Ken Griffin explique en détail la "forte baisse de l'IA" : la puissance de calcul similaire à l'aviation, les trois grands pièges de la "tarification marginale", de la "durée d'amortissement" et du "budget des entreprises".
Ken Griffin, le fondateur de Citadel, estime que l’investissement dans la puissance de calcul pour l’IA présente trois principaux pièges potentiels : la similitude entre les GPU et les compagnies aériennes, où une offre excédentaire entraînera une chute libre du prix marginal ; la prime de location élevée des GPU anciens ne pourra pas durer, ce qui oblige les fonds d’investissement à revoir les modèles d’amortissement sur 7 à 9 ans ; enfin, les dépenses en IA des entreprises sont passées de l’expérimentation à un calcul précis du retour sur investissement, et cherchent à réduire les coûts, ce qui entre en contradiction avec les dépenses massives des grandes entreprises.
Le 21 octobre, lors du sommet annuel Citadel Global Markets Future, Griffin a été interviewé par la journaliste Dani Burger de Bloomberg et a déclaré que le marché était en train de passer du "shopping thématique" des deux dernières années à une véritable analyse fondamentale. Il a dit : "Je pense que ce marché est en train de vivre le moment où les gens commencent réellement à faire leurs devoirs."
Au cours des deux dernières années, la logique du marché était simple et brutale : la vague de construction de centres de données de l’ordre du millier de milliards démarre, il suffit d’acheter les positions clés de toute la chaîne industrielle — Nvidia, DRAM à large bande passante, condensateurs céramiques multicouches MLCC, ainsi que les fournisseurs de la Corée du Sud, de Taïwan et du Japon et les géants du cloud — et c’était presque un pari gagnant. Aujourd’hui, cette logique est en pleine réévaluation. Récemment, les transactions liées à l’IA ont également connu un sérieux revers, le secteur des semi-conducteurs subit la plus longue série de baisses depuis la crise financière.
Ken Griffin met en garde : les GPU ressemblent beaucoup aux compagnies aériennes, avec des coûts marginaux d’exploitation extrêmement bas, et dès que la puissance de calcul dépasse la demande, les prix des locations à la demande et des appels API s’effondreront instantanément, répétant le destin de la « fibre noire » pendant la bulle des télécoms de 2000.
Piège n°1 : Effondrement des prix marginaux — "le moment compagnie aérienne" du GPU
Griffin a fait une comparaison directe avec le secteur aérien.
"Les GPU sont très similaires aux compagnies aériennes, le coût marginal d'exploitation est très faible. Si un siège est vide sur un vol, même vendu à 20 dollars, ce siège est tout de même rentable." Il ajoute : "C'est précisément cette caractéristique qui fait qu'une fois qu’une compagnie aérienne fait face à une surcapacité, les prix chutent librement."
Il a immédiatement étendu cette logique au marché de la puissance de calcul : "Si nous arrivons à un point où l'offre de GPU excède la demande, le prix marginal va littéralement chuter dans le vide."
Griffin prend la bulle des télécoms de 2000 comme exemple historique : cette année-là, de grandes quantités de fibres optiques ont été posées, mais faute de demande, elles n'ont jamais été utilisées, devenant de la "fibre noire", et les prix des télécoms ont chuté en flèche. Sa question : le marché de la puissance de calcul suit-il le même chemin ?
"Cela va totalement bouleverser toutes les hypothèses d’investissement sur lesquelles on se repose aujourd’hui. C’est la première question."
Piège n°2 : Échec du modèle d’amortissement — "la durée de vie utile" surestimée
La deuxième question que pose Griffin vise directement les modèles de valorisation des institutions d'investissement.
"Aujourd’hui, certains utilisent encore des GPU vieux de 5 ou 6 ans et arrivent à percevoir des loyers très élevés. C’est une situation qui, très probablement, ne durera pas dans les 5 ou 6 années à venir." dit-il. "Par conséquent, de plus en plus de gens commencent à s’inquiéter : je ne peux plus valoriser les septième, huitième ou neuvième années d'utilisation d'une puce comme il y a douze mois, avec les mêmes taux de capitalisation ou modèles de revenu."
En d’autres termes, si les investisseurs continuent de prendre en compte une forte valeur résiduelle des actifs sur 7 à 9 ans pour leurs calculs d’amortissement actualisés, leur modèle de valorisation sera sous pression pour une réévaluation systémique.
Piège n°3 : Restriction des budgets d'entreprise — l’ère du calcul précis du ROI arrive
Griffin note que la logique des dépenses d’IA côté entreprises a changé fondamentalement.
"Les entreprises américaines les plus avisées deviennent très lucides — savoir quels métiers doivent payer le prix fort pour les modèles d’OpenAI et d’Anthropic, et lesquels peuvent tourner avec des modèles open-source à très faible coût."
Il ajoute : "Si vous regardez les entreprises qui utilisent vraiment bien l’IA en interne, elles deviennent très rapidement très douées pour maximiser le retour sur chaque dollar dépensé pour l’IA. Je pense que tout le monde dans le monde de l’entreprise regarde la facture d’Anthropic et d’OpenAI, puis dit : d’accord, il faut vraiment qu'on s’assure de gagner en productivité avec ça."
750 milliards de dollars contre la réduction des factures d’entreprise : la collision frontale
Cette tendance au resserrement des dépenses des entreprises entre directement en contradiction avec les plans d’expansion des sociétés d’IA à grand modèle.
Selon Le Journal de Wall Street, Anthropic a révélé dans son dossier S-1 qu’elle prévoyait de consacrer 750 milliards de dollars à des dépenses de puissance de calcul, et le volume des dépenses continue de croître.
La journaliste Dani Burger demande alors directement à Griffin : existe-t-il une tension entre ces deux faits ?
Griffin répond brièvement et directement : "Oui. Vous avez déjà répondu à la question en la posant."
Il précise ensuite que l’enjeu est de savoir si Anthropic pourra rendre son modèle "indispensable" — par exemple, dans les sciences de la vie, si son modèle peut vraiment permettre de vaincre le cancer ou d’autres maladies mortelles, alors chaque laboratoire pharmaceutique sera prêt à payer n’importe quel prix pour cette technologie. "Mais nous n’avons pas la réponse à cette question aujourd’hui."
Question sur la bulle : l’histoire se répète toujours, mais la fin n’est pas forcément la même
Face au débat croissant autour de la "bulle IA", Griffin donne une réponse avec perspective historique.
"En ce moment, il est presque certain qu’il existe des bulles locales. Toute transformation fondamentale de l’économie s’accompagne généralement de bulles." dit-il. "J’aurais juste aimé avoir gardé mes actions Amazon à l’époque."
Son jugement : au lendemain de l’éclatement de la bulle, ce qui demeure, ce sont généralement des infrastructures technologiques transformant le monde, et les entreprises qui survivent à la bulle deviendront les leaders du marché pour les décennies à venir.
Mais il souligne aussi que cela ne signifie pas que les risques de valorisation actuels peuvent être ignorés — surtout sur les trois dimensions que sont les prix marginaux, l’hypothèse d’amortissement et le budget des entreprises : le processus de réévaluation du marché ne fait que commencer.
Avertissement : le contenu de cet article reflète uniquement le point de vue de l'auteur et ne représente en aucun cas la plateforme. Cet article n'est pas destiné à servir de référence pour prendre des décisions d'investissement.
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