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La prochaine grande expansion de l’intelligence artificielle ne sera plus pilotée uniquement par les chatbots ou les assistants conversationnels.
Les agents dits d’IA, des systèmes capables d’exécuter des tâches autonomes complexes, pourraient provoquer une explosion sans précédent de la consommation informatique mondiale et transformer complètement l’économie du secteur technologique.
Le rapport prévoit que l'utilisation de jetons traités par des modèles linguistiques sera multipliée par 24 d'ici 2030, générant ainsi les revenus, les marges et les flux de trésorerie des grandes entreprises technologiques dédiées aux infrastructures d'intelligence artificielle.
Goldman Sachs prévoit une augmentation de la consommation de jetons IA
L’étude affirme que l’adoption de l’IA agentique par les consommateurs et les entreprises portera le traitement mensuel à environ 120 000 milliards de jetons d’ici 2030.
Les jetons représentent les unités d'information de base traitées par les modèles de langage et constituent l'une des principales mesures permettant de mesurer la demande de calcul au sein de l'industrie de l'IA. Contrairement à un chatbot traditionnel, les agents IA exécutent des séquences entières d’actions autonomes, multipliant considérablement la charge de traitement.
Selon Jim Schneider, analyste senior chez Goldman Sachs Research, une seule tâche agentique peut nécessiter 10 à 50 fois plus de requêtes informatiques qu'une interaction conventionnelle avec un chatbot.
Le phénomène commence déjà à se refléter dans des applications réelles. Différentes entreprises technologiques et développeurs d’IA développent des systèmes capables de contrôler les smartphones, d’organiser les e-mails, de réserver des vols et d’exécuter des tâches commerciales complexes de manière continue et autonome.
La réduction des coûts technologiques ouvre la voie à des profits plus importants
Le rapport affirme également que l’économie de l’IA entre dans un point d’inflexion majeur. Actuellement, les fournisseurs de semi-conducteurs IA réduisent le coût par jeton de 60 à 70 % par an grâce à l’amélioration de l’efficacité des puces et de l’architecture du centre de données.
Cette baisse accélérée des coûts pourrait améliorer considérablement les marges brutes et les flux de trésorerie d’exploitation des grandes entreprises technologiques au cours des prochaines années.
Goldman Sachs estime que le marché sous-estime peut-être cet effet, d'autant plus que de nombreux investisseurs restent préoccupés par les énormes dépenses en capital consacrées aux puces et aux centres de données.
Cependant, la thèse de la banque soutient que si les coûts informatiques chutent plus rapidement que les prix des services d'IA, les sociétés de cloud computing et les fournisseurs de modèles pourraient entrer dans une nouvelle étape d'expansion de leurs marges.
La pénurie de puces pourrait s'intensifier au cours des 18 prochains mois
Malgré l’optimisme structurel, le rapport met également en garde contre d’importants goulots d’étranglement pour l’industrie. Goldman Sachs estime que la demande d’infrastructures d’IA augmentera beaucoup plus rapidement que la capacité actuelle de fabrication de semi-conducteurs.
La situation est particulièrement complexe car la construction de nouvelles usines de puces peut prendre jusqu’à trois ans, alors que les exigences technologiques changent pratiquement tous les quelques mois. Pour cette raison, Jim Schneider estime que le secteur pourrait être confronté à une pénurie de puces pendant au moins les 12 à 18 prochains mois.
En outre, la banque maintient que l’adoption de l’IA agentique par les entreprises progressera beaucoup plus lentement et de manière inégale que celle de la consommation au détail, principalement en raison de facteurs réglementaires, de l’intégration des systèmes et de la complexité opérationnelle.
Selon les projections, seulement 12 % des travailleurs du savoir utiliseront l’IA agentique d’ici 2030, même si ce chiffre pourrait atteindre 37 % d’ici 2040.
L’analyse laisse un signal important aux marchés : la prochaine phase de l’intelligence artificielle sera probablement définie moins par des chatbots que par des systèmes autonomes capables d’exécuter des tâches entières. Si ces projections sur la consommation informatique finissent par se concrétiser, l’infrastructure de l’IA pourrait devenir l’un des principaux moteurs de flux de trésorerie et de demande technologique de la prochaine décennie.
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