The Prof G Podcast with Scott Galloway

Le boom de l’IA générative est-il un modèle économique viable ou un pari à mille milliards de dollars avec une date d’expiration imminente ? Scott Galloway soutient que si les revenus des créateurs de grands modèles de langage (LLM) ont explosé, leurs pertes ont augmenté à un rythme encore plus alarmant. Il souligne une réalité sobering : aucun créateur de LLM « pur » n’a encore démontré sa capacité à gagner plus qu’il ne dépense. Selon Galloway, l’industrie opère actuellement sur une base de capitaux « bon marché et apparemment infinis », mais l’ère de l’argent facile touche rapidement à sa fin.

Galloway utilise le récent dépôt de dossier d’introduction en bourse (IPO) d’Anthropic pour démasquer le « leurre » d’une rentabilité imminente. Bien que les chiffres initiaux de l’entreprise aient montré une réduction des pertes, Galloway attire l’attention sur les petits caractères : un montant colossal de 895 milliards de dollars d’engagements futurs, principalement pour la puissance de calcul. Il note qu’environ 437 milliards de dollars de ces dépenses sont non annulables, ce qui signifie que l’entreprise est légalement liée à des dépenses qui éclipsent sa propre valorisation précédente. De son point de vue, Anthropic ne s’introduit pas en bourse parce qu’elle est prête à passer à l’échelle supérieure, mais parce qu’elle a désespérément besoin d’une injection massive de liquidités — environ 100 milliards de dollars — simplement pour payer ses factures.

La pression financière ne se limite pas aux startups ; Galloway observe que les « hyperscalers » — Microsoft, Meta, Amazon, Google et Oracle — ressentent également le contrecoup. Il révèle une tendance choquante : en raison des coûts astronomiques de construction de centres de données d’IA, presque tous les hyperscalers, à l’exception de Microsoft, sont devenus négatifs en termes de flux de trésorerie (cash-flow). Galloway trouve remarquable que les entreprises les plus rentables de l’histoire soient désormais contraintes de lever des centaines de milliards de dollars en dette et en fonds propres pour soutenir leurs ambitions en matière d’IA. Il suggère que le véritable test de ces dépenses d’investissement ne sera pas en 2026, mais en 2027, lorsque les émissions de dette pourraient dépasser mille milliards de dollars.

Dressant un parallèle avec la crise financière de 2008, Galloway invoque la métaphore de la « musique » utilisée par l’ancien PDG de Citigroup, Chuck Prince. Tant que la « musique » joue encore — comme en témoignent les ventes d’actions et les émissions obligataires sursouscrites — Galloway avertit que la mélodie commence à se désynchroniser. Il cite la hausse des rendements obligataires de CoreWeave, la réduction des objectifs de financement d’OpenAI et la potentielle notation « junk » (titres spéculatifs) d’Anthropic comme signes que l’exubérance des investisseurs s’estompe. Pour Galloway, la prochaine introduction en bourse d’Anthropic sera le test ultime : tout résultat en deçà d’une ascension fulgurante sera interprété par le marché comme le signal que la bulle de l’IA commence à fuir.

Perspectives surprenantes

• L’illusion de la rentabilité : Alors que les entreprises d’IA font état de pertes en diminution, elles ignorent souvent des contrats de calcul futurs massifs et non annulables qui les rendront profondément déficitaires dans les années à venir.


• La vulnérabilité des hyperscalers : Historiquement les entreprises les plus riches en liquidités, presque tous les grands hyperscalers (sauf Microsoft) sont passés à un flux de trésorerie négatif en raison des dépenses liées à l’IA.


• La facture de 895 milliards de dollars : Les coûts de calcul prévus d’Anthropic sont si élevés qu’ils dépassent la valeur totale de l’entreprise quelques mois auparavant.


• Le risque « Junk » : Malgré l’engouement, certains des acteurs les plus importants de l’IA peinent à obtenir des notations de crédit de qualité investissement, les poussant vers le statut de « titres spéculatifs ».


• L’échéance de 2027 : Galloway identifie 2027 comme le point de bascule critique pour l’économie de l’IA, car le volume pur des émissions de dette pourrait devenir insoutenable.

Conseils pratiques

• Regardez au-delà de la croissance du chiffre d’affaires : Lors de l’analyse des entreprises d’IA, ignorez la croissance des revenus et concentrez-vous sur les « petits caractères » des dépenses d’investissement (CapEx) et des contrats non annulables.


• Surveillez le flux de trésorerie, pas la valorisation : Prêtez une attention plus soutenue à la question de savoir si une entreprise a un flux de trésorerie positif ou négatif ; les valorisations élevées n’ont aucun sens si une entreprise dépend d’un financement externe constant.


• Surveillez les marchés du crédit : Gardez un œil sur les rendements obligataires et les notations de crédit des entreprises d’IA ; ce sont souvent des « canaris dans la mine » qui signalent un changement de sentiment chez les investisseurs avant que les cours boursiers ne s’effondrent.


• Préparez-vous à la volatilité : Reconnaissez que le secteur de l’IA est actuellement « lunatique » et « capricieux » ; attendez-vous à des corrections brutales si les introductions en bourse ou les rapports de résultats ne répondent pas aux attentes hyper-optimistes.


• Diversifiez au-delà des « pure plays » : Étant donné qu’aucun créateur pur de LLM n’a prouvé la viabilité de son modèle économique, soyez prudent quant à la surpondération de vos investissements dans des entreprises qui ne font que construire des modèles sans voie claire vers la rentabilité.