L'IA est-elle vraiment dans une bulle ? Que montrent réellement les chiffres

Le récit baissier autour de l'IA est partout—centres de données fantômes, projections de croissance gonflées, et des murmures selon lesquels tout cela n'est qu'un engouement exagéré. Mais faisons abstraction du bruit avec des chiffres réels.

La question de $5 trillions

JPMorgan a fait les calculs : si l'infrastructure mondiale de l'IA atteint $5 trillions d'ici 2030, cette pile devrait générer ~$650 milliards de revenus annuels juste pour offrir un retour de 10 %. C'est plus de 150 % des ventes annuelles d'Apple et 30 fois les revenus actuels d'OpenAI.

Cela semble impossible ? Peut-être. Ou peut-être que c'est juste ainsi que fonctionnent réellement les révolutions transformantes.

Pourquoi l'analyse traditionnelle se trompe

Voici l'idée clé : L'IA n'est pas une autre technologie additive comme le mobile ou le cloud.

Jensen Huang (NVIDIA) a récemment réussi—les anciens logiciels étaient pré-compilés et statiques. L'IA est différente. Elle doit générer de l'intelligence en temps réel, consciente du contexte, produisant constamment de nouveaux tokens. C'est coûteux en termes de calcul. Extrêmement coûteux. Ce qui signifie :

• L'IA a besoin d'usines, pas seulement de logiciels
• Ces usines ont besoin de centaines de milliards en capex
• Goldman Sachs et BofA prévoient que les dépenses en infrastructure AI dépasseront $1 trillion d'ici 2028
• La puissance de calcul requise continue d'accélérer, sans diminuer

Les analystes de Wall Street ont constamment sous-estimé la trajectoire de NVIDIA. Ils prévoient $275B de ventes pour l'exercice FY'27 - mais les calculs réels suggèrent que l'entreprise sera beaucoup plus grande. Même les premiers optimistes étaient trop conservateurs.

Deux phases à venir

Phase 1 (Now): L'IA générative et l'IA agentique ajoutent des centaines de points de base au PIB.

Phase 2 (Next): IA physique—véhicules autonomes, robots humanoïdes, villes intelligentes, usines automatisées. Les besoins en calcul ? En gros, inquantifiables pour l'instant. Ces milliards de dispositifs en périphérie ont besoin d'une infrastructure de calcul redondante et robuste qui dépasse largement ce que nous construisons aujourd'hui.

Les véritables mouvements d'argent

Les investisseurs à long terme comme Baillie Gifford ( qui ont repéré Tesla tôt ) ont maintenant NVIDIA comme leur plus grande position. Ils pensent en décennies, pas en trimestres.

Bien sûr, certains secteurs ont ralenti—Meta, Oracle, CoreWeave ont connu des corrections. Mais ce n'est pas un éclatement de bulle. C'est une réinitialisation. La demande fondamentale pour les GPU NVIDIA reste insatiable.

Conclusion

En ce moment ? La révolution de l'IA est encore sous-estimée. Nous ne sommes nulle part près de la phase d'euphorie où l'argent facile afflue. Oui, restez vigilant. Oui, filtrez les analyses inutiles. Mais la vague de dépenses d'infrastructure ne fait que commencer, et elle ne s'arrêtera pas lorsque le cycle de la hype le fera – parce que l'IA fonctionne réellement et que les entreprises se précipitent pour l'implémenter.

Surveillez le prochain bénéfice d'NVIDIA. Wall Street devra à nouveau augmenter ses estimations. Parce qu'ils sous-estiment toujours.