Institution SemiAnalysis analyst Dylan Patel in-depth interview: prospects of the AI computing power industry chain

Écrire un article : Réseau d’investissement en actions américaines

1. La popularisation de l’IA a fondamentalement changé quel type de logique commerciale ?

Passé = des idées très bon marché + une mise en œuvre très difficile.

Maintenant = des idées omniprésentes et bon marché + une mise en œuvre extrêmement facile (via l’IA).

Cela signifie → Seules les idées de haute qualité méritent d’investir en puissance de calcul pour leur exécution. En résumé simple, la capacité d’exécution n’est plus une barrière concurrentielle, le capital et l’équipe doivent se concentrer sur « comment choisir la bonne idée » et « comment vendre les résultats produits par l’IA ».

2. Qu’est-ce qui motive les entreprises à acheter frénétiquement des jetons IA ? Quelles seraient les conséquences si elles ne suivent pas ?

Motivation principale = levier extrême de l’efficacité. Par exemple, une personne dépensant quelques milliers de dollars pour acheter un jeton peut accomplir en quelques semaines le travail qu’une centaine de personnes réalisent en un an (comme l’ingénierie inverse de puces, la modélisation du réseau électrique américain).

Résultat = création de « PIB fantôme » (Phantom GDP), c’est-à-dire une augmentation significative de la production réelle mais avec une baisse drastique des coûts, ce qui fausse les statistiques traditionnelles du PIB.

Si non suivi → confrontation inévitable. Si vous ne dépensez pas plus de jetons pour créer et capturer une valeur excédentaire, vous deviendrez « la couche inférieure permanente de l’ère de l’IA », rapidement totalement industrialisé et éliminé par des concurrents plus rapides.

3. Où se situe réellement le goulet d’étranglement de l’offre de puissance de calcul IA ?

En surface = la demande pour les GPU Nvidia dépasse l’offre, et la durée de vie des anciennes cartes s’allonge considérablement (de 5 à 7-8 ans), augmentant la marge brute des fournisseurs de cloud.

Goulet d’étranglement profond 1 → mémoire (DRAM) : la capacité d’expansion est très lente, la nouvelle offre absolue ne sera prête qu’en 2028, ce qui signifie que le prix de la mémoire pourrait encore doubler ou tripler.

Goulet d’étranglement profond 2 → CPU : l’évaluation des environnements d’apprentissage renforcé et l’exécution de nombreux codes générés par l’IA nécessitent énormément de CPU, provoquant une pénurie totale de CPU.

Goulet d’étranglement profond 3 → TSMC et matériaux périphériques : les dépenses en capital de TSMC pourraient atteindre 100 milliards de dollars en 2028, et la chaîne d’approvisionnement périphérique comme le cuivre, le PCB, la fibre de verre est déjà saturée, toute l’industrie se bat pour la capacité via des « paiements anticipés exorbitants ».

4. Quelles tendances se dessinent dans la compétition au niveau des grands modèles et de l’économie des jetons ?

Situation actuelle = Anthropic, avec Opus 4.7 et le modèle interne « Mythos », est temporairement en tête, contrôlant même le rythme de libération pour gérer les risques, avec une marge bénéficiaire très élevée (>72%).

Conquête de puissance = Anthropic est limité par la capacité totale, tandis qu’OpenAI tente de dépasser via un financement massif et la accumulation de puissance de calcul (en partenariat avec Microsoft, Oracle, etc.).

Conclusion principale → La demande en jetons dépasse largement la capacité d’infrastructure. Même les fabricants de grands modèles de deuxième et troisième rangs seront en rupture de stock à cause du manque de puissance de calcul de premier rang. En gros, tant que vous pouvez produire des jetons de haute qualité, le marché pourra tout absorber.

5. Pourquoi prévoit-on une grande protestation anti-IA à court terme ?

Origine = La grande restructuration commerciale apportée par l’IA effraie le grand public, qui tend à attribuer aux problèmes sociaux de longue date la responsabilité de l’IA.

Facteur catalyseur = La mauvaise communication des géants de l’IA (comme Sam Altman et Dario) + la narration grandiose sur « comment l’IA va changer le monde/remplacer le travail », ce qui accroît l’anxiété du public.

Conseil d’investissement pour Réseau d’investissement en actions américaines → L’industrie doit cesser de peindre un avenir terrifiant, et plutôt mettre en avant le rôle positif actuel de l’IA, sinon la colère du public sera rapidement instrumentalisée par des politiciens ou des influenceurs, provoquant une résistance massive.

Profil de Dylan Patel :

Analyste principal de l’institut SemiAnalysis (Dylan Patel), spécialisé dans l’analyse approfondie des GPU (notamment Nvidia)

Analyse de l’offre et de la demande en puissance de calcul IA (qui manque de puces, qui stocke en masse)

Suivi de la chaîne industrielle (équipements ASML → TSMC → fournisseurs cloud → OpenAI, etc.)