Le déploiement des infrastructures d’IA me rappelle le scénario de la pandémie — et Peloton est l’exemple à ne pas suivre.
La demande d’équipements de fitness à domicile a explosé pendant la pandémie. Peloton a réagi en rachetant un fabricant et en s’engageant à investir 400 millions de dollars dans la construction d’une usine dans l’Ohio. Puis l’économie a rouvert. Tous ceux qui auraient acheté un vélo à 2 000 dollars en avaient déjà un. L’usine n’a jamais été achevée. L’action est passée de 160 dollars à un prix à un chiffre.
On observe aujourd’hui des dynamiques similaires dans les dépenses d’investissement liées à l’IA. Les hyperscalers consacrent des dizaines de milliards aux GPU, aux centres de données et aux infrastructures. Les valorisations tablent sur une exécution parfaite et une demande durable. Mais que se passera-t-il lorsque la première vague d’adoption de l’IA marquera le pas ? Quand les entreprises réaliseront qu’elles ont acheté trop de capacités ?
Je reste optimiste quant aux perspectives de l’IA à long terme : la technologie est bien réelle, tout comme les gains de productivité. Mais le rythme actuel du déploiement suppose une croissance linéaire perpétuelle. L’histoire montre que les choses se passent rarement ainsi. Surveillez les taux d’utilisation, le pouvoir de fixation des prix et la capacité réelle de la demande à absorber cette offre.
Je reste optimiste pour les entreprises de qualité aux revenus diversifiés et à la politique tarifaire rigoureuse. Mais les paris sur les infrastructures purement dédiées à l’IA ? C’est là que le risque de gueule de bois est le plus élevé.
La demande d’équipements de fitness à domicile a explosé pendant la pandémie. Peloton a réagi en rachetant un fabricant et en s’engageant à investir 400 millions de dollars dans la construction d’une usine dans l’Ohio. Puis l’économie a rouvert. Tous ceux qui auraient acheté un vélo à 2 000 dollars en avaient déjà un. L’usine n’a jamais été achevée. L’action est passée de 160 dollars à un prix à un chiffre.
On observe aujourd’hui des dynamiques similaires dans les dépenses d’investissement liées à l’IA. Les hyperscalers consacrent des dizaines de milliards aux GPU, aux centres de données et aux infrastructures. Les valorisations tablent sur une exécution parfaite et une demande durable. Mais que se passera-t-il lorsque la première vague d’adoption de l’IA marquera le pas ? Quand les entreprises réaliseront qu’elles ont acheté trop de capacités ?
Je reste optimiste quant aux perspectives de l’IA à long terme : la technologie est bien réelle, tout comme les gains de productivité. Mais le rythme actuel du déploiement suppose une croissance linéaire perpétuelle. L’histoire montre que les choses se passent rarement ainsi. Surveillez les taux d’utilisation, le pouvoir de fixation des prix et la capacité réelle de la demande à absorber cette offre.
Je reste optimiste pour les entreprises de qualité aux revenus diversifiés et à la politique tarifaire rigoureuse. Mais les paris sur les infrastructures purement dédiées à l’IA ? C’est là que le risque de gueule de bois est le plus élevé.