– Le chiffre d’affaires des boites de l’IA (essentiellement OpenAI et Anthropic) atteint très, très péniblement 10 ou 15 milliards de dollars/an
– Ces chiffres eux mêmes sont basés sur des données opaques, très loin de ce qu’on a habituellement. C’est très suspect sur la santé et les pratiques de ces entreprises.
– Pour une startup, les options de sortie sont soit a) se faire racheter b) aller en bourse
– Aucune startup de l’IA ne se fait racheter, aucune ne va en bourse
– Même les gros acteurs (Anthropic, OpenAI) ne vont pas en bourse, probablement parce qu’ils ne peuvent pas rendre publiques certaines données ou se faire auditer
– Cursor, la plus grosse startup proposant un produit construit sur l’IA générative, a une valeur estimée à 10 milliards de dollars, et génère moins d’un demi milliards de chiffre d’affaire par an (attention on parle bien de chiffre d’affaires ici, pas de bénéfices)
– Toutes les entreprises de l’IA fonctionnent à perte, en vendant un service qui leur coûte plus cher que le chiffre d’affaires généré par les abonnements
– Anthropic, qui fournissait le modèle faisant fonctionner Cursor, a changé ses conditions tarifaires récemment, ce qui a massivement dégradé la qualité du service proposé par Cursor, tout en augmentant les couts pour Cursor et donc les utilisateurs finaux
– C’était, hors OpenAI et Anthropic, la seule boite ayant un poids dans le secteur
– Elle va probablement couler, car personne n’a l’argent pour la racheter (10 milliards ça ne se trouve pas comme ça), et si elle va en bourse, elle devra passer par la case audit ce qui devrait révéler des horreurs
– Toutes les boites faisant de l’IA semblent être dans une situation similaire : elles vendent un service à pertes et sont 100% dépendantes des tarifs proposés par OpenAI/Anthropic pour survivre. Si ces tarifs augmentent, elles meurent, elles sont trop chères pour êtres rachetées, trop toxiques pour aller en bourse
– Les investissements (capex, ou capital expenditures) liés à l’IA atteignent quelque chose comme 300 milliards de dollars pour 2025. Essentiellement pour la construction de datacenters et l’achat de GPU (vendus par NVIDIA)
– Le tout, on le rappelle, pour générer un chiffre d’affaires de 15 milliards (en étant très, très optimistes) en 2025
– Ce capex est tellement gourmand en thunes que les entreprises doivent constamment faire des levées de fonds. OpenAI a ainsi levé 8.3 milliards récemment, à peine deux mois après avoir levé 10 milliards.
– Contrairement à d’autres investissements d’infrastructure comme les télécom ou les chemins de fer, les capex liés à l’AI ne sont pas durables. Les GPU se déprécient très vite, les datacenters ne peuvent pas être facilement réutilisés pour d’autres choses.
– En 2025, 300 milliards sont donc injectés dans des infrastructures qui ne vaudront plus rien dans quelques années
– Ces dépenses sont tellement énormes qu’elles font bouger de manière visible des indicateurs comme le PIB des états-unis. On estime que l’IA compte pour 2% du PIB américain en 2025, et 0,7% de la croissance.
– La croissance de l’économie américaine est donc actuellement drivée en grande partie par cette force là
– Les Magnificent 7 (NVIDIA, Microsoft, Alphabet (Google), Apple, Meta, Tesla, Amazon) comptent pour 35% de la valeur de la bourse américaine
– NVIDIA compte pour 19% des M7
– Donc une seule entreprise, NVIDIA, compte pour 7% de la bourse américaine.
– Plus de 40% du chiffre d’affaires de NVIDIA provient d’entreprises du M7, et quasiment 20% rien que pour Microsoft
– La stabilité de tout ça dépend donc de la bonne santé de quelques acteurs (NVIDIA, Microsoft, OpenAI et quelques autres), et de leur capacité à injecter des capitaux à un rythme suffisant
– Or, pour la première fois, Microsoft annonce une baisse de ses capex dans l’IA (notamment en ne déclanchant plus de nouvelle constructions de centre de données)
– Si cela se poursuit, cela va donc probablement impacter les ventes de NVIDIA, donc le cours de l’action, donc l’ensemble de la bourse américaine
– À côté de ça, autres acteurs ont de plus en plus de mal à lever des fonds.
– OpenAI, par exemple a recours à SoftBank pour ses levées de fonds. Or, SoftBank arrive à court de liquidité (en étant déjà dans une position très précaire)
– En 2024, OpenAI a dépensé 9 milliards pour générer un chiffre d’affaires de 4 milliards.
– Si une levée de fonds échoue, OpenAI ne peut donc pas fonctionner longtemps (probablement pas plus de quelques mois)
– OpenAI bénéficie de réductions massives de la part de Microsoft pour faire tourner ses modèles sur l’infrastructure de Microsoft. Si ces conditions changent, la situation sera encore pire
– Tout le secteur ne tient donc qu’au bon vouloir de quelques acteurs, et une portion non négligeable de l’économie américaine repose sur ce secteur
– Contrairement à d’autres bulles comme celle des subprimes (par exemple), il ne peut pas y avoir de retour à la normale pour l’AI générative. La crise des subprimes était liée à des biens immobiliers. L’argent investi dans l’immobilier ne peut pas être totalement perdu, car un bien immobilier a une valeur fondamentale et durable. Tout le monde a besoin de se loger.
– Pour l’IA, les datacenters et les GPU qui représentent la quasi totalité des investissements, n’ont aucune valeur tangible hors de la bulle.
– Cette valeur n’est pas durable même dans le contexte de la bulle, le matériel ayant une espérance de vie de quelques années maximum.
– Quand la bulle explosera, ces investissements vaudront approximativement zéro dollars. Il n’y aura aucune pression pour faire remonter les prix.
– Tout cet argent est donc déjà parti en fumée.
– Et tout ça sans même évoquer la question de l’utilité de l’IA générative. Que l’IA générative soit utile, éthique, légale, etc. ou non, elle n’est économiquement pas viable malgré des centaines de milliards injectés
– Ce qui a déjà été dépensé dans l’infrastructure dédiée à l’IA représente 20% des dépenses autour des infrastructures ferroviaires de 1880. Et déjà plus que les dépenses autour des télécoms (5G, Fibre) dans la période de 2020.
– Pour un service que personne n’est prêt a payer ou presque, et certainement pas à son coût *réel
[removed]
On a une techno intéressante mais il a fallu qu’on en fasse un produit magique à tout faire à insérer partout au forceps pour appâter les investisseurs sans rien proposer de concret.
Tu m’étonnes que ça se casse la gueule.
Merci pour le partage c’est passionnant.
Toujours fasciné par ces gens capables de tirer des conclusions définitives sur une technologie en constante évolution et dont l’usage grand public était encore inexistant il y a deux ans.
Bref, l’IA est une grosse bulle qui gonfle, qui gonfle.
Evidement que cela va exploser un jour, pour le moment c’est encore tout beau tout chaud.
Quand ça explosera, le tri se fera naturellement.
Bah en vrai pas grand chose d’étonnant, c’est un nouveau marché, les entreprises ont des tarifs bas (et des offres gratuites) pour attirer les clients et couler la concurrence. Et t’as des startups qui tentent tout et n’importe quoi.
On peut faire le parallèle avec le marché du streaming où tous les acteurs ont longtemps fonctionné à perte et n’ont commencé à vouloir devenir rentables que récemment.
Et ensuite c’est pas une technologie mature, pas encore suffisamment bonne pour beaucoup d’utilisation pro. Et même une fois que ça sera à niveau ça prendra encore du temps pour que les clients migrent. Pour prendre l’exemple de copilot, ça aide un peu mais c’est franchement pas miraculeux. Mais une fois le truc vraiment au point je vois bien les devs payer 100€/mois ou plus pour ça (si ça permet de faire productivité x2 ou plus).
Et ça investi à balle car ça a le potentiel d’être une nouvelle révolution industrielle, donc ni les multinationales ni les états ne veulent prendre le risque de rater le coche, même si ça veut dire investir à perte des centaines de milliards.
Après oui niveau société, éthique et écologie c’est pas ouf, mais c’est pas des considérations qui arrêtent grand monde en 2025.
Paye ton doomer. J ai rarement lu autant de conneries sur l IA
Analyse, à mon sens, très pertinente. Meta devient aussi un des gros acteurs vu le rythme auquel ils investissent et recrutent des anciens de chez OpenAI, mais en même temps Zuckerberg est tellement obsédé par la volonté de continuer à jouer dans la cour des grands que cela ne veut rien dire (il a déjà brûlé des milliards pour son Metavers qui n’a rien donné).
Après, même si l’utilité et les champs d’application des IA restent à confirmer, on ne peut pas vraiment dire qu’au delà de la bulle actuelle les data centers n’auront plus de valeur. Même si la bulle va éclater pour calmer l’euphorie et les excès, il est difficile de croire que l’IA comme concept ne va pas continuer à évoluer dans le temps. Deepseek a donné les premiers signaux que les investissements démesurées ne sont pas forcément la seule solution.
Revenus 4 Md dépenses 9Md, ça a pas l’air beau (quoique pas forcément choquant pour une boîte en croissance).
Par contre dans les dépenses, il y a 3 milliards en entraînement, 1 milliards en amortissement de la recherche, et 500 millions en données, donc quasiment tout le déficit correspond au développement de nouveaux produits. Mais ça veut aussi dire que si jamais l’IA atteignait un mur de rentabilité, opérer seulement les modèles actuels serait proche de la rentabilité, d’autant plus que les dépenses d’opération pure sont de 2 Md.
Les LLMs sont un money trap, ça c’est sur. Les entreprises qui font de l’IA spécifique tournée vers des problématiques métier précises continueront de bien se porter. Il est temps que la bulle LLM explose pour que ces modèles retrouvent leur place : utiles dans quelques cas d’usage précis mais ce ne sont certainement pas la panacée qu’on nous vends à tire larigot et encore moins l’AGI imminente (si si j’vous jure au prochain quarter) que certains allumés de la silicon valley nous promettent.
OP si t’as raison ils vont devoir vendre leurs datacenters en kit et ça va faire des heureux chez ceux qui font tourner des modèles en local, on aura des supers GPU à pas cher.
r/BetterOffline is Ed’s sub
C’est surtout que les modeles sont encore trop couteux, et necessite enormement de VRAM (RAM des carte graphique en gros), avec des modeles basé sur 100 milliard à 1 trillion de parametres
(a titre de comparaison, une carte graphique avec 16go de vram qui vaut 400-800 euros, peut faire tourner des modele/ de 8-20 milliards de parametres, dependant du contexte de base)
Qwen est en train de changer ca d’ailleurs
Merci OP pour le résumé, c’est d’utilité publique vraiment, surtout avec tout ce que est remonté très naïvement par beaucoup de médias ces derniers temps… le tout idolâtré par toute la grande sphère
Quand on voit également le fait que les convs perso partagées se retrouvent référencées sur Google, ca ne m’étonne pas que les gros acteurs de l’IA veulent rester très opaques sur leurs fonctionnement, business model et utilisation/« protection » des données
Yep, une belle bulle spéculative l’IA
J’ai pas eu le temps de tout lire, mais je comprends pas le doomerisme sur les comptes/résultats de ces sociétés.
Quand en 2000 il y a eu le crash des valeurs internet, les boîtes avaient littéralement 0 CA, ou à peine. Là c’est un autre monde, les mecs ont certe des valorisations très très élevées, mais des CA voir des bénéfices, des business models plus ou moins solident. Alors oui y’a des capex énormes pour acheter des data center / de la R&D qui pèsent sur les comptes aujourd’hui mais le but c’est pas de faire une boîte rentable la première année, mais de faire une boîte suffisamment grosse pour être ce qu’Apple ou Microsoft sont devenus après le crash des valeurs internet, mais dans le domaine de l’IA.
J’veux dire l’ensemble des GAFAM ont mis des décennies à être rentable, aujourd’hui elles font toutes parties du top 10 des plus grosses boîtes au monde. Amazon sa création c’est 1994 et elle devient vraiment rentable qu’à partir de 2014/2015.
Mouais, l’article a clairement un parti pris et passe à côté de tout un axe de rentabilité future. Netlix an mis 8 ans avant d’être rentable, Uber 14 ans et Spotify 24 ans. Il y a plein de choses critiquables sur l’IA mais je m’en fais pas du tout sur leur capacité à générer du cash. C’est même plutôt étonnant que certaines fassent déjà du profit après si peu de temps d’existence.
Aucune startup de l’IA ne s’est fait racheter ? lol
Apple, Meta, IBM, Servicenow, MongoDB, Databricks etc. Toutes ont racheté plusieurs boites d’IA
Parce que les IA actuelles sont encore un peu concon. Une fois qu’elles auront progressé, elles seront en mesure d’occuper la plupart des postes de cols blancs. Ca permettra aux entreprises de se débarrasser du middle management (désolé /r/france) qui est très exigeant en termes de salaires tout en maintenant des postures conservatrices dans les grandes entreprises.
C’est à ça que les LLMs sont censés servir. Évidemment ça a encore besoin de quelques années dans le four.
Littéralement le (seul) plan de la Silicon Valley c’est : faire une IA superintelligente et elle va bien trouver où est la rentabilité (en plus de résoudre le changement climatique, débloquer le voyage interstellaire, etc). La valuation de tous ces gros trucs est basée sur l’espoir qu’ils seront first-to-market sur l’IA superintelligente.
Tu soulignes des points qui font sens : les boîtes d’IA sont ultra opaques sur leurs finances, elles crament des fortunes en datacenters et en GPU, et beaucoup de projets reposent sur les tarifs et la bonne volonté de deux ou trois gros acteurs. Les valorisations délirantes par rapport au chiffre d’affaires, ça existe clairement, et la concentration du marché autour de quelques entreprises est un vrai risque.
Par contre, ton scénario part direct sur “tout va s’effondrer” sans envisager d’autres issues. Le matos utilisé par l’IA ne devient pas magiquement inutile du jour au lendemain : ça peut toujours servir à du calcul scientifique, du cloud, ou même de l’IA plus spécialisée. Les modèles économiques peuvent bouger, l’open source et l’optimisation locale peuvent réduire la dépendance, et il y a des secteurs prêts à payer le prix fort si ça leur apporte vraiment de la valeur. Bref, oui, il y a une bulle et pas mal de fragilité, mais dire que tout l’argent est déjà foutu en l’air, c’est un peu rapide. La vraie question, c’est si le secteur arrive à s’adapter avant que les investisseurs coupent le robinet.
Je trouve ça assez normal que ça n’aille pas publiquement en bourse : c’est une course vers un point d’arrivée à une distance inconnue (voir peut-être infinie) où un gagnant qui aurait assez d’avance pourrait juste empêcher qui que ce soit de le rattraper donc ça vaut le coup de pouvoir garder cachées certaines bottes secrètes.
C’est l’euromillions des riches en quelque sorte : ils balancent de l’argent dans le vide pour le mince espoir d’être refait pour la vie.
Mais il faut aussi se rappeler que si il y a 5-10 ans quelqu’un avait annoncé qu’il aurait bientôt un programme capable de faire tout ce que GPT & Claude font aujourd’hui on lui aurait probablement ri au nez donc va savoir où ça arrive dans 5 ans de plus si les milliards et les GPU continuent de pleuvoir.
Bon bah voilà ! On sait d’où va venir l’étincelle qui va nous plonger pour de bons dans un bonne grosse crise !
Tellement de capitaux gaspillés à une période où on doit tout rediriger pour globalement survivre au réchauffement climatique, encore des moyens de perdu
Je suis le premier à critiquer l’IA mais il y a quand même pas mal de raccourcis dans cet article (je me base sur le résumé d’OP pour répondre).
En soi, ce n’est pas un problème que des boîtes sur un nouveau marché ne soient pas rentables. Dans la tech, c’est même monnaie courante et pas que pour des boîtes qui démarrent. Pareil pour les relations d’inter-dépendances.
Ne pas se faire racheter ou ne pas aller en bourse ne veut rien dire du tout. C’est complètement normal dans le monde des startups. Qui plus est, il y a énormément de petites boîtes d’IA non rentables qui se font racheter. C’est pas des milliards de dollars, donc on en entend peu parler mais ça existe. Le rachat ou l’entrée en bourse sont des stratégies possibles tout comme la levée de fonds. Ce sont les investisseurs existants et le board qui décident ces choses là et en fonction de l’ambition, du potentiel et du contexte économique, il y a des stratégies plus adaptées que d’autres.
Concernant les investissements mirobolants malgré le manque de rentabilité, bah c’est un nouveau marché qui demande des investissements conséquents comme souligné par l’article. Les deux gros acteurs sont dans une course effrénée et la rentabilité n’est pas du tout leur objectif premier. Ils sont dans la phase “écraser la concurrence à tout prix” en sortant plus de features, améliorant les modèles etc.
Dire que les investissements ne valent rien hors de la bulle n’est pas vrai je pense. Ces boîtes-là apportent de la valeur ajoutée, elles ont des clients qui payent contrairement à beaucoup de startups qui peuvent galérer à faire payer pour leur service pendant longtemps. Donc si les boîtes se cassent la gueule dans leur course effrénée, il y aura d’autres boîtes pour récupérer le matériel et créer un service similaire et peut-être moins ambitieux.
Cela dit, il y a clairement un sujet sur l’obsolescence du matériel et son recyclage ou sa réutilisation, la consommation énergétique, l’empreinte carbone etc. On peut espérer qu’à terme, un marché de l’occasion se créera pour les GPUs actuels qui seront obsolètes pour les plus gros modèles du futur mais pourront toujours faire tourner les modèles actuels. Ça ne résout en rien le problème de la consommation énergétique…
Est-ce une bulle ou non? Je ne sais pas trop. Je pense qu’il y a des utilités à ces nouveaux produits mais qu’il y a aussi une énorme spéculation autour d’eux et une flopée de boîtes qui mettent l’étiquette IA partout et qui abusent ou détournent le terme.
SQQQ à la lune
Plus prosaiquement, à chaque fois que j’ai été contacté par une boite qui voulait me vendre une “AI” pour l’entreprise ou je travaille, c’était une bête API au mieux, du scripting Java au pire ( Pas du JS hein) .
Beaucoup de ces “entreprises” essaient juste d’exploiter un filon en prenant les directions d’entreprises pour des cons. Le problème de base étant que beaucoup de ces directions ne comprennent rien au sujet. J’ai du arrêter mon Président qui allait signer une presta à 80K qui était un pur scam.
27 comments
Résumé en français par https://eldritch.cafe/@UnePorte/114986962031526715 :
– Le chiffre d’affaires des boites de l’IA (essentiellement OpenAI et Anthropic) atteint très, très péniblement 10 ou 15 milliards de dollars/an
– Ces chiffres eux mêmes sont basés sur des données opaques, très loin de ce qu’on a habituellement. C’est très suspect sur la santé et les pratiques de ces entreprises.
– Pour une startup, les options de sortie sont soit a) se faire racheter b) aller en bourse
– Aucune startup de l’IA ne se fait racheter, aucune ne va en bourse
– Même les gros acteurs (Anthropic, OpenAI) ne vont pas en bourse, probablement parce qu’ils ne peuvent pas rendre publiques certaines données ou se faire auditer
– Cursor, la plus grosse startup proposant un produit construit sur l’IA générative, a une valeur estimée à 10 milliards de dollars, et génère moins d’un demi milliards de chiffre d’affaire par an (attention on parle bien de chiffre d’affaires ici, pas de bénéfices)
– Toutes les entreprises de l’IA fonctionnent à perte, en vendant un service qui leur coûte plus cher que le chiffre d’affaires généré par les abonnements
– Anthropic, qui fournissait le modèle faisant fonctionner Cursor, a changé ses conditions tarifaires récemment, ce qui a massivement dégradé la qualité du service proposé par Cursor, tout en augmentant les couts pour Cursor et donc les utilisateurs finaux
– C’était, hors OpenAI et Anthropic, la seule boite ayant un poids dans le secteur
– Elle va probablement couler, car personne n’a l’argent pour la racheter (10 milliards ça ne se trouve pas comme ça), et si elle va en bourse, elle devra passer par la case audit ce qui devrait révéler des horreurs
– Toutes les boites faisant de l’IA semblent être dans une situation similaire : elles vendent un service à pertes et sont 100% dépendantes des tarifs proposés par OpenAI/Anthropic pour survivre. Si ces tarifs augmentent, elles meurent, elles sont trop chères pour êtres rachetées, trop toxiques pour aller en bourse
– Les investissements (capex, ou capital expenditures) liés à l’IA atteignent quelque chose comme 300 milliards de dollars pour 2025. Essentiellement pour la construction de datacenters et l’achat de GPU (vendus par NVIDIA)
– Le tout, on le rappelle, pour générer un chiffre d’affaires de 15 milliards (en étant très, très optimistes) en 2025
– Ce capex est tellement gourmand en thunes que les entreprises doivent constamment faire des levées de fonds. OpenAI a ainsi levé 8.3 milliards récemment, à peine deux mois après avoir levé 10 milliards.
– Contrairement à d’autres investissements d’infrastructure comme les télécom ou les chemins de fer, les capex liés à l’AI ne sont pas durables. Les GPU se déprécient très vite, les datacenters ne peuvent pas être facilement réutilisés pour d’autres choses.
– En 2025, 300 milliards sont donc injectés dans des infrastructures qui ne vaudront plus rien dans quelques années
– Ces dépenses sont tellement énormes qu’elles font bouger de manière visible des indicateurs comme le PIB des états-unis. On estime que l’IA compte pour 2% du PIB américain en 2025, et 0,7% de la croissance.
– La croissance de l’économie américaine est donc actuellement drivée en grande partie par cette force là
– Les Magnificent 7 (NVIDIA, Microsoft, Alphabet (Google), Apple, Meta, Tesla, Amazon) comptent pour 35% de la valeur de la bourse américaine
– NVIDIA compte pour 19% des M7
– Donc une seule entreprise, NVIDIA, compte pour 7% de la bourse américaine.
– Plus de 40% du chiffre d’affaires de NVIDIA provient d’entreprises du M7, et quasiment 20% rien que pour Microsoft
– La stabilité de tout ça dépend donc de la bonne santé de quelques acteurs (NVIDIA, Microsoft, OpenAI et quelques autres), et de leur capacité à injecter des capitaux à un rythme suffisant
– Or, pour la première fois, Microsoft annonce une baisse de ses capex dans l’IA (notamment en ne déclanchant plus de nouvelle constructions de centre de données)
– Si cela se poursuit, cela va donc probablement impacter les ventes de NVIDIA, donc le cours de l’action, donc l’ensemble de la bourse américaine
– À côté de ça, autres acteurs ont de plus en plus de mal à lever des fonds.
– OpenAI, par exemple a recours à SoftBank pour ses levées de fonds. Or, SoftBank arrive à court de liquidité (en étant déjà dans une position très précaire)
– En 2024, OpenAI a dépensé 9 milliards pour générer un chiffre d’affaires de 4 milliards.
– Si une levée de fonds échoue, OpenAI ne peut donc pas fonctionner longtemps (probablement pas plus de quelques mois)
– OpenAI bénéficie de réductions massives de la part de Microsoft pour faire tourner ses modèles sur l’infrastructure de Microsoft. Si ces conditions changent, la situation sera encore pire
– Tout le secteur ne tient donc qu’au bon vouloir de quelques acteurs, et une portion non négligeable de l’économie américaine repose sur ce secteur
– Contrairement à d’autres bulles comme celle des subprimes (par exemple), il ne peut pas y avoir de retour à la normale pour l’AI générative. La crise des subprimes était liée à des biens immobiliers. L’argent investi dans l’immobilier ne peut pas être totalement perdu, car un bien immobilier a une valeur fondamentale et durable. Tout le monde a besoin de se loger.
– Pour l’IA, les datacenters et les GPU qui représentent la quasi totalité des investissements, n’ont aucune valeur tangible hors de la bulle.
– Cette valeur n’est pas durable même dans le contexte de la bulle, le matériel ayant une espérance de vie de quelques années maximum.
– Quand la bulle explosera, ces investissements vaudront approximativement zéro dollars. Il n’y aura aucune pression pour faire remonter les prix.
– Tout cet argent est donc déjà parti en fumée.
– Et tout ça sans même évoquer la question de l’utilité de l’IA générative. Que l’IA générative soit utile, éthique, légale, etc. ou non, elle n’est économiquement pas viable malgré des centaines de milliards injectés
– Ce qui a déjà été dépensé dans l’infrastructure dédiée à l’IA représente 20% des dépenses autour des infrastructures ferroviaires de 1880. Et déjà plus que les dépenses autour des télécoms (5G, Fibre) dans la période de 2020.
– Pour un service que personne n’est prêt a payer ou presque, et certainement pas à son coût *réel
[removed]
On a une techno intéressante mais il a fallu qu’on en fasse un produit magique à tout faire à insérer partout au forceps pour appâter les investisseurs sans rien proposer de concret.
Tu m’étonnes que ça se casse la gueule.
Merci pour le partage c’est passionnant.
Toujours fasciné par ces gens capables de tirer des conclusions définitives sur une technologie en constante évolution et dont l’usage grand public était encore inexistant il y a deux ans.
Bref, l’IA est une grosse bulle qui gonfle, qui gonfle.
Evidement que cela va exploser un jour, pour le moment c’est encore tout beau tout chaud.
Quand ça explosera, le tri se fera naturellement.
Bah en vrai pas grand chose d’étonnant, c’est un nouveau marché, les entreprises ont des tarifs bas (et des offres gratuites) pour attirer les clients et couler la concurrence. Et t’as des startups qui tentent tout et n’importe quoi.
On peut faire le parallèle avec le marché du streaming où tous les acteurs ont longtemps fonctionné à perte et n’ont commencé à vouloir devenir rentables que récemment.
Et ensuite c’est pas une technologie mature, pas encore suffisamment bonne pour beaucoup d’utilisation pro. Et même une fois que ça sera à niveau ça prendra encore du temps pour que les clients migrent. Pour prendre l’exemple de copilot, ça aide un peu mais c’est franchement pas miraculeux. Mais une fois le truc vraiment au point je vois bien les devs payer 100€/mois ou plus pour ça (si ça permet de faire productivité x2 ou plus).
Et ça investi à balle car ça a le potentiel d’être une nouvelle révolution industrielle, donc ni les multinationales ni les états ne veulent prendre le risque de rater le coche, même si ça veut dire investir à perte des centaines de milliards.
Après oui niveau société, éthique et écologie c’est pas ouf, mais c’est pas des considérations qui arrêtent grand monde en 2025.
Paye ton doomer. J ai rarement lu autant de conneries sur l IA
Analyse, à mon sens, très pertinente. Meta devient aussi un des gros acteurs vu le rythme auquel ils investissent et recrutent des anciens de chez OpenAI, mais en même temps Zuckerberg est tellement obsédé par la volonté de continuer à jouer dans la cour des grands que cela ne veut rien dire (il a déjà brûlé des milliards pour son Metavers qui n’a rien donné).
Après, même si l’utilité et les champs d’application des IA restent à confirmer, on ne peut pas vraiment dire qu’au delà de la bulle actuelle les data centers n’auront plus de valeur. Même si la bulle va éclater pour calmer l’euphorie et les excès, il est difficile de croire que l’IA comme concept ne va pas continuer à évoluer dans le temps. Deepseek a donné les premiers signaux que les investissements démesurées ne sont pas forcément la seule solution.
Si on se base sur les résultats 2024 d’openai
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1g0acku/somehow_openai_spends_more_on_training_models/
Revenus 4 Md dépenses 9Md, ça a pas l’air beau (quoique pas forcément choquant pour une boîte en croissance).
Par contre dans les dépenses, il y a 3 milliards en entraînement, 1 milliards en amortissement de la recherche, et 500 millions en données, donc quasiment tout le déficit correspond au développement de nouveaux produits. Mais ça veut aussi dire que si jamais l’IA atteignait un mur de rentabilité, opérer seulement les modèles actuels serait proche de la rentabilité, d’autant plus que les dépenses d’opération pure sont de 2 Md.
Les LLMs sont un money trap, ça c’est sur. Les entreprises qui font de l’IA spécifique tournée vers des problématiques métier précises continueront de bien se porter. Il est temps que la bulle LLM explose pour que ces modèles retrouvent leur place : utiles dans quelques cas d’usage précis mais ce ne sont certainement pas la panacée qu’on nous vends à tire larigot et encore moins l’AGI imminente (si si j’vous jure au prochain quarter) que certains allumés de la silicon valley nous promettent.
OP si t’as raison ils vont devoir vendre leurs datacenters en kit et ça va faire des heureux chez ceux qui font tourner des modèles en local, on aura des supers GPU à pas cher.
r/BetterOffline is Ed’s sub
C’est surtout que les modeles sont encore trop couteux, et necessite enormement de VRAM (RAM des carte graphique en gros), avec des modeles basé sur 100 milliard à 1 trillion de parametres
(a titre de comparaison, une carte graphique avec 16go de vram qui vaut 400-800 euros, peut faire tourner des modele/ de 8-20 milliards de parametres, dependant du contexte de base)
Qwen est en train de changer ca d’ailleurs
Merci OP pour le résumé, c’est d’utilité publique vraiment, surtout avec tout ce que est remonté très naïvement par beaucoup de médias ces derniers temps… le tout idolâtré par toute la grande sphère
Quand on voit également le fait que les convs perso partagées se retrouvent référencées sur Google, ca ne m’étonne pas que les gros acteurs de l’IA veulent rester très opaques sur leurs fonctionnement, business model et utilisation/« protection » des données
Yep, une belle bulle spéculative l’IA
J’ai pas eu le temps de tout lire, mais je comprends pas le doomerisme sur les comptes/résultats de ces sociétés.
Quand en 2000 il y a eu le crash des valeurs internet, les boîtes avaient littéralement 0 CA, ou à peine. Là c’est un autre monde, les mecs ont certe des valorisations très très élevées, mais des CA voir des bénéfices, des business models plus ou moins solident. Alors oui y’a des capex énormes pour acheter des data center / de la R&D qui pèsent sur les comptes aujourd’hui mais le but c’est pas de faire une boîte rentable la première année, mais de faire une boîte suffisamment grosse pour être ce qu’Apple ou Microsoft sont devenus après le crash des valeurs internet, mais dans le domaine de l’IA.
J’veux dire l’ensemble des GAFAM ont mis des décennies à être rentable, aujourd’hui elles font toutes parties du top 10 des plus grosses boîtes au monde. Amazon sa création c’est 1994 et elle devient vraiment rentable qu’à partir de 2014/2015.
Mouais, l’article a clairement un parti pris et passe à côté de tout un axe de rentabilité future. Netlix an mis 8 ans avant d’être rentable, Uber 14 ans et Spotify 24 ans. Il y a plein de choses critiquables sur l’IA mais je m’en fais pas du tout sur leur capacité à générer du cash. C’est même plutôt étonnant que certaines fassent déjà du profit après si peu de temps d’existence.
Aucune startup de l’IA ne s’est fait racheter ? lol
Apple, Meta, IBM, Servicenow, MongoDB, Databricks etc. Toutes ont racheté plusieurs boites d’IA
Parce que les IA actuelles sont encore un peu concon. Une fois qu’elles auront progressé, elles seront en mesure d’occuper la plupart des postes de cols blancs. Ca permettra aux entreprises de se débarrasser du middle management (désolé /r/france) qui est très exigeant en termes de salaires tout en maintenant des postures conservatrices dans les grandes entreprises.
C’est à ça que les LLMs sont censés servir. Évidemment ça a encore besoin de quelques années dans le four.
Littéralement le (seul) plan de la Silicon Valley c’est : faire une IA superintelligente et elle va bien trouver où est la rentabilité (en plus de résoudre le changement climatique, débloquer le voyage interstellaire, etc). La valuation de tous ces gros trucs est basée sur l’espoir qu’ils seront first-to-market sur l’IA superintelligente.
Tu soulignes des points qui font sens : les boîtes d’IA sont ultra opaques sur leurs finances, elles crament des fortunes en datacenters et en GPU, et beaucoup de projets reposent sur les tarifs et la bonne volonté de deux ou trois gros acteurs. Les valorisations délirantes par rapport au chiffre d’affaires, ça existe clairement, et la concentration du marché autour de quelques entreprises est un vrai risque.
Par contre, ton scénario part direct sur “tout va s’effondrer” sans envisager d’autres issues. Le matos utilisé par l’IA ne devient pas magiquement inutile du jour au lendemain : ça peut toujours servir à du calcul scientifique, du cloud, ou même de l’IA plus spécialisée. Les modèles économiques peuvent bouger, l’open source et l’optimisation locale peuvent réduire la dépendance, et il y a des secteurs prêts à payer le prix fort si ça leur apporte vraiment de la valeur. Bref, oui, il y a une bulle et pas mal de fragilité, mais dire que tout l’argent est déjà foutu en l’air, c’est un peu rapide. La vraie question, c’est si le secteur arrive à s’adapter avant que les investisseurs coupent le robinet.
Je trouve ça assez normal que ça n’aille pas publiquement en bourse : c’est une course vers un point d’arrivée à une distance inconnue (voir peut-être infinie) où un gagnant qui aurait assez d’avance pourrait juste empêcher qui que ce soit de le rattraper donc ça vaut le coup de pouvoir garder cachées certaines bottes secrètes.
C’est l’euromillions des riches en quelque sorte : ils balancent de l’argent dans le vide pour le mince espoir d’être refait pour la vie.
Mais il faut aussi se rappeler que si il y a 5-10 ans quelqu’un avait annoncé qu’il aurait bientôt un programme capable de faire tout ce que GPT & Claude font aujourd’hui on lui aurait probablement ri au nez donc va savoir où ça arrive dans 5 ans de plus si les milliards et les GPU continuent de pleuvoir.
Bon bah voilà ! On sait d’où va venir l’étincelle qui va nous plonger pour de bons dans un bonne grosse crise !
Tellement de capitaux gaspillés à une période où on doit tout rediriger pour globalement survivre au réchauffement climatique, encore des moyens de perdu
Je suis le premier à critiquer l’IA mais il y a quand même pas mal de raccourcis dans cet article (je me base sur le résumé d’OP pour répondre).
En soi, ce n’est pas un problème que des boîtes sur un nouveau marché ne soient pas rentables. Dans la tech, c’est même monnaie courante et pas que pour des boîtes qui démarrent. Pareil pour les relations d’inter-dépendances.
Ne pas se faire racheter ou ne pas aller en bourse ne veut rien dire du tout. C’est complètement normal dans le monde des startups. Qui plus est, il y a énormément de petites boîtes d’IA non rentables qui se font racheter. C’est pas des milliards de dollars, donc on en entend peu parler mais ça existe. Le rachat ou l’entrée en bourse sont des stratégies possibles tout comme la levée de fonds. Ce sont les investisseurs existants et le board qui décident ces choses là et en fonction de l’ambition, du potentiel et du contexte économique, il y a des stratégies plus adaptées que d’autres.
Concernant les investissements mirobolants malgré le manque de rentabilité, bah c’est un nouveau marché qui demande des investissements conséquents comme souligné par l’article. Les deux gros acteurs sont dans une course effrénée et la rentabilité n’est pas du tout leur objectif premier. Ils sont dans la phase “écraser la concurrence à tout prix” en sortant plus de features, améliorant les modèles etc.
Dire que les investissements ne valent rien hors de la bulle n’est pas vrai je pense. Ces boîtes-là apportent de la valeur ajoutée, elles ont des clients qui payent contrairement à beaucoup de startups qui peuvent galérer à faire payer pour leur service pendant longtemps. Donc si les boîtes se cassent la gueule dans leur course effrénée, il y aura d’autres boîtes pour récupérer le matériel et créer un service similaire et peut-être moins ambitieux.
Cela dit, il y a clairement un sujet sur l’obsolescence du matériel et son recyclage ou sa réutilisation, la consommation énergétique, l’empreinte carbone etc. On peut espérer qu’à terme, un marché de l’occasion se créera pour les GPUs actuels qui seront obsolètes pour les plus gros modèles du futur mais pourront toujours faire tourner les modèles actuels. Ça ne résout en rien le problème de la consommation énergétique…
Est-ce une bulle ou non? Je ne sais pas trop. Je pense qu’il y a des utilités à ces nouveaux produits mais qu’il y a aussi une énorme spéculation autour d’eux et une flopée de boîtes qui mettent l’étiquette IA partout et qui abusent ou détournent le terme.
SQQQ à la lune
Plus prosaiquement, à chaque fois que j’ai été contacté par une boite qui voulait me vendre une “AI” pour l’entreprise ou je travaille, c’était une bête API au mieux, du scripting Java au pire ( Pas du JS hein) .
Beaucoup de ces “entreprises” essaient juste d’exploiter un filon en prenant les directions d’entreprises pour des cons. Le problème de base étant que beaucoup de ces directions ne comprennent rien au sujet. J’ai du arrêter mon Président qui allait signer une presta à 80K qui était un pur scam.
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