Morgan Stanley : Les applications d'entreprise de l'IA se déploient rapidement, mais l'offre de puissance informatique reste gravement insuffisante et le manque d'électricité pourrait durer plusieurs années.

Selon les informations de l'application Zhihui Finance, alors que l'application de l'intelligence artificielle (IA) dans les entreprises s'approfondit, de plus en plus de sociétés commencent à obtenir des rendements quantifiables de leurs investissements dans l'IA. Cependant, Morgan Stanley estime qu'une pénurie de capacité de calcul devient le principal goulot d'étranglement limitant l'expansion du secteur de l'IA, tandis que des contraintes d'ordre énergétique, de main-d'œuvre et politique pourraient faire perdurer ce problème pendant plusieurs années.

Michelle Weaver, stratège en recherche thématique américaine chez Morgan Stanley, a déclaré lors d'une interview mercredi que le marché est toujours clairement en situation de pénurie d'offre concernant la capacité de calcul. « La capacité de calcul est en train de devenir une ressource limitée », et les goulots d'étranglement relatifs à l'énergie, à la politique et à la main-d'œuvre continueront de limiter l'expansion de l'offre dans les années à venir.

Weaver a souligné que la vitesse d’adoption de l’IA par les entreprises s’accélère et que les bénéfices économiques apportés par l’IA deviennent de plus en plus évidents.

Parmi les entreprises composant l’indice S&P 500, environ 25 % peuvent actuellement quantifier les rendements réels issus de leurs investissements dans l’IA, contre 14 % il y a un an. Cela signifie que les dépenses des entreprises en IA passent progressivement de la phase d’expérimentation initiale et de construction d’infrastructures à une phase pouvant générer une valeur commerciale mesurable.

Parallèlement, la construction de l’infrastructure de l’IA ne manque pas de soutien financier. Weaver a pris l’exemple de la collaboration entre NVIDIA (NVDA.US) et des institutions financières de Wall Street pour lever des fonds, ces partenariats rechercheraient jusqu’à 500 milliards de dollars de financements pour l’infrastructure de l’IA, ce qui montre que les capitaux continuent d’affluer massivement vers les centres de données et le développement de la capacité de calcul.

Toutefois, des capitaux suffisants ne signifient pas que l’infrastructure de l’IA peut se développer aussi rapidement. Weaver estime que les deux principaux facteurs limitant actuellement l’approvisionnement en capacité de calcul sont la pénurie de main-d’œuvre pour la construction de centres de données et la pénurie d’électricité nécessaire à leur fonctionnement.

Les centres de données dédiés à l’IA consomment énormément d’énergie, et l’ajout de nouvelles sources d’électricité, le réseau de transmission ainsi que la construction d'infrastructures connexes prennent beaucoup de temps. Même en prenant en compte des solutions innovantes telles que la reconversion des fermes de minage Bitcoin ou les piles à combustible, Weaver estime qu’il subsiste un déficit d’approvisionnement en électricité de l’ordre de 10 à 20 % pour répondre aux besoins des infrastructures de l’IA.

Cela signifie que, même si les entreprises disposent de capitaux suffisants pour acheter des puces IA et construire des centres de données, il pourrait leur être difficile d’obtenir rapidement une capacité de calcul réelle en raison d’un manque d’électricité ou de personnel dédié à la construction. Weaver prévoit que ces contraintes structurelles feront que la capacité de calcul restera rare et précieuse pendant plusieurs années encore.

Outre l’énergie et la main-d’œuvre, les facteurs politiques deviennent également un nouvel obstacle à l’expansion des centres de données pour l’IA.

Weaver explique qu’à l’approche des élections de mi-mandat aux États-Unis, une opposition croissante à la construction de centres de données se manifeste dans certaines régions. Les habitants s’inquiètent principalement du fait que des centres de données à grande échelle pourraient augmenter les tarifs d’électricité, accroître la demande en eau et avoir des répercussions sur la qualité de l’eau, de l’air et sur l’environnement local.

Bien que les opérateurs de centres de données puissent, dans une certaine mesure, répondre aux préoccupations des consommateurs concernant les tarifs d’électricité et les questions environnementales en ajustant les projets et les plans énergétiques, Weaver anticipe qu’à l’approche du dernier stade des élections de mi-mandat, la controverse politique entourant la construction de centres de données pourrait encore s’intensifier.

Dans l’ensemble, Morgan Stanley estime que l’application de l’IA par les entreprises passe progressivement de la phase d’investissement à celle où elle génère des retours réels, mais que les principales contraintes auxquelles fait face l’industrie de l’IA aujourd'hui ne sont plus uniquement liées au capital ou aux puces, mais s’étendent à l’énergie, à la main-d’œuvre, à l’approbation des projets de centres de données et aux obstacles politiques. Tant que ces goulots d’étranglement ne seront pas levés, l’offre de capacité de calcul risque de continuer à être à la traîne face à une demande en forte croissance.