La longévité réelle des puces d’intelligence artificielle est remise en cause, tandis que l’usure, l’obsolescence rapide et les coûts menacent le modèle économique du secteur.
Les avancées rapides des puces d’intelligence artificielle redessinent l’équilibre technologique mondial malgré des enjeux de sécurité et de souveraineté.
Ils sont de plus en plus nombreux à remettre en doute les estimations, jugées trop optimistes, des grands acteurs de l’intelligence artificielle concernant la durée de vie des puces spécialisées, avertissant qu’un réveil brutal et coûteux pourrait survenir.
Une
"fraude"
, voilà comment l’investisseur Michael Burry, popularisé par le film
"The Big Short"
, a qualifié ce phénomène début novembre sur X.
Avant la déferlante provoquée par l’arrivée de ChatGPT, les géants du cloud avaient relevé la longévité moyenne de leurs équipements (puces et serveurs), portée pour la plupart à six ans.
Mais
"la combinaison de l’usure et de l’obsolescence technologique rend assez irréaliste cet horizon de six ans"
, estime Mihir Kshirsagar, du Centre de politique des technologies de l’information (CITP) de l’université de Princeton.
D’un côté, le cycle d’innovation des fabricants de processeurs s’est nettement accéléré. Moins d’un an après le lancement de sa puce vedette Blackwell, Nvidia a annoncé l’arrivée en 2026 de la Rubin, affichant des performances 7,5 fois supérieures.
À ce rythme,
"au bout de trois à quatre ans, la valeur des puces est de 10% à 15% de leur prix originel"
, souligne Gil Luria, du cabinet D.A. Davidson.
En mars, Jensen Huang, patron de Nvidia, expliquait que lorsque la gamme Blackwell est sortie,
"plus personne ne voulait des Hopper"
, la génération précédente.
"Il y a des cas dans lesquels les Hopper conviennent"
, a-t-il ajouté,
"mais pas beaucoup"
.
Les GPU, utilisés pour l’IA,
"connaissent un taux de défaillance plus élevé que par le passé"
, poursuit Gil Luria.
"Ils montent tellement en température que parfois, ils peuvent être endommagés"
définitivement.
Une étude publiée par Meta sur son modèle Llama indique un taux de défaillance annuel de 9%.
Bénéfices amputés
Bénéfices amputés
Pour Mihir Kshirsagar, comme pour Michael Burry, la durée de vie réelle de ces puces se situe plutôt entre deux et trois ans. En novembre, Nvidia a défendu une projection de 4 à 6 ans, assurant qu’elle repose sur
"des tendances constatées dans le monde réel"
.
Selon Mihir Kshirsagar, en conservant des hypothèses très optimistes, les géants de la tech contribuent à structurer un écosystème IA centré sur eux, en maintenant des coûts
"artificiellement bas"
.
Ces estimations ont aussi un impact direct sur les comptes des entreprises : plus les puces durent, plus les bénéfices augmentent. Si cette durée était révisée à la baisse,
"cela affecterait immédiatement le résultat"
et amputerait les bénéfices, prévient Jon Peddie, du cabinet Jon Peddie Research.
"C’est ce qui arrive quand on prend des libertés avec sa comptabilité."
Gil Luria ne craint pas pour les conglomérats Amazon, Google ou Microsoft, mais davantage pour les acteurs spécialisés comme Oracle ou CoreWeave, déjà lourdement endettés et engagés dans une course aux achats de puces.
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Pour construire leurs centres de données, ils
"ont besoin de lever de l’argent"
, rappelle Gil Luria.
"Mais s’ils ont l’air moins rentables"
car ils doivent renouveler leur matériel plus souvent,
"emprunter deviendra plus difficile et plus coûteux."
D’autant que certains prêts sont garantis par les puces elles-mêmes.
Certains envisagent une issue possible : revendre les puces ou les réaffecter à des tâches moins exigeantes.
"Un GPU de 2023"
, explique Jon Peddie,
"s’il est toujours rentable, peut être affecté à des tâches de moindre niveau ou comme infrastructure de secours."
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