Le graphique d’aujourd’hui est d’une simplicité trompeuse, mais il s’agit peut-être du graphique le plus percutant que vous voyez cette année.
Parce qu’il y a un an, la plus grande query autour de l’IA était de savoir si elle serait à la hauteur du battage médiatique.
Mais la query est désormais de savoir si le monde pourra suivre le rythme.
Un growth des infrastructures
Voici le graphique de cette semaine.
Picture : https://x.com/stocktalkweekly/standing/2033622201988256162
Comme vous pouvez le constater, il n’y a pas grand selected à faire.
Une barre montre une demande d’environ 500 milliards de {dollars}. Le suivant double ce nombre.
Cette picture a été prise lors de la récente conférence GTC de Nvidia à San Jose, en Californie, où le PDG Jensen Huang a fait une prédiction étonnante selon laquelle le monde se dirige vers au moins 1 000 milliards de {dollars} de demande en infrastructure informatique pour l’IA d’ici 2027.
Ce qui rend ce graphique fascinant n’est pas seulement la taille du nombre. C’est ce qui a changé pour rendre ce saut potential.
Depuis le « second ChatGPT » fin 2022, l’accent a été mis sur qui construit la meilleure IA. En d’autres termes, qui possède le plus gros modèle avec les meilleurs benchmarks et les capacités les plus avancées.
Cette part visait à rendre l’IA pratique.
Ce qui se passe actuellement est ce qui lui donne de la valeur.
Chaque fois que quelqu’un interroge un système d’IA, chaque fois qu’un logiciel s’appuie sur un modèle pour prendre une décision et chaque fois qu’un flux de travail automatisé s’exécute en arrière-plan, il nécessite un calcul.
C’est là que les choses ont radicalement changé au cours de la dernière année.
Parce que les systèmes d’IA sont désormais intégrés aux logiciels et aux flux de travail quotidiens. Plus il devient utile, plus il sera utilisé. Et plus l’IA est utilisée, plus elle nécessite d’infrastructures.
C’est pourquoi l’activité IA de Microsoft a déjà atteint un chiffre d’affaires de plusieurs milliards de {dollars}. Meta investit des dizaines de milliards dans les infrastructures pour prendre en cost ses propres fonctionnalités d’IA. Et Amazon réorganise AWS pour gérer une nouvelle classe de prices de travail qui n’existait pas il y a quelques années à peine.
Mais comme je l’ai déjà écritce sont des dépenses de fonctionnement liées directement aux produits que les gens utilisent déjà.
C’est pourquoi le récit de la « bulle IA » oublie quelque selected d’vital.
Il existe un argument raisonnable selon lequel les dépenses ont pris de l’avance. Nous avons déjà vu des cycles similairesoù les infrastructures se construisent plus rapidement que la demande ne se matérialise.
Mais la différence aujourd’hui est que la demande n’est pas hypothétique. C’est déjà là.
Et cela ne va que dans une seule route.
En haut.
Voici mon avis
Il est facile d’examiner des prévisions d’un billion de {dollars} et de supposer qu’elles sont davantage motivées par le battage médiatique que par la réalité.
Mais je ne crois pas que ce graphique représente simplement un élan d’optimisme de la half d’un PDG qui pourrait en bénéficier.
Je vois cela comme un changement dans la manière dont l’intelligence artificielle s’intègre dans l’économie. Cela me montre que la demande est tirée par l’utilization et non par la spéculation.
À l’heure actuelle, l’IA passe d’un système expérimental à un système fonctionnant continuellement en arrière-plan. De cette façon, cela ressemble plus à de l’électricité qu’à un logiciel.
Et nous n’en sommes qu’aux premiers stades de la building de l’infrastructure mondiale de l’IA.
Ce qui signifie que si la prédiction de Huang est exacte, ce chiffre de mille milliards de {dollars} ne constitue pas un plafond.
Ce n’est qu’un level de départ.
Salutations,
Ian KingStratège en chef, Banyan Hill Publishing
Word de l’éditeur : nous serions ravis d’avoir de vos nouvelles !
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