Avec l’intelligence artificielle (IA), la demande de puissance de calcul a explosé, alors que l’offre demeure limitée. Selon le Boston Consulting Group (BCG), environ 360 milliards de dollars ont été dépensés dans le monde l’année dernière pour acquérir de la puissance de calcul, soit environ 50 % de plus que les dépenses consacrées au cuivre. D’ici à 2030, le BCG prévoit que les transactions atteindront 2 300 milliards de dollars, soit approximativement la valeur actuelle du commerce mondial de pétrole brut. Les « hyperscalers » sont les géants du numérique qui possèdent et exploitent d’immenses infrastructures informatiques, constituées de centres de données (data centers) e capables de stocker et de traiter des quantités considérables de données. Figurent dans cette catégorie Amazon, Google et Microsoft et les laboratoires développant les modèles d’intelligence artificielle les plus avancés, comme Anthropic et OpenAI. Ces hyperscalers concluent des contrats portant sur des dizaines, voire des centaines de milliards de dollars de puissance de calcul. L’accès à cette puissance reste inaccessible à de nombreuses entreprises de la haute technologie. Une sélection naturelle s’effectue entre les acteurs. Compte tenu du poids des acteurs de l’IA, ces derniers recourent à des outils de plus en plus complexes pour réduire leur exposition aux risques.
De la puce à l’intelligence
La chaîne d’approvisionnement de l’IA se structure autour de plusieurs catégories d’acteurs. Les fabricants comme Nvidia et AMD, vendent des semi-conducteurs avancés destinés à l’intelligence artificielle à des constructeurs d’équipements, tels que Dell et Hewlett Packard Enterprise. Ces derniers intègrent les puces dans des serveurs et des baies informatiques qu’ils commercialisent auprès des exploitants de centres de données. Les exploitants louent ensuite l’accès à cette puissance de calcul à leurs clients pour une durée déterminée, souvent de plusieurs années. Leur clientèle va des hyperscalers, qui complètent ainsi leurs propres capacités informatiques, aux jeunes entreprises utilisant des modèles d’intelligence artificielle open source.
Dans la pratique, le marché de l’IA est un peu plus complexe. La puissance de calcul est en effet un produit hétérogène : les puces diffèrent selon les générations et les fabricants, elles sont intégrées à des serveurs différents, installées dans des lieux différents et proposées à la location pour des durées variables. Faire correspondre l’offre et la demande devient donc une opération délicate. Toute entreprise ayant besoin de puissance de calcul possède son « spécialiste du compute », parfois plusieurs, chargé d’acheter des capacités disponibles sur le marché secondaire, à travers un réseau opaque d’intermédiaires. Des courtiers informels proposent leurs services au moyen d’applications de messagerie comme WhatsApp ou Telegram. L’ensemble ressemble moins à un marché de matières premières de haute technologie qu’à un trafic de drogues illicites.
Dans un marché aussi fragmenté et immature, fournisseurs comme acheteurs privilégient la sécurité des contrats à long terme. Sur le papier, ces contrats garantissent aux utilisateurs l’accès aux capacités de calcul et assurent aux fournisseurs des revenus réguliers. En réalité, compte tenu de la rapidité avec laquelle évoluent les technologies et le marché de l’intelligence artificielle, l’évaluation de la valeur réelle de ces engagements est délicate. Les acheteurs et les vendeurs d’aujourd’hui pourraient ne plus exister dans quelques années pour honorer leurs obligations.
Nouveau marché, nouveaux risques
Les prêteurs ayant du mal à évaluer les risques, de nombreux petits exploitants qui achètent et louent de la puissance de calcul doivent supporter des taux d’intérêt à deux chiffres. Pour répondre aux besoins des acteurs de l’IA, les marchés financiers commencent à se structurer autour de la chaîne d’approvisionnement en puissance de calcul. Certaines places de marché émergentes, comme Compute Exchange, répertorient les GPU — acronyme de graphics processing units, les processeurs graphiques qui constituent les principaux moteurs matériels de l’intelligence artificielle — en fonction de leur localisation, de leur durée de location, de leur prix et de leur disponibilité. Des établissements financiers comme CME Group et Intercontinental Exchange, espèrent lancer leurs propres contrats à terme sur la puissance de calcul. Ils se sont associés à des jeunes entreprises qui élaborent des indices de prix de la puissance de calcul, fondés sur les tarifs de location des puces d’intelligence artificielle les plus répandues. Ces produits font encore l’objet d’examen par les régulateurs mais. Afin de gagner du temps, des acteurs développent des instruments de gré à gré, comparables à ceux couramment utilisés sur les marchés du crédit et des changes. En mars, une jeune entreprise baptisée Anera Labs a organisé, avec FalconX, un courtier spécialisé dans les cryptomonnaies, une transaction expérimentale portant sur un montant à six chiffres et arrivant à échéance en juin. Cette opération reposait sur le futur prix de location des GPU H100 de Nvidia, très utilisés dans l’intelligence artificielle. Une autre jeune entreprise, Luxor, propose aux exploitants des contrats comparables à des swaps, qui garantissent un flux de trésorerie fixe par serveur et par heure.
Si le prix au comptant de la puissance de calcul est inférieur au prix convenu dans le swap, l’exploitant reçoit la différence. Si le prix au comptant est supérieur au prix contractuel, c’est l’exploitant qui verse la différence.
Les produits dérivés sur mesure proposés par Luxor représentent encore des montants modestes, de l’ordre de quelques dizaines de millions de dollars, mais leur potentiel est élevé. Pendant que les bourses américaines attendent le feu vert des régulateurs, de nouveaux acteurs proposent en shadow banking leurs produits..
Depuis sa plateforme d’échange installée aux Bermudes, Architect Financial Technologies, fondée en 2023, propose des contrats à terme sur la puissance de calcul, indexés sur la valeur des puces utilisées aux États-Unis. L’entreprise a également lancé récemment une plateforme sur laquelle les développeurs de modèles d’intelligence artificielle soumissionnent pour fournir des services d’« inférence » — c’est-à-dire les résultats utiles produits par un modèle d’IA en réponse à une instruction — plutôt que de vendre directement l’accès à la puissance de calcul sous-jacente. Brett Harrison, fondateur et dirigeant de l’entreprise, estime que l’inférence pourrait se révéler plus facile à standardiser que la puissance de calcul elle-même.
Compte tenu des nombreuses incertitudes entourant ce marché entièrement nouveau, celui-ci attire des investisseurs et des entrepreneurs prêts à prendre des risques. Beaucoup, dont Brett Harrison, ont auparavant travaillé dans l’univers des cryptomonnaies, qui constituait autrefois l’activité la plus intensive en puissance de calcul. Ce secteur avait attiré des ingénieurs financiers cherchant à transformer la puissance informatique en actif négociable.
La puissance de calcul, première ressource à la place du pétrole ?
À mesure que les perspectives de développement se multiplient, les grandes entreprises financières traditionnelles commencent à s’intéresser davantage à ce nouveau marché. DRW et Jump Trading, deux importants teneurs de marché, ont tous deux investi dans Silicon Data, une société de recherche spécialisée dans la puissance de calcul, avec laquelle le CME espère lancer ses contrats à terme. Chacun de ces deux acteurs a également constitué sa propre équipe de négociateurs pour intervenir sur cette nouvelle matière première.
La puissance de calcul pourrait suivre la trajectoire du pétrole : passer d’une ressource stratégique contrôlée par quelques grands groupes à une matière première négociée sur des marchés mondiaux, avec ses prix de référence, ses contrats à terme et ses instruments de couverture. La puissance de calculs constitue une matière première comme l’est le pétrole ou les minerais, indispensable pour faire tourner l’économie.
Laisser un commentaire