Cas ours de l’IA : quels sont les bons et les mauvais arguments des sceptiques Rédigé par Lance Roberts via RealInvestmentAdvice.com, le « cas ours » de l’IA n’est pas un argument ; il est trois heures. Burry sur les gains. Bernstein sur le financement circulaire. MIT sur les revenus. Deux sont la moitié…
Le « cas d’ours » de l’IA n’est pas un argument parmi d’autres ; il est trois heures. Burry sur les gains. Bernstein sur le financement circulaire. MIT sur les revenus. Deux ont à moitié raison. On s’effondre sur les données.
Michael Burry a rompu un silence de deux ans le 11 novembre pour accuser les plus grandes entreprises technologiques du monde de falsifier leurs comptes, qualifiant cela de l’une des fraudes les plus courantes de l’ère moderne. Cela a attiré l’attention, et cela devrait être le cas. Quand l’homme qui a vendu à découvert la bulle immobilière dit que les revenus de l’IA sont faux, vous l’écoutez. Mais la thèse de l’IA, qui s’est durcie au cours des six derniers mois, n’est pas un argument. Il est trois heures. Et lorsque vous les séparez, deux d’entre eux constituent des risques réels, et un s’effondre au contact des données.
Voici le problème avec la façon dont le cas de l’IA ours est habituellement discuté. Les sceptiques mélangent trois affirmations distinctes pour n’en faire qu’une seule.
Chacun d’entre eux pointe vers quelque chose de réel, mais chacun s’étend également au-delà de ce que soutiennent les preuves. Plus particulièrement, cela se produit souvent dans le même souffle.
J’ai passé la majeure partie d’un an sur cette question. L’été dernier, j’ai soutenu que le discours sur le déficit trouverait son remède dans les infrastructures d’IA. Puis, le mois dernier, j’ai testé cette thèse par rapport aux recherches de Goldman et j’ai reconnu que mes calculs de multiplicateurs initiaux étaient trop généreux. Je ne défends donc pas ici une position permanente. Je fais ce que mes clients voudraient que je fasse : Steelman l’ours, puis vérifie les reçus. Prenons les trois dans l’ordre dans lequel les sceptiques les présentent habituellement.
Commençons par Burry, car c’est lui le plus pointu. A savoir :
« La sous-estimation de la dépréciation en prolongeant la durée de vie utile des actifs augmente artificiellement les bénéfices. »
Ses calculs fonctionnent comme ça. Les hyperscalers déprécient le matériel Nvidia sur cinq ou six ans, alors que la durée de vie économique réelle d’une puce sur un cycle de trois ans est plus proche de deux ou trois ans. Étirez le calendrier, sous-estimez les dépenses annuelles et le bénéfice déclaré semble meilleur que ce que justifient les données économiques. Il évalue l’écart à environ 176 milliards de dollars de dépréciation sous-estimée dans l’ensemble du secteur entre 2026 et 2028. Selon les mêmes calculs, Oracle a surestimé près de 27 % et Meta près de 21 % d’ici 2028.
A-t-il tort ? Pas sur la comptabilité. Les hypothèses de durée de vie utile sont un véritable levier, et un cycle de puce de deux à trois ans sur un calendrier de six ans est une chose légitime à remettre en question. Si vous possédez ces noms uniquement sur la base des revenus déclarés, prenez ce point au sérieux.
C’est ici que l’argument s’étire. L’amortissement est une charge non monétaire. Oui, cela modifie le BPA déclaré, mais cela ne touche pas un seul dollar de flux de trésorerie opérationnel. Alphabet a quand même généré environ 165 milliards de dollars de flux de trésorerie d’exploitation en 2025, et ce chiffre ne se soucie pas de la façon dont les comptables planifient un serveur. Le problème décrit par Burry, même si vous accordez tous les chiffres, est une question de qualité des bénéfices et de valorisation. Les baissiers confondent « les bénéfices sont surestimés » avec « l’entreprise ne fonctionne pas », et seule la première affirmation survit aux documents déposés.
Le deuxième argument est circulaire. Nvidia investit dans OpenAI. OpenAI achète le cloud à Oracle. Oracle achète des puces à Nvidia. Stacy Rasgon de Bernstein a déclaré que cette configuration « alimenterait clairement les préoccupations » circulaires « », et la comparaison avec le financement des fournisseurs point-com, Nortel et Lucent prêtant aux clients l’argent nécessaire pour acheter leur propre équipement, écrit elle-même. Les analystes évaluent à plus de 800 milliards de dollars ces accords.
L’inquiétude est légitime pour ces accords spécifiques. L’erreur est de traiter la boucle comme l’histoire entière. UBS estime que l’accord OpenAI-Nvidia représente jusqu’à 13 % du chiffre d’affaires projeté de Nvidia pour 2026. Les 87 % restants proviennent de clients achetant sans lien de dépendance. La plupart des revenus de l’IA hyperscaler proviennent d’entreprises et de consommateurs qui paient de l’argent réel pour le cloud et les logiciels, et non des mêmes dollars qui se courent autour d’un cercle de cinq entreprises.
La pièce circulaire mérite-t-elle d’être vue ? Absolument. OpenAI serait sur le point de perdre environ 14 milliards de dollars cette année, et les accords de garantie de fournisseur comme celui d’AMD sont exactement le genre d’ingénierie qui semble intelligente jusqu’à ce que la demande diminue. Mais « une partie du financement est circulaire » est un signal d’alarme. Ce n’est pas en soi une thèse de bulle.
Maintenant, celui qui s’effondre. La version phare provient de l’étude « GenAI Divide » du MIT : 95 % des projets pilotes d’IA d’entreprise n’ont montré aucun impact mesurable sur les bénéfices malgré les milliards dépensés. Les baissiers lisent cela comme une preuve que les investissements ne rapporteront jamais. Capex sans revenus. L’histoire du point-com recommence.
Deux problèmes. Tout d’abord, lisez ce que le MIT a réellement trouvé. Les échecs étaient organisationnels et non technologiques. Les entreprises construisaient des outils en interne au lieu de les acheter, et les orientaient vers le marketing plutôt que vers le back-office. Dans la même enquête, environ 90 % des travailleurs ont déclaré utiliser des outils d’IA personnels au travail, contre seulement 40 % des entreprises disposant d’un abonnement officiel.
Voici le point le plus crucial. Les revenus apparaissent. Cela ne dépend tout simplement pas toujours du budget de l’IA de l’entreprise.
Deuxièmement, et c’est la partie que les « sans revenus » ignorent, l’étude mesure le rendement de l’acheteur, et non le revenu du vendeur. Morningstar estime qu’en 2025, le secteur américain de l’IA a généré environ 100 milliards de dollars de revenus de services. C’est suffisant pour couvrir le coût de fonctionnement des modèles. La question n’a jamais été de savoir si les revenus sont RÉELS. Il s’agit de savoir si ces revenus couvriront à terme la formation et la recherche sur les modèles, et pas seulement le coût de l’inférence. C’est une question en direct. « Personne ne paie pour ça » ne l’est pas.
Alors, récapitulons où nous en sommes. Deux des trois arguments baissiers concernent des risques réels concernant les prix et le financement. La troisième, à savoir que les dépenses ne généreront jamais de revenus, est celle qui s’effondre sur la base des données.
J’aime le commerce de l’IA. Surtout. Ce qui me dérange, ce ne sont pas les revenus. C’est le flux de trésorerie disponible. Les quatre hyperscalers ont dépensé environ 410 milliards de dollars en investissements en 2025, et les prévisions pour 2026 tablent sur quelque chose de proche de 700 milliards de dollars. C’est de l’argent réel qui quitte le bâtiment. Pivotal Research prévoit que le flux de trésorerie disponible d’Alphabet chutera de près de 90 % cette année, passant de 73 milliards de dollars à environ 8 milliards de dollars. Celui d’Amazon pourrait devenir négatif.
Mais la baisse des flux de trésorerie disponibles n’est pas automatiquement le signal d’alarme auquel elle ressemble, et c’est ici que je me sépare des plus durs baissiers. Il y a une différence entre une entreprise qui saigne des liquidités pour soutenir un modèle en voie de disparition et une autre qui dépense des sommes record pour construire le suivant. Alphabet, Amazon et Microsoft ne rachètent pas d’actions à ces niveaux. Ils réinvestissent l’argent dans l’entreprise.
L’hypothèse enfouie dans le scénario baissier, selon laquelle les dépenses ne rapportent jamais et les flux de trésorerie disponibles ne se rétablissent jamais, est en soi un pari contre trois des meilleurs répartiteurs de capitaux des vingt dernières années. Amazon a passé une décennie à se faire dire qu’AWS était une distraction. Microsoft a été radié avant Azure. « Cette fois, c’est différent » est une expression dangereuse dans les deux sens. La mise en garde honnête est que la vraie différence dans ce cycle ne réside pas dans les entreprises, mais dans l’actif : un GPU sur un cycle de deux à trois ans doit être rentable rapidement, d’une manière que ces paris sur les infrastructures d’une décennie n’ont jamais eu à le faire.
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Traduit automatiquement de l’anglais. Le texte original fait foi.
Source : ZeroHedge — Lire l’article original
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