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C’était tout un cadeau de Noël. En décembre, l’entreprise technologique néerlandaise ASML a commencé à expédier 250 caisses en Oregon pour installer une machine de 350 millions d’euros pour le fabricant de puces américain Intel. L’Exe Twinscan : 5000, pour donner son nom complet à la machine, est probablement l’équipement le plus complexe jamais construit. Pesant autant que deux Airbus A320, son développement a pris une décennie et nécessitera 250 ingénieurs pour le rendre opérationnel l’année prochaine.
Son but? Pour « imprimer » de minuscules lignes de 8 nanomètres sur une plaquette de silicium, contre 13 nanomètres dans les modèles précédents. Cela ressemble à une différence microscopique et c’est effectivement le cas, mais cela a des implications géantes. En déployant la dernière itération de sa technologie de lithographie ultraviolette extrême, ASML peut permettre d’intégrer 2,9 fois plus de transistors sur une puce, améliorant ainsi considérablement la puissance de calcul, la mémoire et l’efficacité énergétique.
Beaucoup de ces puces seront utilisées pour répondre aux demandes quasi insatiables des entreprises technologiques développant les derniers services d’intelligence artificielle. Cela fait d’ASML un prisme fascinant à travers lequel observer l’évolution de la nouvelle économie technologique.
Il y a plus de dix ans, le L’investisseur de capital-risque Marc Andreessen a déclaré que les logiciels dévoraient le monde. Mais le matériel nécessaire pour alimenter ces logiciels est toujours gourmand et de plus en plus gourmand. Certains investisseurs estiment désormais que le matériel pourrait être une valeur plus sûre que le logiciel pour exploiter la révolution de l’IA. Il s’agit d’un jeu classique de « pioches et pelles » pendant la ruée vers l’or de l’IA.
Il est révélateur que la valeur boursière d’ASML soit désormais 1,85 fois supérieure à celle du plus grand éditeur de logiciels d’Europe, SAP. De même, la valeur marchande du fabricant de puces américain Nvidia, qui vend les unités de traitement graphique qui alimentent les derniers modèles d’IA, a récemment dépassé Alphabet et Amazon.
Et Sam Altman, directeur général d’OpenAI, qui a contribué à déclencher la frénésie de l’IA générative après le lancement de ChatGPT, a parlé de la nécessité d’investir jusqu’à 7 000 milliards de dollars pour produire les puces, l’énergie et les centres de données nécessaires au fonctionnement de la future économie technologique. Si Altman n’a pas d’hallucinations, cela nécessiterait une quantité impressionnante de nouveaux kits. Selon une estimation, Les entreprises de semi-conducteurs ont dépensé un peu plus de 1 000 milliards de dollars en équipements de fabrication de puces depuis la naissance de l’industrie.
Il se pourrait bien, comme l’a soutenu ma collègue June Yoon, que les investisseurs soient en avance sur eux-mêmes dans leur enthousiasme pour les entreprises de matériel informatique liées à l’IA. L’impact de cette technologie fait l’objet d’un battage médiatique excessif. Il existe une surcapacité dans plusieurs segments de l’industrie notoirement cyclique des semi-conducteurs. Il existe un risque géopolitique associé à la Chine, l’un des plus grands marchés de puces au monde, qui est comprimé par les restrictions américaines à l’exportation. Une correction salutaire du marché se prépare probablement.
Mais il y a deux raisons de croire que la demande à long terme pour les produits des fabricants de matériel informatique de pointe restera forte. Premièrement, il est extrêmement difficile et coûteux de faire ce que font Nvidia et ASML. L’année dernière, ASML a dépensé 4 milliards d’euros en recherche et développement, dans le but de prolonger l’augmentation exponentielle de la puissance de calcul, connue sous le nom de loi de Moore, pour les deux prochaines décennies.
Dans une interview accordée au FT l’année dernière, Peter Wennink, directeur général sortant d’ASML, a parlé de « l’augmentation exponentielle de la complexité » dans la conception des puces, désormais nécessaire pour maintenir la loi de Moore en vigueur. Cette complexité crée d’énormes barrières à l’entrée dans l’industrie. La position de « quasi-monopole » d’ASML, selon les termes d’un analyste, permet à l’entreprise de réaliser des marges de plus de 50 pour cent.
De plus, Altman a probablement à peu près raison sur la direction du voyage, même si – comme tout le monde – il se trompera précisément sur la vitesse du voyage. « Nous sommes engagés dans une course aux armements pour développer le renseignement à une échelle que nous n’avons jamais imaginée auparavant », déclare Brett Simpson, associé chez Arete Research.
Pour le moment, nous en sommes encore à la première phase de recherche sur l’IA, alors que les entreprises technologiques ajustent leurs modèles, explique Simpson. Mais nous entrerons bientôt dans la phase de déploiement où presque toutes les entreprises et tous les ministères chercheront à adopter l’IA. « Il y aura un cycle d’investissement d’une décennie. Nous allons assister à une énorme innovation », dit-il. « Nous n’avons pas encore vraiment entamé la phase de déploiement et c’est à ce moment-là que le grand coup d’envoi sera donné aux investisseurs. »
Comme toujours, le défi consiste à faire la distinction entre un cycle de marché courant et une évolution économique à long terme. Quelles que soient les oscillations du marché à court terme, il serait imprudent de parier contre une telle évolution.