La montée de l'intelligence artificielle générative a initialement promis de transformer les industries, à la manière de l'avènement de la micro-informatique dans les années 1990. Cependant, le fossé entre les investissements massifs et les retours financiers effectifs pose de sérieux défis économiques.
Les géants de la technologie, tels que Amazon, Microsoft, Google, et Meta, avaient prévu d'investir jusqu'à 200 milliards de dollars dans les infrastructures nécessaires à l'IA générative avant 2024. Ces dépenses sont en grande partie alimentées par le coût élevé des processeurs de Nvidia. Toutefois, les revenus générés, comme les 3,4 milliards de dollars d'OpenAI et les 850 millions visés par Anthropic en 2024, ne suffisent pas à justifier les 600 milliards de dollars d'investissements requis, selon David Cahn de Sequoia Partners.
Le secteur a vu une ruée d'investissements avec 27 milliards de dollars levés l'an dernier, souvent basés sur des valorisations qui ne reflètent pas les réalités économiques. Adam Selipsky d'Amazon Web Services et Emad Mostaque de Stability AI ont exprimé des inquiétudes sur une possible bulle, évoquant des valorisations potentiellement irréalistes pour les startups du secteur.
Face à un marché devenu plus exigeant en résultats économiques tangibles, certaines entreprises doivent s'aligner ou vendre à des concurrents plus grands. OpenAI, par exemple, a dû réduire le prix de ses jetons en réponse à la concurrence, illustrant les difficultés à maintenir des prix viables face aux coûts opérationnels croissants, notamment en termes de puissance de calcul et d'énergie. Stability AI, avec des revenus de seulement 8 à 11 millions de dollars, démontre la difficulté de générer des retours financiers significatifs.
Malgré ces défis, l'IA générative possède un potentiel de transformation significatif, avec des progrès attendus qui pourraient, à terme, aligner les résultats avec les investissements initiaux. Les entreprises doivent néanmoins ajuster leurs modèles d'affaires pour répondre aux réalités économiques actuelles, en se concentrant sur le développement de stratégies de monétisation plus efficaces et sur la gestion adaptative des coûts.
Chez Strat37, nous sommes convaincus que l'IA est un pari à court et moyen terme, et que les premiers à se lancer seront les plus avantagés.
L'histoire économique montre que les innovations majeures, comme les chemins de fer et Internet, n'ont pas été immédiatement rentables. Les chemins de fer ont nécessité des investissements importants en infrastructure, tout comme Internet a demandé des investissements massifs en réseau et en technologie. Attirer suffisamment d'utilisateurs pour générer des revenus substantiels a pris du temps dans les deux cas. Cette leçon s'applique également à l'IA, qui, à l'instar des chemins de fer et d'Internet, représente un changement de paradigme majeur plutôt qu'un simple nouveau produit sur le marché.
Investir dans l'IA aujourd'hui, c'est parier sur le potentiel futur de cette technologie, même si les retours sur investissement ne sont pas immédiats. Pour rester compétitifs, il est essentiel de continuer à soutenir l'IA générative avec des stratégies d'investissement qui dépassent les bénéfices immédiats. Cette perspective permettra aux entreprises de profiter pleinement des avancées technologiques significatives à mesure qu'elles mûriront.
L'intelligence artificielle générative reste un domaine prometteur mais confronté à des défis importants en termes de rentabilité et de viabilité économique. Les acteurs du secteur doivent évaluer attentivement leurs stratégies d'investissement et de croissance, en tenant compte des réalités économiques pour éviter les écueils des cycles précédents d'innovation technologique. Les ajustements stratégiques, tant au niveau des opérations que des attentes financières, seront essentiels pour exploiter pleinement le potentiel de cette technologie émergente.
Marie
Consultante IA
marie.wald@strat37.com
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