Les dépenses en IA vont atteindre 1,2 billions de dollars. Le test de rentabilité n’a pas encore commencé.

Amazon, Goldman Sachs et le tableau de bord des dépenses en IA

C’est ici que l’histoire de l’IA rencontre son premier véritable indice de performance. Les dépenses en IA de Megacap sont estimées à765 milliards cette annéeEt on s’attend à ce que les revenus atteignent près de 1,2 trillions de dollars en 2027. C’est une grosse mise en jeu pour les profits futurs. Le problème est que les infrastructures sont construites avant que les flux de trésorerie ne se manifestent clairement.

Les bilans financiers subissent une pression.

Les résultats récents montrent à quel point cette construction est coûteuse. Amazon a enregistré un flux de trésorerie négatif de 7,6 milliards de dollars au cours des 12 derniers mois. De plus, Meta a indiqué que la génération de liquidités avait diminué de 91 %. Ce n’est pas une bonne indication si l’avantage attendu doit être obtenu à court terme.

L’ondulation des dépenses continue d’accélérer.

Le PDG d’Amazon a déclaré que l’entreprise est…Ne sera pas conservateur en matière d’investissements dans l’IA.Un rappel que le cycle de dépenses ne ralentit pas. Le marché passe maintenant d’une phase d’excitation à une phase de preuve : les investisseurs veulent des preuves que cette vague de dépenses en capitaux se transformera finalement en un flux de trésorerie durable.

Pourquoi les dépenses augmentent-elles plus rapidement que les rendements visibles

L’IA est de plus en plus un élément majeur dans les dépenses : les dépenses se font déjà maintenant, tandis que la plupart des revenus seront réalisés ultérieurement. Amazon a augmenté ses prévisions de dépenses d’investissement à environ…220 milliardsMicrosoft et Google dépensent chacun environ80 à 90 milliards d’euros par anPour l’instant, les investisseurs financent principalement la phase de construction.

Goldman Sachs voit le retard dans les bénéfices.

Goldman Sachs dit queLes acheteurs d’entreprise, les entreprises de modèle et les hyperscalers n’ont pas encore montré de bénéfices.C’est le risque de timing essentiel. Si les clients finaux ne dépensent pas suffisamment pour justifier l’investissement, il devient plus difficile pour les géants du cloud de prouver que leurs nouvelles capacités génèrent des rendements attrayants.

La concentration fait de l’IA un problème qui concerne un marché plus large.

Ce n’est pas seulement un problème au niveau de l’entreprise. C’est aussi un problème au niveau du portefeuille, car les risques sont concentrés au sein d’un petit groupe de leaders dans le domaine de l’IA.

Qu’est-ce qui est en jeu si la commercialisation échoue ?

L'exposition aux actions des Américains est maintenantPics de la période des sites webEt les performances des portefeuilles financiers sont de plus en plus liées au succès d’une poignée de sociétés dans le domaine de l’IA. Cela fait de l’IA un secteur moins spécialisé, et plus sensible aux fluctuations du marché en général. Si la commercialisation prend plus de temps que prévu, les conséquences pourraient se répercuter bien au-delà du groupe de leaders actuels dans le domaine de l’IA.

La discussion sur le marché est réelle. Les optimistes voient un long cycle d’investissement qui commence avec les infrastructures. Les pessimistes pensent que les dépenses s’éloignent de retours visibles.acheteurs d’entreprise, entreprises de modèle et hyperscalers qui n’ont pas encore montré de résultats positifs.La raison pour laquelle il est nécessaire d’être prudent à court terme est simple : une expansion massive se fait le mieux lorsque les clients contribuent suffisamment de revenus pour couvrir les coûts d’amortissement, les coûts de financement et le coût d’opportunité du capital.

Pourquoi les semi-travailleurs peuvent être payés en premier ?

Les entreprises de semi-conducteurs sont dans une position très favorable immédiatement, car elles vendent des produits destinés à être intégrés dans les systèmes existants, plutôt que de gérer eux-mêmes la nouvelle capacité de production. Cela permet de soutenir les actions des entreprises spécialisées dans les puces, même pendant que la chaîne économique liée à l’IA est encore en phase d’évaluation.

Les prochaines années sont importantes. Goldman Sachs affirme que la période allant de 2026 à 2030 sera une épreuve décisive pour la commercialisation de l’IA. Les investissements actuels dans les infrastructures doivent donc commencer à générer des rentabilités, ou risquer des pertes potentielles.

Que regarder avant que l’optimisme devienne plus difficile à obtenir

Faites attention aux signes indiquant que l’histoire passe de la dépense en capital à la monétisation :

• Des prix plus clairs et une croissance de l’utilisation des services.
• Les dépenses des hyperscalers sont plus liées aux retours visibles qu’à la crainte de manquer quelque chose.
• Signes que les bénéfices se répandent au-delà d’un petit groupe de leaders en IA
• Tout signe indiquant que l’exposition intensive se détériore en même temps que la commercialisation s’essouffle.

Une manière plus équilibrée de gérer la tension

L’approche pratique consiste à favoriser la partie de la chaîne qui est payée en premier, afin qu’elle puisse rester financièrement solide pendant que le marché détermine les avantages économiques. Actuellement, cela signifie probablement choisir les fournisseurs plutôt que de supposer que tous les opérateurs qui investissent dans l’IA pourront rapidement prouver leur efficacité.Générer des rendements.

La capacité du bilan est encore plus importante dans cette situation. Amazon a déclaré qu’il…Ne sera pas conservateur en matière d’investissements dans l’IA.Alors que certaines des plus grandes entreprises ont déjà constaté…Le flux de trésorerie est passé en contrepartie négative.Ou bien, la génération de liquidités diminue drastiquement. Cela peut être géré pendant un certain temps, mais pas pour toujours.