JP Morgan soutient que, parce que les GPU fonctionnent presque à pleine capacité, les préoccupations liées à l'IA sont exagérées et contrairement à l'expansion des fibres du Dot Com qui est restée sous-utilisée. Ils ont un point, mais je répondrais en demandant qui paie pour les GPU et où se trouve le bénéfice net ? Le problème que nous rencontrons avec l'IA générative est en aval, avec l'utilisation réelle de ces plateformes. La grande majorité est gratuite. Les niveaux payants suscitent beaucoup moins d'intérêt. Particulièrement dans des entreprises comme OpenAI où il y a une véritable lutte pour convertir les utilisateurs gratuits. Les cas d'utilisation se multiplient, mais restent confrontés à la capacité qui a été construite et qui est prévue. C'est pourquoi je pense que ce graphique est un peu trompeur, car à première vue, il suggère qu'il y a cette énorme utilisation et donc nous ne devrions pas nous inquiéter. Mais si l'utilisation est largement alimentée par des utilisateurs gratuits qui ne rapportent pas, alors ce n'est pas exactement un paradigme durable pour les entreprises qui le subventionnent, n'est-ce pas ?

En parlant d'utilisation, quelqu'un croit vraiment que $META va atteindre 8681,4 MW de capacité énergétique ? Ce serait presque 4 fois la capacité collective et presque 30 fois la capacité actuelle de $META. Pourtant, $META n'a pas démontré d'avancées significatives en matière d'IA depuis un an. 🤔

Après tout, 95 % des entreprises qui investissent dans l'IA générative n'obtiennent aucun retour réel. Et voici le hic. La véritable barrière n'est pas la capacité ! Ce sont les limitations de l'IA générative elle-même. Des limitations qui ne sont pas résolues par l'IA agentique, le RAG ou d'autres augmentations et couches ajoutées.

En attendant, il y a une course pour construire des capacités de centres de données dont nous n'aurons probablement pas besoin. 1) Nous ne savons pas si l'avenir de l'IA est alimenté par des GPU gourmands en énergie 2) Ou si de grands modèles généralistes inefficaces sont ce que nous utiliserons par rapport à des modèles spécialisés plus petits Pour quoi construisons-nous ?

Ce que nous savons, c'est que les 9 plus grandes entreprises du S&P 500, qui représentent 37,89 % de la capitalisation boursière, se sont, à des degrés divers, associées à l'IA générative comme étant une grande partie de leur histoire de croissance future. La question de savoir si cela sera durable est cruciale.