Pour le patron de Broadcom, le capital, pas les puces, pourrait freiner l'essor de l'IA

Hock Tan, PDG de Broadcom, a vivement critiqué les investisseurs qui s'engouffrent dans l'intelligence artificielle sans en comprendre l'économie. Lors du DBS Asia Future Forward Conference, à Singapour, il a aussi estimé que le financement, plus que les puces, la mémoire ou l'électricité, pourrait devenir la principale limite à l'expansion du secteur. Il reste pourtant confiant sur la demande à court terme.

« Un casino » pour les investisseurs

« Beaucoup d'investisseurs n'ont aucune idée de ce dans quoi ils investissent », a déclaré Hock Tan, rapporte Quartz en citant Bloomberg (traduction). Selon lui, ils fixent des attentes extrêmes avant de découvrir qu'ils sont « presque dans un casino ». Son scepticisme vise surtout ceux qui financent les grands modèles de langage de pointe.

Selon The Standard, il rejette l'idée qu'OpenAI soit surévaluée. L'entreprise cherche à lever 30 milliards de dollars sur la base d'une valorisation de 1 400 milliards. Hock Tan met en cause l'attitude des investisseurs, pas la valeur de l'entreprise.

Il s'en prend aussi aux entreprises clientes. Il compare leurs expérimentations avec les jetons d'IA à un enfant qui dépense en dix minutes les 10 dollars de jetons reçus dans une salle d'arcade. « C'est ce qui se passe aujourd'hui dans les entreprises », affirme-t-il (Quartz, traduction).

Il voit tout de même des signes encourageants. Il cite les 50 milliards de dollars de revenus annualisés d'OpenAI atteints en septembre, tout en rappelant que l'entreprise perd encore de l'argent à cause de l'entraînement des modèles. Pour lui, cela ne prouve rien pour l'instant, sauf l'existence d'un fort potentiel de croissance du chiffre d'affaires, selon Bloomberg cité par Quartz.

Le capital, goulot d'étranglement possible

Pour CTech, Hock Tan estime que les pénuries se résolvent à mesure qu'elles apparaissent. Celle de mémoire pourrait ne plus exister dans un an, celle de plaquettes de silicium s'atténuer d'ici 2028 ou 2029, et l'électricité devenir plus abondante avec de nouvelles infrastructures. Reste que la demande en calcul dépasse l'offre, un déséquilibre qui pourrait durer jusqu'en 2029, voire 2030.

« Ce qui pourrait être la plus grande contrainte, c'est le capital », a-t-il dit (Political.org, traduction). Ce média relie cette inquiétude à la hausse des coûts d'emprunt, qui pourrait renchérir le financement des centres de données, souvent bâtis à crédit.

Un signal en ce sens : selon Quartz, Firmus Grid, société australienne de centres de données soutenue par Nvidia, a retiré la semaine dernière son projet d'introduction en Bourse de 5,5 milliards de dollars, face au scepticisme sur les valorisations des infrastructures d'IA.

Hock Tan précise aussi, selon The Standard, que vendre des « pelles et des pioches » ne suffira pas à soutenir le cycle. Tout dépend de la capacité des laboratoires à produire des modèles assez rentables pour justifier les investissements. La demande pourrait fléchir si l'adoption en entreprise déçoit ou si les progrès des modèles plafonnent.

Intel et DBS en écho

Lip-Bu Tan, patron d'Intel, partageait le panel. « S'il y a un défi à court terme, c'est le capital et son coût, et à plus long terme, les gens voudront voir le retour sur investissement », a-t-il dit (CTech, traduction). Il ne prévoit pas de ralentissement marqué dans les deux à trois ans. Il note la progression rapide de modèles chinois moins coûteux, comme DeepSeek, Kimi et GLM, déjà « suffisants » pour certains usages. Quartz rapporte qu'il voit la mémoire parmi les premiers segments où la demande pourrait se refroidir.

Tan Su Shan, directrice générale de DBS, estime selon Quartz que le marché réévalue les risques du financement de l'IA. Pour Political.org, elle juge cela plutôt sain, car les bailleurs exigent désormais des rendements durables.

Broadcom, dont les puces sont au cœur de la construction des centres de données, profite directement de ces dépenses. En septembre, Hock Tan avait écarté les craintes d'un ralentissement du développement des grands modèles et maintenu ses projections de 115 milliards de dollars de revenus de semi-conducteurs d'IA pour l'exercice 2027, puis 230 milliards pour 2028. Les sources ne disent pas si ces objectifs ont été modifiés depuis.