Les 18 prédictions de Daniel Gross sur les AGI réexaminées : les gagnants et les goulets d'étranglement de l'IA

Les trades remarquables d'AGI de Daniel Gross

Auteur original : @johncoogan

Peggy, BlockBeats

Note de la rédaction : Au début de l'année 2024, l'IA se trouvait encore dans une phase de frénésie et d'incertitude. À cette époque, Daniel Gross a posé 18 questions sur une seule page : Où la valeur se dirigera-t-elle ? L'énergie deviendra-t-elle un goulot d'étranglement ? Les ingénieurs logiciels seront-ils remplacés ? Comment évoluera la dynamique de concurrence entre les nations ?

Deux ans plus tard, ces questions elles-mêmes sont plus révélatrices que toute prédiction spécifique. Les bénéfices de l’IA se sont effectivement concentrés sur la couche infrastructurelle — NVIDIA est devenu le grand gagnant ; l’énergie et l’électricité sont rapidement devenues de nouveaux goulets d’étranglement stratégiques ; les coûts des API ont chuté en chute libre, tandis que les risques liés à la puissance de calcul, au capital et à la géopolitique ne cessent de s’amplifier.

Cet article reprend les questions clés soulevées par Gross à l'époque et les vérifie une par une à la lumière de l'évolution réelle des deux dernières années. Il s'agit non seulement d'un bilan de la logique d'investissement dans l'IA, mais aussi d'une carte routière permettant d'observer comment la révolution technologique redéfinit la structure des marchés, la chaîne de valeur et l'équilibre des pouvoirs mondiaux.

Voici le texte original :

En janvier 2024, Daniel Gross, alors PDG de Safe Superintelligence et aujourd'hui responsable produit chez Meta AI, a publié un article intitulé « AGI Trades ».

Cet article, d'une seule page, liste une série de questions sur les impacts potentiels des progrès de l'IA. Deux ans et demi plus tard, ces questions apparaissent particulièrement prévoyantes, bien que chaque question ne comportait pas de conclusion claire à l'époque. Nous passons en revue ci-dessous les 18 questions qu'il a posées.

Dans un monde post-AGI, où ira la valeur ?

Actuellement, la valeur est effectivement concentrée au niveau de l’infrastructure — puce, emballage, électricité, etc. NVIDIA a capté plus de 100 % des bénéfices de la vague d’IA, car de nombreuses entreprises continuent de subir des pertes. Cela se reflète clairement dans les évolutions de capitalisation boursière : la capitalisation de NVIDIA a augmenté de 3 200 milliards de dollars, passant de 1 200 milliards à 4 400 milliards de dollars ; en comparaison, les augmentations des plateformes cloud ont été bien plus modérées (Microsoft +4 %, Amazon +30 %).

Sur le marché privé, la valorisation d'OpenAI, d'Anthropic et de xAI a également augmenté de manière impressionnante, mais la croissance totale de leur valeur combinée, atteignant 1 400 milliards de dollars, reste inférieure à l'augmentation de la capitalisation boursière de NVIDIA durant la même période.

C'est une question extrêmement cruciale au début de l'année 2024.

Que se passera-t-il avec NVIDIA et Microsoft ?

NVIDIA a affiché une performance extrêmement solide. Son chiffre d'affaires est passé de 60,9 milliards de dollars américains en 2024 à 215,9 milliards de dollars américains en 2026, soit une quasi-triplation.

Microsoft n’est pas aussi avantagé. La croissance d’Azure a effectivement accéléré à un taux de croissance annuel de 40 %, mais le cours de l’action de Microsoft n’a augmenté que de 4 % entre janvier 2024 et mars 2026. Le marché remet en question ses dépenses en capital IA dépassant 80 milliards de dollars par an — il reste incertain à quel moment ces investissements se traduiront par des retours.

Dans cette frénésie de l’IA, comparable à une ruée vers l’or où l’on vend des pioches et des pelles, NVIDIA est clairement le plus grand gagnant, tandis que les investissements de Microsoft dans l’infrastructure n’ont pas encore généré de bénéfices évidents pour les actionnaires.

Is copper mispriced?

Effectivement sous-évalué. En janvier 2024, le prix du cuivre était de 3,75 dollars la livre, pour atteindre deux ans plus tard un record historique de 6,61 dollars la livre.

La demande d’acier par l’IA est extrêmement importante. Par exemple, le rack de serveurs NVIDIA GB200 NVL72 utilise plus de 5 000 fils de cuivre. Si tous étaient déroulés, leur longueur totale dépasserait 3,2 kilomètres, et un centre de données de 100 MW nécessite environ 3 000 tonnes de cuivre.

Dans l'ensemble, les centres de données pourraient consommer 500 000 tonnes de cuivre par an. Certains en déduisent que « le cuivre est le nouveau pétrole ». Toutefois, de nombreux autres éléments ont également été qualifiés de « nouveau pétrole », car l'infrastructure de l'IA est extrêmement complexe et présente des goulets d'étranglement à presque chaque étape. Il convient donc d'aborder cette affirmation avec prudence.

Si l'IA pouvait écrire tout le logiciel, San Francisco deviendrait-elle la nouvelle Détroit ?

Cela dépend de ce que signifie « la nouvelle Détroit ».

L'IA a en réalité sauvé San Francisco en l'empêchant de tomber dans un déclin semblable à celui de Détroit. Aujourd'hui, San Francisco prospère toujours :

Le taux de vacance des bureaux est passé de 36,9 % à 33,5 %

OpenAI possède 1 million de pieds carrés d'espace de bureau

Anthropic possède un immeuble de bureau de 25 étages

Sierra loue 300 000 pieds carrés de bureaux

Au premier semestre 2025, 78 % des fonds de capital-risque américains dédiés à l'IA ont été orientés vers la région de la baie. Bien sûr, il existe un autre aspect : le nombre total d'emplois à San Francisco reste encore inférieur au niveau d'avant la pandémie, mais les prix de l'immobilier restent solides. Ainsi, il est absolument injuste de la qualifier de « ville fantôme ». L'environnement urbain est également devenu plus propre.

Comment l'IA influencera-t-elle les inégalités de richesse ?

Il est encore trop tôt pour tirer des conclusions, les changements de données ne sont pas évidents, mais certaines études méritent déjà d’être notées.

Une étude du FMI de 2025 suggère que l'IA pourrait réduire les inégalités salariales (en automatisant les emplois à haut revenu), mais pourrait aggraver les inégalités de richesse (les gains de capital se concentrant entre les mains des propriétaires d'entreprises technologiques). Une étude de l'OCDE révèle que les salaires des postes peu qualifiés ont augmenté le plus rapidement (ouvriers d'assemblage +11,6 %), tandis que ceux des postes hautement qualifiés ont augmenté le moins (PDG +2,7 %), bien que cela puisse davantage refléter les politiques de salaire minimum que l'IA elle-même.

Sur les marchés financiers, la concentration augmente également : les « Mag7 » représentent environ 32 % de la capitalisation boursière du S&P 500 et ont contribué à environ 42 % du rendement total en 2025 ; simultanément, les financements massifs accordés à des startups d'IA (OpenAI : 110 milliards de dollars, Anthropic : 30 milliards de dollars) ont permis à un petit nombre de fondateurs et d'investisseurs d'accumuler d'énormes richesses privées.

Comment investir si l'IA devient une compétition énergétique ?

Cette affirmation est tout à fait correcte. L'IA est devenue un jeu d'énergie.

Ceux qui ont saisi cette opportunité ont gagné énormément. Par exemple :

• Vistra : +321 %, deuxième plus forte hausse de l'année 2024 au S&P (derrière Palantir)
• Constellation Energy : son cours a triplé depuis le lancement de ChatGPT
• NRG Energy : hausse d'environ 95 % sur une seule année en 2025
• Oklo : +700 % de hausse sur 12 mois

L'énergie nucléaire connaît une explosion :

• Microsoft signe un PPA de 16 milliards de dollars sur 20 ans pour relancer la centrale nucléaire de Three Mile Island
• Google signe un accord de 500 MW avec Kairos Power pour des réacteurs nucléaires modulaires petits (SMR)
• Meta signe des contrats d'électricité de 6,6 GW avec plusieurs entreprises nucléaires

L'énergie devient l'un des thèmes d'investissement les plus réussis de l'ère de l'IA.

Quelles étapes de la chaîne d'approvisionnement du centre de données sont les plus difficiles à multiplier par 10 ?

Le goulot d'étranglement de l'industrie des puces est la technologie d'emballage CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate de TSMC).

Dans le domaine des centres de données, le plus grand goulot d'étranglement pourrait être le transformateur électrique.

• La période de livraison approche 3 ans
• Un déficit d'offre de 30 % en 2025

Les coûts ont augmenté de 150 % depuis 2020.

Cette technologie vieille de 100 ans constitue la limite clé à la vitesse à laquelle les centres de données se connectent au réseau électrique.

Is coal undervalued?

Dans une certaine mesure, mais bien moins que le cuivre. Le prix du charbon a en fait chuté d'environ 22 % en 2025, avant de se redresser au début de 2026.

Les entreprises de charbon se portent bien :

• Peabody Energy : +34 %
• CONSOL Energy : +37 %

En parallèle, la production d'électricité au charbon aux États-Unis a augmenté de 13 % d'ici septembre 2025.

Les États dont les centres de données connaissent une croissance rapide se distinguent particulièrement :

• Ohio : +23 %
• Oklahoma : +58 %

Qui sont les gagnants et les perdants ?

Le gagnant est évidemment les États-Unis.

Aux États-Unis, les investissements privés dans l'IA ont atteint 109 milliards de dollars en 2024 (contre seulement 9,3 milliards de dollars en Chine), avec un total cumulé de 470 milliards de dollars depuis 2013, dépassant la somme des investissements de tous les autres pays. En 2024, les États-Unis ont lancé 40 modèles d'IA importants, contre 15 en Chine.

Le jeu n'est pas terminé, mais pour l'instant, les États-Unis sont le centre de la compétition en IA.

Que se passerait-il si les exportations du PIB de l'Inde, évaluées à 2500 milliards de dollars, dépendaient des jetons GPT-4 ?

Les signes commencent à apparaître, mais la situation reste à un stade précoce. Le recrutement dans le secteur indien du sous-traitance informatique a nettement diminué. Entre 2024 et 2025, les grandes entreprises informatiques ont supprimé environ 58 000 postes, alors qu'entre 2021 et 2023, le secteur avait ajouté 360 000 employés.

Les ingénieurs logiciels seront-ils remplacés comme les dactylographes de l'histoire ?

Les ingénieurs logiciels n'ont pas encore pris des emplois manuels, mais la structure professionnelle s'est déjà divisée :

• La demande pour les ingénieurs en IA augmente de 143 %
• Les embauches pour les postes juniors dans les grandes entreprises technologiques ont diminué de 25 %
• Les stages diminuent de 30 %

Les choix futurs pourraient être : soit passer à un rôle de gestionnaire d’agents IA, soit se tourner vers la fabrication et d’autres domaines — après tout, de nombreuses usines ont besoin de personnes compétentes en logiciel pour automatiser leurs processus de production.

Un grand plan d'emploi similaire à un « nouveau programme » sera-t-il mis en œuvre ?

Pas encore.

En juillet 2025, le gouvernement Trump a lancé le « Plan d'action américain sur l'IA », incluant :

• Décret sur l'éducation à l'IA
• Programme de formation aux compétences
• Département du Travail : subvention de 84 millions de dollars pour le programme d'apprentissage

Mais les dépenses américaines en formation de la main-d'œuvre ne représentent que 0,1 % du PIB, soit l'un des niveaux les plus bas parmi les pays de l'OCDE. Aucun plan actuel n'atteint l'échelle du WPA de l'époque (8,5 millions d'emplois).

Is lifelong learning worth investing in?

C'est une question très abstraite et très personnelle. Mais ma réponse est : oui, ça vaut la peine.

Si l'IA était vraiment déflationniste, comment verrions-nous d'abord ce signal ?

Le meilleur indicateur pourrait être le prix de l'API AI.

Coût d'inférence de niveau GPT-4 :

Fin 2022 : 20 dollars par million de tokens

Décembre 2025 : 0,40 $

Diminution de 50 fois en trois ans. Ce rythme dépasse même la baisse des coûts de puissance informatique des PC ou des coûts de bande passante Internet. Cela pourrait devenir un indicateur avancé de la déflation des prix des services.

Comment comprendre la déflation si la demande pour les produits intellectuels continue d'augmenter tandis que les coûts de production diminuent ?

Bien que les prix des API IA aient chuté, les revenus des entreprises d'IA grimpent en flèche. Baisse des prix → explosion de l'utilisation → dépenses totales en hausse. Parallèlement, les entreprises SaaS appliquent encore une « taxe IA » de 20 % à 37 % lors du renouvellement. Ainsi, même si le coût de production logicielle tend vers zéro, les revenus SaaS continuent d'augmenter.

Cela ressemble à l'industrie du calcul à l'époque de la loi de Moore : les produits individuels deviennent de plus en plus bon marché, tandis que le marché global continue de s'élargir.

L'interconnexion est-elle vraiment importante ?

Extremely important.

Dans de grands clusters GPU, 30 % à 50 % du temps d'entraînement sont consacrés à la communication entre GPU, et non au calcul.

Par exemple, le Google TPUv7 Ironwood relie 9216 puces via une topologie en tore 3D, tandis que le Nvidia NVL72 relie 72 GPU ; le réseau d'interconnexion est donc essentiel à la mise à l'échelle de l'IA.

Si un pays dispose de plus d'énergie, peut-il réaliser une IAG avec des procédés obsolètes ?

It doesn't seem likely at this point.

Tous les principaux processeurs AI utilisent des procédés 4 nm ou 3 nm : Nvidia Blackwell, Google TPUv7, AWS Trainium3

Le Huawei Ascend 910C chinois (SMIC 7 nm) est compétitif en inférence, mais nécessite plus de puces et plus d'énergie pour l'entraînement. Compenser uniquement l'écart technologique en augmentant la consommation d'énergie aboutira inévitablement à des limites de coût économique.

Quel est le « événement de Taïwan » le plus probable ?

La fermeture du détroit de Taïwan est la plus probable.

Et les tensions se sont déjà intensifiées :

• 2024 : La Chine organise l'exercice « Lien Épée - 2024B »
• 2025 : « Mission Justice 2025 » mobilise plus de 100 avions et 13 navires de guerre
• 27 fusées ont été lancées depuis le Fujian, dont 10 sont tombées dans la zone contiguë de Taïwan.

En même temps, la Chine commence à distinguer les termes « réunification pacifique » et « réunification » dans son plan quinquennal 2026–2030.

TSMC prépare également ses installations à l'avance : huit usines de puces sont en construction en Arizona et pourraient un jour assurer 30 % de la capacité de production de puces avancées.

Mais l'ensemble du système repose toujours sur un équilibre extrêmement fragile.

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