Comment l'IA a-t-elle mis le monde entier dans une bulle ?

Rédigé par : Sleepy.txt

« La seule stratégie gagnante est de ne pas participer au jeu. »

En octobre, Michael Burry a écrit cette phrase sur les réseaux sociaux. Elle provient du film “WarGames” de 1983, dans lequel un superordinateur tire cette conclusion après avoir simulé plusieurs fois une guerre nucléaire.

Quelques jours plus tard, Burry a révélé sa position pour le troisième trimestre. Cet investisseur, connu pour avoir parfaitement parié à la baisse lors de la crise des subprimes de 2008, a mis près de 80 % des actifs de son fonds, soit environ 1 milliard de dollars, dans une seule direction : parier à la baisse sur Nvidia et Palantir.

Pour lui, la manière la plus efficace de ne pas participer à ce jeu de « faire le long » constitué d'irrationalité est de le vendre à découvert.

Le pari de Burry ne vise pas seulement quelques entreprises surévaluées, mais le consensus le plus puissant de notre époque lui-même. Car dans ce consensus, l'IA n'est pas seulement une révolution technologique, mais aussi une foi en le capital.

Mais comment ce consensus se forme-t-il ? Et comment atteint-il son paroxysme ? Lorsque cette machine de foi continue de fonctionner, quel en est le prix que nous payons ?

Évangile

Derrière chaque frénésie financière se cache une histoire qui est racontée sans cesse et en laquelle des milliers de personnes croient.

Dans cette vague d'IA, la façon dont cette histoire est écrite est d'un niveau exemplaire. Elle est réalisée par trois forces combinées : les leaders technologiques sont responsables de l'écriture du « mythe », Wall Street fournit la « rationalité », et les médias complètent la « prédication ».

Les premiers rédacteurs de l'histoire sont les prédicateurs de la singularité. Des leaders technologiques tels que Sam Altman, le PDG d'OpenAI, et Demis Hassabis, co-fondateur de Google DeepMind, ont réussi à dépeindre l'intelligence artificielle générale, un concept autrefois lointain présent dans la science-fiction et le milieu académique, comme une “nouvelle divinité” à portée de main, capable de résoudre tous les grands problèmes de l'humanité.

Ultraman répète inlassablement cette phrase lors de ses discours mondiaux : l'AGI sera le “plus grand bond technologique de l'humanité à ce jour”, et la richesse qu'elle pourra apporter “dépassera largement notre imagination collective”. Hassabis, quant à lui, définit cela avec un langage plus philosophique, le considérant comme un outil qui aide l'humanité à comprendre les mystères ultimes de l'univers.

Leur langage est rempli d'un enthousiasme religieux pour le « futur » et « l'intelligent », réussissant à conférer à cette vague technologique une signification presque sacrée, allant au-delà du commerce.

Si les leaders technologiques ont fourni le script mythique, alors Wall Street et les économistes ont apporté une légitimation « rationnelle » à ce mythe.

Dans un contexte de ralentissement de la croissance économique mondiale et de conflits géopolitiques fréquents, l'IA a rapidement été choisie comme le “remède à la croissance” capable de redonner confiance aux capitaux dans l'avenir.

Goldman Sachs a publié un rapport à la fin de 2024, prévoyant que l'IA générative apportera une augmentation de 7 % du PIB mondial dans les dix prochaines années, soit environ 7 000 milliards de dollars. Quasi simultanément, Morgan Stanley a également donné une définition plus grandiose, affirmant que l'IA est “le cœur de la quatrième révolution industrielle”, avec des effets de productivité comparables à ceux de la machine à vapeur et de l'électricité.

Le véritable rôle de ces chiffres et métaphores est de transformer l'imagination en actifs et la croyance en évaluation.

Les investisseurs commencent à croire que donner un multiple de 60 fois le bénéfice par action à Nvidia n'est pas fou, ils n'achètent pas seulement une entreprise de puces, mais le moteur de l'économie mondiale de demain.

Depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022, les actions liées à l'IA ont contribué à 75 % du rendement de l'indice S&P 500, 80 % de la croissance des bénéfices et 90 % de la croissance des dépenses d'investissement. Ce récit technologique est presque devenu le seul pilier soutenant l'ensemble du marché boursier américain.

Enfin, les médias et les réseaux sociaux sont devenus le dernier amplificateur de ce mythe.

De l'apparition époustouflante du modèle vidéo Sora de Wensheng, aux mises à jour de modèles des géants comme Google et Meta, chaque nœud est amplifié, bouclé, puis amplifié à nouveau, l'algorithme pousse cette foi dans la timeline de chacun.

Pendant ce temps, la discussion sur “l'IA remplace l'homme” s'étend comme une ombre, des ingénieurs aux enseignants, des designers aux journalistes, personne ne peut être sûr de faire encore partie de la prochaine époque.

Lorsque la peur et le respect se répandent simultanément, un grand mythe de la création, presque indiscutable, est écrit, ouvrant la voie à l'une des plus grandes concentrations de capital de l'histoire humaine.

machine

Lorsque l'« Évangile » se répand dans chaque recoin du monde, un groupe d'ingénieurs financiers les plus doués en conception structurelle commence à agir.

Leur objectif est de transformer cette croyance abstraite en une machine opérationnelle, un système de capital capable de s'auto-circuler et de s'auto-renforcer. Plutôt que de dire qu'il s'agit d'une bulle, on pourrait dire que c'est un moteur financier de construction complexe, dont le degré de complexité dépasse largement celui des produits dérivés de la génération de 2008.

Le cœur de cette machine est construit par quelques grandes entreprises technologiques. Elles tissent capital, puissance de calcul et revenus en un circuit fermé, où les fonds circulent, se multiplient, puis circulent à nouveau, comme un système perpétuel alimenté par des algorithmes.

Tout d'abord, des géants de la technologie comme Microsoft investissent des sommes colossales dans des institutions de recherche en IA telles qu'OpenAI. Cette entreprise, habituée à miser sur les infrastructures à l'ère du cloud computing, a investi plus de 13 milliards de dollars dans OpenAI. En quelques années, la valorisation d'OpenAI est passée de plusieurs milliards à près de 100 milliards de dollars, devenant ainsi un nouveau mythe sur le marché des capitaux.

La première conséquence d'un financement massif est l'augmentation du coût de l'entraînement. Pour créer GPT-4, OpenAI a utilisé plus de 25 000 GPU Nvidia A100, et la demande en puissance de calcul pour les modèles de prochaine génération continue d'augmenter de manière exponentielle. Ces commandes, naturellement, vont vers le seul monopole du marché, Nvidia.

Les revenus des centres de données d'NVIDIA ont grimpé de 4 milliards de dollars en 2022 à 20 milliards de dollars en 2025, avec une marge bénéficiaire de plus de 70 %. Son action a explosé, faisant de l'entreprise la plus valorisée au monde.

Et ceux qui détiennent une grande quantité d'actions Nvidia sont précisément les grandes entreprises technologiques et les investisseurs institutionnels, y compris Microsoft. La hausse du prix des actions Nvidia a également rendu leur bilan encore plus attrayant.

L'histoire n'est pas terminée, l'entraînement n'est que le début, le déploiement est le principal champ de bataille des dépenses.

OpenAI doit héberger ses modèles dans le cloud, et son plus grand partenaire n'est autre que Microsoft. Des milliards de dollars de frais de services cloud chaque année, qui alimentent les livres de comptes de Microsoft et se traduisent par la courbe de croissance des activités Azure.

Un cercle parfait vient de naître. Microsoft investit dans OpenAI, OpenAI achète des GPU d'NVIDIA et des services cloud de Microsoft, la croissance des revenus d'NVIDIA et de Microsoft fait monter les prix des actions, et la hausse des prix des actions rend l'investissement de Microsoft encore plus réussi.

Dans ce processus, les fonds circulent uniquement entre quelques géants, créant de manière fictive d'énormes « revenus » et « profits », la croissance sur le papier se corroborant mutuellement, les évaluations s'élevant les unes les autres. La machine commence à se nourrir elle-même. Elle n'a même pas besoin de la demande réelle de l'économie réelle pour atteindre « l'éternel mouvement ».

Ce moteur central s'est rapidement étendu à divers secteurs.

Les technologies financières et le secteur des paiements ont été parmi les premiers à être intégrés.

Stripe est l'un des exemples les plus typiques. Cette entreprise de paiement, dont la valorisation dépasse les 100 milliards de dollars, a traité un volume total de paiements atteignant 14 000 milliards de dollars en 2024, soit 1,3 % du PIB mondial. Un an plus tard, elle a annoncé un partenariat avec OpenAI pour lancer la fonctionnalité “paiement instantané” dans ChatGPT, permettant pour la première fois au système de paiement d'être véritablement intégré dans le scénario d'interaction des modèles linguistiques.

Le rôle de Stripe dans cette vague est très subtil. Il est à la fois un acheteur d'infrastructure AI, achetant constamment de la puissance de calcul pour former des systèmes de prévention de la fraude et des algorithmes de recommandation de paiement plus efficaces; et il est également un bénéficiaire direct de la commercialisation de l'IA, créant de nouveaux points d'entrée de transaction en s'associant à des modèles linguistiques, ce qui augmente ainsi sa valorisation.

PayPal suit de près. En octobre 2025, ce géant des paiements établi est devenu le premier système de portefeuille entièrement intégré par ChatGPT.

Mais les ondulations ne se sont pas arrêtées aux finances. L'industrie manufacturière est l'un des secteurs traditionnels qui a ressenti les vibrations en premier, autrefois elle dépendait du matériel automatisé, mais aujourd'hui elle commence à payer pour des algorithmes.

En 2025, un constructeur automobile allemand a annoncé qu'il investirait 5 milliards d'euros au cours des trois prochaines années pour promouvoir la transformation par l'IA, dont la majeure partie des fonds sera consacrée à l'achat de services cloud et de GPU, afin de remodeler le système nerveux de la chaîne de production et d'approvisionnement. Ce n'est pas un cas isolé. Les gestionnaires des secteurs de l'automobile, de l'acier et de l'électronique cherchent tous à améliorer l'efficacité de manière similaire, comme si la puissance de calcul était le nouveau carburant.

Le secteur de la vente au détail, la logistique, la publicité, presque chaque secteur que vous pouvez imaginer, subit des transformations similaires.

Ils achètent de la puissance de calcul AI, signent des accords de coopération avec des entreprises de modèles, et soulignent à plusieurs reprises leur “stratégie AI” dans leurs rapports financiers et lors des réunions avec les investisseurs, comme si ces trois mots pouvaient à eux seuls générer une prime. Le marché des capitaux a également récompensé cela, avec une hausse de la valorisation, un financement plus fluide et un récit plus complet.

Et toutes ces fins pointent presque vers les mêmes quelques entreprises. Peu importe d'où les fonds sortent, ils finissent toujours par revenir vers des nœuds centraux comme Nvidia, Microsoft, OpenAI, et ainsi de suite, se dirigeant vers les GPU, vers le cloud, vers les modèles. Leurs revenus augmentent donc constamment, les cours des actions continuent de grimper, ce qui renforce à son tour la conviction autour de tout le récit de l'IA.

coût

Mais cette machine n'est pas sans coût. Son carburant provient de ressources économiques et sociales réelles, extraites, transformées et brûlées peu à peu pour produire le grondement de la croissance. Ces coûts sont souvent masqués par le vacarme du capital, mais ils existent bel et bien et redessinent lentement le squelette de l'économie mondiale.

Le premier coût est le coût d'opportunité du capital.

Dans le monde du capital-risque, l'argent suit toujours la direction des rendements les plus élevés. La ruée vers l'IA a créé un trou noir de capital sans précédent. Selon les données de PitchBook, en 2024, environ un tiers du capital-risque mondial sera dirigé vers l'IA ; d'ici le premier semestre 2025, ce chiffre atteindra des niveaux étonnants de deux tiers aux États-Unis.

Cela signifie que le capital qui pourrait soutenir des domaines clés tels que la technologie climatique, la biopharmacie et les énergies propres est aspiré de manière disproportionnée dans la même histoire.

Lorsque tout l'argent le plus intelligent poursuit la même histoire, le sol de l'innovation est en train d'être vidé. La concentration du capital ne signifie pas toujours une amélioration de l'efficacité, elle signifie souvent la disparition de la diversité.

En 2024, le montant total des investissements en capital-risque dans le domaine des énergies propres dans le monde n'est qu'un cinquième de celui de l'IA. Le changement climatique est toujours considéré comme la menace la plus pressante pour l'humanité, mais les fonds sont dirigés vers la puissance de calcul et les modèles. La situation de la biotechnologie n'est pas différente. Plusieurs entrepreneurs ont déclaré lors d'entretiens que les investisseurs s'intéressent peu à leurs recherches, car « l'histoire de l'IA est plus sexy, et le cycle de retour sur investissement est plus court ».

Cette frénésie du capital a déjà frôlé un point critique dangereux.

Les dépenses en capital du secteur technologique américain ont presque atteint le pic de la bulle Internet de 1999 à 2000 en termes de croissance annuelle. À cette époque, tout le monde parlait de “nouveau paradigme”, les entreprises s'étendant massivement avant même de réaliser des bénéfices, et les investisseurs pariant sur la vision de “changer le monde”. Ce n'est qu'après l'éclatement de la bulle que le Nasdaq a perdu deux tiers de sa valeur marchande, plongeant la Silicon Valley dans un long hiver.

Vingt-cinq ans plus tard, la même émotion est de nouveau ravivée, sauf que le protagoniste est remplacé par l'IA. La courbe des dépenses d'investissement s'élève à nouveau de manière abrupte, les géants se disputent des centaines de milliards de dollars pour construire des centres de données et des grappes de calcul, comme si la dépense elle-même pouvait apporter un avenir certain.

L'analogie historique est troublante, peut-être que la fin ne sera pas complètement identique, mais cette dynamique de capital extrêmement concentré signifie qu'une fois le point de retournement atteint, le coût sera supporté par l'ensemble de la société.

Le deuxième coût est le coût intellectuel des talents.

Cette vague d'IA crée un siphon intellectuel sans précédent à l'échelle mondiale. Les ingénieurs, mathématiciens et physiciens les plus éminents sont aspirés dans la même direction, loin du front de la résolution des problèmes fondamentaux de l'humanité.

Dans la Silicon Valley, la ressource la plus rare aujourd'hui n'est pas l'argent, mais les meilleurs scientifiques dans les équipes de grands modèles. Les salaires offerts par des entreprises comme Google, Meta, OpenAI, etc., rendent tous les autres domaines scientifiques et d'ingénierie insignifiants.

Les données de l'industrie montrent qu'un chercheur en IA expérimenté peut facilement gagner plus d'un million de dollars par an ; tandis que dans les laboratoires universitaires, le revenu d'un professeur de physique de premier plan est souvent inférieur à un cinquième de cela.

Derrière l'écart salarial se cache un décalage de direction. Les esprits les plus brillants du monde se retirent des domaines à long terme tels que les sciences fondamentales, l'innovation énergétique et la recherche biologique, pour se concentrer sur une même voie hautement commercialisée. La vitesse de circulation du savoir n'a jamais été aussi rapide, mais le canal dans lequel il s'écoule devient de plus en plus étroit.

Le troisième coût est le coût stratégique de l'industrie.

Sous l'impulsion de la vague de l'IA, presque toutes les entreprises des secteurs traditionnels se retrouvent dans une forme d'anxiété passive. Elles sont contraintes de participer à cette coûteuse course à l'armement en IA, d'investir des sommes énormes et de constituer des équipes d'IA, bien que la grande majorité d'entre elles n'ait pas de feuille de route claire pour le retour sur investissement.

Selon les données du Dell'Oro Group, les dépenses en capital des centres de données dans le monde devraient atteindre 500 milliards de dollars d'ici 2025, dont une grande partie est liée à l'IA ; rien qu'Amazon, Meta, Google et Microsoft prévoient d'investir plus de 200 milliards de dollars. Mais cette frénésie d'investissement a déjà dépassé les limites du secteur technologique.

Une grande entreprise de vente au détail a annoncé lors de sa conférence sur les résultats financiers qu'elle investira des dizaines de millions de dollars au cours des trois prochaines années pour acheter des capacités de calcul en IA, afin d'optimiser les algorithmes de recommandation et les systèmes de gestion des stocks.

Selon les recherches du MIT, la majorité des investissements dans ce type de projet ne génèrent pas de revenus suffisants pour couvrir les coûts. Pour ces entreprises, l'IA n'est pas un outil, mais une déclaration. Ces investissements ne sont souvent pas motivés par un besoin stratégique proactif, mais par la peur d'être “à la traîne par rapport à l'époque”.

changement de situation

Cependant, considérer cette vague d'IA uniquement comme une histoire de bulle financière et de mauvaise allocation des ressources est assez unilatéral. Car peu importe que la marée du marché monte ou descende à l'avenir, certaines transformations structurelles profondes et irréversibles se sont déjà produites en silence dans ce tumulte.

L'« intelligence » et la puissance de calcul qui la soutient remplacent le capital traditionnel et la main-d'œuvre, devenant un nouvel élément fondamental de la production.

Son statut est comparable à celui de l'électricité au XIXe siècle et à celui d'Internet au XXe siècle, irréversible et indispensable. Il s'infiltre discrètement dans tous les secteurs, réécrivant la structure des coûts et l'ordre concurrentiel.

Le poids total des 7 actions devant l'indice S&P 500 à chaque instant｜Source de l'image : Sparkline

La lutte pour la puissance de calcul est devenue la compétition pétrolière de notre époque. La capacité de contrôler des semi-conducteurs avancés et des centres de données n'est plus seulement une question de concurrence industrielle, mais le cœur de la sécurité nationale.

La “loi sur les puces” des États-Unis, l'interdiction d'exportation de technologies de l'Union européenne et les subventions politiques des pays d'Asie de l'Est constituent une nouvelle ligne de front en géoéconomie, une compétition mondiale autour de la souveraineté de la puissance de calcul qui s'accélère.

En attendant, l'IA fixe une nouvelle norme pour tous les secteurs.

La clarté de la stratégie IA d'une entreprise est devenue la clé pour gagner la confiance du marché des capitaux et pour survivre dans la concurrence future. Que nous le voulions ou non, nous devons apprendre à dialoguer avec le monde dans le langage de l'IA, qui est une nouvelle grammaire commerciale et aussi de nouvelles règles de survie.

Michael Burry n'a pas toujours raison, il s'est trompé à plusieurs reprises au cours des dernières décennies. Ce pari pourrait à nouveau prouver sa clairvoyance, ou il pourrait faire de lui un personnage tragique balayé par les époques.

Mais peu importe le résultat, ce monde a déjà été définitivement changé par l'IA. La puissance de calcul est devenue le nouveau pétrole, et la stratégie IA est devenue la question incontournable pour la survie des entreprises, les capitaux, les talents et les ressources d'innovation du monde entier se concentrent dans cette direction.

Même si la bulle éclate et que la marée se retire, ces changements ne disparaîtront pas, ils continueront à façonner notre monde, devenant la toile de fond irréversible de cette époque.