Un jour seulement après que Nvidia Corp.(NASDAQ : NVDA) et OpenAI ont annoncé un accord historique de 100 milliards de dollars sur les infrastructures d’IA, le célèbre vendeur à découvert Jim Chanos tire la sonnette d’alarme sur l’économie fondamentale de la ruée vers l’or de l’IA.
Dans un post sur X, Chanos a remis en question les estimations de coûts du PDG de NVDA, Jensen Huang, pour la construction d’un centre de données d’IA à grande échelle, suggérant un écart important avec ce que rapportent les autres acteurs du secteur.
Nvidia gonfle-t-il le coût de sa “factory” d’IA ?
Chanos a mis en avant la projection de Huang selon laquelle une “usine” d’IA d’un gigawatt (1 GW) coûterait entre 20 et 30 milliards de dollars avant même d’inclure le coût des GPU.
Il a noté que ce chiffre est “bien au-dessus de ce que de nombreuses sociétés de centres de données d’IA disent actuellement aux investisseurs que leurs coûts seront”, soulignant un potentiel décalage dans le vrai prix de la construction de l’infrastructure pour l’intelligence artificielle.
La critique porte sur ce que l’on appelle désormais “les maths de Jensen”, qui estime le coût total d’une installation de 1GW entre 60 et 80 milliards de dollars, dont 40 à 50 milliards représentent le “coût informatique”, soit le chiffre d’affaires potentiel de NVIDIA.
Voir aussi : Nvidia promet 100 milliards de dollars pour suralimenter OpenAI : “C’est un projet gigantesque”, déclare Huang
Nvidia promet 100 milliards de dollars pour suralimenter OpenAI
Le regard critique arrive à un moment charnière. Le nouveau partenariat NVIDIA-OpenAI vise à déployer au moins 10 gigawatts de systèmes d’IA, un projet que Huang lui-même a qualifié de “géant”.
Sur la base des déclarations antérieures de Huang selon lesquelles “chaque gigawatt coûte environ 40 à 50 milliards de dollars à Nvidia”, l’accord souligne le capital astronomique nécessaire à l’édification de l’IA à l’heure actuelle.
Quelle est la capacité projetée des centres de données pour les années à venir ?
Le rapport de Brookfield, un géant de la gestion d’actifs, projette que la capacité totale des centres de données pour l’IA va augmenter de 7 GW en 2024 à 82 GW d’ici 2034, avec un taux de croissance annuel composé de 28 %.
De même, le rapport McKinsey montre que la demande totale de capacité des centres de données, y compris les charges de travail non liées à l’IA, augmentera de 82 GW en 2025 à 219 GW d’ici 2030. Dans l’ensemble, McKinsey prévoit que les dépenses en capital sur les infrastructures des centres de données, à l’exclusion du matériel informatique lui-même, dépasseront 1,7 billion de dollars d’ici 2030.
Tandis que lorsqu’on ne considère que les charges de travail liées à l’IA, la capacité devrait passer de 44GW à 156GW entre 2025 et 2030.
Selon le calcul basé sur “les maths de Jensen”, la demande en gigawatts se traduit par une opportunité de marché stupéfiante de 6,2 billions de dollars pour NVIDIA. Ce chiffre résulte de la multiplication de la capacité de 156GW en 2030 par le chiffre de 40 milliards de dollars annoncé par Huang.
Même si cette estimation est deux fois plus élevée que la réalité, le post note que l’opportunité se situerait toujours à un formidable montant de 3,1 billions de dollars.
Qui a raison en ce qui concerne la capacité des centres de données d’IA ?
Le scepticisme de Chanos soulève une question cruciale pour les investisseurs : Qui a raison ? Si les estimations de coûts hors GPU de Huang sont exactes, cela pourrait impliquer que les opérateurs de centres de données et d’autres sociétés d’infrastructure sous-estiment les dépenses en capital futures, ce qui pourrait réduire leurs marges.
Cela jette une ombre de réalité financière sur le récit de la croissance explosive de l’industrie, suggérant que le vrai coût pour alimenter la révolution de l’IA pourrait être encore plus élevé que prévu.
Mouvements des prix
Voici une liste d’instruments liés à l’IA que les investisseurs peuvent considérer ;
| Nom de l’ETF | Performance depuis le début de l’année | Performance sur un an |
| iShares US Technology ETF (NYSE: IYW) | 23,48 % | 31,99 % |
| Fidelity MSCI Information Technology Index ETF (NYSE: FTEC) | 21,03 % | 30,62 % |
| First Trust Dow Jones Internet Index Fund (NYSE: FDN) | 17,62 % | 36,01 % |
| iShares Expanded Tech Sector ETF (NYSE: IGM) | 24,85 % | 34,99 % |
| iShares Global Tech ETF (NYSE: IXN) | 22,26 % | 26,71 % |
| Defiance Quantum ETF (NASDAQ: QTUM) | 28,98 % | 72,83 % |
| Roundhill Magnificent Seven ETF (BATS: MAGS) | 21,09 % | 39,95 % |
Le SPDR S&P 500 ETF Trust (NYSE: SPY) et l’Invesco QQQ Trust ETF (NASDAQ: QQQ), qui suivent respectivement l’indice S&P 500 et l’indice Nasdaq 100, ont légèrement progressé dans le premarket mardi. Le SPY a progressé de 0,015 % à 666,94 dollars, tandis que le QQQ a augmenté de 0,071 % à 602,63 dollars, selon les données de Benzinga Pro.
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Avertissement : Ce contenu a été partiellement produit avec l’aide d’outils d’IA, puis examiné et publié par Benzinga
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