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IA, GPU, hype et dettes : chronique d’une bulle annoncée

19 mins0

La bulle IA va elle exploser ? En 2025, pendant que Nvidia (🇺🇸) devient la première entreprise à 5 000 milliards de dollars de capitalisation grâce aux puces IA, OpenAI (🇺🇸) annonce 10 Md$ de revenus annualisés… tout en perdant encore plusieurs milliards, et Google, Microsoft, Meta, Amazon & co alignent plus de 200 Md$ de CAPEX par an dans des data centers IA, de la Californie au Pays de Galles.
Bref : on a les bons ingrédients (acteurs US + Chine/Europe, modèles type GPT-5, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Qwen, investissements massifs, dette et spéculation) pour se demander sérieusement : bulle IA en formation… ou nouveau “internet 1995” ? 🤯

Spoiler : il y a clairement des excès localisés, mais tout ne va pas exploser façon crypto 2022. On décortique.

1. Où en est vraiment l’argent de l’IA en 2025 ? 💸

Quelques ordres de grandeur pour se mettre d’accord :

  • AI startups
    • En 2024, les startups de GenAI lèvent entre 34 et 56 Md$, selon les périmètres…
    • En 2025, on passe à ~89,4 Md$, soit 34 % de tout le capital-risque mondial, pour seulement 18 % des deals.
  • Big Tech & data centers
    • Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, Oracle : 241 Md$ de CAPEX en 2024, soit 0,82 % du PIB US. Au T2 2025, ils dépensent 97 Md$ sur un trimestre, 1,28 % du PIB du trimestre.
    • Alphabet (Google) vise 91–93 Md$ de CAPEX en 2025, révisé à la hausse par rapport aux 75 Md$ annoncés au début de l’année.
    • Meta prévoit 66–72 Md$ de CAPEX annuels avec un programme IA/data centers « hundreds of billions » sur plusieurs années.
  • Infrastructure globale
    • À l’échelle mondiale, la vague data centers IA pourrait atteindre 3 000 Md$ investis d’ici 2028, dont 750 Md$ en matériel IA (GPU, TPU, etc.) sur les deux prochaines années.
    • Seule une partie (environ 1 400 Md$) serait autofinancée par les profits des Big Tech ; le reste dépendrait massivement de la dette et du private credit.
  • Marché & adoption
    • Le marché de l’IA est valorisé autour de 391 Md$ en 2025 et pourrait être multiplié par cinq d’ici 2030.
    • 78 % des organisations déclaraient déjà utiliser l’IA en 2024 (vs 55 % en 2023).

👉 Donc non, ce n’est pas une micro-mode : les montants sont systémiques. La vraie question n’est pas “y a-t-il une bulle ?” mais plutôt “où se situe la bulle à l’intérieur de l’IA ?”

2. OpenAI, Google, Anthropic, Mistral… champions mondiaux, comptes (encore) dans le rouge 📉

Côté chiffres, on a un contraste saisissant entre hyper-croissance du CA et pertes abyssales :

OpenAI : croissance folle, pertes tout aussi épiques

  • Revenus
    • ~3,6–3,7 Md$ de CA en 2024.
    • Run rate 10–12 Md$ en 2025 selon Reuters & analyses SaaS (en juin 2025, OpenAI revendique 10 Md$ annualisés).
  • Pertes & burn
    • Perte d’environ 5 Md$ en 2024, pour un coût opérationnel total autour de 9 Md$ (hors rémunération en stock).
    • Burn projeté autour de 8 Md$ en 2025.

Donc oui : OpenAI gagne énormément d’argent, mais en dépense encore bien plus pour entraîner GPT-5, GPT-o1, models vidéo, agents, Atlas, etc. C’est littéralement un casino géant sur l’avenir, financé par Microsoft et des fonds investisseurs.

Anthropic, Google, Meta, Mistral & les autres

  • Anthropic (Claude) :
    • Valorisation >18 Md$ après les 8 Md$ investis par Amazon, plus des milliards de Google.
    • Modèle similaire : revenus en hausse, mais besoin de cash massif pour entraîner Claude 3.5/4 et gérer l’infra.
  • Google (Gemini) & Meta (Llama)
    • N’ont pas la même transparence fine sur la rentabilité de leurs modèles, mais on voit les investissements massifs dans les TPU, GPU et data centers, avec un effet positif sur le cloud (Google Cloud +35 % de CA sur un an) et la pub (meilleur ciblage).
  • Mistral (🇫🇷), Cohere (🇨🇦), Qwen (🇨🇳)…
    • Moins de chiffres publics, mais même mécanique : forte valorisation sur la promesse de modèles ouverts/plus efficients, pas encore la rentabilité d’un “business mature”.

👉 Le point clé : les LLM phares (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral…) sont en train de devenir des plateformes infra critiques, mais la plupart brûlent encore du cash. C’est typiquement le genre de phase où les bulles peuvent se former si les attentes dérapent.

« AI bubble narrative » ?

3. Les signaux “bulle IA” qui doivent vous faire lever un sourcil 🧐

1. Des valorisations stratosphériques

  • Nvidia :
    • Capitalisation 5 000 Md$ atteinte le 29 octobre 2025, soit +1 087 % depuis le lancement de ChatGPT fin 2022.
    • On parle d’un titre valorisé ~30–35x ses bénéfices futurs, avec une énorme partie du marché qui part du principe que la demande en GPU restera quasi illimitée.
  • Des analyses commencent à qualifier ça clairement de “AI bubble narrative” – autrement dit, tout le monde sait qu’il y a du risque, mais continue à monter dans le train.

2. Déconnexion entre CAPEX et retours réels

  • On l’a vu : 3 000 Md$ prévus dans les data centers IA d’ici 2028, dont une bonne moitié à crédit.
  • De l’autre côté, beaucoup de pilotes IA en entreprise ne génèrent encore ni gains de productivité mesurables, ni revenus directs (typiquement : POC qui restent au stade POC).
  • L’écart entre “promesse marketing de l’IA” et “réalité opérationnelle” est encore large dans l’industrie, la santé, les services publics.

3. Concentration extrême du financement

  • 1/3 du capital-risque mondial dirigé vers l’IA pour moins de 20 % des startups financées.
  • Une grosse partie de l’argent se concentre sur une poignée de “winners” infra (Nvidia, hyperscalers, quelques LLM leaders) et sur des clones d’applications GenAI sans moat évident.

4. Recours massif à la dette & au private credit

  • Dans la vague data centers, plus de la moitié des investissements serait financée par de la dette (banques, private equity, private credit).
  • Si les cashflows IA ne suivent pas les courbes promises (genre “+1 000 Md$ de CA IA en 5 ans”), on se retrouve avec des infrastructures surdimensionnées et un risque systémique sur certains acteurs.

5. Narratif “obligatoire” dans les marchés financiers

  • Comme à l’époque de la bulle internet, on voit émerger le réflexe “Si tu n’as pas une histoire IA pour ton action, tu es pénalisé en bourse”.
  • C’est vrai pour Nvidia, mais aussi pour des boîtes beaucoup plus petites qui collent “AI” partout, y compris quand ça reste du simple automatisme statistique.

👉 Tout ça ressemble fort aux ingrédients d’une bulle. Mais l’histoire ne s’arrête pas là.

4. Pourquoi tout ne va pas s’effondrer façon dot-com 💻💥

Comparons avec les années 2000 :

  1. Des revenus déjà massifs
    • L’IA n’est pas seulement de la spéculation : OpenAI, Anthropic, Gemini ou Mistral vendent vraiment des API et des licences, avec des clients B2B récurrents (dev, marketing, support, data, etc.).
    • Les Big Tech utilisent déjà l’IA pour optimiser la pub, la recherche, le cloud, la modération, ce qui génère des revenus bien concrets.
  2. Un usage très large, déjà installé
    • On n’est plus dans le “power user geek” : 78 % des organisations déclaraient utiliser l’IA en 2024.
    • Les modèles type Gemini, GPT-5, Claude, Llama, Mistral sont déjà intégrés dans Office, Google Workspace, CRM, outils de dev, analytics, etc.
  3. Deux marchés différents : infra vs applications On voit se dessiner clairement :
    • Un marché infra (GPU, data centers, cloud IA, gros LLM généralistes), avec un risque de surinvestissement.
    • Un marché applications & verticales (IA santé, finance, industrie, commerce), où l’adoption reste progressive et où les solutions qui créent réellement de la valeur tiendront, même si les valuations retombent.
  4. Un “reset” probable plutôt qu’un krach total
    Ce qui est le plus probable :
    • Correction sur les valeurs les plus extravagantes (certaines actions IA, certaines valuations de startups).
    • Consolidation massive (M&A, faillites, rachats d’équipes) sur les dizaines de clones de copilot, d’agents, de copilotes sectoriels.
    • Décantation : quelques gros LLM (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Qwen…) + des spécialistes verticaux resteront, comme après la bulle internet où Amazon, Google & co ont survécu.

En résumé : oui, il y a une bulle dans certains segments (infra, valuations extrêmes, dette).
Mais non, l’IA ne va pas “disparaître” : elle va juste arrêter d’être financée “quoi qu’il en coûte”.

5. Et pour toi (dirigeant·e, marketeux, investisseur·rice, salarié·e)… qu’est-ce que ça change ? 🧠

Quelques repères très concrets :

Si tu es dirigeant·e ou C-level

  • Ne suis pas la hype CAPEX : tu n’as PAS besoin d’un data center privé ni d’entraîner ton modèle maison.
    ➜ Concentre-toi sur 3–5 cas d’usage métier rentables (support, prospection, reporting, RFP, finance, RH…).
  • Prévois un budget OPEX IA, pas seulement des POC :
    • Licences (ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral…),
    • Intégrations (CRM, ERP, site web, intranet),
    • Gouvernance & sécurité (RGPD, sécurité dès la conception).

Si tu es marketeux / communication

  • L’IA reste un levier concret pour :
    • produire du contenu (avec contrôle éditorial),
    • analyser les performances,
    • personnaliser campagnes & landing pages.
  • La vraie bulle, pour toi, c’est plutôt côté trafic : montée du GEO / zero-click search (ChatGPT, Atlas, Perplexity qui répondent sans cliquer), qui remet en question ton SEO classique.

Si tu es investisseur / dirigeant curieux

  • Méfiance sur :
    • les pitchs “AI + blockchain + metaverse” sans traction client,
    • les modèles 100 % dépendants d’API tierces (OpenAI / Anthropic) sans vraie valeur ajoutée.
  • Intérêt sur :
    • les boîtes qui réduisent réellement des coûts ou augmentent les ventes avec des preuves (KPI, marge, churn),
    • les acteurs qui maîtrisent leur coût d’inférence (optimisation modèle, quantization, distillation, edge).

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Pour creuser les effets concrets de cette vague IA sur la recherche, l’info et la techno :

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BONUS : All things AI w @altcap @sama & @satyanadella. A Halloween Special. 🎃🔥BG2 w/ Brad Gerstner

marietteleguellaff

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