LES LIMITES LIÉES À L’ADOPTION DE L’IA Les GAFAM sont engagés dans une course aux investissements sans précédent, avec des prévisions de CAPEX dépassant 1 000 milliards de dollars sur les prochaines années.
Un marché immatériel tenu par des contraintes d’approvisionnement matériel
• Le retour sur investissement (ROI) reste pour l'instant marginal face aux dépenses en capital (CAPEX), transformant les géants du web en industries "lourdes". • À terme, seule une baisse drastique du coût de l'inférence ou une percée majeure dans l'utilité métier justifiera de telles liquidités immobilisées. Couplée à l’explosion des coûts en semi-conducteur, c’est aussi une augmentation de la consommation électrique qui va peser sur les OPEX • La demande énergétique des data centers devrait augmenter de 160 % d'ici 2030, créant une inflation sur les coûts opérationnels (OPEX) qui pourrait freiner le ROI, même si le prix des composants venait à se stabiliser.
• Le déploiement de l'IA repose sur une
infrastructure matérielle dont les composants représentent environ 80 % du coût total de possession d'un data center. • Avec des cycles de renouvellement de 3 à 5 ans, les GAFAM sont engagés dans une course aux armements où les investissements (estimés à plus de 650 Mds€ sur le cycle actuel) dépassent largement les revenus. • La pénurie structurelle de semi-conducteurs et la spéculation sur les GPU accentuent cette pression inflationniste. Des investissements qui vont peser sur la trésorerie des GAFAM • Le risque majeur est celui d'un décalage entre l'offre et l'adoption. Si les entreprises n'intègrent pas massivement l'IA dans leurs processus métiers, les GAFAM pourraient se retrouver avec une infrastructure surdimensionnée et coûteuse à maintenir.
Daron Acemoglu, MIT : estime que seulement 23 % des tâches exposées à l'IA seront rentables à automatiser d'ici 10 ans. L'impact sur le PIB ne serait que de +0,9 % sur une décennie
Source : Cushman & Wakefield Research France, “Gen AI: Too much spend, too little benefit?”, Goldman Sachs, 2024
CUSHMAN & WAKEFIELD | DE L'ALGORITHME À LA PIERRE
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