La bulle de l’IA se poursuit avec une montée en flèche des coûts d’infrastructures, s’inquiète David Cahn de Sequoia Capital. Et alerter : le prix à payer va considérablement augmenter ! Les investissements suivront-ils ?

D’énormes investissements, mais pour quel ROI ? C’est, côté investisseurs, la question du moment. En cause, les coûts d’infrastructure. En particulier des data centers, « l’usine IA » et ses implications pour l’énergie, la construction et la chaîne d’approvisionnement industrielle. « Nous sommes sur le point de passer d’un cycle de battage médiatique à un cycle de construction axé sur l’industrie », estime David Cahn, Partner, Sequoia Capital. 

L’IA catalysera une transformation énergétique. Nouvelles constructions solaires, innovation en matière de batteries, résurgence de l’énergie nucléaire : tels seront les effets à long terme de la vague de l’intelligence artificielle. « Les gagnants ne seront pas forcément les hyperscalers, estime le financier. Ils ne sont pas assez agiles pour répondre aux exigences en évolution rapide ; de nouveaux acteurs industriels de l’IA émergeront… »

La capacité industrielle nécessaire à la construction de nouveaux centres de données d’IA servira de stimulant économique et créera des emplois dans l’économie réelle : acier, énergie, camionnage et construction. Et lorsque de nouvelles capacités de centres de données seront mises en ligne, le coût de la formation et de l’inférence fournies par AWS, Azure et GCP diminuera… au profit des startups.

« Contrairement aux grandes inconnues techniques concernant l’avenir de l’IA, il y a ici une lueur de clarté : nous pouvons commencer à planifier une période de deux à trois ans de mise à l’échelle industrielle. Nous sommes prêts à d’importants investissements ! »

Un besoin urgent de plus de puissance… et donc d’investissements

Aujourd’hui, il existe un long retard dans les projets énergétiques qui doivent être connectés au réseau. Même avec une interconnexion plus rapide, nous aurons besoin de plus de puissance pour prendre en charge tous ces nouveaux centres de données, estime David Cahn. « Il faudra accroître la capacité de production, en grande partie sous forme d’énergie solaire et éolienne. Et nous devrons faire preuve de créativité dans l’exploitation des ressources énergétiques existantes… Si le besoin de plus de puissance et d’un meilleur fonctionnement du réseau était évident avant l’IA, maintenant, cela devient urgent ! »

Il apparait aussi que les puces Nvidia de nouvelle génération nécessiteront un refroidissement liquide. Or, il existe désormais une pénurie dans la chaîne d’approvisionnement en refroidissement liquide, constate David Cahn. Il y a une attente de deux ans pour les générateurs diesel. « La taille des clusters atteint un niveau sans précédent. Elon Musk a ainsi annoncé un cluster de 300 000 GPU. Les modèles deviennent si volumineux qu’il faudra peut-être éventuellement les former sur des clusters distribués dans plusieurs data centers. » Qui plus est, les batteries lithium-ion sont devenues un élément essentiel des nouveaux centres ; de nouvelles approches sont envisagées pour réduire davantage les coûts et augmenter la capacité.

Un choc de demande

Les hyperscalers sont connus pour leur rigueur opérationnelle dans la construction de centres de données, mais cette nouvelle vague de construction mettra à l’épreuve même leurs meilleures équipes. « Attendez-vous à une certaine répartition des résultats entre les hyperscalers : il y aura ici des gagnants et des perdants. Les nouveaux acteurs industriels de l’IA auront l’opportunité de combler d’éventuelles lacunes opérationnelles. Les acteurs existants du marché comme Equinix, Digital Realty et CyrusOne subissent un ‘choc de demande’ : soit ils intensifieront leurs efforts et en bénéficieront, soit ils perdront des parts au profit des nouveaux entrants. »

La construction des data centers sera impactée. Ce qui n’est pas forcément négatif. « Lorsque nous quittons le royaume des bits et entrons dans le royaume des atomes, un nouvel ensemble de compétences s’installe et la rigueur opérationnelle devient primordiale. Comme nous l’avons vu avec SpaceX et Tesla, les types d’entreprises qui prospèrent dans ces environnements désordonnés et en évolution rapide ne sont pas toujours les entreprises existantes. Un leadership fort et une agilité rapportent leurs plus gros dividendes dans les moments de changement complexe ! »

La phase industrielle de l’IA devrait avoir un véritable effet de relance économique, qui en a cruellement besoin. Les bénéficiaires seront aussi bien des fabricants de composants dans la chaîne d’approvisionnement industrielle que des sociétés énergétiques construisant des actifs de nouvelle génération comme l’énergie solaire et éolienne, des exploitants de réacteurs nucléaires et bien d’autres. « À court terme, il est probable que les créations d’emplois seront plus importantes dans le secteur de la construction et dans l’industrie que dans le petit groupe de chercheurs qui conçoivent des modèles dans la Silicon Valley ! »

Une aubaine pour les startups

Comment sera financée toute cette croissance ? On en revient toujours à la question des investissements. Pour la plupart, les grandes entreprises technologiques déploient des capitaux hors de leur bilan. Le Magnificent 7 représentant désormais environ 30 % du S&P 500, l’échelle et la vitesse à laquelle ils peuvent déployer des capitaux sont impressionnantes. Les sociétés financières participent également, générant un effet de levier supplémentaire. De nombreuses sociétés de capital-investissements sont heureuses de fournir un capital initial pour la construction et l’achat de GPU, en échange d’une reconnaissance de dette de Microsoft et d’un rendement raisonnable.

« En fin de compte, conclut David Cahn, nous aurons de nombreuses usines d’IA. Nous ne savons pas encore si la demande sera suffisante pour les combler. À tout le moins, les coûts de formation et d’inférence devraient poursuivre leur baisse… une aubaine pour les startups ! »