Michael Burry – l’investisseur connu pour avoir prédit l’effondrement de l’immobilier avant 2008 – a tourné son consideration vers l’un des thèmes les plus appréciés du marché : l’intelligence artificielle.
Burry a récemment radié sa société de hedge funds, Scion Asset Administration, la retirant ainsi des informations réglementaires de routine. Mais il proceed d’investir activement et il redouble d’efforts sur ce qu’il considère comme la prochaine erreur d’évaluation majeure sur les marchés.
Au centre de ce level de vue se trouve Phil Clifton, ancien gestionnaire de portefeuille associé de Scion, dont les recherches sous-tendent ce scepticisme. Clifton affirme que même si l’adoption de l’IA générative s’accélère, les features économiques derrière la development large d’infrastructures par l’industrie n’ont pas encore justifié le coût.
Dans sa lettre d’adieu aux investisseurs de Scion fin octobre, Burry a qualifié Clifton de « penseur le plus prodigieux » qu’il ait jamais rencontré. CNBC a obtenu plusieurs notes de recherche de Clifton plus tôt cette année, rédigées avant le lancement de sa propre société, Pomerium Capital, qui aident à définir la thèse baissière de Scion sur l’IA.
Le monde de l’investissement « s’attend à ce que cette technologie ait une significance économique bien plus importante que ce qui est inclined d’en être apporté », a écrit Clifton. “Ce n’est pas parce qu’une technologie est bonne pour la société ou qu’elle révolutionne le monde qu’elle constitue une bonne proposition commerciale.”
Faibles marges
En apparence, l’utilisation de l’IA semble omniprésente. Plus de 60 % des adultes américains déclarent interagir avec l’IA au moins plusieurs fois par semaine, selon le Pew Analysis Middle. Pourtant, Clifton a déclaré que la scenario économique du côté de la demande était « étonnamment faible ».
OpenAI – chief du marché et phénomène culturel – devrait dépasser les 20 milliards de {dollars} de revenus annualisés cette année, mais ce chiffre est infime par rapport à la taille du développement de l’IA. Les hyperscalers ont quadruplé leurs dépenses d’investissement ces dernières années pour atteindre près de 400 milliards de {dollars} par an, avec des attentes de 3 000 milliards de {dollars} au cours des cinq prochaines années, selon Man Group.
“Nous supposons que les autres companies d’IA générative dans leur ensemble sont insuffisants pour justifier les sommes dépensées en infrastructure”, a écrit Clifton.
Les avertissements de l’histoire
Scion voit un parallèle historique clair avec le increase des télécommunications du début des années 2000, lorsque les investissements massifs dans les réseaux à fibre optique ont largement dépassé leur utilisation réelle. L’utilisation des capacités aux États-Unis est tombée à environ 5 % et les prix de gros des télécommunications se sont effondrés d’environ 70 % en une seule année, a noté Scion.
Clifton affirme que les géants du cloud sont désormais engagés dans une course comparable, en développant l’infrastructure de l’IA en partant du principe que la demande future finira par rattraper son retard. Mais si l’adoption large de l’IA prend plus de temps que prévu, la rentabilité de ces accords massifs de centres de données pourrait devenir intenable.
Certaines grandes entreprises technologiques commencent déjà à hésiter sur leurs engagements, a-t-il noté. Microsoft a annulé des projets de centres de données devant utiliser 2 gigawatts d’électricité aux États-Unis et en Europe, invoquant une offre excédentaire. Le président d’Alibaba a prévenu qu’une bulle se formait dans les infrastructures d’IA.
L’exposition Nvidia
Aucune entreprise n’a autant bénéficié des dépenses en IA que Nvidia. Le titre a bondi parallèlement aux commandes de GPU sans précédent émanant des fournisseurs de cloud. Mais Scion se demande si ces purchasers généreront un jour un retour économique sur cet investissement.
Nvidia un an
Un élément clé ici est la politique d’amortissement. Les géants de la technologie ont allongé la durée de vie des serveurs à six ans. Pourtant, les cycles de produits de Nvidia se déroulent désormais chaque année, rendant les puces plus anciennes fonctionnellement obsolètes et moins économes en énergie, bien avant qu’elles ne soient mises par écrit, affirme Scion.
Nvidia a réfuté cette affirmation, affirmant que son matériel reste productif bien plus longtemps que ne le prétendent les critiques, grâce aux efficacités générées par le système logiciel CUDA de l’entreprise.
Pourtant, Burry et d’autres critiques s’emparent d’une contradiction. Nvidia affirme que les puces les plus récentes sont supérieures en termes de performances, d’efficacité et de capacité, tout en promettant que les puces plus anciennes resteront économiquement viables. L’une de ces défenses, disent-ils, doit céder.
Burry a lancé une nouvelle publication Substack pour présenter sa thèse baissière sur l’IA. Reste à savoir si l’IA générative se révélera finalement être une bulle, mais pour l’immediate, Burry se positionne à nouveau du côté prudent d’une histoire en évolution rapide.
