Morgan Stanley, auparavant surnommé le « fossoyeur des semi-conducteurs » en raison de prévisions à répétition pessimistes sur les semi-conducteurs coréens, a publié une perspective optimiste sur l’industrie de l’intelligence artificielle. D’après Morgan Stanley Research, les actions liées à l’infrastructure IA, notamment les fabricants de semi-conducteurs et les développeurs de grands modèles de langage, ont chuté en moyenne d’environ 7 % sur la période d’un mois se terminant le 24 mai, heure locale, en raison des inquiétudes des investisseurs quant à savoir si des dépenses d’investissement massives peuvent produire des rendements suffisants. Malgré la baisse récente des cours, Morgan Stanley estime que les fondamentaux de l’industrie IA restent solides : Stephen Byrd, Global Head of Thematic & Sustainability Research chez Morgan Stanley, a déclaré que l’infrastructure IA deviendra une « autoroute de l’intelligence », apportant d’importants bénéfices à l’économie mondiale au fil du temps. L’optimisme actuel de la firme concernant l’IA contraste fortement avec sa position historique sur les semi-conducteurs : elle a publié des rapports baissiers en 2017, 2021 (intitulé « Memory, Winter is Coming ») et 2024, qui avertissaient d’un ralentissement du secteur et recommandaient de réduire l’exposition aux fabricants de puces mémoire, dont Samsung Electronics, SK Hynix et Micron.
Morgan Stanley qualifie la baisse des actions IA de simple ralentissement temporaire
Morgan Stanley attribue la récente baisse des prix des actions liées à l’IA au scepticisme des investisseurs quant à la capacité de dépenses d’investissement massives à générer des rendements suffisants. Stephen Byrd, Global Head of Thematic & Sustainability Research chez Morgan Stanley, a déclaré : « L’infrastructure IA deviendra une “autoroute de l’intelligence” qui apporte des bénéfices importants à l’économie mondiale au fil du temps. Nous sommes optimistes quant à cette autoroute de l’intelligence, mais il y aura plusieurs ralentissements à venir. »
L’utilisation de jetons par employé reste faible, avec un potentiel de croissance
Morgan Stanley a écarté les inquiétudes selon lesquelles les entreprises pourraient limiter l’utilisation de jetons par employé pour réduire les coûts, en raison d’une inquiétude excessive. Byrd a déclaré : « En regardant les données, la consommation moyenne de jetons par employé est en réalité à un niveau assez faible. Il y a de la marge pour que l’utilisation de jetons augmente substantiellement au cours des mois et des années à venir. »
Les modèles open-weight de Chine pourraient accroître la demande en calcul via le paradoxe de Jevons
Morgan Stanley a analysé que la diffusion de modèles d’IA open-weight en provenance de Chine, tout en pouvant constituer des menaces concurrentielles, pourrait en réalité accroître la demande en puissance de calcul liée à l’IA. Les modèles open-weight publient publiquement des paramètres de connaissance de l’IA appelés « weights », permettant aux utilisateurs de les modifier et de les exploiter directement, tout en obtenant de hautes performances avec des coûts et des ressources de calcul nettement plus faibles. Morgan Stanley estime que la prolifération des modèles open-weight augmentera l’efficacité de l’IA et réduira les coûts de calcul, permettant à davantage d’entreprises et d’utilisateurs d’adopter l’IA. La firme explique que cela pourrait entraîner un « Jevons' Paradox », où la demande globale en puissance de calcul augmente. Byrd a déclaré : « Le mouvement des développeurs de LLM chinois et américains pour poursuivre l’efficacité renforce notre prévision de base selon laquelle la demande en puissance de calcul pour l’IA dépassera significativement l’offre. »
Le CAPEX des Big 5 tech aux États-Unis devrait atteindre 1,4 billion de dollars d’ici 2028
Morgan Stanley prévoit que les dépenses d’investissement des entreprises technologiques américaines Big 5 augmenteront d’environ 800 milliards de dollars cette année pour atteindre 1,2 billion de dollars en 2027, puis 1,4 billion de dollars en 2028.
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US Hyperscaler Investment Projections [Source: Morgan Stanley]
Historique de Morgan Stanley sur le pessimisme lié aux semi-conducteurs
Morgan Stanley a été qualifiée de « fossoyeur des semi-conducteurs » sur le marché coréen pour avoir publié à répétition des prévisions pessimistes sur les semi-conducteurs coréens. La firme a averti de ralentissements possibles du secteur dans des rapports liés aux semi-conducteurs en 2017, 2021 et 2024. En 2021, Morgan Stanley a eu un impact significatif sur le marché avec un rapport intitulé « Memory, Winter is Coming ». Plus récemment, la firme a recommandé de réduire l’exposition à des valeurs liées aux semi-conducteurs de mémoire, dont Samsung Electronics, SK Hynix et Micron.
FAQ
Pourquoi les actions liées à l’IA ont-elles chuté d’environ 7 % sur la période se terminant le 24 mai, heure locale ?
Morgan Stanley Research a rapporté que les actions liées à l’infrastructure IA, notamment les fabricants de semi-conducteurs et les développeurs de grands modèles de langage, ont chuté en moyenne d’environ 7 % sur la période d’un mois se terminant le 24 mai, heure locale, en raison des inquiétudes des investisseurs quant à savoir si des dépenses d’investissement massives peuvent produire des rendements suffisants, malgré des fondamentaux solides de l’industrie IA.
Quelle est la projection de Morgan Stanley pour les dépenses d’investissement (CAPEX) des Big 5 tech américaines d’ici 2028 ?
Morgan Stanley prévoit que les dépenses d’investissement des entreprises technologiques américaines Big 5 augmenteront d’environ 800 milliards de dollars cette année pour atteindre 1,2 billion de dollars en 2027, puis 1,4 billion de dollars en 2028, reflétant des investissements continus dans l’infrastructure IA.
Comment Morgan Stanley voit-il les modèles open-weight d’IA de Chine affecter la demande en calcul ?
Morgan Stanley estime que la diffusion de modèles d’IA open-weight en provenance de Chine pourrait, de manière paradoxale, accroître la demande globale en calcul pour l’IA via le « Jevons' Paradox » : à mesure que l’efficacité de l’IA augmente et que les coûts de calcul diminuent, davantage d’entreprises et d’utilisateurs adopteront l’IA, ce qui entraînera une demande totale plus élevée, renforçant la prévision de la firme selon laquelle la demande en calcul pour l’IA dépassera significativement l’offre.
