Google investira 75 milliards de dollars dans 2025 pour étendre l'infrastructure IA

Google a annoncé qu'il dépenserait 75 milliards de dollars pour son développement d'IA cette année, soit 29 % de plus que ce qu'attendait Wall Street. Les investisseurs ont exprimé leur inquiétude concernant un objectif de revenus cloud manqué et font preuve d'une impatience croissante quant à la rentabilité.

Interrogé sur cette augmentation massive des dépenses lors d'un appel téléphonique avec des analystes, le PDG de Google, Sundar Pichai, a discuté de ces développements. Il a noté que la famille de modèles d'IA Gemini de Google est presque aussi économe en énergie que DeepSeek.

Les analystes remettent maintenant en question Google et les dépenses en capital des concurrents américains après la montée en puissance de DeepSeek, un modèle d'IA chinois à moindre coût. 

Alphabet met de côté un investissement massif pour la croissance de l'IA  

Alphabet investit massivement dans le développement d'infrastructures pour soutenir la recherche en IA et son intégration dans des produits tels que la recherche et les services cloud. Le chiffre de 75 milliards de dollars prévu pour les dépenses en 2025 représente une hausse de 43 % par rapport aux dépenses en capital de 32,3 milliards de dollars de l'entreprise en 2023.

Pichai a indiqué que cet investissement « accélérerait les progrès » dans l'innovation en IA et renforcerait davantage les activités principales de l'entreprise.

La directrice financière, Anat Ashkenazi, a déclaré lors de l'appel que la majorité des dépenses en capital pour 2025 iraient à la construction de serveurs et de centres de données. Elle a partiellement attribué les résultats du quatrième trimestre aux contraintes de capacité sur les offres d'IA cloud. Les dépenses en capital, également connues sous le nom de « capex », sont des fonds alloués à l'acquisition d'actifs physiques ou fixes à long terme pour les opérations commerciales.

Alphabet prévoit de dépenser environ 18 milliards de dollars au premier trimestre. Ce chiffre est de loin le plus élevé par rapport aux quelque 6 millions de dollars que DeepSeek a déclaré avoir dépensés pour la dernière phase d'entraînement afin de développer son modèle d'IA.

Bien que l'allocation précise de l'investissement pour l'IA reste floue, il est prévu que la majeure partie soit utilisée pour étendre l'infrastructure d'IA de Google. D'autres grandes entreprises technologiques ont augmenté leurs dépenses dans des projets liés à l'IA, y compris Meta, qui a annoncé qu'elle dépenserait 65 milliards de dollars pour étendre son infrastructure d'IA.

Google Cloud voit sa croissance, malgré un manque à gagner sur les revenus

L'IA a été l'une des sources de revenus les plus fiables de Google ces dernières années, avec des revenus totaux en hausse de 12 % sur un an glissant à 96,5 milliards de dollars.

Parallèlement, les revenus de Google Cloud ont augmenté de 10 % à 12 milliards de dollars pendant la même période, une croissance que Google attribue à des performances constantes dans les « produits de base de Google Cloud Platform, l'infrastructure IA et les solutions d'IA générative ».

Cependant, les revenus totaux d'Alphabet ont été inférieurs aux attentes combinées des analystes de 96,7 milliards de dollars, et le cours de son action a chuté de plus de 7 % lors des échanges après la clôture.

Lors d'un appel aux investisseurs le 4 février, Pichai a minimisé les risques potentiels présentés par les concurrents émergents, notamment DeepSeek, le modèle d'IA basé en Chine qui a bouleversé le marché fin janvier.

Pichai a informé les participants à l'appel que les modèles Gemini 2.0 Flash de Google sont « parmi les modèles les plus efficaces disponibles », même lorsqu'ils sont comparés aux modèles v3 et R1 de DeepSeek.

Le 27 janvier, DeepSeek a surpris les marchés américains en annonçant que ses développeurs avaient créé un concurrent comparable aux entreprises d'IA américaines comme OpenAI, à un coût nettement inférieur.

L'entreprise déclare avoir développé son modèle d'IA avec un budget très limité de juste moins de 6 millions de dollars, en utilisant du matériel moins sophistiqué du fabricant de semi-conducteurs Nvidia.