Intelligence artificielle : les datacenters suivent-ils la même trajectoire que les mines ?

February 12, 2025

Les faits de marché

L'année 2024 a marqué une accélération de l'adoption de l'intelligence artificielle auprès du grand public comme des entreprises.

Les marchés financiers ont rapidement intégré ce potentiel, notamment à travers les performances de plusieurs grandes entreprises technologiques, dont NVIDIA.

En parallèle, les investissements dans les infrastructures d'intelligence artificielle connaissent une forte accélération.

Parmi les principaux projets annoncés figurent :

  • Stargate, présenté comme un projet de 500 milliards de dollars impliquant OpenAI, SoftBank et Oracle pour le développement de centres de données.
  • Une initiative réunissant Microsoft, BlackRock et d'autres investisseurs autour de 100 milliards de dollars consacrés aux infrastructures énergétiques destinées à alimenter ces installations.
  • Le programme européen InvestAI, doté de 200 milliards d'euros, comprenant notamment la construction de quatre gigafactories dédiées à l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle.
  • L'annonce d'un plan de 109 milliards d'euros en France, avec une participation importante d'investisseurs des Émirats arabes unis et de Brookfield.
  • Les investissements prévus par Meta, Microsoft, Amazon et Alphabet, qui atteindraient collectivement 340 milliards de dollars en 2025, soit une progression d'environ 40 % par rapport à 2024.

Ces montants illustrent l'ampleur des moyens mobilisés pour développer les capacités de calcul nécessaires à l'essor de l'intelligence artificielle.

Le parallèle avec l'industrie minière

Le développement actuel des infrastructures d'IA peut rappeler certaines phases d'investissement observées dans d'autres secteurs.

L'exemple de l'industrie minière est particulièrement intéressant. Entre 2000 et 2010, les dépenses d'investissement du secteur ont été multipliées par cinq afin de répondre à la forte demande de matières premières, notamment en provenance de la Chine.

Ces investissements ont ensuite conduit à des capacités de production importantes. Lorsque l'offre est devenue plus abondante, les prix ont reculé et plusieurs groupes miniers ont engagé des programmes de réduction des coûts et de diminution de leurs investissements, alors même que la demande continuait de progresser.

L'exemple de Rio Tinto, dont le cours de Bourse n'a retrouvé son sommet de 2008 que dix ans plus tard, illustre les conséquences que peut avoir un cycle d'investissement très marqué.

Lecture : fondamentaux vs mécanique de marché

Le parallèle entre une mine et un datacenter ne signifie pas que les deux industries évolueront de manière identique.

En revanche, il met en évidence un mécanisme économique classique : lorsqu'un secteur connaît une très forte croissance, les investissements peuvent augmenter rapidement afin d'anticiper la demande future. Si ces capacités deviennent, à terme, supérieures aux besoins, les rendements des investissements peuvent être mis sous pression.

Les éléments fournis évoquent également le phénomène de commoditisation. Une industrie devient progressivement plus standardisée à mesure que les technologies se diffusent et que la concurrence augmente, ce qui peut exercer une pression sur les marges des entreprises.

Il est toutefois précisé que cette évolution, si elle devait se produire dans l'intelligence artificielle, ne serait pas nécessairement imminente.

Une innovation majeure… et des attentes élevées

Le potentiel de l'intelligence artificielle demeure présenté comme considérable, tant pour l'automatisation de certaines tâches que pour les gains d'efficacité ou de créativité.

Dans le même temps, les marchés financiers peuvent parfois intégrer très rapidement des perspectives de croissance particulièrement favorables. L'évolution future dépendra notamment de la capacité de ces investissements à générer une création de valeur durable.

Du point de vue des utilisateurs, l'augmentation des capacités disponibles peut également favoriser un accès plus large aux outils d'intelligence artificielle et contribuer à une baisse de leur coût d'utilisation.

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