contexte économique
Les entreprises du secteur technologique sont les seules à présenter actuellement des signes de marge bénéficiaire en hausse. Cela est crucial, car la valeur des entreprises d'IA repose entièrement sur la promesse que les marges du S&P 493 augmenteront à l’avenir.
Les débats actuels sur les coûts de jeton, les routes de modèle et les places de marché de jetons sont importants, car ils influencent les revenus futurs. Si les coûts de jeton convergent vers zéro pour la plupart des cas d’utilisation de l’IA, il n’y aura pas suffisamment de revenus pour tous les hyperscaleurs, même en cas de forte demande de calcul.
fonctionnement de l'ia
L’implémentation de l’IA est presque immédiate dans certains secteurs comme les logiciels et la technologie, car ces entreprises peuvent intégrer l’IA à leurs produits et processusovernight. Cependant, cela constitue l’exception. Dans la plupart de l’économie, en particulier dans les secteurs à forte intensité de capital et fortement réglementés, une réingénierie profonde des processus et des exigences de gouvernance des données pourrait retarder les gains de productivité structurels bien au-delà de ce que le marché prévoit actuellement.
analyse des impacts
La liste des secteurs à évolution lente est longue, allant des soins de santé, de la banque et de l’assurance, de l’énergie et des services publics, de la défense et de l’aérospatiale, des produits pharmaceutiques et des sciences de la vie, de la fabrication, du transport et de la logistique, de la construction et de l’immobilier, de l’éducation, du droit et du secteur public.
Cela crée une divergence dangereuse entre les valorisations agressives et les flux de trésorerie réels, car les marchés boursiers qui prévoient une croissance des bénéfices instantanée subiront un rééchelonnement douloureux si la productivité prend cinq ans au lieu de cinq mois.
implications et limites
Les entreprises réduiront leurs dépenses en IA si elles ne voient pas de retour sur investissement rapidement, et l’accent actuel sur l’optimisation des jetons est un avertissement précoce que la mise en œuvre de l’IA pourrait être plus difficile et plus lente que prévu.
En résumé, une discordance entre les attentes actuelles de bénéfices et le temps réel dont les entreprises ont besoin pour générer un retour sur investissement sur les investissements en IA pourrait avoir des implications importantes pour de nombreuses valorisations d’entreprises d’IA aujourd’hui.
