L'adoption de l'IA générative (IG) dans l'économie et la société progresse rapidement. Des applications d'IA comme ChatGPT s'établissent dans de nombreux processus opérationnels d'entreprise. Alors qu'il a fallu sept ans à Internet pour atteindre la barre des 100 millions d'utilisateurs, ChatGPT a franchi ce cap en à peine deux mois.

Les gagnants de ce saut technologique ne se trouvent pas uniquement au niveau des applications. Le développement et la mise à l'échelle continus des modèles d'IA augmentent les exigences en matière d'infrastructure techno-logique et font croître de manière exponentielle la demande en matériel performant. Les principaux fournisseurs d'infrastructures tout au long de la chaîne de création de valeur des semi-conducteurs devraient profiter de cette dynamique de marché.

La dynamique du marché du matériel d'IA va s'accélérer dans les années à venir en raison du passage de l'informatique séquentielle à l'informatique accélérée. Pour une application réussie de la technologie, il est essentiel de disposer de matériel d'IA spécialisé. Rien que pour l'entraînement du réseau neuronal derrière GPT-4, 22 quadrillions d'opérations de calcul ont été nécessaires. Plusieurs milliers de puces à haute performance, appelées GPU, ont dû être reliées en grappes dans des centres de calcul.

Si, en plus de ChatGPT, d'autres applications d'IA à succès avec plusieurs centaines de millions d'utilisateurs voient le jour, la puissance de calcul nécessaire dépassera facilement de plusieurs fois la capacité actuellement disponible. Compte tenu de la poussée de la demande attendue, nous prévoyons une croissance significative du marché des serveurs d'IA avec des taux de croissance possibles de 35 à 50% par an jusqu'en 2028.

Au cœur de la demande croissante en puissance de calcul, Nvidia est le fournisseur de plateforme dominant grâce à son intégration verticale dans l'écosystème de l'IA. Le long de la chaîne de création de valeur des semi-conducteurs, des opportunités d'investissement encore peu connues se trouvent dans de nombreux domaines chez des fournisseurs hautement spécialisés. Pour créer des capacités pour la puissance de calcul essentielle de l'IA, il faudrait non seulement rénover les anciens centres de calcul, mais aussi construire des centres entièrement nouveaux. Les dépenses d'investissement liées à l'IA dans les centres de données pourraient doubler d'ici 2026 et atteindre un volume de plus de 550 milliards de dollars US dans le monde. L'accès à une alimentation électrique bon marché et l'expérience dans l'exploitation de serveurs à haute performance détermineront qui s'établira comme leader dans ce domaine.

Applied Digital, par exemple, est un fournisseur prometteur. Avec son efficacité énergétique et ses coûts d'électricité relativement faibles, Applied Digital est bien positionné pour profiter de la demande croissante en puissance de calcul IA. L'entreprise loue la puissance de calcul des GPU Nvidia via un accès au cloud et génère ainsi une marge brute impressionnante de plus de 80 pour cent. L'entreprise continue d'augmenter ses capacités et pourrait ainsi exploiter jusqu'à 110.000 GPU Nvidia H100. Une comparaison permet de prendre la mesure de la situation : avec 21.000 GPU de l'ancienne génération A100, Meta disposait fin 2022 de l'un des plus grands clusters de calcul GPU au monde.

Les investisseurs capables d'identifier rapidement les entreprises prospères sur le marché en pleine expansion du matériel d'intelligence artificielle pourront profiter de l'important potentiel de croissance dans les années à venir.