70 ans de hausse et de baisses dans le domaine de l’IA : que dit l’histoire sur les 800 milliards de dollars investis aujourd’hui ?

Les dépenses des hyperscalers poussent le marché, avant même que les bénéfices pour les entreprises ne soient vérifiés.

Les investisseurs paient d’abord pour la construction, et ensuite ils récupèrent les fonds.

Des investissements élevés de la part des hyperscalers sont attendus.environ 800 milliards cette annéeLe marché évalue la couche d’infrastructure avant que les bénéfices économiques ne soient pleinement visibles. C’est compréhensible. Le risque majeur est le timing : les équipes de gestion ont présenté ces dépenses comme…De nature pluriannuelle, et non discrétionnaire.Ainsi, la mise en place peut continuer à avancer, même si le retour sur investissement pour l’entreprise n’est pas encore atteint.

Pourquoi la lentille de 70 ans d’Adrian Cox est importante

L’argument de Cox est que l’IA suit un schéma bien connu au cours des sept dernières décennies :Enthousiasme, obstacles, déception et une accélération renouveléeLes capacités peuvent continuer à se développer, mais la voie d’investissement ne l’est pas. La question clé pour les investisseurs est de savoir si le marché confond la demande en infrastructures avec la monétisation des produits finaux.

Pour l’instant, les sentiments restent orientés d’un côté. L’essor de l’IA est…Lifting du marché boursierMême si une partie de ces dépenses peut masquer des activités plus modestes ailleurs dans l’économie, cela crée un risque comportemental classique : les investisseurs se basent sur l’ampleur des dépenses, et accordent plus d’importance aux nouveaux lancements et aux investissements en capital fixe que sur la question de savoir comment l’adoption généralisée et les bénéfices réels se font.

La conclusion pratique est simple : le secteur de l’infrastructure peut progresser en premier, tandis que la monétisation viendra plus tard. Attendre des preuves pourrait signifier manquer une partie du processus de développement, mais cela peut également aider les investisseurs à éviter les fluctuations futures.

L’histoire montre que le chemin d’investissement de l’IA sera plus difficile que sa courbe de compétences.

Le problème est de sous-estimer la technologie. C’est de sous-estimer le fait que les investisseurs ont souvent tort en ce qui concerne le moment opportun pour investir.

Le progrès exponentiel ne signifie pas une trajectoire de marché linéaire.

Les capacités de l’IA peuvent se développer de manière inévitable. Mais l’interprétation historique de Cox est claire :le parcours d’investissement ne sera pasUne courbe linéaire. Les marchés continuent de évoluer en fonction d’états d’enthousiasme, de contraintes liées à l’offre ou à l’adoption, de déceptions, puis de nouvelles accélérations.

Le jugement humain ne suit pas toujours les tendances exponentielles. Lorsqu’un nouveau modèle émerge, les investisseurs pensent généralement de manière linéaire : meilleure démo, plus d’utilisateurs, plus de profits. En réalité, les bénéfices arrivent généralement par étapes : d’abord une infrastructure solide, puis une adoption plus large, et enfin des preuves économiques plus nombreuses. Le point de vue de Cox est clair : remporter la course technologique n’est pas la même chose que remporter la course du marché boursier.

Pourquoi une IA moins chère peut encore signifier des dépenses plus élevées

Une autre piège est de croire que les IA moins chères signifient automatiquement des dépenses moindres. Cox souligne un effet similaire au paradoxe de Jevons : les coûts de calcul plus bas peuvent permettre l’émergence de nouveaux cas d’utilisation et augmenter la demande totale.

Cela est important du point de vue des sentiments des investisseurs. Lorsque les prix diminuent et que la situation économique s’améliore, les investisseurs ont tendance à penser : « Maintenant, c’est vraiment rentable sur le plan économique », plutôt que de penser : « Nous avons besoin de moins d’infrastructures ». Ce changement peut entraîner une surévaluation des prix juste avant l’apparition du prochain obstacle économique.

Le marché continue de voter sur l’inéluctabilité.

L’état d’esprit actuel semble toujours vulnérable face au comportement de groupe. Le marché de l’IA…Lifting du marché boursierAlors que les équipes de gestion décrivent les dépenses comme…Durée pluriannuelle dans la nature, non discrétionnaire.Cette combinaison peut renforcer le biais de confirmation : les investisseurs se concentrent sur la prochaine opportunité d’investissement et considèrent l’hésitation comme une perte de chance.

Mais l’adoption peut encore être plus restrictive que ne le suggère le prix de marché. Les critiques affirment que…L’adoption de l’IA est restée minimale dans l’ensemble de l’économie jusqu’à présent.Et les commentaires concernant ce secteur ont également indiqué…Le boom vient plus de la construction des tuyaux que de tout flux significatif qui circulerait à travers eux.Ce n’est pas une affirmation selon laquelle l’IA échoue. C’est plutôt un avertissement : les attentes peuvent dépasser les limites de la monétisation.

Que regarder à la place des titres de journal

• Lorsque les bonnes nouvelles cessent d’augmenter les prix, le sentiment des investisseurs peut changer.
• Lorsque « le calcul plus économique » devient l’argument pour des dépenses supplémentaires, l’ancrement peut jouer ce rôle.
• Lorsque chaque nouveau lancement est considéré comme une preuve de profits inévitables, le comportement de groupe peut atteindre son apogée.

C’est la leçon principale tirée des expériences passées avec l’IA en été et en hiver : la technologie peut continuer à progresser, mais le chemin de la négociation devient beaucoup moins fluide.

Le secteur de l’échange de déchets reste axé sur les matériaux physiques : béton, cuivre et puces.

Le commerce plus durable est celui qui possède les contraintes. Le cadre historique de Cox est important ici, car c’est là que les goulots d’étranglement permettent à la demande de devenir une force de fixation des prix. En matière d’IA, cela signifie les éléments physiques sur lesquels les investisseurs peuvent avoir un impact.concret, cuivre et pucesDe plus, cela inclut la fourniture d’énergie, les réseaux de communication, la gestion thermique, ainsi que le personnel chargé de l’installation du système.

L’histoire des dépenses est plus complexe que les noms clés qui y figurent.

Les investisseurs se concentrent toujours sur les budgets les plus visibles, mais cette perspective est trop étroite. Les plans des hyperscalers sont décrits commeÀ long terme dans la nature, et non discrétionnaire.Cela explique pourquoi la construction reste solide, même lorsque les valeurs évoluent. Plus important encore, le chiffre principal est probablement…On sous-estime le coût total mondial de l’IA à environ 200 milliards de dollars.Cela a des conséquences pratiques : lorsque le marché se concentre sur une liste de gagnants limitée, il peut manquer les problèmes de deuxième ordre, comme les contraintes liées à la construction, au réseau électrique et aux infrastructures de communication.

L’aspect pratique consiste à ne pas chercher à lancer le prochain modèle. Il s’agit plutôt de déterminer où la demande doit être gérée.

Positionnement : prendre en compte les contraintes, mais respecter les prix.

L’argument favorable est que les dépenses liées à l’IA stratégique ne sont pas de ces dépenses qui disparaissent dès les premiers problèmes de performance. L’histoire montre que les obstacles peuvent continuer à récompenser les fournisseurs, même pendant que la couche d’application est encore en cours de développement.

La perspective baissière est que de nombreuses entreprises du secteur des infrastructures présentent déjà un niveau de utilisation très élevé, doncTensions entre la Chine et TaïwanIl devrait être considéré comme un test de résistance au niveau du décalage dans la chaîne d’approvisionnement, et non comme l’argument principal.

Une approche sensée serait de rester sélectif quant aux contraintes physiques que chaque étape de l’IA doit surmonter, tout en étant plus prudent quant aux noms qui impliquent déjà une demande presque parfaite.

Qu’est-ce qui confirmerait le modèle de boom-bust, et qu’est-ce qui le remettrait en question ?

Le dossier est toujours ouvert.

Ce qui confirmerait le modèle de croissance et de chute de Cox n’est pas un progrès moindre en matière d’IA. C’est plutôt une capacité plus forte, un enthousiasme plus large, et des preuves encore trop limitées montrant que cette mise en œuvre réussit vraiment son but.Le boom vient plus de la construction des tuyaux que de tout ce qui coule effectivement à travers eux., etL’adoption de l’IA est restée très limitée dans l’ensemble de l’économie jusqu’à présent.Alors, chaque nouveau progrès pourrait être considéré comme inévitable, juste avant la prochaine période de déception.

Signaux qui pourraient étayer la correspondance historique

• Les nouveaux modèles lancés continuent d’accroître les marchés, même si la monétisation reste concentrée chez un petit nombre de premiers gagnants. Le secteur de l’IA est encore…Lifting du marché boursier.
• Les dépenses restent élevées et diversifiées, car les budgets des hyperscalers sont…Durée pluriannuelle dans la nature, et non discrétionnaire.Et l’évolution de la titre est probablement…Exagère le montant total du CAPEX mondial en matière d’IA..
• Le marché récompense les prochaines démonstrations plus rapidement que ce dont a besoin pour déterminer la demande durable des entreprises.

Signaux qui remettraient en question la parallèle

• L’adoption s’étend au-delà des acheteurs d’infrastructures ; les cas d’utilisation pour les entreprises commencent à montrer des avantages économiques durables.
• Des lecteurs de calcul plus abordables permettent une croissance réelle d’utilisation, plutôt que simplement de soutenir des dépenses supplémentaires. Cela confirme l’idée que…Une IA moins coûteuse peut signifier des dépenses plus élevées, et non moins..
• L’IA est toujours considérée comme…Moteur de croissance structurelle bien au-delà de 2026Alors que des preuves économiques plus larges commencent à soutenir cette opinion, plutôt que de s’appuyer uniquement sur l’augmentation des dépenses.

Pour l’instant, le point de vue historique favorise une approche constructive concernant les aspects physiques, tout en restant sceptique face aux noms qui nécessitent des preuves immédiates d’avantages sur le marché final. L’histoire tend à récompenser ceux qui construisent d’abord, et les optimistes les plus agressifs plus tard.