MaisonLa question à 3 000 milliards de dollars : l'IA peut-elle y répondre ?
Il y a trois ans, David Cahn, associé chez Sequoia, a été l’un des premiers à quantifier l’impact des dépenses colossales de la Silicon Valley dans les infrastructures d’IA.
En 2023, il a réagi aux chiffres publiés par Nvidia, qui annonçait un chiffre d’affaires annuel de 50 milliards de dollars pour ses GPU. À partir de ce chiffre, en tenant compte des coûts implicites liés à l’exploitation des centres de données et des marges des opérateurs, il a calculé qu’un chiffre d’affaires de 200 milliards de dollars serait nécessaire pour rentabiliser l’investissement initial.
Il a présenté cela comme un défi, exhortant les entrepreneurs à développer des produits et services d’IA capables de tirer parti de cette infrastructure et de générer des revenus. Trois ans plus tard, après une croissance exponentielle, David Cahn propose désormais une nouvelle estimation des dépenses en infrastructures d’IA pour 2026 : 1 500 milliards de dollars.
Au total, il estime que le secteur de l’IA devra générer 3 000 milliards de dollars de chiffre d’affaires pour justifier toutes ces dépenses en puces et en centres de données. Et ce chiffre est probablement sous-estimé : la hausse des coûts de la mémoire et l’utilisation accrue de puces spécialisées ou dédiées à l’inférence feront grimper ce chiffre. « Récemment », écrit-il, « le chiffre d’affaires requis par GW de dépenses d’investissement (CapEx) a fortement augmenté en raison de ces goulots d’étranglement et de la hausse des coûts de construction. »
D’un autre côté, Anthropic aurait atteint 60 milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel récurrent (ARR), tandis qu’OpenAI aurait généré 13 milliards de dollars en 2025 (bien qu’en novembre 2025, l’entreprise ait annoncé un ARR de 20 milliards de dollars) et devrait en générer davantage cette année. Il subsiste toutefois un écart significatif.
Torsten Slok, économiste en chef chez Apollo, le géant de la gestion d’actifs, suit de près cet écart. Dans une note récente, il observe que les hyperscalers — Google, Meta, Microsoft et Amazon — prévoient tous une accélération substantielle de leur flux de trésorerie disponible d’ici 2028. En d’autres termes, ils anticipent un retour sur investissement grâce à tous les puces qu’ils ont achetées.
Crédits image :Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
Et si ce n’était pas le cas ? M. Slok met en avant un risque actuellement perceptible dans l’utilisation de l’IA : de plus en plus d’organisations se tournent vers des modèles open-weight moins coûteux, souvent d’origine chinoise, plutôt que vers ceux créés par des laboratoires de pointe, et les prix globaux des tokens sont en baisse. Selon le PDG Sam Altman, le dernier modèle d’OpenAI est 54 % plus efficace en termes de consommation de jetons pour les tâches de codage. Cela profite aux utilisateurs préoccupés par le coût de leurs agents d’IA, mais cela pourrait nuire aux entreprises qui développent des « usines à jetons » si les utilisateurs n’augmentent pas de manière spectaculaire leur consommation globale de jetons.
Crédits image :Torsten Slok/Apollo / Torsten Slok/Apollo
Slok craint que si les hyperscalers ne parviennent pas à atteindre leurs objectifs de trésorerie, la réaction du marché pourrait être sévère —
« avec autant d’enjeux reposant sur si peu d’acteurs », écrit-il, « un retour sur investissement plus lent ne serait pas seulement un problème sectoriel, cela risquerait de faire basculer l’économie dans la récession et le S&P 500 dans une correction. »
C’est un élément à garder à l’esprit lorsque vous orientez vos agents IA vers des jetons moins chers.
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