Une note de recherche de la firme financière Goldman Sachs met en garde contre les dépenses d'investissement massives des grandes entreprises technologiques dans le développement de l'intelligence artificielle générative, sans pour autant démontrer de modèle économique viable. La banque d'investissement estime qu'environ 1 000 milliards de dollars seront investis dans les centres de données, les semi-conducteurs, la modernisation des réseaux électriques et autres infrastructures liées à l'IA au cours des prochaines années.
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Le rapport souligne que même en cas d'apparition d'« applications révolutionnaires », il n'est pas certain que l'intelligence artificielle générative puisse générer les rendements financiers escomptés par les investisseurs. Parallèlement, des pays comme les États-Unis, qui ont longtemps été à la pointe de cette technologie, sont désormais confrontés à des pénuries de matériel, et plus inquiétant encore, à des contraintes et des pénuries d'électricité qui pourraient nécessiter une refonte à grande échelle du réseau électrique national.
Jim O'Neill, responsable de la recherche actions mondiale chez Goldman Sachs, a déclaré : « La question clé est donc la suivante : quel problème à 1 000 milliards de dollars l'IA va-t-elle résoudre ? Remplacer des emplois à bas salaires par une technologie extrêmement coûteuse est fondamentalement l'inverse de la transformation technologique que j'ai observée au cours de mes près de 30 ans d'observation attentive du secteur technologique. Beaucoup tentent de comparer l'IA actuelle aux premiers stades d'Internet. Mais même à ses débuts, Internet était une solution technologique à faible coût qui a permis au commerce électronique de remplacer des solutions existantes coûteuses. »
O'Neill a indiqué que la complexité de la fabrication de puces IA, combinée à la domination du marché par Nvidia, ne garantit pas une baisse naturelle des coûts. « Le marché est trop complaisant quant à la certitude d'une baisse des coûts. »
Daron Acemoglu, économiste au MIT, a déclaré : « Au cours des 10 prochaines années, seulement un quart des tâches liées à l'IA seront rentables, ce qui signifie que l'IA n'influencera que moins de 5 % de toutes les tâches. » Il a également estimé que nous ne pouvions pas encore déterminer si les modèles d'IA deviendraient moins chers au fil du temps. Il a également estimé que l'IA n'augmenterait le niveau de productivité des États-Unis que de 0,5 %, tout en augmentant la croissance du PIB de 0,9 %.
O'Neill a poursuivi : « Si des cas d'utilisation importants ne commencent pas à devenir plus évidents dans les 12 à 18 prochains mois, l'enthousiasme des investisseurs pourrait s'estomper. Mais il est plus important de se concentrer sur la rentabilité des entreprises. Une rentabilité durable permettra de poursuivre les projets à rentabilité négative. Tant que les bénéfices des entreprises resteront solides, ces expérimentations se poursuivront. Nous prévoyons donc que les entreprises ne réduiront pas leurs dépenses en infrastructures et stratégies d'IA avant d'entrer dans les phases plus difficiles du cycle économique. »
Points clés :
📌 On estime qu'environ 1 000 milliards de dollars seront investis dans les centres de données, les semi-conducteurs, la modernisation des réseaux électriques et autres infrastructures liées à l'IA au cours des prochaines années.
📌 Goldman Sachs met en garde contre le fait que, malgré les investissements massifs dans le développement de l'IA générative, aucun modèle économique viable n'a encore émergé.
📌 Les États-Unis et d'autres pays sont confrontés à des pénuries de matériel, à des contraintes et à des pénuries d'électricité, ce qui pourrait nécessiter une refonte à grande échelle du réseau électrique.
