L'IA coûte trop cher et n'est rentable pour personne : seuls Nvidia, les fabricants de matériel et le BTP en tirent profit, portés par la frénésie des centres de données,

Selon l'analyste Ed Zitron

L'IA coûte trop cher et n'est rentable pour personne : seuls Nvidia, les fabricants de matériel et le BTP en tirent profit, portés par la frénésie des centres de données
selon un analyste

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 ne va pas chez Zillow. Les modèles de langage auraient eu un effet sur ses responsables techniques, les poussant à tenir des propos étranges et à envoyer des présentations bizarres contenant des phrases confuses et mal ficelées.

Google pourrait sortir grand vainqueur de cette course effrénée

Geoffrey Hinton, parrain de l'IA, estime que Google est en train de rattraper et même de dépasser OpenAI dans la course à l'IA. Selon lui, l'entreprise finira par remporter cette bataille. Cette dynamique s'appuie sur des lancements récents très remarqués, comme la plateforme de développement avec des agents « Google Antigravity » et le modèle d'IA Gemini, qui nécessite moins d'indications de la part des utilisateurs pour générer des résultats.

Le succès de ces outils, couplé à celui du générateur d'images Nano Banana Pro AI, aurait permis à Google de prendre l'avantage sur le modèle GPT-5 d'OpenAI, marquant un retournement de situation environ quatre ans après l'alerte interne déclenchée par Google face au premier lancement de ChatGPT.

Bien que Google ait été historiquement prudent pour protéger sa réputation suite aux déboires de certains de ses concurrents, l'entreprise déploie désormais pleinement son expertise historique, ses immenses centres de données et ses chercheurs de pointe. Selon Geoffrey Hinton, l'un des atouts déterminants de Google réside dans sa maîtrise matérielle, notamment sa capacité à développer ses propres puces spécialisées pour l'IA.

Cet avantage stratégique se concrétise financièrement, le cours de l'action de Google ayant grimpé suite aux rumeurs d'un accord potentiel d'un milliard de dollars pour équiper les centres de données de Meta avec ses unités de traitement (TPU) d'ici 2027. Par contre, le concurrent OpenAI fait face à des défis financiers titanesques et devrait lever au moins 207 milliards de dollars d'ici 2030 pour simplement maintenir son rythme de développement.

Conclusion

À l'heure actuelle, le succès de l'IA générative repose sur son immense pouvoir de séduction auprès de cadres et de dirigeants déconnectés du travail réel. Les modèles de langage sont capables de simuler parfaitement le travail accompli, flattant l'ego des managers en ne refusant jamais aucune directive, aussi absurde soit-elle. Selon Ed Zitron, ces dirigeants imposent une technologie extrêmement coûteuse simplement parce que la concurrence le fait.

Pour Ed Zitron, cela prouve que cette industrie s'apparente davantage à une gigantesque escroquerie validée par l'ignorance d'une partie du monde de l'entreprise. Les entreprises investissent des fortunes non pas parce que l'IA est efficace, mais parce que leurs dirigeants agissent par mimétisme et ignorance.

Sam Altman, PDG d'OpenAI, et Dario Amodei, PDG d'Anthropic, sont décrits comme de grands arnaqueurs ayant bâti un produit gaspillant 1 000 milliards de dollars pour générer un résultat médiocre, dont le succès ne repose que sur la paresse d'une culture d'entreprise dominée par des dirigeants qui ne travaillent pas réellement. Certains analystes estiment que Google pourrait bien être le seul acteur capable d'aller au bout de cette course.

Source : billet de blogue

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