Fin novembre, Michael Burry, le célèbre investisseur qui avait prédit l’effondrement de la bulle immobilière de 2008, a porté un coup dur au secteur de l’intelligence artificielle (IA) en dénonçant que la perception des marchés à l’égard de cette technologie à la mode était faussée.
Au centre de ses critiques se trouve Nvidia, le géant des puces qui, grâce à la fièvre des investissements autour de l’IA, a réussi à devenir l’entreprise la plus valorisée de l’histoire avec une capitalisation boursière dépassant les 5 000 milliards de dollars. Ses cartes graphiques souhaitées constituent l’épine dorsale de la formation et de l’exécution de modèles d’IA génératifs. Leur statut stratégique explique que les plus puissants, comme le H200, peuvent coûter jusqu’à 30 000 $ l’unité.
Aux côtés de géants comme Google et d’entreprises émergentes comme OpenAI, la Silicon Valley a investi en 2025 environ 400 milliards de dollars dans l’IA, un volume sans précédent historique. Environ la moitié de ces dépenses sont consacrées à l’achat de puces avancées. Cependant, sa durée de vie est très courte, un problème pour les aspirations des entreprises qui aspirent à récupérer leur investissement et à générer des bénéfices qui leur permettent de continuer à tracer le cap de l’IA.
Colonnes de serveurs dans un centre de données Google. / Google
Nvidia assure que ses puces durent entre quatre et six ans. Sur cette base, les entreprises qui achètent ces semi-conducteurs pour alimenter leurs centres de données – des clients comme OpenAI, Microsoft, Google, Amazon et Meta – les amortissent sur cette période de quatre à six ans.
Cependant, Burry et d’autres analystes affirment que la technologie des puces progresse si rapidement qu’il ne leur faut en réalité que deux à trois ans et demi pour devenir obsolètes. Son avertissement a touché une corde sensible. À tel point que Nvidia a répondu en niant la majorité.
« L’une des fraudes les plus courantes »
La réponse de Burry, notamment dans les médias après avoir été représenté dans le film Le grand courtc’était dévastateur. « Sous-estimer la dépréciation en allongeant artificiellement la durée de vie utile des actifs augmente les profits, l’une des fraudes les plus courantes de l’ère moderne. (…) C’est pourtant exactement ce qu’ont fait tous les hyperscalers », a-t-il tweeté. S’ils ont raison, des entreprises comme Oracle ou la société mère de Facebook et Instagram pourraient surestimer leurs bénéfices de plus de 20 %.
Cette obsolescence rend la bulle de l’IA « complètement différente » des précédentes, estime l’investisseur, consultant et chercheur du MIT Paul Kedrosky. Et, alors que les infrastructures telles que les voies ferrées ou les câbles à fibres optiques durent des décennies, le vieillissement rapide des puces obligerait les entreprises à changer leurs équipements plus fréquemment. Une dépense plus élevée qui les rend beaucoup moins rentables et, par conséquent, il leur est beaucoup plus difficile d’accéder aux capitaux pour financer leurs opérations.
Un avenir sans IA générative
Il existe également un autre risque d’aspect technique dont on parle moins. Les valorisations gonflées du secteur reposent sur l’hypothèse que le modèle à investissements élevés déployé par la Silicon Valley et les grands modèles de langage (LLM) qui façonnent ce qu’on appelle l’IA générative et, par conséquent, les chatbots tels que ChatGPT, Gemini, Claude ou Grok sont l’avenir.
En janvier dernier, la société chinoise DeepSeek remettait déjà en question le premier postulat en lançant un modèle capable de concurrencer la Silicon Valley avec un investissement bien moindre. L’engagement d’experts influents comme Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, ou Yann LeCun, ancien responsable de l’IA chez Meta, pour d’autres types de systèmes intelligents ouvre la porte à une deuxième question, encore plus inquiétante : et si l’industrie avait misé tout son argent sur le cheval perdant ?