Pendant la majeure partie de l’ère Web, il existait une division assez claire au sein du monde de la technologie.
Les éditeurs de logiciels ont créé des functions et les sociétés d’infrastructure ont construit les systèmes sur lesquels ces functions s’exécutaient.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle brouille ces frontières.
Lorsque nous parlons d’IA, comme nous l’avons fait la semaine dernière, nous nous concentrons principalement sur le côté logiciel. Les nouveaux modèles plus puissants et les assistants IA de plus en plus performants sont faciles à évaluer automobile ils apparaissent directement dans les produits que nous utilisons.
Mais derrière tous ces progrès, un changement plus necessary est en prepare de se produire dans le domaine technologique.
Construire et exécuter des systèmes d’IA nécessite une énorme capacité physique. L’IA a besoin de clusters informatiques, de matériel réseau, de contrats d’électricité et d’installations conçues pour fonctionner à l’échelle industrielle.
J’ai déjà écrit sur la façon dont cette croissance crée des contraintes d’infrastructure.
Mais ces contraintes ne façonnent pas seulement les décisions methods. Ils façonnent également l’allocation du capital.
Et à l’heure actuelle, les dépenses en capital constituent l’un des moyens les plus clairs de constater avec quelle agressivité les plus grandes entreprises technologiques rivalisent pour rester à l’avant-garde de l’IA.
Dépenser gros pour l’avenir
Le graphique d’aujourd’hui go well with les dépenses en capital de Microsoft (Nasdaq : MSFT), Alphabet (Nasdaq : GOOG), Amazon (Nasdaq : AMZN) et Meta (Nasdaq : META) de 2022 à 2025.
Ce qui ressort, ce n’est pas simplement l’augmentation des dépenses annuelles.
C’est la rapidité avec laquelle ils ont augmenté, ainsi que le fait que les quatre sociétés font un bond similaire en même temps.
En termes simples, l’IA n’est plus seulement une histoire de logiciels. Le increase mondial de l’IA a poussé les plus grandes plates-formes technologiques vers ce qui est en réalité une building d’infrastructures partagées.
Microsoft a investi massivement pour développer Azure, sa plate-forme cloud, et pour prendre en cost les companies d’IA pour les purchasers professionnels.
Meta, autrefois critiqué pour ses dépenses excessives en infrastructure, étend désormais son centre de données et sa capacité de calcul à mesure que l’IA devient au cœur de sa stratégie produit.
Amazon proceed de canaliser des flux de trésorerie importants through AWS vers des capacités physiques, les analystes notant sa contribution démesurée à l’growth du capital à l’échelle du secteur.
Alphabet (Google) considère l’infrastructure personnalisée comme un levier concurrentiel depuis des années, finançant tout, des grandes empreintes de serveurs aux puces internes conçues pour prendre en cost les prices de travail d’IA.
En d’autres termes, les infrastructures commencent à devenir l’un des principaux moteurs de la concurrence entre ces géants de la technologie.
Les habitudes de dépenses présentées dans le graphique d’aujourd’hui reflètent ce changement. Et les orientations et estimations récentes suggèrent que le rythme de cette croissance s’accélère.
Ces quatre hyperscalers sont désormais en passe de dépenser environ 665 milliards de {dollars} en 2026. Cela représente une augmentation significative par rapport au début de la décennie, lorsque les dépenses en capital comparables dans ce groupe s’élevaient à plus de 100 milliards de {dollars} par an.
Mais c’était avant que l’IA n’accélère la demande de capacité informatique.
En fait, les investissements trimestriels dans les infrastructures de ces quatre sociétés ont déjà bondi d’environ 77 % d’une année sur l’autre, ce qui vous donne une idée de la rapidité avec laquelle ces constructions évoluent.
Cet argent est destiné aux centres de données, aux équipements réseau, aux puces personnalisées, aux terrains, aux accords d’alimentation et aux systèmes de refroidissement, la base opérationnelle nécessaire pour exécuter les prices de travail d’IA au quotidien.
Des projets comme ceux-ci sont planifiés des années à l’avance. Ce qui signifie que ces entreprises dépensent beaucoup d’argent en IA avant de gagner beaucoup d’argent en retour.
Mais ils ne semblent pas avoir le choix.
Parce que les analystes estiment que l’growth mondiale des centres de données liée à l’IA pourrait nécessiter 7 000 milliards de {dollars} d’investissement d’ici 2030.
Le graphique d’aujourd’hui reflète les premières étapes de cette trajectoire.
Naturellement, les investisseurs surveillent de près toutes ces dépenses. Les entreprises parlent désormais de dépenses d’infrastructure lors de presque toutes les publications de résultats, et leurs actions réagissent souvent lorsque ces plans changent.
Et si la récente vente de applied sciences est une indication, je pense que l’IA restera un sujet controversé jusqu’à ce qu’elle begin à devenir un véritable moteur de revenus.
Voici mon avis
Le however de ce graphique n’est pas de savoir quelle entreprise dépense le plus au cours d’une année donnée.
C’est ce que ces dépenses nous disent sur la course que prend l’industrie.
Lorsque des entreprises ayant des modèles économiques très différents commencent à investir de manière similaire, cela reflète une attente commune quant à la demande future. Dans ce cas, la demande en puissance de calcul de l’IA pousse la technologie vers les infrastructures.
Construire cette infrastructure coûte cher. Cela nécessite des investissements financiers et une planification à lengthy terme que seule une poignée d’entreprises peuvent maintenir à grande échelle.
Et cela ne garantit pas le succès. L’IA en est encore à ses débuts et ne rapporte pas encore beaucoup d’argent.
Mais ce n’est pas le sujet.
Les entreprises qui renforcent leurs capacités se mettent désormais en place d’agir plus rapidement si et quand l’adoption s’accélère demain. Parce qu’à mesure que l’IA proceed de progresser vers des systèmes plus autonomes et plus performants – et éventuellement vers une superintelligence artificielle – le facteur limitant ne sera pas seulement le logiciel.
Ce sera l’accès à la puissance de calcul.
C’est exactement ce que toutes ces dépenses achètent.
Salutations,
Ian KingStratège en chef, Banyan Hill Publishing
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