Le gros défaut dans la construction d’une IA d’un milliard de dollars

Publié le 22 février 2024 à 14h35. Les géants de la technologie ont engagé des centaines de milliards de dollars dans le développement de l’intelligence artificielle, mais la pérennité de ces investissements massifs suscite de vives inquiétudes quant à un possible éclatement de la bulle IA.

• Les entreprises technologiques devraient investir environ 400 milliards de dollars (368 milliards d’euros) en dépenses d’investissement liées à l’IA cette année.
• La durée de vie des puces d’IA, composantes essentielles de ces infrastructures, est incertaine et pourrait être plus courte que prévu, augmentant la pression sur les bilans des entreprises.
• Des experts mettent en garde contre le risque que les promesses de l’IA ne se traduisent pas par des retours sur investissement suffisants pour justifier les coûts engagés.

L’industrie technologique est engagée dans une course effrénée à l’intelligence artificielle, déversant des sommes colossales dans la construction d’infrastructures dédiées. Ces investissements massifs, principalement concentrés sur les centres de données et les puces qui les alimentent, visent à préparer le terrain pour une révolution de l’IA capable de transformer l’économie, le monde du travail et même nos interactions personnelles.

Cependant, cette frénésie d’investissement soulève des questions quant à sa durabilité. La question centrale est de savoir si les bénéfices escomptés de l’IA parviendront à compenser les coûts considérables liés à la mise en place et au maintien de ces infrastructures.

Un facteur clé de cette incertitude réside dans la durée de vie des unités de traitement graphique (GPU), les puces les plus utilisées pour l’entraînement et le traitement de l’IA. Selon plusieurs experts interrogés par CNN, ces GPU pourraient être pleinement opérationnels pour l’entraînement de modèles de langage pendant une période de 18 mois à trois ans. Leur utilisation pour des tâches moins exigeantes pourrait se prolonger pendant plusieurs années supplémentaires.

En comparaison, les unités centrales de traitement (CPU) utilisées dans les centres de données traditionnels sont généralement remplacées tous les cinq à sept ans. L’entraînement des modèles d’IA soumet les puces à des contraintes thermiques et mécaniques plus importantes, accélérant leur usure. David Bader, professeur de science des données au New Jersey Institute of Technology, estime que environ 9 % des GPU tomberont en panne d’ici un an, contre environ 5 % des CPU.

De plus, l’évolution rapide des puces d’IA, qui deviennent plus performantes et plus efficaces, pourrait rendre obsolètes les générations précédentes, même si elles sont encore fonctionnelles. Tim DeStefano, professeur à la McDonough School of Business de Georgetown, souligne que le degré auquel toute cette accumulation constitue une bulle dépend en partie de la durée de vie de ces investissements.

Cette situation alimente les craintes d’une bulle spéculative autour de l’IA, où l’engouement et les coûts ne seraient pas en phase avec la valeur réelle de la technologie. Ces inquiétudes sont d’autant plus fortes que les actions des sept géants technologiques (les « Magnificent Seven ») représentent environ 35 % de la capitalisation boursière du S&P 500, ce qui soulève des questions sur les conséquences d’un éventuel retournement de situation.

Nvidia, le principal fournisseur de puces IA, tente de rassurer en affirmant que son système logiciel CUDA permet de prolonger la durée de vie des puces existantes grâce à des mises à jour logicielles. Colette Kress, directrice financière de Nvidia, a déclaré lors d’une récente conférence téléphonique que les GPU livrés il y a six ans fonctionnent toujours à pleine capacité aujourd’hui grâce à CUDA.

Quoi qu’il en soit, les entreprises technologiques sont confrontées à un défi majeur : assurer la rentabilité de ces investissements massifs. Mihir Kshirsagar, directeur de la clinique de politique technologique au Center for Information Technology Policy de Princeton, pose la question cruciale : D’où viendront les revenus qui vous permettront de récupérer à cette échelle ?.

Le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a récemment révélé que l’entreprise avait commencé à étaler ses investissements dans les infrastructures afin d’éviter que les puces de ses centres de données ne deviennent obsolètes en même temps. Sarah Freer, directrice financière d’OpenAI, a quant à elle exprimé son inquiétude quant à la dépendance de l’entreprise à la durée de vie des puces les plus avancées, estimant qu’elle pourrait nécessiter un soutien gouvernemental si cette durée de vie s’avérait trop courte. (OpenAI a par la suite cherché à minimiser cette déclaration.)

Les précédents exemples de bulles spéculatives montrent que les infrastructures construites pendant les périodes d’euphorie peuvent encore être utiles après l’éclatement de la bulle. Cependant, Paul Kedrosky, associé directeur de la société d’investissement SK Ventures, souligne que les centres de données IA ne conserveront pas le même potentiel d’utilisation au fil du temps sans un investissement constant dans de nouvelles puces.

Les implications d’une bulle de l’IA pourraient donc être considérables, allant au-delà des bilans et des cours boursiers des géants de la technologie. Comme le souligne Kshirsagar, si l’économie ne fonctionne pas, de très grandes questions sociétales se poseront.