Il est temps de penser différemment

« Lorsque les faits changent, je change d’avis. Et vous, monsieur? » – John Maynard Keynes  

Introduction  

L’introduction de DeepSeek¹ a catalysé d’importants changements dans le secteur de l’intelligence artificielle (IA), remettant en question les hypothèses existantes et remodelant le monde des placements. Cette transformation a incité les investisseurs à reconsidérer l’avenir de la domination de l’IA, de son accessibilité et du déploiement stratégique des capitaux.

Repenser les occasions de placement liées dans l’IA

Les investissements dans l’IA sont fortement influencés par les progrès de la puissance de calcul, de l’efficacité algorithmique et de l’utilisation des données. Ces composantes de base de la chaîne de valeur de l’IA, les « fondations », ont été les principaux bénéficiaires de l’intérêt des investisseurs. Les placements se sont fortement concentrés dans un groupe restreint de sociétés, négligeant souvent les divers résultats potentiels de ces actions. Les algorithmes innovants de DeepSeek et son approche indépendante redirigent l’attention des améliorations matérielles traditionnelles vers des domaines plus nuancés, comme l’optimisation des algorithmes et l’exploitation des données. Bien que l’amélioration des algorithmes ait été continue, DeepSeek utilise de nouvelles techniques. Cette évolution non seulement accélère les progrès technologiques, mais elle diversifie également les occasions de placement au-delà des entreprises axées sur le matériel et des bénéficiaires des centres de données.

Conséquences financières des modèles d’IA banalisés

Le rétrécissement de l’écart entre les principaux modèles d’IA et leurs suiveurs immédiats, attribuable aux contributions libres et à la distillation des modèles, banalise les couches fondamentales de l’IA. Même si nous sommes de cet avis depuis un certain temps, la tendance s’est accélérée et ce ne sont plus les plus riches qui gagnent nécessairement la course aux meilleurs modèles. Cette évolution déplace la proposition de valeur vers l’IA propre aux applications, ce qui profite à des secteurs comme le SaaS et suscite une vague potentielle d’applications innovantes de l’IA. Pour les investisseurs, cela pourrait suggérer un changement potentiel d’orientation : délaisser les investissements dans les technologies sous-jacentes de l’IA au profit de sociétés qui excellent dans l’application de ces technologies dans divers secteurs. Nous pensons que les sociétés les mieux positionnées sauront combiner des données uniques avec des fonctionnalités d’IA et des flux de travail clients.

Cela est également positif pour les fournisseurs de services de TI, car l’adoption par les entreprises accélère le besoin d’assistance technique pour la mise en oeuvre de l’IA. Enfin, le besoin de sécurité continue d’augmenter, en raison de l’augmentation des points d’attaque et de l’accès gratuit aux logiciels malveillants et aux stratagèmes d’hameçonnage. Dans l’ensemble, nous sommes convaincus que ces développements offrent de belles perspectives pour les logiciels.

Des données, des données et encore des données

On dit que le secret de l’immobilier, c’est l’emplacement, l’emplacement et l’emplacement. Le secret de l’IA, ce sont les données. En matière d’entraînement, les grands modèles de langage (GML) semblent atteindre leurs limites, car le rythme des performances ralentit. Par conséquent, ceux qui disposent d’ensembles de données exclusifs gardent l’avantage sur ceux qui agrègent des données publiques et qui peuvent être pénalisés. Cela conforte également notre opinion selon laquelle les plateformes de données et les fournisseurs de services sélectifs pourraient en bénéficier, car les sociétés prennent des mesures pour préparer leurs données afin qu’elles soient compatibles avec les nouvelles applications axées sur l’IA.

Demande persistante de calcul et d’investissement dans les infrastructures d’IA

Les récents événements ont accentué les questions persistantes concernant les dépenses en immobilisations liées à l’IA et les revenus nécessaires pour justifier le rendement du capital investi. Le besoin permanent de matériel avancé pour gérer des tâches complexes d’IA assure un investissement continu dans des infrastructures liées à l’IA. Même si nous passons d’une phase d’entraînement intensive à une phase dominée par l’inférence, qui a vu les coûts diminuer rapidement, les besoins actuels en matière de calcul ne montrent aucun signe de surcapacité. Toutefois, les progrès technologiques, comme la nouvelle unité de traitement graphique (UTG) Blackwell de Nvidia – qui est quatre fois plus puissante et moins énergivore que les modèles actuels – promettent des améliorations significatives en matière de puissance et d’efficacité de calcul.

Selon nous, la quête de l’intelligence artificielle générale et des GML révolutionnaires devrait soutenir la demande d’infrastructures et de calcul haut de gamme. Toutefois, un modèle d’IA conçu pour les soins de santé et destiné à analyser toutes les protéines du monde est beaucoup plus petit qu’un GML qui traite de vastes volumes de données. Nous pensons que nous nous dirigeons vers un monde de modèles plus petits et une demande soutenue de calcul, mais en tant qu’investisseurs à long terme, nous sommes prudents quant aux prévisions de croissance robustes pour 2027 et au-delà qui influencent les valorisations.

Nous estimons que les sociétés à très grande échelle sont bien positionnées malgré les contraintes potentielles à court terme, comme les retards de mise en oeuvre des logiciels, de la bureaucratie ou des entreprises. Même si les engagements financiers pour 2025 devraient demeurer élevés, les perspectives deviennent moins certaines à plus long terme. Le besoin de dépenses en immobilisations continuera probablement d’augmenter, mais l’intensité de ces investissements pourrait diminuer, comme l’indique la récente pause de Microsoft dans ses investissements dans les actifs de longue durée. Selon nous, cette tendance laisse entrevoir une baisse de l’intensité du capital, ce qui est favorable pour les sociétés à très grande échelle, mais pourrait avoir une incidence sur d’autres acteurs de l’écosystème des centres de données, comme ceux des secteurs de l’électricité et du refroidissement.

La tendance vers des modèles plus petits pourrait accélérer le passage à l’informatique en périphérie, où ces modèles fonctionnent sur des appareils personnels comme des téléphones ou des ordinateurs portables, plutôt que sur des serveurs. Nous demeurons à l’affût d’un cycle de renouvellement potentiel qui pourrait intégrer des puces plus puissantes dans les appareils électroniques grand public, en prévision du fait que les appareils compatibles avec l’IA pourraient être vendus à des prix élevés.

Conséquences stratégiques

À notre avis, les sociétés qui intègrent efficacement l’IA afin d’améliorer l’efficacité opérationnelle et l’expérience client ont le potentiel de se démarquer des autres. Les améliorations de la productivité peuvent avoir un effet globalement positif sur les marges des sociétés qui ont un pouvoir de fixation des prix et peuvent conserver ces gains. Conjuguée à la baisse des coûts de l’IA, cette situation pourrait également constituer une impulsion déflationniste.

De plus, les changements géopolitiques dans l’accès aux technologies et la réglementation pourraient influer sur les placements mondiaux. Nous constatons que Mistral a lancé son nouveau modèle Small 3, qui, selon elle, est plus petit, plus rapide et moins cher. Ces développements offrent-ils aux sociétés européennes une occasion de rattraper leur retard?

Avec l’émergence de DeepSeek, plusieurs actions liées aux « opérations des centres de données A1 » ont chuté de façon uniforme. Cela est déroutant, car elles vont des réseaux et connecteurs aux générateurs électriques, en passant par les fournisseurs d’équipement électrique et les systèmes de refroidissement. Bien que liés, chacun de ces secteurs est exposé de manière différente aux centres de données, avec des conséquences différentes, ce qui soulève une question plus large sur la structure des marchés et les opérations groupées.

Conclusion

Alors que DeepSeek redéfinit les frontières et les capacités de l’IA, les investisseurs devront peut-être envisager d’adopter une approche dynamique pour tenter de tirer parti de ce marché en évolution. Nous estimons que l’accent devra être mis sur les sociétés et les secteurs qui non seulement développent des technologies d’IA, mais les mettent également en oeuvre efficacement pour générer de la valeur commerciale et des avantages concurrentiels. Naviguer dans ce contexte en évolution exigera une compréhension approfondie des tendances technologiques et de leurs répercussions économiques et géopolitiques générales.

Les sociétés à très grande échelle demeurent bien placées, les logiciels devraient en profiter, tandis qu’une réflexion plus approfondie est nécessaire sur la durée des taux de croissance. Les changements dans ce segment ne vont pas se calmer. En tant que gestionnaires actifs, nous tenterons de tirer parti de l’action du marché, de rester agiles et de nous positionner pour les progrès de l’IA plutôt que de rester exposés à ce qui a fonctionné au cours des deux dernières années.

¹ DeepSeek est une société chinoise relativement nouvelle qui construit des modèles d’IA.

Les opinions exprimées dans le présent document sont celles du Groupe des stratégies et analyses de MFS au sein de l’unité de distribution de MFS et peuvent différer de celles des gestionnaires de portefeuille ainsi que des analystes de recherche de MFS. Ces opinions peuvent changer sans préavis et ne doivent pas être interprétées comme des conseils de placement, des recommandations de titres ou une indication d’intention de placement du conseiller au nom de MFS. Les prévisions ne sont pas garanties.

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