La frénésie de dépenses en IA n'arrête pas de devenir plus étrange

L’IA est partout. Alors, la Silicon Valley a décidé d’acheter plus de puces et de construire davantage de fermes de serveurs. Mais maintenant, elle a commencé à redessiner des sections entières de l’économie autour de la soif de l’IA. La technologie a atteint un domaine avec des turbines à gaz, des fonds souverains, des moteurs à réaction, et des débats de milliards de dollars sur le fait de savoir si le modèle dominant de construction de modèles a toujours été dirigé sur la mauvaise piste.

Les industries voisines se réveillent sans cesse pour découvrir qu’elles ont été intégrées dans l’économie de l’IA. Une startup de jets supersoniques a une commande de 1,25 milliard de dollars pour alimenter des centres de données IA. Google $GOOGL -1,54 % a acheté un développeur d’énergie. Meta $META -1,89 % a aidé à transformer un centre de données en Louisiane en un spectacle de dette privée de 27,3 milliards de dollars. Et Yann LeCun, après des années à insister sur les limites des hypothèses favorites de la Silicon Valley en matière d’IA, a levé 1,03 milliard de dollars pour poursuivre des « modèles mondiaux », à la place.

Le capital dédié à l’IA continue d’acheter le matériel familier. Mais il s’aventure aussi dans des territoires plus étranges, avec l’assurance d’une industrie riche qui devient encore plus riche, et qui a cessé de se demander si quelque chose appartient à l’histoire de l’IA, pour commencer à se demander si cela peut être plié à l’histoire de l’IA assez rapidement pour obtenir plus de pouvoir ou plus de temps. La Silicon Valley ne choisit pas entre « intensifier » et « le paradigme LLM est intellectuellement cassé ». Le même écosystème écrit des chèques pour le laboratoire achetant des computeurs à l’échelle gigawatt et pour le laboratoire affirmant que la prédiction du prochain token ne vous mènera pas à des agents largement capables.

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Pendant un temps, la dépense en capital pour l’IA était facile à imaginer. Plus de GPU. Des clusters plus grands. Un autre désert ou champ de maïs destiné à un centre de données de la taille d’une petite municipalité. Bien sûr, cette image existe toujours. La semaine dernière, Mira Murati’s Thinking Machines a sécurisé au moins un gigawatt des systèmes Vera Rubin de Nvidia $NVDA -1,62 %, une puissance de calcul suffisante pour que des dirigeants de l’industrie évaluent sa valeur à environ 50 milliards de dollars. Fei-Fei Li’s World Labs a levé encore 1 milliard de dollars pour « intelligence spatiale ». Safe Superintelligence (SSI), la venture de Ilya Sutskever encore mystérieuse, a levé 2 milliards de dollars avec une valorisation de 32 milliards de dollars — malgré l’absence de produit public. Même la dissidence a un taux de combustion. Les hérétiques ont des piles de capitaux.

Les chèques deviennent plus gros, c’est certain. Mais l’argent devient aussi plus nerveux. Il atterrit désormais sur des théories rivales, des structures exotiques, des industries adjacentes, et tout costume d’entreprise qui apporte plus d’électricité, plus de terrain, plus de levier ou plus d’option dans le système. La frénésie de dépenses en IA n’est plus ordonnée. Elle a perdu la silhouette d’entreprise soignée qu’elle avait il y a un an et se comporte maintenant comme une industrie avec trop d’argent, trop de goulets d’étranglement — et une perception de plus en plus improvisée de ce qui compte vraiment comme infrastructure IA.

Les dépenses matures font cela. Elles se répandent. Elles improvisent. Elles fouillent. Elles colonisent l’économie voisine. L’IA en est maintenant à cette étape de son récit.

Des façons plus étranges de dépenser

La Silicon Valley dépensait autrefois pour l’IA à l’ancienne : acheter des puces, construire le cluster, couler le béton, dire à Wall Street que l’avenir nécessitait une salle de serveurs plus grande. La frénésie actuelle semble avoir perdu la bride. Tout le monde sait que les chiffres sont caricaturaux. Mais l’argent arrive sous des formats qui auraient semblé un peu ridicules il y a un an.

Thinking Machines de Murati a aligné une capacité de calcul à l’échelle industrielle avant que le public ait beaucoup de preuves sur le produit qui justifiera cette empreinte. L’AMI de LeCun poursuit des modèles mondiaux et affirme que la voie basée sur les LLM pour atteindre une intelligence humaine est « complètement absurde », levant un milliard de dollars pour financer une alternative théorique à l’architecture déjà existante (et déjà très réelle). World Labs construit autour de l’intelligence spatiale et des modèles 3D du monde. SSI a transformé la prime de fondateur en un événement de capital à une échelle qui aurait semblé surréaliste pour une startup ordinaire — puis est revenu à dire presque rien en public.

Ces alternatives n’arrivent pas comme une correction mince et sceptique à l’excès. Elles ont leurs propres appétits de milliardaires. Les deux principales sources de coûts de l’AMI sont le calcul et le talent. La liste d’investisseurs de World Labs inclut AMD -2,38 % et Nvidia. Même boom, même océan d’argent, mais des hypothèses très différentes sur ce que l’argent doit acheter.

Une partie de cela dit que la course à l’IA nécessite un calcul à l’échelle industrielle. L’autre dit que la course pourrait nécessiter une carte complètement différente. Les investisseurs, naturellement, ont décidé de financer les deux. Une industrie déjà riche finance des moyens de plus en plus étranges pour rester proche de ce que pourrait être réellement l’intelligence. Quand les chèques commencent à atterrir sur chaque voie plausible — clusters géants, modèles mondiaux, intelligence spatiale, moonshots de fondateurs — la frénésie commence à sembler aussi anxieuse qu’ambitieuse. Savita Subramanian de Bank of America $BAC +0,06 % a dit que les investisseurs « achètent le rêve ».

S&P Global $SPGI -0,48 % a capté le côté récursif de tout cela, en écrivant que « les accords d’infrastructure circulaire règnent ». Les géants du cloud et les fournisseurs de puces investissent dans des startups, qui dépensent cet argent pour le cloud et le calcul, et tout le système commence à ressembler à une boucle de rétroaction très coûteuse avec un meilleur branding. Les entreprises d’IA deviennent « riches en actifs », a écrit S&P, se comportant plus comme des opérateurs d’infrastructure que comme des entreprises de logiciels classiques. C’est une transformation de l’espèce.

Des façons plus étranges de construire

Si les paris sont devenus plus étranges, la machinerie physique et financière qui les sous-tend est devenue encore plus étrange. Moody’s a récemment signalé qu’Amazon $AMZN -0,81 %, Meta, Alphabet, Microsoft $MSFT -1,05 %, et Oracle $ORCL -3,31 % ont accumulé 662 milliards de dollars d’engagements futurs de location de centres de données qui n’ont pas encore été inscrits au bilan. L’industrie a commencé à traiter les notes de bas de page comme des terrains de staging pour les prochaines années d’expansion. La salle de serveurs devient aussi un problème de structure de capital.

Sightline Climate indique suivre 190 gigawatts répartis dans 777 grands centres de données et usines IA annoncés depuis 2024. Sur les 16 gigawatts prévus pour 2026, seulement environ cinq gigawatts sont en construction ; environ 11 gigawatts restent en phase d’annonce sans progrès visible. Jusqu’à la moitié des projets de centres de données prévus cette année pourraient connaître des retards. Le développement continue de plus belle. Tout comme la fiction sur le calendrier. Le pipeline commence à contenir beaucoup de souhaits.

Le campus Hyperion de Meta montre à quel point la construction peut paraître étrange lorsqu’elle atteint sa maturité. La société a formé un arrangement de financement de 27 milliards de dollars (une émission obligataire liée à la venture ; la plus grande émission de dette privée jamais réalisée) avec Blue Owl Capital pour le site de Louisiane. Meta a conservé une participation de 20 %, Blue Owl en a pris 80 %, et la structure a repoussé le projet hors du bilan de Meta tout en sécurisant le campus souhaité. C’est du crédit privé, une architecture de joint-venture, et un financement d’infrastructure déguisé en histoire de plateforme.

Les entreprises d’IA continuent de monter en gamme, car attendre poliment que l’utilité se manifeste est devenu une façon trop lente de mener une course aux armements.

Alphabet a accepté d’acheter Intersect pour 4,75 milliards de dollars en cash plus dette, intégrant un développeur d’énergie et de centres de données dans l’orbite de Google. OpenAI et SoftBank ont chacun investi 500 millions de dollars dans SB Energy ; OpenAI a initialement signé un bail de 1,2 gigawatt pour la première phase de Stargate, qui a depuis été annulée. Un budget technologique normal se limite à « sécuriser la capacité ». Ce budget — bien loin d’être normal — continue d’avancer jusqu’à atteindre ceux qui peuvent sécuriser des terrains, de la génération, de l’énergie et des campus en premier lieu.

Les plans de sites commencent aussi à paraître étranges. Data Center Frontier a rapporté que la génération sur site est traitée comme une infrastructure principale dans certaines parties du marché. La vision à plus long terme de Crusoe inclut de plus petits centres de données axés sur l’inférence, opérant entièrement sur leur propre réseau électrique avec solaire et batteries. La connexion au réseau, autrefois problème de service public, revient comme une question de conception de produit. La capacité IA s’accompagne désormais de quêtes secondaires sous la forme d’électricité pouvant arriver à temps.

Une grande partie de cette construction vit désormais dans de grands baux, des accords d’équipement structurés, des arrangements de crédit privé, et des piles de capitaux qui auraient été plus à leur place autour des aéroports, pipelines, et centrales électriques marchandes qu’autour de la formation de modèles. La feuille de calcul et la sous-station partagent désormais un bureau. L’IA n’a plus seulement besoin de matériel. Elle a besoin d’un financement astucieux pour continuer à alimenter le marché avec une demande trop forte et trop de points de congestion.

Des choses plus étranges à venir

Ensuite, l’économie environnante commence à changer d’espèce. L’identité de Boom Supersonic était construite autour du romantisme, de la vitesse (et de beaucoup, beaucoup), et d’un fantasme de rendre à nouveau le voyage aérien glamour. Crusoe a commandé 29 turbines dans le cadre d’une stratégie de puissance sur site de 1,21 gigawatt pour les campus IA. Baker Hughes $BKR +0,58 % a signé pour fournir des générateurs correspondants. La dépense en IA est devenue suffisamment grande pour donner aux compagnies aériennes un second acte en tant que substituts de services publics. Le marché a un sens de l’humour brutal.

Les fabricants de batteries pour véhicules électriques reconfigurent leurs usines pour fabriquer des modules de stockage pour centres de données IA, alors que leur marché principal se refroidit. Les mineurs de Bitcoin convertissent des flottes de serveurs en centres de données IA, s’appuyant sur l’accès à l’énergie et les installations laissées par la gueule de bois de la crypto. Williams, la société de pipelines, a exploré l’achat d’actifs producteurs de gaz pour offrir aux hyperscalers un package complet de carburant, transport et énergie ; la société possède déjà un projet de 440 mégawatts dans l’Ohio lié à Meta et deux autres projets dans le même état coûtant environ 3,1 milliards de dollars. L’IA continue de recruter de nouveaux fournisseurs plus vite que les anciens ne peuvent construire.

Le binge-capital de l’IA ne s’est pas seulement étendu. L’expansion est la partie ennuyeuse. L’argent arrive maintenant sous forme de paris géants sur des théories rivales, sous forme de baux, d’obligations, de garanties résiduelles, d’acquisitions de développeurs d’énergie, de turbines supersoniques, de moteurs à réaction réutilisés, de logique de pipeline, et d’improvisation d’énergie privée. Une frénésie de dépenses aussi grande envahit les entreprises voisines, leurs bilans, leur politique, leurs chaînes d’approvisionnement.

Quand une bulle recrute des ingénieurs aéronautiques, des usines de batteries, des pragmatistes nucléaires, des évangélistes des modèles mondiaux, et des fonds souverains dans la même phrase, la forme de la chose devient difficile à manquer. La dépense en capital IA continue d’acheter des puces, du béton, et des tours de refroidissement. Elle apparaît aussi dans des endroits et des formes plus étranges parce que l’appétit fondamental a dépassé sa version ordinaire. Une frénésie avec suffisamment d’argent et d’impatience commence à plier l’économie voisine jusqu’à ce que quelqu’un, quelque part, décide qu’il est maintenant dans le business de l’IA.

Les puces n’étaient que la mise initiale. Maintenant, la liste de courses de l’IA est étrange. La construction est étrange. Et le cercle avec lequel elle s’associe est aussi devenu étrange.