Note de la rédaction : Début 2024, l'IA se trouvait encore dans une phase mêlant enthousiasme et incertitude. À l'époque, Daniel Gross avait soulevé 18 questions sur une seule page : Où la valeur va-t-elle affluer ? L'énergie deviendra-t-elle un goulot d'étranglement ? Les ingénieurs logiciels seront-ils remplacés ? Comment évoluera la compétition entre les nations ?
Deux ans plus tard, ces questions elles-mêmes se révèlent plus instructives que toute prédiction spécifique. Les bénéfices de l'IA se sont en effet concentrés au niveau de l'infrastructure – NVIDIA est le grand gagnant ; l'énergie et l'électricité sont rapidement devenues de nouveaux goulots d'étranglement stratégiques ; le coût des API a chuté de façon vertigineuse, tandis que la puissance de calcul, le capital et les risques géopolitiques n'ont cessé de croître.
Cet article revient sur les questions clés posées par Gross à l'époque et les confronte à l'évolution réelle des deux dernières années. Il s'agit non seulement d'un bilan de la logique d'investissement dans l'IA, mais aussi d'une feuille de route pour observer comment la révolution technologique remodelle la structure du marché, la chaîne industrielle et le paysage du pouvoir mondial.
Voici l'article original :
En janvier 2024, Daniel Gross, qui était alors encore CEO de Safe Superintelligence et qui occupe désormais le poste de responsable produit chez Meta AI, a publié un article intitulé « AGI Trades ».
Cet article ne faisait qu'une page et énumérait une série de questions sur l'impact possible des progrès de l'IA. Plus de deux ans après, ces questions semblent particulièrement visionnaires, bien qu'aucune conclusion définitive n'ait été donnée à l'époque pour chacune d'elles. Passons en revue les 18 questions qu'il a soulevées.
Marchés (Markets)
Dans un monde post-AGI, où la valeur va-t-elle affluer ?
À l'heure actuelle, la valeur se concentre effectivement au niveau de l'infrastructure – puces, packaging, électricité, etc. NVIDIA a capté presque plus de 100 % des bénéfices de l'engouement pour l'IA, car de nombreuses entreprises sont encore déficitaires. Cela se reflète très clairement dans l'évolution de la capitalisation boursière : la valeur marchande de NVIDIA a augmenté de 3,2 billions de dollars, passant de 1,2 à 4,4 billions de dollars ; en comparaison, la hausse des plateformes cloud est beaucoup plus modérée (Microsoft +4 %, Amazon +30 %).
Sur le marché privé, les valorisations d'OpenAI, d'Anthropic et de xAI ont également connu une croissance très impressionnante, mais leur augmentation de valeur combinée de 1,4 billion de dollars reste inférieure à la hausse de la capitalisation boursière de NVIDIA sur la même période.
C'était une question cruciale dès le début de l'année 2024.
Qu'arrive-t-il à NVIDIA et Microsoft ?
NVIDIA a été extrêmement performant. Ses revenus sont passés de 60,9 milliards de dollars pour l'exercice 2024 à 215,9 milliards de dollars pour l'exercice 2026, soit une multiplication par près de trois.
Microsoft, quant à lui, n'a pas été aussi dominant. La croissance d'Azure s'est effectivement accélérée pour atteindre un taux annuel de 40 %, mais entre janvier 2024 et mars 2026, l'action Microsoft n'a progressé que de 4 %. Le marché s'interroge sur ses dépenses en capital annuelles dépassant 80 milliards de dollars dédiées à l'IA – le moment où ces investissements se transformeront en rendements reste flou.
Dans cette ruée vers l'or de l'IA où l'on vend des pelles et des pioches», NVIDIA est clairement le grand gagnant, tandis que le pari de Microsoft sur l'infrastructure n'a pas encore apporté de bénéfices évidents à ses actionnaires.
Le cuivre était-il mal évalué ?
Il était effectivement largement sous-évalué. En janvier 2024, le prix du cuivre était de 3,75 dollars la livre ; deux ans plus tard, il atteignait un record historique de 6,61 dollars la livre.
La demande de cuivre de l'IA est extrêmement importante. Par exemple :
Le serveur NVIDIA GB200 NVL72 utilise plus de 5000 fils de cuivre
Si on les déployait tous, la longueur totale dépasserait 2 miles (environ 3,2 km)
Un datacenter de 100MW a besoin d'environ 3000 tonnes de cuivre
Globalement, les datacenters pourraient consommer 500 000 tonnes de cuivre par an. Certains disent donc que « le cuivre est le nouveau pétrole ». Bien sûr, beaucoup d'autres choses ont aussi été qualifiées de « nouveau pétrole », car la construction de l'infrastructure de l'IA est extrêmement complexe, avec des goulots d'étranglement à presque toutes les étapes. Il faut donc considérer cette affirmation avec prudence.
Immobilier (Real Estate)
Si l'IA peut écrire tous les logiciels, San Francisco deviendra-t-elle le nouveau Détroit ?
Cela dépend de ce qu'on entend par « nouveau Détroit ».
L'IA a en réalité sauvé San Francisco, l'empêchant de devenir une ville en déclin comme Détroit. Aujourd'hui, San Francisco est toujours prospère :
· Le taux d'inoccupation des bureaux est passé de 36,9 % à 33,5 %
· OpenAI possède 100 000 m² d'espace de bureaux
· Anthropic possède un immeuble de bureaux de 25 étages
· Sierra a signé pour 30 000 m² d'espace de bureaux
Au premier semestre 2025, 78 % des fonds de capital-risque américains dédiés à l'IA sont allés vers la Baie de San Francisco
Bien sûr, il y a aussi un autre aspect : l'emploi total à San Francisco reste inférieur à son niveau d'avant la pandémie, mais les prix de l'immobilier restent solides. Par conséquent, ce n'est absolument pas une « coquille vide ». L'environnement urbain est également devenu plus propre.
Comment l'IA affectera-t-elle les inégalités de richesse ?
Il est encore trop tôt pour tirer des conclusions, les données ne montrent pas de changement significatif, mais certaines études méritent attention.
Une étude du FMI de 2025 estime que : l'IA pourrait réduire les inégalités salariales (en automatisant les emplois à haut revenu), mais pourrait exacerber les inégalités de richesse (les gains en capital étant concentrés entre les mains des propriétaires des entreprises technologiques).
Une étude de l'OCDE a constaté que : les salaires des postes peu qualifiés augmentaient le plus vite (monteurs +11,6 %), tandis que ceux des postes très qualifiés augmentaient le plus lentement (PDG +2,7 %) – mais cela reflète probablement davantage les politiques de salaire minimum que l'IA elle-même.
Sur les marchés financiers, la concentration augmente également : les « sept grandes » (Mag7) représentent environ 32 % de la capitalisation boursière du S&P 500 et ont contribué à environ 42 % du rendement total en 2025 ; parallèlement, les levées de fonds massives des startups IA (OpenAI 110 milliards de dollars, Anthropic 30 milliards de dollars) ont également procuré d'énormes fortunes privées à un petit nombre de fondateurs et d'investisseurs.
Énergie et Datacenters (Energy & Data Centers)
Si l'IA devient une compétition énergétique, comment investir ?
Ce constat est tout à fait exact. L'IA est effectivement devenue un jeu énergétique.
Ceux qui ont saisi cette opportunité ont énormément gagné. Par exemple :
Vistra : +321 %, la deuxième plus forte hausse du S&P en 2024 (après Palantir)
Constellation Energy : le cours a triplé depuis le lancement de ChatGPT
NRG Energy : hausse d'environ 95 % sur la seule année 2025
Oklo : +700 % sur 12 mois
Le nucléaire a connu un essor :
· Microsoft a signé un PPA de 16 milliards de dollars sur 20 ans pour redémarrer la centrale nucléaire de Three Mile Island
· Google a signé un accord avec Kairos Power pour 500MW de petits réacteurs modulaires (SMR)
· Meta a signé des contrats d'électricité avec plusieurs entreprises nucléaires pour 6,6GW
L'énergie est devenue l'un des thèmes d'investissement les plus réussis de l'ère de l'IA.
Dans toute la chaîne d'approvisionnement des datacenters, quels sont les maillons les plus difficiles à multiplier par 10 ?
Le goulot d'étranglement de l'industrie des semi-conducteurs est la technologie d'encapsulation CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate de TSMC).
Dans le domaine des datacenters, le plus grand goulot d'étranglement est probablement les transformateurs électriques.
· Délai de livraison proche de 3 ans
· Déficit d'approvisionnement de 30 % en 2025
· Coût en hausse de 150 % depuis 2020
Cette technologie vieille de 100 ans est pourtant devenue une limitation clé de la vitesse à laquelle les datacenters peuvent se connecter au réseau électrique.
Le charbon était-il sous-évalué ?
Dans une certaine mesure, oui, mais bien moins que le cuivre. Le prix du charbon a en réalité chuté d'environ 22 % en 2025, avec un rebond début 2026.
Les entreprises charbonnières ont performé correctement :
· Peabody Energy : +34 %
· CONSOL Energy : +37 %
Parallèlement, la production d'électricité au charbon aux États-Unis a augmenté de 13 % en septembre 2025.
Les États où la croissance des datacenters est forte sont particulièrement concernés :
· Ohio : +23 %
· Oklahoma : +58 %
Nations (Nations)
Qui sont les gagnants, qui sont les perdants ?
Le gagnant est clairement les États-Unis.
Investissements privés américains dans l'IA en 2024 : 1090 milliards de dollars (contre seulement 93 milliards de dollars pour la Chine)
Investissements cumulés depuis 2013 : 4700 milliards de dollars, dépassant la somme de tous les autres pays
40 modèles d'IA importants publiés par les États-Unis en 2024, contre 15 pour la Chine
Le jeu n'est pas terminé, mais pour l'instant, les États-Unis sont au centre de la compétition en IA.
Que se passe-t-il si 2500 milliards de dollars de PIB de l'Inde dépendent de l'exportation de tokens GPT-4 ?
La situation commence à se manifester, mais elle en est encore à ses débuts. Le recrutement dans le secteur indien de l'externalisation informatique a nettement baissé. Entre 2024 et 2025, les grandes entreprises informatiques ont réduit leurs effectifs d'environ 58 000 personnes, alors qu'entre 2021 et 2023, le secteur avait ajouté 360 000 employés.
Les ingénieurs logiciels seront-ils remplacés comme les dactylos dans l'histoire ?
Pour l'instant, les ingénieurs logiciels ne sont pas encore passés à des travaux manuels, mais une différenciation professionnelle est apparue :
La demande d'ingénieurs en IA a augmenté de 143 %
Le recrutement de postes juniors dans les grandes entreprises technologiques a baissé de 25 %
Les stages ont diminué de 30 %
Le choix futur pourrait être : soit monter en grade pour devenir « gestionnaire d'agents IA », soit se tourner vers des domaines comme la manufacturing – après tout, de nombreuses usines ont besoin de personnes comprenant les logiciels pour automatiser les processus de production.
Assisterons-nous à un plan d'emploi massif de type « New Deal » ?
Pas pour l'instant.
En juillet 2025, l'administration Trump a lancé le « Plan d'action américain pour l'IA », comprenant :
Un décret exécutif sur l'éducation à l'IA
Un programme de formation aux compétences
Une subvention de 84 millions de dollars du Département du Travail pour des programmes d'apprentissage
Mais les dépenses de formation de la main-d'œuvre américaine ne représentent que 0,1 % du PIB, l'un des taux les plus bas des pays de l'OCDE. Aucun plan n'atteint pour l'instant l'ampleur du WPA d'antan (programme employant 8,5 millions de personnes).
L'apprentissage tout au long de la vie vaut-il l'investissement ?
C'est une question très abstraite et très personnelle. Mais ma réponse est : oui.
Inflation (Inflation)
Si l'IA est vraiment déflationniste, comment en verrons-nous d'abord le signal ?
Le meilleur indicateur est probablement le prix des API d'IA.
Coût de l'inférence de niveau GPT-4 :
Fin 2022 : 20 dollars par million de tokens
Décembre 2025 : 0,40 dollar
Une baisse de 50 fois en trois ans. Cette vitesse dépasse même la baisse du coût de la puissance de calcul des PC ou celle de la bande passante Internet. Cela deviendra très probablement un indicateur avancé de la déflation des prix des services.
Si la demande de produits de connaissance ne cesse de croître tandis que leur coût de production diminue, comment comprendre la déflation ?
Bien que le prix des API d'IA se soit effondré, les revenus des entreprises d'IA ont explosé. Baisse des prix → explosion de l'utilisation → augmentation des dépenses totales. Parallèlement, les entreprises SaaS ajoutent encore une « taxe IA » de 20 à 37 % lors du renouvellement des abonnements. Ainsi, même si le coût de production des logiciels tend vers zéro, les revenus SaaS continuent de croître.
La situation est similaire à celle de l'industrie informatique à l'ère de la loi de Moore : les produits individuels deviennent de moins en moins chers, mais la taille globale du marché ne cesse de s'étendre.
Géopolitique (Geopolitics)
L'interconnexion (interconnect) est-elle vraiment importante ?
Extrêmement importante.
Dans les grands clusters de GPU :
30 à 50 % du temps d'entraînement est consacré à la communication entre les GPU
et non au calcul
Par exemple :
Le Google TPUv7 Ironwood utilise une topologie toroïdale 3D pour connecter 9216 puces
Le Nvidia NVL72 connecte 72 GPU
Par conséquent, le réseau d'interconnexion est crucial pour la mise à l'échelle de l'IA.
Si un pays dispose de plus d'énergie, peut-il réaliser l'AGI avec des procédés de fabrication plus anciens ?
Pour l'instant, cela semble peu probable.
Toutes les puces IA leaders utilisent des procédés de 4 nm ou 3 nm :
Nvidia Blackwell
Google TPUv7
AWS Trainium3
Le Huawei Ascend 910C chinois (SMIC 7nm) est compétitif en inférence, mais nécessite plus de puces et plus d'énergie pour l'entraînement. Compenser simplement l'écart technologique en augmentant la consommation d'énergie finit par se heurter à des limites de coûts économiques.
Quel est l'événement « taïwanais » le plus probable ?
Le plus probable est un blocus du détroit de Taïwan.
Et les tensions s'intensifient déjà :
2024 : La Chine mène l'exercice « Joint Sword-2024B »
2025 : « Mission Justice 2025 » mobilise plus de 100 avions, 13 navires de guerre
27 roquettes tirées du Fujian, dont 10 sont tombées dans la zone contiguë de Taïwan
Parallèlement, la Chine a commencé, dans son plan quinquennal 2026-2030, à dissocier les formulations « réunification pacifique » et « réunification ».
TSMC anticipe également : 8 fonderies sont en construction en Arizona, susceptibles de prendre en charge 30 % de la production de puces avancées à l'avenir.
Mais l'ensemble du système reste dans un équilibre extrêmement fragile.
