Quelques réflexions avant Nvidia ce soir
Auteur original : @GavinSBaker
Compilé par Peggy, BlockBeats

Édito : Après la publication des résultats d'NVIDIA, l'attention du marché se concentre souvent sur les revenus, les bénéfices et les prévisions. Mais l'auteur de cet article, @GavinSBaker, tente de recentrer le débat sur une perspective plus à long terme : la valeur d'NVIDIA ne dépend pas des données d'un seul trimestre, mais de la durabilité de la demande en IA et de la capacité des investissements en puissance de calcul à générer des rendements durables.

En s'appuyant sur les expériences historiques des cycles technologiques, l'article examine si les « bulles et surcapacités » risquent de se répéter, tout en soulignant que ce cycle de l'IA est confronté à des contraintes d'approvisionnement en électricité et en wafers, ce qui pourrait ralentir son expansion. D'autre part, les prix de location des GPU et le taux d'utilisation élevé des puces anciennes offrent une validation concrète du « ROI de l'IA ».

The following is the original text:

Voici quelques observations personnelles qui pourraient être utiles pour ceux qui suivent NVIDIA. À mon avis, les deux seules variables réellement pertinentes à discuter autour de cette entreprise sont : la durabilité de la demande et le retour sur investissement (ROI) de l'IA, ce dernier étant étroitement lié à la durée de vie utile des GPU.

Durabilité de la demande : l'histoire se répétera-t-elle ?

À partir de l'expérience historique des vagues technologiques, presque tous les cycles similaires ont traversé des bulles financières et une surcapacité de production. Carlota Perez en fait une analyse systématique dans « Technological Revolutions and Financial Capital ». Elle souligne que chaque révolution technologique — qu'il s'agisse des chemins de fer, de la radio ou d'Internet — est rapidement identifiée par les marchés financiers pour son potentiel à long terme, mais que l'engouement capitaliste qui suit engendre souvent des bulles (ce que Mauboussin appelle la « chute de la diversité des opinions »). Ces bulles entraînent une surconstruction, qui provoque un recul temporaire de la demande, puis un effondrement du marché ; l'excédent d'offre des technologies de base prépare en fin de compte le terrain pour l'« âge d'or ». Le développement d'Internet en est un exemple typique.

Ainsi, pour NVIDIA, l’essentiel ne réside pas dans les résultats du trimestre ou les prévisions du prochain trimestre, qui sont généralement bien anticipés par les institutions acheteuses. Ce qui compte vraiment, c’est la durabilité des bénéfices par action (EPS), et non la pente de croissance de l’année en cours.

Selon les attentes implicites dans la valorisation actuelle, le marché semble exprimer l'idée que les bénéfices d'NVIDIA pourraient approcher un sommet temporaire, reflétant une inquiétude concernant une surextension des dépenses en capital. Il est important de souligner que le marché ne craint pas un « bubble de valorisation », mais un « bubble fondamental », à savoir le risque de surcapacité induit par les dépenses en capital. Si le marché parvient à acquérir confiance dans la capacité d'NVIDIA à maintenir une croissance composée annuelle (CAGR) des revenus à deux chiffres après l'exercice fiscal 2027, le centre de valorisation pourrait trouver un soutien.

Cette fois-ci, est-ce vraiment différent ?

« Cette fois, c'est différent » est souvent un jugement dangereux. Mais ce cycle de l'IA présente effectivement des différences : il existe des goulets d'étranglement substantiels au niveau mondial sur deux dimensions clés — l'électricité (watts) et les plaquettes de fabrication avancée (wafers) — et la résolution de ces contraintes pourrait prendre plusieurs années.

Cette contrainte structurelle de l'offre pourrait au contraire freiner la surcapacité. Si les conditions le permettent, les géants du cloud à très grande échelle théoriquement continueraient d'augmenter leurs investissements, mais la réalité est que les limites en électricité et en plaquettes de silicium ralentissent leur rythme d'expansion. Contrairement aux révolutions technologiques historiques décrites par Perez, aucune contrainte d'offre similaire n'existait alors pour limiter la vitesse de déploiement.

Sans surconstruction, un effondrement est difficile à envisager, surtout dans un contexte où les valorisations globales des actions technologiques ne sont pas à des niveaux extrêmes.

Parmi ces deux goulets d'étranglement, les wafers pourraient être plus critiques que l'électricité. La cadence de la capacité de production de wafers pourrait devenir un facteur clé allongeant le cycle de l'IA. La direction de TSMC est toujours réputée pour sa prudence, privilégiant la stabilité industrielle et la valeur à long terme plutôt qu'une expansion agressive à court terme. Sans les contraintes liées à l'électricité et aux wafers, la croissance d'NVIDIA au cours des 24 prochains mois pourrait être plus rapide, mais le risque de surcapacité en résulterait également nettement accru.

D'une certaine manière, les contraintes d'offre pourraient être en train de ralentir l'ensemble du cycle de l'IA. La forte dépendance de l'IA envers les wafers de procédés avancés pourrait devenir un facteur clé pour éviter des fluctuations brutales lors de ce cycle.

Pour réaliser certains scénarios extrêmes, la puissance de calcul pourrait devoir être augmentée de plusieurs centaines, voire milliers de fois le niveau actuel. Le temps nécessaire à cette expansion offre lui-même une fenêtre de transition pour l'ajustement social et l'adaptation institutionnelle.

L'expérience historique fournit également un point de référence : après que James Watt ait inventé la machine à vapeur rotative, il a fallu plusieurs décennies pour que le système ferroviaire remplace réellement les chevaux. La vitesse d'itération de l'IA pourrait être plus rapide, mais elle ne permettra pas de restructurer la société en un temps extrêmement court.

Plus important encore, les êtres humains ne nécessitent que 20 à 30 watts pour atteindre l'« intelligence générale ». Dans un monde où l'électricité est limitée, cet avantage d'efficacité perdurera. Ainsi, un cycle d'IA plus fluide et plus durable n'est pas nécessairement mauvais pour la société elle-même.

Durée de vie des GPU et ROI réel de l'IA

Les prix de location des GPU reflètent essentiellement la valeur économique du token et constituent l'indicateur clé du « ROI IA ». Théoriquement, avec le lancement continu de puces plus performantes, les prix de location des GPU plus anciens devraient diminuer progressivement, même si le retour sur investissement IA reste positif.

Cependant, au cours des deux derniers mois, les prix de location des H100, en service depuis près de quatre ans, ont connu une augmentation significative. Cela signifie que, notamment dans les scénarios d'IA agente et de génération de code, la puissance de calcul génère une valeur économique réelle et appréciable.

Dans le même temps, même avec le lancement de Blackwell, les A100 datant de 6 ans conservent un taux d'utilisation élevé, et les prix de location n'ont pas connu de relâchement notable. Cela suggère fortement que la durée de vie utile des GPU pourrait être d'au moins 6 ans, voire dépasser le cycle d'amortissement de la plupart des clients.

L'impact en est structurel : si la valeur résiduelle est supérieure aux attentes précédentes, le coût du financement des GPU diminuera davantage. En revanche, les ASIC conçus pour un modèle unique ou un usage spécifique peinent à bénéficier d'un avantage de cycle de vie similaire. Dans un environnement à itération rapide, le coût du capital des puces spécialisées est plus élevé et leur financement plus difficile.

Dans une certaine mesure, la polyvalence constitue le fossé protecteur des GPU. Avec la séparation des fonctions de prefill et de decode, ainsi que l'émergence progressive d'un écosystème de puces dédié, l'architecture de calcul évolue d'un « modèle à puce unique » vers un « système coopératif multi-puces ». Les infrastructures AI ne dépendent plus d'un seul composant, mais d'un ensemble d'ingénierie hautement couplé.

Avec le découplage du prefill et du decode, l'écosystème NVIDIA pourrait achever sa réorganisation avant l'écosystème TPU. En combinant les différences de choix de conception entre les différents fabricants, les avantages relatifs des clients en termes de coûts d'inférence sont en train de changer.

Si certains fabricants avaient précédemment compté sur un avantage coûteux pour réduire le prix des tokens et gagner des parts de marché, alors, lorsque cet avantage s’affaiblira, les comportements du marché deviendront plus rationnels. À long terme, cela aura un impact positif sur le ROI de l’IA, notamment pendant la transition de la demande en puissance de calcul de l’entraînement vers l’inférence.

Ce tournant mérite peut-être plus d'attention que n'importe quel résultat trimestriel.

Dernier vœu léger : j'espère qu'NVIDIA réactivera à l'avenir les super-héros comme noms de code pour ses puces. Il est surprenant que le camp « vert » n'ait jamais utilisé le nom « Banner » (le nom de naissance du Hulk de Marvel).

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