Les actions de NVIDIA doivent-elles être évitées ?

Points principaux

• Le prix des actions de NVIDIA pourrait subir une pression pour plusieurs raisons.
• Le projet d'examen génératif d'IA n'a pas produit de résultats, et les entreprises fournissant des modèles d'IA gaspillent des fonds.
• La vitesse d'évolution des modèles d'IA ralentit, soulevant des questions sur la valeur des investissements coûteux dans l'entraînement de l'IA.

En regardant calmement la situation actuelle de NVIDIA (NASDAQ : NVDA), qui se trouve au cœur de la vague AI, je ne peux m'empêcher d'éprouver des inquiétudes. Certes, les GPU de centre de données de l'entreprise ont rendu la vague AI possible, et depuis l'apparition de ChatGPT, le cours de l'action a explosé.

Cependant, je sens maintenant que la bulle de l'IA commence à se fissurer. NVIDIA continue de croître et de générer d'énormes profits, mais jusqu'à quand cette situation va-t-elle durer ? Pour être honnête, il est tout à fait possible que les actions de NVIDIA s'effondrent à mesure que l'IA mûrit. Examinons les raisons.

1. La réalité des projets d'IA générative qui échouent

De nombreuses entreprises de tailles diverses essaient largement l'IA générative, mais n'obtiennent pas de résultats. Selon un rapport récent du MIT, il est surprenant que 95 % des projets pilotes d'IA générative lancés par les entreprises n'aient pas produit de résultats positifs !

La technologie AI n'est pas inutile. Le problème est que les entreprises ont du mal à relier les investissements en IA à une augmentation significative des revenus ou à une réduction des coûts. L'IA est coûteuse et, si elle ne produit pas de résultats, il devient impossible de justifier ces coûts.

Si les entreprises passent d'une simple adoption de l'IA pour suivre le courant à une phase axée sur le retour sur investissement, la demande massive pour les services de calcul IA pourrait diminuer. Pour NVIDIA, avec une capitalisation boursière de plus de 4 trillions de dollars et un ratio P/S historiquement élevé d'environ 25 fois, si les entreprises resserrent leurs investissements en IA, le cours de l'action sera durement touché.

2. Hémorragie de fonds des startups AI

Le fait que de nombreux projets d'IA générative échouent est d'autant plus préoccupant compte tenu de la vitesse incroyable à laquelle des entreprises d'IA comme OpenAI brûlent des fonds. On rapporte qu'OpenAI a enregistré une perte de 5 milliards de dollars sur des revenus de 3,7 milliards de dollars l'année dernière.

Bien que les entreprises qui vendent des modèles d'IA offrent des services à des prix non durables, les entreprises qui les achètent ne ressentent toujours pas d'avantages significatifs. L'une des raisons pour lesquelles les entreprises d'IA subissent d'importantes pertes est le coût élevé des GPU NVIDIA. Cette situation ne pourra pas durer éternellement.

NVIDIA est actuellement dominant sur le marché des accélérateurs d'IA, mais il est seulement une question de temps avant que des concurrents à faible coût ne s'approchent des leaders du marché et ne pressent les marges bénéficiaires.

3. Il est possible que les modèles d'IA atteignent leurs limites.

Les modèles d'IA continuent de s'améliorer, mais leur croissance ralentit. Le modèle GPT-5 d'OpenAI a été annoncé par le PDG Sam Altman comme offrant une expertise de niveau doctorat, mais lorsqu'il a été finalement présenté, il n'y avait pas de grande différence par rapport aux meilleurs modèles d'autres entreprises.

Il y a encore de nombreuses opportunités d'appliquer des modèles d'IA puissants à de nouvelles utilisations et applications, mais il se peut que le modèle lui-même atteigne un plafond. Si c'est le cas, NVIDIA sera confronté à un problème sérieux.

L'histoire de croissance d'NVIDIA dépend de la capacité des entreprises à justifier l'augmentation des coûts liés à l'entraînement des modèles d'IA. Si les entreprises ne peuvent plus justifier l'augmentation des dépenses d'entraînement en raison d'une amélioration significative des résultats, la demande pour les GPU d'NVIDIA subira un coup dur.

Quoi qu'il arrive, l'IA est une technologie très utile et continuera de trouver de nouveaux domaines d'application. Cependant, alors que les entreprises peinent à rentabiliser leurs investissements dans l'IA, que les startups IA accumulent d'importantes pertes et que l'amélioration des modèles IA ralentit, une réalité commence à se dessiner : l'âge d'or de NVIDIA pourrait déjà être révolu.