L'engouement autour de l'IA est fondé, l'impact de l'IA est plus important que celui d'autres technologies de rupture car elle a la capacité d'être utilisée dans un large éventail d'industries, alors que le métavers ou Defi sont limités à des applications spécifiques. Du point de vue des opportunités d'investissement, nous pourrions les classer en trois groupes principaux : le matériel d'IA, les logiciels d'IA et les services d'IA.

Le matériel d'IA joue un rôle crucial dans l'entraînement et l'optimisation des modèles d'IA. Pour gérer la nature exigeante de la formation de grands modèles d'IA, des architectures de puces avancées et des centres de données de pointe sont nécessaires pour faire face à l'importante consommation d'énergie impliquée. Alors qu'en 2018, un grand modèle comprenait un milliard de paramètres, les grands modèles de langage d'aujourd'hui peuvent dépasser les mille milliards de paramètres. Les entreprises spécialisées dans les semi-conducteurs (tels que les GPU et les CPU), la mémoire et les réseaux bénéficieront de ces avancées.

Les logiciels d'IA visent à mettre les capacités d'IA à la disposition des consommateurs par le biais de diverses applications. Ce secteur connaîtra une concurrence féroce en termes d'utilisation des GPU et de volume de données, l'évolutivité étant un facteur clé. ChatGPT est un exemple de logiciel d'IA. Dans un premier temps, les entreprises de logiciels expertes dans des domaines tels que les bases de données en nuage, l'infrastructure en nuage et la cybersécurité sont susceptibles de récolter les fruits de leurs efforts, car elles ont une connaissance approfondie du traitement de grandes quantités de données. Cependant, il est important que les logiciels frontaux identifient les cas d'utilisation qui apportent de la valeur aux clients et qui peuvent être monétisés. Bien que cela puisse prendre du temps, il existe un potentiel important dans des secteurs tels que les soins de santé, les technologies financières et l'éducation.

Le troisième domaine d'opportunité réside dans les services d'IA. Les entreprises actives dans ce domaine offrent des capacités d'IA par le biais de leur infrastructure. Les principaux acteurs dans ce domaine sont les suspects habituels, ceux qui disposent de vastes ensembles de données et de l'infrastructure nécessaire pour mettre à l'échelle les opérations d'IA. En termes d'indicateurs directs, toutes les grandes entreprises technologiques investissent dans l'IA. Google et Meta (anciennement Facebook) sont susceptibles de disposer de quantités considérables de données par rapport à d'autres entreprises technologiques, ce qui leur donnera un avantage concurrentiel avec leurs modèles de langage. Microsoft, avec son investissement dans OpenAI et les capacités d'Azure pour la formation, est également en position de force.

En Asie, des entreprises telles que Baidu, Tencent ou Alibaba disposent des données nécessaires pour développer des modèles de base. Baidu a déjà présenté son chatbot Earni AI, tandis qu'Alibaba et Tencent n'ont pas encore dévoilé leur propre IA générative. Cependant, ChatGPT est considéré comme plus "intelligent" que le chatbot d'IA générative de Baidu. Les raisons de la faible performance des modèles d'IA générative chinois sont les suivantes : i) un accès plus limité aux données non structurées qui peuvent être formées sur le web, car la plupart des sites web sont rédigés en anglais (>50% dans le monde) contre le chinois (<2%); ii) un accès limité à du matériel puissant, tel que les microprocesseurs.

L'interdiction imposée par les États-Unis sur l'exportation de puces à semi-conducteurs désavantage la Chine dans la compétition pour l'IA. Le règlement empêche les entreprises et les particuliers américains de vendre à la Chine des puces avancées dotées de vitesses d'interconnexion rapides. Les entreprises chinoises auront du mal à égaler les performances supérieures des principaux acteurs américains dans un avenir relativement proche. À court terme, l'interdiction aura des conséquences négatives pour les entreprises chinoises de centres de données d'IA. À long terme, la Chine tentera d'améliorer ses capacités nationales de conception de puces. Toutefois, cet effort devrait être difficile et prendre du temps en raison de la présence de plusieurs goulets d'étranglement contrôlés par les États-Unis. En particulier, les entreprises américaines excellent non seulement dans la conception de puces d'IA, mais dominent également les logiciels d'automatisation de la conception électronique et les composants des équipements de fabrication de semi-conducteurs.

Le principal problème concerne la confidentialité des données. Plusieurs entreprises ont déjà exprimé leurs inquiétudes quant à l'utilisation des outils d'IA. Par exemple, Walmart a mis en garde ses employés contre les dangers liés à l'introduction d'informations sensibles dans les robots d'IA. Les décideurs politiques s'inquiètent également de la consolidation des capacités informatiques de l'IA au sein d'un petit nombre d'entreprises dominantes, qui font déjà l'objet d'un examen minutieux pour leur influence excessive. Ils craignent également que les modèles d'IA ne limitent la capacité des utilisateurs à comprendre les facteurs qui comptent dans les prédictions et les processus de prise de décision.

La technologie elle-même n'est pas nouvelle. L'avantage significatif de l'IA réside dans sa capacité à améliorer la productivité des personnes, mais il est crucial que les travailleurs soient formés à l'utilisation efficace de l'IA, et des cadres doivent être mis en place pour éviter d'importantes pertes d'emplois dans les professions en col blanc.