Ai è una trappola per i soldi

Résumé en français par https://eldritch.cafe/@UnePorte/114986962031526715 :

– Le chiffre d’affaires des boites de l’IA (essentiellement OpenAI et Anthropic) atteint très, très péniblement 10 ou 15 milliards de dollars/an
– Ces chiffres eux mêmes sont basés sur des données opaques, très loin de ce qu’on a habituellement. C’est très suspect sur la santé et les pratiques de ces entreprises.
– Pour une startup, les options de sortie sont soit a) se faire racheter b) aller en bourse
– Aucune startup de l’IA ne se fait racheter, aucune ne va en bourse
– Même les gros acteurs (Anthropic, OpenAI) ne vont pas en bourse, probablement parce qu’ils ne peuvent pas rendre publiques certaines données ou se faire auditer
– Cursor, la plus grosse startup proposant un produit construit sur l’IA générative, a une valeur estimée à 10 milliards de dollars, et génère moins d’un demi milliards de chiffre d’affaire par an (attention on parle bien de chiffre d’affaires ici, pas de bénéfices)
– Toutes les entreprises de l’IA fonctionnent à perte, en vendant un service qui leur coûte plus cher que le chiffre d’affaires généré par les abonnements
– Anthropic, qui fournissait le modèle faisant fonctionner Cursor, a changé ses conditions tarifaires récemment, ce qui a massivement dégradé la qualité du service proposé par Cursor, tout en augmentant les couts pour Cursor et donc les utilisateurs finaux
– C’était, hors OpenAI et Anthropic, la seule boite ayant un poids dans le secteur
– Elle va probablement couler, car personne n’a l’argent pour la racheter (10 milliards ça ne se trouve pas comme ça), et si elle va en bourse, elle devra passer par la case audit ce qui devrait révéler des horreurs
– Toutes les boites faisant de l’IA semblent être dans une situation similaire : elles vendent un service à pertes et sont 100% dépendantes des tarifs proposés par OpenAI/Anthropic pour survivre. Si ces tarifs augmentent, elles meurent, elles sont trop chères pour êtres rachetées, trop toxiques pour aller en bourse
– Les investissements (capex, ou capital expenditures) liés à l’IA atteignent quelque chose comme 300 milliards de dollars pour 2025. Essentiellement pour la construction de datacenters et l’achat de GPU (vendus par NVIDIA)
– Le tout, on le rappelle, pour générer un chiffre d’affaires de 15 milliards (en étant très, très optimistes) en 2025
– Ce capex est tellement gourmand en thunes que les entreprises doivent constamment faire des levées de fonds. OpenAI a ainsi levé 8.3 milliards récemment, à peine deux mois après avoir levé 10 milliards.
– Contrairement à d’autres investissements d’infrastructure comme les télécom ou les chemins de fer, les capex liés à l’AI ne sont pas durables. Les GPU se déprécient très vite, les datacenters ne peuvent pas être facilement réutilisés pour d’autres choses.
– En 2025, 300 milliards sont donc injectés dans des infrastructures qui ne vaudront plus rien dans quelques années
– Ces dépenses sont tellement énormes qu’elles font bouger de manière visible des indicateurs comme le PIB des états-unis. On estime que l’IA compte pour 2% du PIB américain en 2025, et 0,7% de la croissance.
– La croissance de l’économie américaine est donc actuellement drivée en grande partie par cette force là
– Les Magnificent 7 (NVIDIA, Microsoft, Alphabet (Google), Apple, Meta, Tesla, Amazon) comptent pour 35% de la valeur de la bourse américaine
– NVIDIA compte pour 19% des M7
– Donc une seule entreprise, NVIDIA, compte pour 7% de la bourse américaine.
– Plus de 40% du chiffre d’affaires de NVIDIA provient d’entreprises du M7, et quasiment 20% rien que pour Microsoft
– La stabilité de tout ça dépend donc de la bonne santé de quelques acteurs (NVIDIA, Microsoft, OpenAI et quelques autres), et de leur capacité à injecter des capitaux à un rythme suffisant
– Or, pour la première fois, Microsoft annonce une baisse de ses capex dans l’IA (notamment en ne déclanchant plus de nouvelle constructions de centre de données)
– Si cela se poursuit, cela va donc probablement impacter les ventes de NVIDIA, donc le cours de l’action, donc l’ensemble de la bourse américaine
– À côté de ça, autres acteurs ont de plus en plus de mal à lever des fonds.
– OpenAI, par exemple a recours à SoftBank pour ses levées de fonds. Or, SoftBank arrive à court de liquidité (en étant déjà dans une position très précaire)
– En 2024, OpenAI a dépensé 9 milliards pour générer un chiffre d’affaires de 4 milliards.
– Si une levée de fonds échoue, OpenAI ne peut donc pas fonctionner longtemps (probablement pas plus de quelques mois)
– OpenAI bénéficie de réductions massives de la part de Microsoft pour faire tourner ses modèles sur l’infrastructure de Microsoft. Si ces conditions changent, la situation sera encore pire
– Tout le secteur ne tient donc qu’au bon vouloir de quelques acteurs, et une portion non négligeable de l’économie américaine repose sur ce secteur
– Contrairement à d’autres bulles comme celle des subprimes (par exemple), il ne peut pas y avoir de retour à la normale pour l’AI générative. La crise des subprimes était liée à des biens immobiliers. L’argent investi dans l’immobilier ne peut pas être totalement perdu, car un bien immobilier a une valeur fondamentale et durable. Tout le monde a besoin de se loger.
– Pour l’IA, les datacenters et les GPU qui représentent la quasi totalité des investissements, n’ont aucune valeur tangible hors de la bulle.
– Cette valeur n’est pas durable même dans le contexte de la bulle, le matériel ayant une espérance de vie de quelques années maximum.
– Quand la bulle explosera, ces investissements vaudront approximativement zéro dollars. Il n’y aura aucune pression pour faire remonter les prix.
– Tout cet argent est donc déjà parti en fumée.
– Et tout ça sans même évoquer la question de l’utilité de l’IA générative. Que l’IA générative soit utile, éthique, légale, etc. ou non, elle n’est économiquement pas viable malgré des centaines de milliards injectés
– Ce qui a déjà été dépensé dans l’infrastructure dédiée à l’IA représente 20% des dépenses autour des infrastructures ferroviaires de 1880. Et déjà plus que les dépenses autour des télécoms (5G, Fibre) dans la période de 2020.
– Pour un service que personne n’est prêt a payer ou presque, et certainement pas à son coût *réel

On a une techno intéressante mais il a fallu qu’on en fasse un produit magique à tout faire à insérer partout au forceps pour appâter les investisseurs sans rien proposer de concret.

Tu m’étonnes que ça se casse la gueule.

Toujours fasciné par ces gens capables de tirer des conclusions définitives sur une technologie en constante évolution et dont l’usage grand public était encore inexistant il y a deux ans.

Bah en vrai pas grand chose d’étonnant, c’est un nouveau marché, les entreprises ont des tarifs bas (et des offres gratuites) pour attirer les clients et couler la concurrence. Et t’as des startups qui tentent tout et n’importe quoi.

On peut faire le parallèle avec le marché du streaming où tous les acteurs ont longtemps fonctionné à perte et n’ont commencé à vouloir devenir rentables que récemment.

Et ensuite c’est pas une technologie mature, pas encore suffisamment bonne pour beaucoup d’utilisation pro. Et même une fois que ça sera à niveau ça prendra encore du temps pour que les clients migrent. Pour prendre l’exemple de copilot, ça aide un peu mais c’est franchement pas miraculeux. Mais une fois le truc vraiment au point je vois bien les devs payer 100€/mois ou plus pour ça (si ça permet de faire productivité x2 ou plus).

Et ça investi à balle car ça a le potentiel d’être une nouvelle révolution industrielle, donc ni les multinationales ni les états ne veulent prendre le risque de rater le coche, même si ça veut dire investir à perte des centaines de milliards.

Après oui niveau société, éthique et écologie c’est pas ouf, mais c’est pas des considérations qui arrêtent grand monde en 2025.

Analyse, à mon sens, très pertinente. Meta devient aussi un des gros acteurs vu le rythme auquel ils investissent et recrutent des anciens de chez OpenAI, mais en même temps Zuckerberg est tellement obsédé par la volonté de continuer à jouer dans la cour des grands que cela ne veut rien dire (il a déjà brûlé des milliards pour son Metavers qui n’a rien donné).

Après, même si l’utilité et les champs d’application des IA restent à confirmer, on ne peut pas vraiment dire qu’au delà de la bulle actuelle les data centers n’auront plus de valeur. Même si la bulle va éclater pour calmer l’euphorie et les excès, il est difficile de croire que l’IA comme concept ne va pas continuer à évoluer dans le temps. Deepseek a donné les premiers signaux que les investissements démesurées ne sont pas forcément la seule solution.

Les LLMs sont un money trap, ça c’est sur. Les entreprises qui font de l’IA spécifique tournée vers des problématiques métier précises continueront de bien se porter. Il est temps que la bulle LLM explose pour que ces modèles retrouvent leur place : utiles dans quelques cas d’usage précis mais ce ne sont certainement pas la panacée qu’on nous vends à tire larigot et encore moins l’AGI imminente (si si j’vous jure au prochain quarter) que certains allumés de la silicon valley nous promettent.

r/BetterOffline is Ed’s sub

Merci OP pour le résumé, c’est d’utilité publique vraiment, surtout avec tout ce que est remonté très naïvement par beaucoup de médias ces derniers temps… le tout idolâtré par toute la grande sphère

Quand on voit également le fait que les convs perso partagées se retrouvent référencées sur Google, ca ne m’étonne pas que les gros acteurs de l’IA veulent rester très opaques sur leurs fonctionnement, business model et utilisation/« protection » des données

J’ai pas eu le temps de tout lire, mais je comprends pas le doomerisme sur les comptes/résultats de ces sociétés.

Quand en 2000 il y a eu le crash des valeurs internet, les boîtes avaient littéralement 0 CA, ou à peine. Là c’est un autre monde, les mecs ont certe des valorisations très très élevées, mais des CA voir des bénéfices, des business models plus ou moins solident. Alors oui y’a des capex énormes pour acheter des data center / de la R&D qui pèsent sur les comptes aujourd’hui mais le but c’est pas de faire une boîte rentable la première année, mais de faire une boîte suffisamment grosse pour être ce qu’Apple ou Microsoft sont devenus après le crash des valeurs internet, mais dans le domaine de l’IA.

J’veux dire l’ensemble des GAFAM ont mis des décennies à être rentable, aujourd’hui elles font toutes parties du top 10 des plus grosses boîtes au monde. Amazon sa création c’est 1994 et elle devient vraiment rentable qu’à partir de 2014/2015.