Contexte et constats
Lors d’une conférence financière à Singapour, Lip‑Bu Tan, PDG d’Intel, et Hock Tan, PDG de Broadcom, ont mis en avant deux facteurs qui freinent le déploiement massif de l’intelligence artificielle : l’accès au capital et la capacité de production des puces. Intel, fournisseur majeur de CPU utilisés par les agents IA, a déclaré ne pouvoir satisfaire que 50 % des commandes reçues, tandis que Broadcom, acteur clé des processeurs réseau et des accélérateurs IA sur mesure, signale une demande qui dépasse déjà l’offre disponible.
Contraintes d'approvisionnement et de financement
Hock Tan a estimé que le déséquilibre entre la demande de capacité de calcul et l’offre pourrait persister jusqu’en 2030, même si une amélioration est attendue d’ici 2028‑2029. Cette prévision repose sur les cycles de fabrication de semi‑conducteurs, où l’expansion de la capacité nécessite plusieurs années de construction de nouvelles lignes de production. Les deux dirigeants ont convergé sur le fait que le coût du capital constitue aujourd’hui le principal obstacle pour les acteurs de l’IA, limitant les investissements nécessaires à l’augmentation de la capacité fabrique.
Coûts de formation et modèles open source
Le deuxième point soulevé concerne le coût élevé de l’entraînement des grands modèles de langage (LLM). Hock Tan a cité OpenAI comme exemple, rappelant que le développeur « perd de l’argent » tant que les dépenses de formation restent supérieures aux revenus générés par l’inférence. En parallèle, le Financial Times a indiqué que les marges brutes d’Anthropic dépassent 80 % lorsqu’on exclut les coûts de formation, et que l’entreprise prévoit un revenu d’exploitation ajusté positif pour le deuxième trimestre consécutif. Lip‑Bu Tan a ajouté que les modèles open source provenant de laboratoires chinois sont désormais « suffisamment bons » pour les utilisateurs soucieux de leur budget, ce qui pourrait réduire la pression financière sur les start‑ups IA en offrant des alternatives moins coûteuses que les licences propriétaires.
Perspectives quantiques et limites
La discussion a ensuite dérivé vers le calcul quantique. Lip‑Bu Tan a prédit que l’informatique quantique deviendra grand public dans trois à cinq ans, grâce à la stratégie d’Intel de fabriquer des processeurs quantiques avec les équipements de lithographie classiques. Un exemple concret est le déploiement en janvier d’un ordinateur quantique de 12 qubits par le laboratoire national d’Argonne, développé par Intel, qui illustre la progression vers des systèmes de plusieurs centaines de qubits envisagés par la société. Malgré cet optimisme, les intervenants ont reconnu que la transition vers le quantique ne résoudra pas immédiatement les goulets d’étranglement actuels du silicium, et que les investissements requis resteront substantiels.
