Principaux renseignements

• Selon Steve Eisman, l’investisseur de The Big Short, une part exceptionnellement importante du chiffre d’affaires des hyperscalers dans le domaine de l’IA provient en fin de compte de seulement deux acteurs : OpenAI et Anthropic. L’échec de l’un d’entre eux pourrait porter un coup dur à l’ensemble du secteur – et peut-être même à l’économie américaine
• Les fournisseurs de LLM ne disposent pas de véritables avantages concurrentiels (« moats »). Les modèles à pondération ouverte en provenance de Chine gagnent rapidement des parts de marché et le « token maxing » est révolu
• Eisman voit davantage d’opportunités dans les « pioches et pelles » de l’IA (Nvidia, Micron, GE Vernova, Arista, Cisco, Eaton) plutôt que dans les entreprises de LLM déficitaires elles-mêmes

Steve Eisman, l’investisseur rendu célèbre par le film The Big Short, voit dans l’engouement actuel pour l’IA un risque de concentration classique qu’il compare à celui d’une entreprise de logiciels ne comptant que deux clients. Chez Nvidia (dont Eisman est actionnaire), 70 pour cent des créances en cours provenaient, selon les derniers chiffres, de seulement cinq clients.

Business AM a analysé la récente interview de Steve Eisman accordée à New Money et présente les principaux enseignements qu’il tire de l’essor de l’IA ainsi que les risques qu’il identifie pour le secteur.

Des risques de concentration susceptibles de faire basculer tout le boom de l’IA : l’ensemble de la chaîne de l’IA repose sur deux acteurs

La situation est encore plus marquée chez les hyperscalers. Selon Eisman, chez Microsoft, Amazon et Google, environ 70 pour cent du chiffre d’affaires lié à l’IA – représentant 25 à 30 pour cent du chiffre d’affaires total du cloud – provient en fin de compte de seulement deux entités : OpenAI et Anthropic. Chez Oracle, environ la moitié du carnet de commandes (RPO) provient d’OpenAI.

« Toute la chaîne, de Nvidia aux hyperscalers en passant par OpenAI et Anthropic, repose sur la santé et la croissance futures de ces deux entreprises », explique Eisman. « Si elles ne se développent pas ou ne peuvent pas honorer leurs engagements, tout ralentit. » OpenAI semble actuellement être la plus faible des deux : au deuxième trimestre, son chiffre d’affaires a augmenté de 1 milliard de dollars (environ 894 millions d’euros), mais ses coûts ont grimpé de 3 milliards (2,6 milliards d’euros). Anthropic a connu une croissance plus rapide, mais les deux entreprises « perdent de l’argent ».

Financement circulaire et absence de « fossés concurrentiels »

Les fonds destinés à OpenAI et Anthropic proviennent principalement des hyperscalers eux-mêmes, à savoir Nvidia et SoftBank, et non du capital-risque classique. Selon Eisman, cela crée une circularité remarquable dans la chaîne de financement : les entreprises qui profitent de l’essor de l’IA investissent simultanément dans les entreprises chargées de créer la demande pour leur propre infrastructure. Tant que la croissance reste forte et que l’argent continue d’affluer, la chaîne tient bon. Dès qu’un des deux fournisseurs de LLM fait faillite ou que les investisseurs se retirent, un problème surgit.

Plus fondamentalement encore, selon Eisman, le secteur des LLM ne dispose d’aucun véritable avantage concurrentiel (moats). Le « tokenmaxxing » – cette période où les entreprises utilisaient massivement l’IA sans trop se soucier des coûts – est révolu. Les entreprises sont désormais plus attentives aux coûts et optent pour des modèles open-weight moins onéreux (tels que Kimi K3 ou DeepSeek) pour la plupart des tâches. Elles ne conservent Claude ou ChatGPT que pour les missions les plus cruciales. « Il n’y a pas de fidélité. Si un meilleur modèle apparaît demain, on change », affirme Eisman. Contrairement à Google Search ou aux logiciels d’entreprise intégrés (Salesforce, ServiceNow), il n’y a pas de coût de changement significatif avec les LLM.

L’hystérie de la « fin du monde » comme stratégie

Eisman estime que les avertissements répétés concernant une IA susceptible de détruire le monde constituent en grande partie un écran de fumée. Les entreprises s’inquiètent de la disparition du « token maxing », de l’absence de « moats » et de la montée en puissance des modèles chinois à poids ouvert. En créant un climat d’hystérie, elles espèrent obtenir une réglementation qui exclurait les modèles chinois et créerait ainsi un duopole artificiel (et donc un « moat »).

« Si Dario Amodei pensait vraiment que son produit est dangereux, il reporterait l’introduction en bourse. Or, il ne le fait pas », affirme Eisman. Il cite Elon Musk, qui a résumé cette contradiction en parlant d’« échecs en 4D » : d’abord avertir que le produit pourrait détruire le monde, puis demander en même temps combien on peut investir dans l’introduction en bourse.

Les hyperscalers perdent leur source de trésorerie

Les hyperscalers disposaient autrefois d’énormes flux de trésorerie disponibles et rachetaient massivement leurs propres actions. Aujourd’hui, ces flux de trésorerie s’amenuisent en raison des investissements colossaux dans les centres de données (on estime à 700 milliards de dollars (626 milliards d’euros) les dépenses d’investissement, rien que pour cette année, chez les principaux acteurs). La maison mère de Google, Alphabet, a même levé 85 milliards de dollars de capitaux propres (environ 76 milliards d’euros) – ce qu’Eisman aurait qualifié de « délirant » il y a deux ans. Selon Eisman, Oracle illustre bien la nervosité qui entoure les investissements dans l’IA. L’action, qui avait auparavant fortement progressé, a ensuite chuté de manière spectaculaire. Même après des résultats supérieurs aux attentes, le marché est resté, selon Eisman, préoccupé par le niveau d’endettement et la dépendance vis-à-vis des contrats liés à l’IA. La notation de la dette est désormais de BBB-, juste au-dessus du statut « junk ».

Selon Eisman, le risque dépasse ainsi le secteur technologique : si OpenAI et Anthropic ne sont plus en mesure d’honorer leurs engagements, cela pourrait freiner les investissements des hyperscalers. Selon Eisman, ceux-ci investissent cette année à eux tous des centaines de milliards de dollars dans les infrastructures d’IA, ce qui fait que l’économie américaine dépend désormais fortement de cette vague d’investissements.

L’électricité, un goulot d’étranglement potentiel – et ceux qui en tirent profit

Eisman confirme que les États-Unis sont confrontés à un problème d’approvisionnement en électricité, tandis que la Chine est principalement confrontée à une pénurie de puces électroniques. L’ampleur exacte de ce goulot d’étranglement reste incertaine. Ce qui est clair, en revanche, c’est que les entreprises fournissant des turbines à gaz et des équipements électriques sont en plein essor. Selon Eisman, GE Vernova (GEV) a vu les commandes pour ses activités énergétiques augmenter d’environ 85 pour cent ; son carnet de commandes s’étend au-delà de 2030. La division énergie, à laquelle on attribuait autrefois une valeur négative, est désormais l’un des principaux bénéficiaires de l’essor de l’IA.

Comment investir dans l’IA sans prendre trop de risques ?

Eisman est catégorique : il n’investirait pas dans des fournisseurs purement spécialisés dans les LLM en raison de l’absence de « moats ». Il est devenu plus prudent vis-à-vis des hyperscalers, car leur flux de trésorerie s’est tari. Eisman établit ainsi une distinction entre les différents maillons de la chaîne de l’IA. Selon lui, les hyperscalers disposent bel et bien d’un « moat » grâce à leur taille et à leurs besoins en capitaux colossaux. Leur vulnérabilité réside ailleurs : une partie de la croissance de leur activité cloud dépend des entreprises de LLM qui, selon Eisman, ne bénéficient justement que de très peu de protection face à la concurrence. Sa préférence va aux « picks and shovels » :

• Nvidia
• Micron
• GE Vernova
• Arista Networks
• Cisco
• Eaton (électrification)

Les éditeurs de logiciels fortement ancrés dans le monde de l’entreprise restent relativement à l’abri. En revanche, les SaaS destinés aux particuliers, et surtout les plateformes de voyage, sont menacés par l’IA agentique. Eisman cite l’exemple de « Muse », l’IA agentique de Meta. « Imaginons que je veuille réserver un vol pour Miami à une date précise et le meilleur hôtel à Brickell. J’en parle à mon Muse et il s’en charge. Comment ? Il parcourt tous les sites de voyage, recherche le meilleur prix et effectue la réservation. Du coup, Booking, Travelocity et les plateformes similaires perdent de leur valeur. Vous n’êtes plus leur client – c’est votre agent IA qui l’est. Et les publicités dans la barre latérale ne fonctionnent plus dans ce contexte. » Il perçoit le même risque pour certains services de paiement. Selon lui, il est encore trop tôt pour se prononcer, mais il est tout à fait possible que les agences de voyage en ligne perdent une partie de leur valeur dès que l’IA agentique prendra en charge les étapes de recherche et de réservation.

Est-ce 1999 qui recommence ?

Eisman estime qu’il est trop tôt pour se prononcer. Si OpenAI ou Anthropic venait à faire faillite, il s’ensuivrait une forte correction et la génération suivante ramasserait les morceaux. Personne ne sait si cela se produira. Le parallèle avec la bulle Internet est là, mais l’issue reste incertaine.

Eisman ne prédit pas pour autant que l’IA va échouer. Au contraire : si OpenAI et Anthropic poursuivent leur croissance rapide et que la vague d’investissements s’avère rentable, la chaîne pourra, selon lui, continuer à fonctionner normalement. Son argument est que la marge d’erreur est faible, car une grande partie des investissements repose actuellement sur un nombre limité d’acteurs.

La philosophie d’investissement d’Eisman en bref

Il est axé sur les « histoires » et rationnel : il n’achète pas de titres purement « value » qui sont bon marché « pour une raison », mais pas non plus des « histoires » follement chères (Palantir, par exemple). Il apprécie les « moats » (Moody’s, Visa), mais ne les exige pas à tout prix. Ce qu’il déteste : les dirigeants qui vendent leurs propres actions et les entreprises cycliques pour lesquelles il faut en réalité prédire l’évolution de l’économie. Il s’en tient aux États-Unis ; les investissements à l’étranger lui causaient autrefois trop de soucis.

Il ne cède pas à la panique face à la dette publique américaine (40 000 milliards de dollars, soit environ 35 700 milliards d’euros) : le dollar est la monnaie de réserve et les bons du Trésor constituent l’épine dorsale du système financier mondial. Il n’existe pas encore d’alternative. Concernant le taux d’intérêt à 10 ans, il considère les 5 pour cent comme une sorte de Rubicon ; tant qu’il reste en dessous de ce seuil, le marché devrait tenir le coup. « The Real Eisman Playbook » (son podcast avec son épouse Valérie) reste sa plateforme pour partager ces analyses : deux épisodes gratuits par semaine, ainsi que du contenu payant, notamment des masterclasses approfondies sur l’analyse bancaire.

Pas un « AI-bear », mais un signal d’alerte

Eisman ne prédit donc pas que le boom de l’IA se terminera nécessairement par un krach. Si OpenAI et Anthropic parviennent à poursuivre leur croissance rapide et que leurs énormes engagements sont finalement couverts par des revenus suffisants, la vague d’investissements actuelle pourrait, selon lui, tout simplement se maintenir.

Son avertissement porte principalement sur la vulnérabilité du système. Trop d’investissements, de chiffre d’affaires et de financements sont actuellement concentrés autour d’un petit nombre d’acteurs, alors que les LLM eux-mêmes ne présentent, selon Eisman, pratiquement aucun avantage concurrentiel durable. Cela rend la chaîne de l’IA à la fois prometteuse et vulnérable.

(lv)

Les actions et les idées d’investissement mentionnées reflètent exclusivement le point de vue de Steve Eisman et ne doivent pas être interprétées comme un conseil d’investissement personnel.

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