Le 6 février, le géant du commerce électronique Amazon a annoncé une augmentation de ses investissements en 2025, avec un budget prévisionnel de 100 milliards de dollars consacrés aux dépenses d'investissement (CapEx). Cette annonce fait suite à la publication des résultats du quatrième trimestre, qui ont affiché des performances mitigées.
Bien qu'Amazon ait dépassé les prévisions en termes de chiffre d'affaires et de bénéfice net, des ventes inférieures aux attentes pour le trimestre en cours ont éclipsé ces résultats positifs. En conséquence, l'action Amazon a chuté de plus de 2,6 % avant l'ouverture du marché, selon les graphiques .
Ce plan de dépenses « ambitieux » place Amazon au même rang que d'autres géants de la tech comme Meta, Alphabet et Microsoft, qui ont tous récemment annoncé des investissements de plus de 65 milliards de dollars dans les centres de données et l'infrastructure d'IA. Cependant, les analystes s'interrogent sur la pertinence de ces investissements, notamment au vu de la récente baisse des cours des actions des fabricants de semi-conducteurs.
Les dépenses d'investissement liées à l'essor de l'IA
Hier, le PDG d'Amazon, Andy Jassy, a tenté de rassurer les investisseurs en affirmant que l'augmentation des dépenses serait bénéfique à long terme.
Lors d'une conférence téléphonique suivant la publication , Jassy a expliqué que la majeure partie des 26,3 milliards de dollars d'investissements réalisés au quatrième trimestre était consacrée à l'intelligence artificielle pour Amazon Web Services (AWS). Jassy a estimé que ce montant serait représentatif du taux d'investissement annuel d'Amazon pour 2025.
« Nous misons sur l'IA, une opportunité commerciale unique », a déclaré Jassy aux journalistes. « Cette levée de fonds profitera à la fois à notre entreprise et à nos actionnaires à moyen et long terme. »
À l'instar de ses concurrents, Amazon investit massivement pour suivre le rythme de la demande exponentielle en intelligence artificielle générative, qui a explosé depuis le lancement de ChatGPT d'OpenAI fin 2022. L'entreprise a dévoilé une gamme de produits d'IA, notamment ses propres modèles Nova, les puces Trainium et une plateforme pour les modèles tiers appelée Bedrock.
Ces dépenses en valent-elles vraiment la peine ?
Cependant, des questions subsistent quant à la justification de tels investissements massifs, notamment dans les entreprises d'IA et de fabrication de semi-conducteurs. Dans un article sans détour publié sur X, les analystes des marchés financiers de The Kobeissi Letter semblaient perplexes face aux promesses d'investissement de 320 milliards de dollars faites par les quatre start-ups technologiques.
« Soit les actions des fabricants de semi-conducteurs sont incroyablement bon marché, soit quelqu’un ment », ont-ils demandé .
La start-up chinoise d'IA DeepSeek, par exemple, affirme avoir développé son modèle R1 en seulement deux mois avec un budget de moins de 6 millions de dollars, un modèle qui, selon elle, rivalise avec le populaire modèle GPT-3 d'OpenAI.
Le « succès » à court terme de DeepSeek a fait chuter la valeur des fabricants de puces Nvidia et Broadcom de 800 milliards de dollars au total, et si les affirmations de la start-up concernant l'entraînement de ses modèles avec un financement bien moindre sont vraies, alors les entreprises américaines pourraient bien se retrouver dépassées par les événements.
De plus, l'infrastructure nécessaire à la fabrication des puces dans lesquelles ces entreprises investissent est quelque peu défaillante. Aux États-Unis, les centres de données peinent à répondre à la demande croissante de services d'IA, en raison de contraintes énergétiques.
Selon une étude de RAND, la demande mondiale d'énergie pour les centres de données pourrait augmenter de 68 gigawatts (GW) d'ici 2027. Cela doublerait presque les besoins énergétiques mondiaux des centres de données par rapport aux niveaux de 2022 et se rapprocherait de la capacité électrique totale de la Californie, qui est de 86 GW.
La situation est particulièrement critique pour les centres de données gérant d'importantes opérations d'entraînement d'IA. Selon cette étude, ces centres pourraient nécessiter jusqu'à 1 GW de puissance d'ici 2028 et jusqu'à 8 GW d'ici 2030.
Les États-Unis dominent actuellement le monde en matière de centres de données et de calculs d'IA, mais face à une demande supérieure à l'offre, on craint que les entreprises américaines ne soient contraintes de délocaliser une partie de leurs infrastructures à l'étranger. Ceci pourrait avoir de graves conséquences sur la compétitivité du secteur technologique américain, sans parler de la sécurité de la propriété intellectuelle.
