Contexte et enjeux
Le débat public autour de l’intelligence artificielle s’intensifie, comme le montre le récent épisode duCUBE Pod où les analystes qualifient la situation d’« AI freakout moment ». Malgré ces réticences, les acteurs majeurs continuent d’investir : OpenAI aurait généré un revenu annualisé d’environ 50 milliards de dollars, soit 20 milliards de moins que les estimations précédentes, tandis que les actions de Nvidia, CoreWeave, Oracle et Nebius ont reculé après ces annonces.
Architecture proposée par IBM
IBM présente une architecture en quatre volets : agents, données, automatisation et infrastructure hybride. Un niveau d’orchestration permet d’intégrer des agents provenant de fournisseurs différents, évitant ainsi une dépendance exclusive à un modèle propriétaire. Cette approche repose sur la plateforme Red Hat, qui fournit une couche d’abstraction open‑source et assure la gestion de l’infrastructure ouverte. IBM mise ainsi sur la « commoditisation » des modèles d’IA, en proposant un environnement où les clients peuvent déployer leurs propres modèles tout en bénéficiant d’un contrôle centralisé via Red Hat.
Analyse du modèle économique et des risques
Le pari d’IBM repose sur la valeur ajoutée de la donnée propriétaire du client, de ses processus et de son modèle opérationnel. Selon les analystes duCUBE, l’avantage concurrentiel proviendra de la capacité à transformer ces actifs en services rapides. Cependant, l’absence d’un modèle propriétaire expose IBM à la concurrence de fournisseurs spécialisés comme Palantir ou les géants du cloud qui offrent des solutions similaires. De plus, la dépendance à Red Hat implique que la rentabilité de l’offre repose en partie sur les revenus de la division logicielle, dont les marges sont généralement plus faibles que celles des services d’infrastructure pure.
Évolution du marché vers l’inférence
Le secteur des semi‑conducteurs montre déjà les premiers effets de ce basculement. Marvell Technology, qui fabrique des processeurs IA sur mesure et des solutions de réseau optique, a fixé un objectif de chiffre d’affaires de 70 à 90 milliards de dollars pour l’exercice 2031 et a annoncé un partenariat avec Nvidia NVLink Fusion. Selon les analystes duCUBE, la proportion des charges de travail d’entraînement est passée de 90 % à environ 60 % il y a un an, et on s’attend à ce qu’elle bascule à 10 % d’entraînement contre 90 % d’inférence. Cette inversion reflète la monétisation croissante de l’inférence, où les fournisseurs d’infrastructure perçoivent des revenus récurrents liés à l’exécution de modèles déjà entraînés. IBM, en se positionnant comme le fournisseur d’infrastructure hybride, cherche à capter cette part de marché, mais doit convaincre les entreprises que son abstraction open‑source est suffisamment fiable pour des charges de travail critiques.
