L'analyste Edward Zitron étrille à nouveau le modèle économique de l'IA. Dans une analyse critique, il affirme que le secteur traverse actuellement une bulle financière insoutenable en raison de coûts d'infrastructure et d'exploitation démesurés. Les acteurs investissent des milliers de milliards de dollars sans générer de revenus réels capables de justifier de telles dépenses. Anthropic et OpenAI sont critiqués pour leurs pertes massives et l'absence de modèle économique rentable à long terme. L'éclatement de la bulle serait un carnage. En fin de compte, des analyses suggèrent que Google pourrait être le seul gagnant, grâce à son importante réserve de liquidités.Edward Zitron est auteur, podcasteur et spécialiste des relations publiques anglais. Il est connu pour ses analystes critiques sur le secteur technologique, notamment l'essor de l'IA générative. Il dénonce le battage médiatique intense autour des entreprises spécialisées dans l'IA générative. D'après lui, le secteur de l'IA utilise les médias pour dissimuler une croissance des infrastructures beaucoup plus lente que ce qui est annoncé officiellement.
Dans sa nouvelle analyse, il souligne le fardeau financier pour les entreprises clientes qui épuisent leurs budgets en jetons informatiques pour des résultats parfois médiocres. L'article dénonce une bulle spéculative alimentée par des dirigeants déconnectés des réalités techniques et opérationnelles.
L'analyste confirme un constat : l'IA n'est actuellement pas viable sur le plan économique, à l'exception de quelques acteurs très spécifiques. Nvidia est l'un des rares véritables bénéficiaires de cette course technologique. Nvidia et les entreprises de construction s'enrichissent en profitant de « l'exubérance irrationnelle » qui pousse les géants du cloud à investir des sommes colossales dans la construction massive de centres de données.
L'industrie fonce dans le mur sans croissance explosive des revenus
Edward (Ed) Zitron soutient que « l'IA n'est actuellement viable sur le plan économique pour aucun acteur », à l'exception des constructeurs de centres de données et des fabricants de matériel comme Nvidia. Selon les rapports financiers, les startups du secteur perdent des sommes colossales chaque année, tandis que les géants de la technologie investissent des centaines de milliards de dollars sans aucune perspective de rentabilité à long terme.
Des entreprises telles que Microsoft, Meta, Amazon et Google engagent des dépenses en capital faramineuses pour soutenir l'infrastructure de l'IA. À titre d'exemple, Microsoft a dépensé environ 100 milliards de dollars dans le cadre de son partenariat avec OpenAI. Ce chiffre est tiré du témoignage d'un dirigeant lors du procès Musk-OpenAI. Selon l'analyse d'Ed Zitron, cette information est particulièrement intéressante pour plusieurs raisons :
- Microsoft a dépensé au total 293,8 milliards de dollars en dépenses d'investissement depuis le début de l'exercice 2023 (qui a débuté au second semestre 2022) ;
- cela signifie qu'environ 30 % des dépenses d'investissement de Microsoft (87 milliards de dollars) ont été consacrés à la mise en place de l'infrastructure d'OpenAI ;
- d'après des discussions avec des sources proches de l'architecture Azure, cela représente la grande majorité de la capacité opérationnelle de Microsoft.
Selon l'analyste, l'avenir reste incertain. Plus précisément, pour que ces investissements soient rentabilisés, il faudrait que les revenus liés à l'IA explosent de manière irréaliste dans des délais très courts, ce qui n'est absolument pas le cas. En réalité, la croissance des revenus de ces géants du cloud computing repose presque exclusivement sur l'argent qu'ils injectent eux-mêmes dans des entreprises non rentables comme OpenAI et Anthropic.
Les défenseurs de l'IA affirment souvent que le matériel coûtera moins cher à l'avenir ou que les entreprises sont déjà rentables sur l'inférence, c'est-à-dire l'utilisation des modèles. Cependant, Ed Zitron rejette cet argument, estimant que si le traitement des requêtes était réellement profitable, des acteurs comme Anthropic ne perdraient pas des milliards de dollars et ne chercheraient pas à imposer des abonnements mensuels coûteux à leurs clients.
L'IA est trop chère pour qu'un laboratoire puisse surmonter ce défi
Anthropic et OpenAI brûlent leurs réserves de liquidités sans aucun plan viable pour arrêter cette hémorragie financière. Ed Zitron estime que les deux entreprises doivent générer ou lever plus de 1,25 billion de dollars au cours des quatre prochaines années. L'analyste soutient aussi que « les prévisions selon lesquelles ces laboratoires deviendraient rentables d'ici 2027 ou 2028 sont purement fantaisistes et destinées à tromper les investisseurs ».
À en croire son analyse, la réalité montre que les marges brutes de ces entreprises se détériorent, car ces dernières sont contraintes d'acheter des capacités de calcul en urgence et au prix fort pour répondre à une demande difficile à anticiper. Ed Zitron estime qu'Anthropic semble ainsi dépenser trois dollars pour chaque dollar gagné, tout en accumulant des centaines de milliards de dollars d'engagements financiers envers les fournisseurs de cloud.
Les centres de données ont besoin d’électricité pour fonctionner, et ceux dédiés à l’IA, en particulier, en consomment énormément. Il faut aussi du personnel pour s’occuper de la maintenance, des réparations et de l’exploitation. À cela s’ajoutent les impôts, les assurances et les autres frais courants qui, une fois additionnés, donnent un chiffre colossal et effrayant. Pour que tout ceci soit rentable à l'avenir, ces quatre conditions doivent être remplies :
- les revenus liés à l'IA doivent exploser ;
- il faut cesser d’investir en dépenses d’investissement ;
- les GPU doivent générer une marge positive, en tenant compte à la fois de leur coût et de la dette liée à leur mise en service ;
- les revenus de l’IA doivent rester stables avant et après l’arrêt de ces dépenses d’investissement.
Si les dépenses d'investissement ne cessent jamais, il faut que les revenus explosent de manière spectaculaire, à hauteur de presque le double de l'ensemble des activités de Microsoft, Meta et Google, et le triple du chiffre d'affaires annuel d'AWS (128 milliards de dollars). Par ailleurs, il faut que ces revenus soient aussi rentables, car sinon, d'autres activités saines pourraient finir par ralentir, laissant l'IA creuser un trou dans les marges globales.
Comment Anthropic ou OpenAI peuvent-ils devenir rentables ?
La réponse d'Ed Zitron à cette question est cinglante. Selon l'analyste, « il n'existe tout simplement aucun moyen pour ces entreprises de devenir rentables », car une utilisation accrue de leurs services ne fait pas baisser les coûts opérationnels. À l'heure actuelle, la croissance de leurs revenus s'accompagne d'une augmentation dramatique de leurs dépenses, ce qui explique pourquoi elles absorbent la majorité du capital-risque disponible pour survivre.
Il estime que le fait qu'aucun de ces deux acteurs ne semble préparer sérieusement une introduction en bourse suggère que leurs dirigeants refusent de dévoiler publiquement leurs marges financières désastreuses. Dans le même temps, l'IA est trop chère pour ses clients et sans retour sur investissement.
Les entreprises qui adoptent l'IA dépensent des millions de dollars et épuisent leurs budgets annuels alloués aux tokens en quelques mois seulement. L'engouement actuel pour l'achat de tokens relève d'une panique liée à la peur de manquer une révolution plutôt que d'une stratégie économique rationnelle. Des géants comme Uber ou ServiceNow s'inquiètent déjà de ces coûts imprévus et cherchent des solutions pour contenir l'explosion de leurs factures.
Ed Zitron décrit Zillow AI comme le Tchernobyl du l'industrie de l'IA
Pour Ed Zitron, la société immobilière Zillow AI illustre parfaitement cette dérive, ayant dépensé plus d'un million de dollars en services d'IA au seul premier trimestre 2026, avec des prévisions atteignant 10 millions pour l'année, soit près de la moitié de ses bénéfices nets de l'année précédente. La direction de Zillow souffre de ce que l'analyste appelle une "psychose induite par l'IA", forçant les ingénieurs à utiliser les modèles d'IA pour la moindre tâche.
Les employés se plaignent du fait que « l'IA génère du code de mauvaise qualité » qui nécessite de longues heures de relecture humaine, créant ainsi « une surcharge de travail ». D'après Ed Zitron, la combustion des tokens augmente et le retour sur investissement est impossible à mesurer.
Les entreprises sont accusées d'exploiter et de tirer le plus de valeur possible de leurs clients. Il est reproché à Anthropic de manquer de transparence en ne fournissant pas à ses clients d'outils précis pour analyser comment et par qui les tokens sont utilisés au sein de leurs entreprises. Plus grave encore, il est impossible de mesurer correctement le coût réel d'une tâche précise, car les modèles de langage réagissent différemment d'une requête à l'autre.
Ainsi, fixer des objectifs d'utilisation de l'IA pousse simplement les employés à trouver des moyens artificiels de gaspiller des tokens pour satisfaire la direction, sans aucune amélioration réelle de la productivité. Quelque chose...
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Envoyé par calvaire
