Wall Street à Big Tech: L'IA va-t-elle jamais faire de l'argent?
Depuis 18 mois que ChatGPT a lancé une course à l'IA, les géants de la tech ont affirmé que la technologie était sur le point de révolutionner tous les secteurs et l'ont utilisée comme justification pour dépenser des dizaines de milliards de dollars dans des centres de données et des semi-conducteurs nécessaires pour faire fonctionner de grands modèles d'IA. Comparé à cette vision, les produits qu'ils ont sortis jusqu'à présent semblent quelque peu triviaux - des chatbots sans voie claire de monétisation, des mesures d'économie comme le codage et le service clientèle AI, et la recherche AI qui invente parfois des choses.
Mais la Big Tech n'a encore relativement peu à montrer pour tous ses milliards dépensés en termes de gains de revenus significatifs grâce à l'IA ou de nouveaux produits rentables, et les investisseurs commencent à s'impatienter.
Les mauvais résultats d'Amazon (AMZN) et les perspectives jeudi pourraient être principalement attribués aux préoccupations selon lesquelles elle dépense beaucoup en IA sans grand-chose à montrer. Cela a entraîné une baisse de 9 % du cours de l'action en avant-bourse vendredi. Les actions d'Intel (INTC) ont plongé de 21 % en avant-bourse après que la société a déclaré que son immense entreprise pour s'adapter à la vague de l'IA lui coûterait 10 milliards de dollars et entraînerait des milliers de licenciements.
En résumé, les craintes des investisseurs peuvent être ramenées à : est-ce que tout cela en vaut vraiment la peine ? Ou est-ce simplement un autre objet brillant que l'industrie poursuit pour raviver ses rêves de croissance infinie, avant de l'abandonner et de passer au prochain grand truc ?
Comme l'a formulé l'analyste de Morgan Stanley Keith Weiss lors de l'appel de résultats de Microsoft : "En ce moment, il y a un débat industriel qui fait rage autour des exigences en capital d'exploitation concernant l'IA générative et si la monétisation sera à la hauteur de cela."
L'analyste d'UBS Steven Ju a demandé au PDG de Google Sundar Pichai combien de temps il faudrait pour que l'IA "aide à la génération de revenus ... (et) crée une plus grande valeur à long terme, plutôt que simplement de réduire les coûts ?"
Et un rapport de Goldman Sachs de la semaine dernière s'est demandé s'il y avait "trop de dépenses, trop peu de bénéfices" en matière d'IA générative.
Les actions de Google et de Microsoft ont toutes deux baissé après la publication de leurs résultats, signe de la mécontentement des investisseurs que leurs importants investissements en IA n'avaient pas abouti à des résultats beaucoup meilleurs que prévu. Meta - qui a connu une frustration similaire auprès de ses actionnaires lors du trimestre précédent - a évité le même sort cette fois-ci en montrant comment ses investissements en IA contribuaient à son activité principale, notamment en permettant aux entreprises de créer facilement des publicités attractives avec ses outils AI.
Certains investisseurs avaient même anticipé que ce serait le trimestre où les géants de la tech commenceraient à signaler qu'ils réduisaient leurs investissements dans l'infrastructure AI car "l'IA ne livre pas les retours attendus", a déclaré l'analyste de D.A. Davidson Gil Luria à CNN.
Le contraire s'est produit - Google, Microsoft et Meta ont tous signalé qu'ils prévoyaient de dépenser encore plus en posant les jalons de ce qu'ils espèrent être un avenir AI. Meta prévoit maintenant que ses dépenses en capital pour l'année complète seront comprises entre 37 et 40 milliards de dollars, augmentant la fourchette basse de prévision de 2 milliards de dollars. Microsoft prévoit de dépenser plus en 2025 qu'en 2024, soit 56 milliards de dollars en dépenses de capital. Google prévoit des dépenses en capital "à hauteur ou supérieure" à 12 milliards de dollars pour chaque trimestre de cette année. (Même pour les entreprises extrêmement riches, ce sont de gros chiffres - pour Google, ses dépenses en capital du deuxième trimestre ont représenté environ 17 % de ses ventes totales).
Et les dirigeants de la tech ont déclaré qu'ils avaient besoin de plus de temps - beaucoup plus de temps.
La CFO de Microsoft Amy Hood a déclaré lors de l'appel de résultats de l'entreprise que ses investissements dans les centres de données étaient prévus pour soutenir la monétisation de sa technologie AI "sur une période de 15 ans et au-delà".
De manière similaire, Meta s'attend à ce que les retours de l'IA générative arrivent sur une période de temps plus longue, a déclaré la CFO Susan Li aux analystes. Elle a ajouté : "L'IA gén est encore très en amont ... Nous ne nous attendons pas à ce que nos produits d'IA gén soient un conducteur significatif de revenus en '24. Mais nous nous attendons à ce qu'ils ouvrent de nouvelles opportunités de revenus à l'avenir qui nous permettront de générer un solide retour sur notre investissement."
Cette échéance est inconfortable pour de nombreux investisseurs, qui se sont habitués à une croissance régulière des ventes et des bénéfices trimestre après trimestre de la Silicon Valley.
"Si vous allez investir maintenant et obtenir des retours dans 10 à 15 ans, c'est un investissement de venture capital, ce n'est pas un investissement dans une société cotée en bourse", a déclaré Luria. "Pour les sociétés cotées en bourse, nous nous attendons à obtenir un retour sur investissement sur des délais beaucoup plus courts. Cela crée donc de l'inconfort, car nous ne voyons pas les types d'applications et les revenus des applications que nous devrions justifier près de ces investissements pour l'instant."
Et certains investisseurs se demandent si les investissements en IA seront jamais rentables. L'analyste de Goldman Sachs Jim Covello a argumenté dans le rapport de la semaine dernière que "la technologie n'est pas conçue pour résoudre les problèmes complexes qui justifieraient les coûts".
Comme exemple de la durée que peuvent prendre les produits AI pour aboutir, prenons la technologie de conduite autonome "pleine" d'IA de Tesla. Tesla a vendu la technologie d'assistance à la conduite comme élément clé de son plan d'entreprise depuis 2015 et a constamment promis qu'elle serait pleinement capable dans un délai court. Mais la FSD nécessite toujours un conducteur humain attentif capable de prendre le volant en cas de problème et est régulièrement confrontée à des préoccupations pour la sécurité, près de quatre ans après sa première mise en service auprès des clients Tesla.
Actuellement, les PDG de la tech semblent s'accorder à dire que "le risque de ne pas investir est considérablement plus grand que celui de trop investir", comme l'a déclaré Pichai de Google lors de la dernière conférence des résultats (une ligne similaire a été répétée par le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, lors de la sienne). Les centres de données prennent du temps à construire et personne ne veut rater sa chance de gagner la course à l'IA simplement parce qu'il n'avait pas assez de capacité de calcul. Et ils gagnent suffisamment avec leurs activités principales pour que les investisseurs acceptent les dépenses pour l'instant.
Mais bientôt - Luria prévoit que ce sera soit plus tard cette année, soit au début de la prochaine - la pression des investisseurs pour réduire les investissements dans l'infrastructure et laisser la croissance des revenus les rattraper sera assez forte pour que les dirigeants de la tech reculent.
"Pour l'instant, le jeu consiste à 'signaler que nous sommes prêts à investir autant que nécessaire parce que nous voulons conserver cette position de leader', mais à un moment donné, l'investissement sera si lourd que l'un d'entre eux... dira 'peut-être le prochain trimestre, nous n'investirons pas autant', et puis vous verrez que cela se produira pour les autres aussi", a déclaré Luria. "Dans l'ensemble, ce niveau d'investissement n'est pas durable."
Malgré les importants investissements des géants de la tech dans l'infrastructure liée à l'IA, tels que les centres de données et les semi-conducteurs, il n'y a pas eu de réelle augmentation des revenus ou de création de nouveaux produits rentables. Cela a conduit certains investisseurs à se demander si ces investissements sont vraiment rentables ou s'ils constituent simplement une nouvelle poursuite pour relancer les ambitions de croissance de l'industrie.
Face à la pression des investisseurs, les entreprises de la tech insistent sur la nécessité d'un engagement à long terme dans les investissements dans l'IA, avec des retours attendus sur une période de dix ans ou plus. Cependant, ce calendrier s'aligne plus sur les investissements de capital-risque que sur les attentes des entreprises cotées en bourse, ce qui cause de l'inconfort parmi les investisseurs qui s'attendent à des retours sur investissement plus rapides.
