Auteur : Fei Binjie
Source originale : Alpha Engineer
Depuis la fin juin, le secteur mondial de l'IA a connu un recul significatif.
Est-ce un simple ajustement technique passager ou un signal de pic de cycle ? C’est une question qui vaut son pesant d’or.
Morgan Stanley a publié le 27 juillet un rapport approfondi de 120 pages intitulé « Playing the AI Infrastructure Dip ».
Le rapport fournit un jugement clair : le principal moteur du réajustement est d'ordre technique, incluant la décompression des positions, le désendettement des financements à effet de levier et le retournement des facteurs de momentum, et non une altération des fondamentaux.
J'ai lu attentivement ce rapport et j'ai appris beaucoup ; permettez-moi de vous en expliquer les principaux points.
(1) Préoccupation du marché des capitaux n°1 : Retournement du récit Tokenmaxxing ?
Le premier signal négatif auquel le marché a récemment prêté attention est l'inversion du récit du "Tokenmaxxing".
De nombreuses entreprises imposent des plafonds budgétaires à l'utilisation des jetons AI par leurs employés, suscitant des doutes sur la durabilité de la croissance des revenus des entreprises de grands modèles.
Cette préoccupation n'est pas fondée.
Premièrement, la base de dépenses en tokens des employés d'entreprise est actuellement très faible, avec un ROI très élevé.
L'étude de Morgan Stanley sur de nombreux scénarios d'application AI entrepris montre qu'un seul appel AI permet d'économiser en moyenne environ 55 dollars de coûts de main-d'œuvre, tandis que le coût moyen pour accomplir une tâche entreprisée grâce à la collaboration d'agents n'est que de 2 à 5 dollars, avec un ROI dépassant 10 fois.
Les outils avec un multiple de ROI supérieur à 10x ne sont pas une question de budget, mais une question de compétitivité fondamentale ; les entreprises qui ne déploient pas activement des capacités d'IA feront face à un désavantage concurrentiel de plus en plus marqué.
Ensuite, l'évolution des générations de GPU augmentera la rentabilité des centres de données, ce qui signifie que les tokens pourront être fortement réduits en prix sans nuire à la rentabilité, libérant ainsi davantage de demande.
Le modèle de l'Intelligence Factory de Morgan Stanley indique que la marge nette sur les ventes de jetons de centres de données basés sur Blackwell est d'environ 58 %.
Après le déploiement des GPU des générations Rubin et Feynman, les marges bénéficiaires ont augmenté respectivement à environ 80 % et 90 %.
Cela signifie que l'Hyperscaler peut réduire le prix du Token d'environ 75 % sans affecter sa marge bénéficiaire, car la courbe des coûts dispose d'un espace suffisant pour descendre, permettant ainsi de réduire les prix tout en restant rentable.
(2) Deuxième préoccupation des marchés des capitaux : Kimi remet-il en question la justification des dépenses en capital ?
La sortie de Kimi K3 pousse les marchés financiers à réévaluer une hypothèse fondamentale : si la Chine peut former des modèles de pointe aux performances similaires à un coût inférieur, le Capex IA annuel supérieur à mille milliards de dollars des hyperscalers américains est-il menacé par une baisse de rentabilité ?
Morgan Stanley estime que la quête extrême de l'efficacité des entreprises chinoises et américaines de modèles de grande taille n'affaiblira pas la demande en puissance de calcul. Au contraire, elle renforce le jugement structurel selon lequel la demande dépasse largement l'offre.
L'économiste du 19e siècle William Stanley Jevons a observé que l'amélioration de la machine à vapeur par Watt a considérablement augmenté l'efficacité de la combustion du charbon, mais que la consommation totale de charbon au Royaume-Uni a tout de même explosé, car la machine à vapeur, devenue économiquement viable, a été déployée dans bien plus d'usines et de mines qu'auparavant.
Il a donc formulé le célèbre paradoxe de Jevons : lorsque l'efficacité d'utilisation d'une ressource augmente, la consommation totale de cette ressource augmente au lieu de diminuer.
Le paradoxe de Jevons s'applique également à la vague actuelle de révolution de l'IA : l'augmentation de l'efficacité du calcul réduit le coût unitaire par token, et un coût plus bas signifie davantage de scénarios, plus d'utilisateurs et des appels plus fréquents, ce qui augmente finalement la consommation totale de calcul.
Morgan Stanley cite un ensemble de données pour quantifier la gravité de ce déséquilibre entre l'offre et la demande :
Des cadres de Google ont récemment déclaré que l'entreprise pourrait devoir doubler sa puissance de calcul tous les six mois, soit une augmentation de 1000 fois en cinq ans.
Cependant, du côté de l'offre, le CAGR des ventes de puces AI de NVIDIA pour la période 2025-2028 est d'environ 140 % ; même en extrapolant à ce rythme sur 5 ans, la puissance de calcul cumulée livrée ne représente pas 10 % de la prévision de demande d'un seul acteur comme Google.
Autrement dit, même le plus grand fournisseur mondial de puissance de calcul, fonctionnant à son rythme de production historique le plus élevé, ne couvrirait qu'une infime partie de la demande d'un seul client.
(3) Troisième préoccupation des marchés financiers : les contraintes de l'offre constituent-elles un plafond rigide ?
Le troisième inquiétude du marché des capitaux est la suivante : même si la certitude du côté de la demande est suffisante, les contraintes du monde physique entraîneront-elles une incapacité à livrer les infrastructures de calcul selon les besoins ?
Morgan Stanley regroupe les contraintes du monde physique sous le terme 3P : People, Power, Politics.
Les métiers qualifiés nécessaires à la construction de centres de données (électriciens, soudeurs, plombiers) font face à une pénurie structurelle.
Power: The grid connection waiting period has been extended to 5-7 years in some regions, becoming the single largest time bottleneck for data center commissioning.
Politics: La construction de centres de données fait face à une résistance politique multinationale, de l'échelon local à fédéral, et les tendances connaissent un retournement structurel.
Au cours des dernières années, les États se sont compétitivement offerts des politiques d'attractivité généreuses pour attirer les centres de données, mais la tendance s'est inversée : les États commencent à suspendre, à imposer des conditions ou à révoquer directement les avantages fiscaux pour les centres de données.
Les questions telles que ralentir le développement des centres de données et protéger les factures d'électricité des résidents contre les coûts d'infrastructure des centres de données deviennent de plus en plus des éléments clés des plateformes des candidats à la gouvernance, et devraient constituer un enjeu électoral majeur lors des élections de novembre.
En parallèle, au niveau fédéral, on tente de mettre en place une « taxe sur les centres de données » à l'échelle nationale.
La Chambre des représentants examine le Ratepayer Protection Act, qui constitue la première tentative au niveau fédéral de légiférer sur le partage des coûts d'infrastructure, exigeant que les entreprises publiques d'utilité publique des États envisagent la création de « normes de charge élevée » pour faire supporter aux centres de données les coûts de modernisation du réseau électrique.
Précédemment (en mars), Amazon, Google, Meta, Microsoft, Oracle, xAI et d'autres ont signé le Ratepayer Protection Pledge de la Maison Blanche, s'engageant volontairement à protéger les consommateurs existants contre les coûts liés à l'infrastructure des centres de données.
Ce projet de loi légalisera cet engagement volontaire, créant de fait un système national de surtaxe sur l'électricité pour les centres de données.
Morgan Stanley acknowledges the validity of this concern but characterizes it as "speed bumps" rather than structural barriers.
Alors que les délais d'attente pour le raccordement au réseau électrique dépassent 5 ans dans certaines régions et que les centres de données font face à une pression croissante pour s'autosuffire en énergie, la production d'électricité sur site devient une solution essentielle.
(4) Time to Power : L'arbitrage sous-évalué sur le temps d'électricité
Morgan Stanley a effectué une évaluation quantitative du déficit énergétique des centres de données aux États-Unis.
La conclusion est que la demande d'électricité des centres de données aux États-Unis entre 2026 et 2028 s'élèvera à environ 68 GW ; après déduction des installations en construction (15 GW) et de la capacité réseau déjà signée (15 GW), le déficit potentiel atteint 38 GW, et le délai d'attente pour le raccordement au réseau atteint jusqu'à 5 à 7 ans dans certaines régions.
Dans ce contexte, Morgan Stanley estime que la valeur temporelle de l'accès à l'électricité (Time to Power) est la direction présentant la plus grande déformation de prix sur le marché actuel.
La chaîne logique sous-jacente est très claire : la mise en service des centres de données est limitée par l'approvisionnement en électricité → attente de 5 à 7 ans pour le raccordement au réseau → les solutions alternatives capables de fournir de l'électricité dans un délai de 1 à 3 ans présentent une valeur d'arbitrage temporel significative.
Les deux chemins principaux de déblocage identifiés par Morgan Stanley :
- Les fermes de minage de Bitcoin : ces entreprises possèdent déjà une capacité de raccordement au réseau électrique et des terrains physiques considérables, directement convertibles à des fins de centres de données : 10 à 19 GW.
- Solutions de production d'énergie à déploiement rapide : une avance de 1 à 3 ans par rapport au raccordement au réseau électrique, avec des turbines à gaz contribuant à 15-20 GW et des piles à combustible à 5-8 GW.
Même en intégrant les solutions « Time-to-Power » telles que les turbines à gaz, les piles à combustible, l’approvisionnement direct des centrales nucléaires et la conversion des fermes de minage de Bitcoin dans le calcul pondéré par probabilité, il subsiste un déficit net d’environ 1 GW dans le scénario intermédiaire, et ce déficit s’élève à 11 GW dans le scénario pessimiste.
Autrement dit, ce qui manque le plus aux hyperscalers aujourd'hui, ce n'est pas le Capex, mais l'espace physique disponible avec de l'électricité, soit le « Powered Shell ».
Les recherches de Morgan Stanley estiment que le marché ne valorise pas suffisamment ces actifs de type Powered Shell Provider.
Pour quantifier cette sous-évaluation, Morgan Stanley compare avec un référentiel traditionnel de PPA pour les énergies renouvelables, comme indiqué dans le tableau ci-dessous :
Actuellement, le rapport EV/Watt de ces fournisseurs de shell alimentés se situe entre 2 $ et 4 $, incluant des entreprises telles que TeraWulf, Cipher Mining, HUT 8, Riot Platforms, Applied Digital et Galaxy Digital.
Sur la base d'une référence de 20 à 25 fois l'EV/Watt pour les opérateurs de centres de données matures tels qu'Equinix et Digital Realty, Morgan Stanley attribue à ces entreprises en transition une évaluation cible à 15 fois l'EV/Watt, avec une réduction.
