Par Jan Beckers, fondateur et CIO de BIT Capital
L’intelligence artificielle générative (IAG) n’est pas seulement l’un des principaux thèmes d’investissement actuels. Elle devrait offrir la plus grande opportunité d’investissement de la prochaine décennie. Les grandes entreprises technologiques américaines comme les « Magnificent 7 » ne sont pas les seules à mériter un coup d’œil. Car ce sont justement les entreprises technologiques à croissance rapide de deuxième et troisième rang qui offrent des opportunités. Mais il faut des compétences spécifiques pour saisir ces opportunités.
L’adoption de l’intelligence artificielle générative (IAG) dans l’économie et la société se poursuit à un rythme effréné. Les applications d’IAG se sont depuis longtemps imposées dans un grand nombre de processus opérationnels dans le monde entier. Entre juin et septembre 2023, le terme « intelligence artificielle » a été mentionné plus de 30.000 fois dans les rapports trimestriels des entreprises – une augmentation significative par rapport aux 500 mentions seulement du premier trimestre 2022. Accenture Research a réalisé une analyse de plus de 70.000 S&P Global Earnings Transcripts de 10.452 entreprises de janvier 2022 à septembre 2023.
Sur le marché des capitaux, l’intelligence artificielle générative (IAG) est également devenue l’un des principaux thèmes d’investissement de l’année 2023. Les « Magnificent 7 » – composés des sept plus grandes entreprises de l’indice boursier américain S&P 500 – ont affiché une performance impressionnante de plus de 100% en 2023, sous l’impulsion de l’IAG. Le rééquilibrage nécessaire du Nasdaq 100 la même année a démontré une fois de plus à quel point l’IA a marqué les marchés boursiers dès les premiers stades de leur développement.
Si l’on suit depuis longtemps les progrès réalisés dans le domaine de l’intelligence artificielle, on peut être convaincu que l’IA sera le principal moteur de l’innovation et des changements fondamentaux dans tous les secteurs pendant des décennies, ainsi que la plus grande opportunité d’investissement de la décennie à venir. Ainsi, la sélection de titres d’un fonds correspondant peut inclure une part importante de sociétés leaders dans le domaine de l’IG dans leurs industries – à la fois de la capacité de marché de masse des technologies établies et du fort potentiel de développement des technologies émergentes comme l’IG et pour profiter de leurs sauts d’adoption.
Bien que l’intégration commerciale de l’ICG en soit encore à ses débuts, son pouvoir de transformation est déjà indéniable. Cependant, les effets profonds de l’ICG sur la productivité sont encore largement sous-estimés. Et ce, bien que l’on puisse déjà déduire de la réduction significative des coûts de la génération d’informations par l’ICG un énorme gain de productivité à long terme pour l’économie mondiale.
Quelles sont les opportunités qui en découlent pour les investisseurs ? Actuellement, il y a peu de « pure play » sur le marché des actions en ce qui concerne l’intelligence artificielle générative. Mais le saut d’adoption de la technologie crée des opportunités pour les profiteurs de différents groupes d’entreprises. Il s’agit notamment d’entreprises qui fournissent l’infrastructure et les outils pour la formation et l’utilisation de modèles d’IGN. D’autre part, il s’agit de fournisseurs de modèles ou de plateformes horizontales comme Open AI, qui développent et exploitent des modèles d’IGN pouvant être utilisés ou adaptés directement par d’autres acteurs du marché. En outre, les utilisateurs verticaux (applications) profitent de la technologie GenKI en tant qu’utilisateurs directs.
Les fournisseurs d’infrastructures sont profondément ancrés dans la chaîne de création de valeur de la technologie d’IG et profitent directement de ses progrès et de sa diffusion. Il s’agit d’entreprises, par exemple dans les domaines du cloud et du matériel, qui fournissent la puissance de calcul et les outils nécessaires à l’entraînement et à l’application des modèles d’IA générative. Un exemple : pour entraîner le réseau neuronal derrière GPT-4, 22 quadrillons d’opérations de calcul ont été nécessaires. Les puces informatiques traditionnelles, qui exécutent séquentiellement une opération de calcul après l’autre, ne peuvent pas répondre à une telle exigence de puissance de calcul. Des puces plus puissantes, appelées GPU (Graphical Processing Units), sont nécessaires à la place. Ces GPU ont plusieurs milliers de cœurs de calcul qui sont en mesure d’effectuer simultanément les étapes de calcul intensives en données des modèles GenKI. Pour l’entraînement et l’exploitation de tels modèles, des clusters de plusieurs milliers de GPU interconnectés sont nécessaires. Pour l’entraînement de GPT-4, par exemple, 25.000 GPU Nvidia de type A100 ont été utilisés pendant 100 jours. En supposant un coût d’environ 1 dollar US par GPU par heure, il en résulte des coûts implicites d’entraînement de 60 millions de dollars US.
Le développement et la mise à l’échelle continus des modèles d’IA entraînent une augmentation exponentielle de la demande de matériel spécialisé à hautes performances, comme les serveurs d’IA. Avec l’augmentation du nombre d’applications d’IA réussies, la puissance de calcul nécessaire dépasse de loin les capacités actuellement disponibles. Cette dynamique prévoit une croissance de 30 à 50 % par an du marché des serveurs d’IA, avec un chiffre d’affaires annuel potentiel pouvant atteindre 185 milliards de dollars d’ici 2028.
L’ICG est l’une des technologies clés les plus importantes de la décennie à venir et au-delà. En 2024, elle devrait rester le principal sujet d’investissement technologique. Pour en profiter, il sera avantageux de repérer d’autres gagnants au-delà des fournisseurs évidents d’infrastructures, notamment au niveau des applications. Certains des plus grands gagnants devraient se trouver parmi les leaders du marché de leur industrie respective. Ces entreprises intégreront l’ICG dans leurs produits et fonctions existants ainsi que dans de nouveaux produits et fonctions. Elles profiteront ainsi de leur large accès aux clients et de leurs précieuses données clients, qui pourront être encore mieux évaluées, traitées et monétisées grâce à GenKI. Les avantages concurrentiels construits au fil du temps, souvent appelés « Economic Moats » (en français : douves économiques), assurent à ces entreprises une position de leader sur le marché à long terme. En principe, les entreprises qui intègrent efficacement les Large Language Models (LLM), par exemple dans les domaines nécessitant beaucoup de personnel comme l’assistance à la clientèle, bénéficieront de coûts plus faibles et obtiendront ainsi une amélioration de leurs marges.
Dans la perspective d’une baisse des taux d’intérêt, d’une économie robuste et d’une hausse des ventes et des bénéfices, nous pensons que l’environnement de marché reste positif pour les valeurs technologiques. Malgré la hausse des valorisations par rapport aux plus bas de 2022, nous continuons à identifier des opportunités d’investissement intéressantes en dehors des grandes entreprises technologiques établies. Cela vaut en particulier pour les entreprises technologiques à croissance rapide qui, jusqu’à présent, n’ont pas encore été découvertes par le grand marché et qui sont clairement en train de devenir des leaders du marché.
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