Par exemple, une fois les climatiseurs et les réfrigérateurs connectés à Internet, il reste encore besoin de pour définir manuellement les paramètres, mais avec l'IA, ces appareils peuvent juger et effectuer des opérations de manière indépendante, comme allumer automatiquement le climatiseur lorsque la température dépasse 28 degrés. C'est le rôle de l'IA dans l'écologie économique, qui est différent du rôle. d’Internet. En fait, de nombreuses industries ont davantage besoin de l’IA que d’Internet.
Notre conclusion est donc la suivante : l’IA a une bulle, mais cette bulle est limitée et ne s’écarte pas de sa vraie valeur. Les discours sur les bulles existants sont trop pessimistes.
De plus, même selon une pensée pessimiste, après l’explosion des applications de l’IA, une énorme bulle comme celle de 2000 pourrait se déclencher. Si les fondamentaux changent, les petites start-ups qui ne sont pas rentables mais qui ont des idées commerciales liées à l’IA recevront d’importantes injections de capitaux provenant du capital-risque et des introductions en bourse à grande échelle. Peut-être que l’histoire se répète.
« Si une application similaire à Hotmail en 1999 apparaît dans le futur, déclenchant la prochaine vague de croissance des valorisations, cela est effectivement possible. Cependant, je pense que l'IA ressemble plus au reflet des capacités matérielles, à une application logicielle de la puissance de calcul, qu'à une application logicielle. Une simple amélioration de la conception des produits. Par conséquent, les valorisations de l’IA pourraient ne pas croître aussi rapidement et de manière aussi spectaculaire qu’Internet.
Nous sommes donc toujours en 1995.
« En 1995, la première vague d'applications comme Yahoo commençait tout juste à émerger, semblable à la technologie que nous voyons aujourd'hui pour générer des images et des vidéos. À l'époque, les gens étaient révélateurs et curieux de savoir comment le contenu sur Internet était organisé. et recherché. Pas même une seule personne ne pourrait le faire. Les modems sont des produits de haute technologie, et les produits comme Cisco ne sont disponibles que pour les grandes entreprises.
Du point de vue des infrastructures, la situation est similaire. À cette époque, les entreprises devaient se rendre dans un bureau de télécommunications pour demander des services de courrier électronique, ce qui était coûteux et nécessitait une utilisation partagée. La technologie d’IA d’aujourd’hui ne peut être achetée que par les grandes entreprises. "
Enfin, nous devons encore nous demander : est-il raisonnable d’utiliser le retour sur investissement actuel pour mesurer les progrès technologiques de nature infrastructurelle ? En d’autres termes, les conséquences de l’éclatement de la bulle sont-elles nécessairement mauvaises ?
L’IA actuelle est confrontée au problème d’investissements élevés et de difficultés d’application, mais si nous regardons plus loin et nous tournons vers la période de construction d’infrastructures connue sous le nom de bulle dans l’histoire, nous trouverons quelque chose de différent.
Avant l’éclatement de la bulle Internet, les sociétés de télécommunications ont levé 1 600 milliards de dollars à Wall Street, émis 600 milliards de dollars d’obligations et construit 80,2 millions de kilomètres de câbles à fibres optiques, ce qui représente 76 % du câblage numérique de base total de l’histoire des États-Unis, posant ainsi le La maturité pose les bases d'Internet.
Si l'on regarde plus loin, la bulle ferroviaire britannique des années 1840 et les chemins de fer qui en ont résulté ont jeté les bases d'une révolution industrielle de haut niveau en Grande-Bretagne. Le kilométrage des plans ferroviaires approuvés pendant la période de la bulle économique représentait 90 % du kilométrage total des Britanniques. système ferroviaire.
Lorsque nous parlons de la bulle Internet, nous ne faisons pas référence à la technologie Internet comme à une bulle, mais spécifiquement à un modèle économique vanté par des investissements spéculatifs surexcités, principalement sous la forme du commerce électronique. De même, la bulle des mers du Sud n’était pas l’éclatement d’une bulle commerciale maritime, mais simplement un monopole spécifique.
Et l’intelligence artificielle signifie bien plus, et la roue de l’histoire ne s’arrêtera pas parce que la bulle éclatera. Les partisans de l’intelligence artificielle n’hésitent pas à souligner que l’IA est le nouvel Internet – une architecture technologique fondamentalement nouvelle – et que si cela était vrai, il ne s’agirait pas d’une bulle.
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