Titre original : Charts of the Week: Head In The Neoclouds
Auteur original : Moses Sternstein, a16z
Note de l'éditeur : Dans le contexte d'un nouvel investissement en puissance de calcul propulsé par l'IA générative, les discussions sur l'infrastructure IA passent de « y a-t-il suffisamment de GPU ? » à « qui peut fournir de la puissance de calcul de manière durable ? ». Alors que la nécessité de former des modèles, de faire des inférences et d'étendre les centres de données devient un consensus, une question plus fondamentale émerge : la forte croissance de la demande en puissance de calcul peut-elle réellement se traduire par des bénéfices et des flux de trésorerie stables ?
Dans l'article « Charts of the Week » publié par a16z New Media, l'auteur Moses Sternstein aborde la croissance, l'évaluation et les contradictions de rentabilité du marché de la puissance de calcul IA à travers des entreprises de nouveau cloud telles que CoreWeave, Nebius et Applied Digital, et étend la discussion aux SaaS horizontaux, au routage de modèles et à la concurrence pour les talents dans les laboratoires de pointe.
Dans cet article, l'auteur ne se contente pas de juger si la demande en IA est forte, mais décompose les transactions IA actuelles en une série de problèmes structurels plus fondamentaux : comment l'infrastructure existante est-elle revalorisée, pourquoi la croissance des revenus ne s'est-elle pas traduite par une amélioration des attentes du marché, et pourquoi le point focal de la concurrence dans l'industrie IA passe-t-il d'une simple expansion à l'efficacité et au retour sur investissement.
Premièrement, il s'agit de la redécouverte de la valeur de l'infrastructure. Par le passé, les terres le long des chemins de fer, les pipelines de gaz naturel et les réseaux de télévision par câble servaient des industries spécifiques, puis ont été transformés en infrastructures de télécommunications et d'Internet. Aujourd'hui, une réévaluation similaire des actifs se produit à nouveau. Certaines entreprises de nouveau cloud, initialement dédiées à l'exploitation minière de cryptomonnaies, possédaient déjà l'expérience opérationnelle en matière d'électricité, de centres de données, de systèmes de refroidissement et de calcul haute densité ; après l'explosion de la demande en IA, ces capacités se sont rapidement transformées en une offre de puissance de calcul rare. Cela signifie que la concurrence en matière d'infrastructure IA ne commence pas complètement à zéro, les avantages précoces proviennent souvent de la recombinaison d'anciens actifs, de ressources énergétiques et de capacités d'ingénierie.
Deuxièmement, il y a la coexistence d'une forte croissance des revenus et d'une incertitude quant à la rentabilité. La croissance des revenus des nouvelles entreprises de cloud comme CoreWeave a un moment dépassé celle des géants du cloud comme AWS à leurs débuts, mais le marché des capitaux ne leur a pas accordé la même reconnaissance. La raison en est que les nouvelles entreprises de cloud ne sont pas des affaires typiques à faible capital. L'achat de GPU, l'accès à l'électricité, la construction de centres de données, l'amortissement des puces et les intérêts sur la dette augmentent avec l'échelle, parfois même plus rapidement que la croissance des revenus. Cela signifie que l'expansion des revenus peut prouver que la demande en puissance de calcul IA est forte, mais ne prouve pas automatiquement que le modèle commercial a un retour sur capital suffisamment élevé. Ce que le marché attend vraiment, c'est de savoir si ces entreprises peuvent transformer les commandes et les revenus en flux de trésorerie libre durables.
Troisièmement, la valeur des logiciels est en train de se redifférencier selon l'impact de l'IA. Par le passé, le marché craignait que l'IA générative n'affaiblisse généralement les barrières à l'entrée des entreprises SaaS, mais les performances d'Atlassian montrent que l'IA peut également devenir un outil pour augmenter les dépenses des clients et la fidélité aux produits. Pendant ce temps, les logiciels de cybersécurité et d'observabilité continuent de bénéficier d'une prime d'évaluation, car l'IA élargit les risques potentiels et augmente la dépendance des entreprises à des solutions matures. Cela signifie que le soi-disant « jour de l'apocalypse SaaS » ne se produira pas uniformément. La question de savoir si l'IA remplace des produits, fait baisser les prix ou élargit la demande devient un nouveau standard pour la différenciation des évaluations des logiciels.
Quatrièmement, les applications IA passent de « empiler des tokens » à « optimiser des tokens ». Par le passé, les entreprises avaient tendance à appeler directement le modèle le plus puissant, ou à donner à l'équipe d'ingénierie un budget pour expérimenter ; aujourd'hui, des entreprises comme Databricks commencent à utiliser le routage intelligent pour associer différents prix et performances de modèles en fonction de la difficulté des tâches, réduisant les coûts tout en maintenant l'efficacité. Une baisse du prix unitaire des tokens ne signifie pas nécessairement une contraction des dépenses totales en IA : lorsque le coût unitaire diminue et que les cas d'utilisation augmentent, la consommation totale de tokens et la taille globale du marché peuvent encore continuer à augmenter. L'efficacité et la demande ne sont pas mutuellement exclusives, mais peuvent former un cycle d'amélioration mutuelle.
Si l'on devait résumer cet article en un jugement, ce serait le suivant : l'infrastructure IA a déjà prouvé qu'elle pouvait générer une forte croissance, mais la victoire de la prochaine étape dépendra de la capacité des entreprises à transformer cette croissance en une efficacité du capital plus élevée. En ce sens, les sujets discutés dans cet article ne concernent plus seulement la capacité de CoreWeave à devenir le prochain géant du cloud, mais aussi la capacité de l'ensemble de l'industrie IA à passer d'une expansion de la puissance de calcul à des retours commerciaux durables.
Voici le contenu original :
Au début du 20ème siècle, la Southern Pacific Railroad Company possédait de nombreux droits de construction inactifs sur des terres nettoyées reliant des villes et des villages à travers les États-Unis. La portée des droits de passage ferroviaires était bien plus large que les rails eux-mêmes, laissant ainsi de nombreux corridors disponibles pour le développement.
Ainsi, cette compagnie ferroviaire a installé un réseau de communication le long de la ligne de chemin de fer, qu'elle a nommé « Système de téléphonie interne du Southern Pacific Railroad » (Southern Pacific Railroad Internal Networking Telephony). Dans les années 1970, la société a commencé à commercialiser ce réseau, l'ouvrant à un public plus large.
Par la suite, deux choses se sont produites simultanément : d'une part, le monopole du marché des appels longue distance a pris fin ; d'autre part, les câbles en fibre optique ont commencé à devenir commercialement viables. Les anciens corridors de communication ont été transformés en lignes en fibre optique, et ce réseau est devenu connu sous son acronyme « Sprint ». Les actifs autrefois utilisés pour le chemin de fer sont ainsi devenus l'épine dorsale de la révolution des télécommunications.
Ce ne sont pas seulement les compagnies ferroviaires qui ont transformé leurs réseaux physiques existants en infrastructures technologiques commerciales à plus grande échelle.
Dans les années 1980, Williams Company a transformé des pipelines de gaz naturel inactifs en canaux en fibre optique, créant WilTel. Cette entreprise a ensuite été vendue et a finalement été renommée WorldCom. Dans les années 1990, les câbles coaxiaux unidirectionnels installés pour les affaires de télévision par câble ont également subi une mise à niveau massive et coûteuse, devenant finalement l'infrastructure par laquelle Comcast et Charter fournissent des services Internet haut débit aux consommateurs.
Cela soulève une autre catégorie d'entreprises : elles possèdent également des infrastructures existantes, et ces actifs sont maintenant largement transformés et revalorisés pour répondre à la demande d'une nouvelle technologie - ce sont les entreprises de « nouveau cloud » (neocloud).
En résumé, la plupart des entreprises de nouveau cloud étaient initialement engagées dans l'exploitation minière de cryptomonnaies, une activité énergivore et intensive en puissance de calcul, avant l'arrivée de la vague IA. Soudain, ceux qui possédaient des droits d'utilisation de l'électricité, des infrastructures, ainsi que de l'expérience dans la construction et la gestion de charges de calcul intensives - dans le cas de CoreWeave, cela inclut également un grand nombre de GPU - se retrouvent sur l'une des pistes les plus en vogue du moment.
Bien sûr, ce n'est pas une comparaison strictement équivalente. Mais si l'on observe les trois plus grandes entreprises de nouveau cloud cotées en bourse, leur croissance des revenus est effectivement frappante.
Nous ne pouvons qu'estimer les revenus des entreprises de cloud à très grande échelle à leurs débuts, mais la tendance générale est claire : les entreprises de nouveau cloud connaissent une croissance très rapide, et cette croissance est manifestement plus rapide que celle des trois grands fournisseurs de cloud à leurs débuts.
Il convient de noter que, dans l'ensemble du marché de la vente de puissance de calcul, les entreprises de nouveau cloud ne sont encore que des participants relativement petits.
Elles ont encore un long chemin à parcourir pour atteindre la taille des fournisseurs de cloud à très grande échelle.
Les revenus générés par les fournisseurs de cloud à très grande échelle chaque trimestre sont supérieurs de plusieurs ordres de grandeur à ceux des entreprises de nouveau cloud. Mais en même temps, CoreWeave a réalisé environ 25 trimestres pour atteindre les 2,6 milliards de dollars de revenus qu'AWS a mis 40 trimestres à atteindre après son lancement. Encore une fois, il est important de souligner que la vitesse de croissance de ces entreprises est effectivement très rapide.
Avec une telle croissance rapide et bénéficiant de l'essor de l'industrie IA, les investisseurs devraient logiquement être très enthousiastes. Dans une certaine mesure, c'est effectivement le cas, mais la réalité est plus complexe.
Bien que ces entreprises aient généralement bien performé lors de leur dernier rapport financier, au cours de l'année passée, le cours de l'action de CoreWeave a tout de même chuté d'environ 16 % ; seule Nebius s'est rapprochée de ses précédents sommets.
Ainsi, l'histoire dans son ensemble reste positive, mais pour la plus grande des entreprises de nouveau cloud, l'attrait est manifestement un peu moins fort.
La performance du marché récemment relativement plate est en partie due au fait que de nombreuses attentes de croissance ont peut-être déjà été intégrées dans les évaluations.
Pour des entreprises capital intensives comme celles du nouveau cloud, le ratio prix/ventes n'est pas le meilleur indicateur d'évaluation, mais il reste intuitif pour illustrer le problème. Les entreprises plus petites et à croissance plus rapide comme Nebius et Applied Digital bénéficient d'une prime d'évaluation bien plus élevée que celle de CoreWeave, qui est beaucoup plus grande. Les revenus de CoreWeave continuent de doubler, mais cela reste en deçà des taux de croissance de 400 % à 450 % des entreprises en tête du classement.
Si les entreprises de nouveau cloud rencontrent réellement un problème, ce n'est pas la croissance, mais la rentabilité à long terme. Les entreprises de nouveau cloud doivent continuer à investir dans des puces, de l'électricité et des infrastructures physiques pour se développer, et ces coûts ne sont pas négligeables :
En prenant CoreWeave comme exemple, sa croissance des revenus est en effet très impressionnante, mais ses dépenses en capital sont encore plus étonnantes. D'autres coûts importants incluent l'amortissement des puces - le montant de l'amortissement a déjà dépassé la moitié des revenus - ainsi que les intérêts générés par l'endettement pour la construction anticipée d'infrastructures coûteuses, qui continuent d'augmenter.
Cet article n'a pas l'intention de juger si la nouvelle entreprise cloud réussira finalement ou si son prix actuel est raisonnable. Au-delà de la chaleur du sujet lui-même, ce que je veux vraiment souligner, c'est que cette entreprise cloud représente un microcosme de la lutte entre les haussiers et les baissiers dans le commerce de l'IA.
D'une part, elle se trouve dans un marché vertical dont la taille dépasse de loin toutes les attentes précédentes et qui continue de s'élargir - le marché de la puissance de calcul - et crée une vitesse de croissance historiquement rare ; d'autre part, le coût de la construction de ce type d'entreprise est également à des niveaux historiquement élevés, nécessitant des investissements massifs et des infrastructures fixes qui se déprécient continuellement.
Voici une mise à jour succincte sur le paysage en constante évolution du "jugement dernier de SaaS". L'une des entreprises les plus touchées par la vente massive d'actions de logiciels a récemment bien performé au cours du dernier mois.
Au cours des 30 derniers jours de négociation, les entreprises de logiciels horizontaux ont figuré parmi les meilleures performances dans les actions composant l'ETF IGV, bien qu'elles aient déjà perdu une partie de leurs gains depuis le début de la collecte de ces données.
Dans l'ensemble, les fondamentaux de ces entreprises restent solides. En particulier, Atlassian n'a pas connu le déclin que le marché avait précédemment anticipé sous l'impact de l'IA.
Cette entreprise de logiciels de productivité a réalisé des performances et des prévisions "au-delà des attentes" : les revenus de son activité cloud ont augmenté de 31 % par rapport à l'année précédente, et la croissance des commandes en attente de revenus est même plus élevée. Mais le signal le plus crucial pourrait être que l'IA devient un moteur de croissance des affaires, et non un obstacle. Atlassian a déclaré que son assistant IA, Rovo, a été largement adopté ; de plus, les clients utilisant Rovo voient leur taux de dépenses augmenter presque deux fois plus vite que ceux qui ne l'utilisent pas.
C'est une bonne nouvelle pour Atlassian, pour Rovo et pour le SaaS horizontal.
Cependant, l'évaluation globale du SaaS horizontal reste légèrement inférieure à celle d'autres catégories de logiciels.
À l'exception de quelques rares cas, les entreprises de SaaS horizontal, y compris Atlassian, ont généralement un ratio prix/ventes prévu inférieur au niveau correspondant à la tendance "croissance - multiple d'évaluation".
Je le répète, le SaaS horizontal vient de passer un "mois" relativement bon. Pour convaincre le marché que le "jugement dernier de SaaS" a été annulé, un seul mois de performance est loin d'être suffisant.
Bien sûr, si votre entreprise de logiciels appartient au domaine de la cybersécurité ou de l'observabilité, c'est une autre histoire - pour ces entreprises, le soi-disant "jugement dernier de SaaS" n'a jamais eu lieu.
Le secteur de la cybersécurité continue de surperformer de manière significative par rapport aux autres catégories de l'ETF IGV. Dans ce domaine, l'IA est devenue un facteur favorable : le marché pense généralement que l'IA a augmenté la perception des risques liés aux menaces de cybersécurité, et aucun client d'entreprise ne va assembler une solution de sécurité temporaire par "vibe coding".
Il reste à voir si cette logique tiendra, mais pour l'instant, la situation des entreprises de logiciels traditionnels n'est pas uniforme.
Les investisseurs se concentrent fortement sur la question de savoir si l'IA apportera des bénéfices à chaque entreprise ou si elle causera des érosions, et ajustent continuellement leurs jugements avec chaque nouvelle série de données - ce qui est tout à fait normal.
Le paysage du marché autour de l'utilisation des modèles, de la consommation de Token et de la gestion des dépenses en Token continue d'évoluer de manière intéressante.
Prenons Databricks comme exemple.
Sur des questions telles que "quel modèle devrions-nous utiliser" et "quel modèle est le meilleur", Databricks n'a pas adopté une approche de gagnant-gagnant, ni simplement donné un budget aux ingénieurs pour qu'ils décident comment le dépenser. Il a posé une autre question : "Que se passerait-il si nous développions un système qui attribue automatiquement les tâches appropriées aux modèles appropriés ?"
Databricks n'est certainement pas la seule entreprise à faire cela, mais elle a développé un "routeur intelligent" (Smart Router), et les résultats sont très satisfaisants.
On dit que le routeur de Databricks peut appeler des modèles plus puissants et plus coûteux lorsque cela est nécessaire, tout en utilisant des modèles moins puissants et moins chers lorsque les conditions le permettent, réduisant ainsi "en continu le coût moyen des tâches de plus de 30 %".
Dans l'ensemble, la recherche de l'"avant-garde de l'efficacité des dépenses en Token" ne peut pas être une mauvaise chose. Cela signifie que la demande continue de croître, que les cas d'utilisation évoluent non seulement à la pointe de la performance, mais se diffusent également vers des modèles moins performants. Dans le récit pessimiste initial, ces modèles suboptimaux étaient censés être rapidement éliminés.
Comme nous l'avons mentionné précédemment, l'amélioration de l'efficacité élargira la portée de la demande, ce qui est exactement le type de dynamique que le marché souhaite voir, semblable au paradoxe de Jevons.
L'indice de force des prix des Tokens de Silicon Data montre que la force des prix globaux est en baisse, surtout avec l'expansion continue des modèles ouverts à des prix plus bas sur le marché.
Il est nécessaire de clarifier à nouveau un concept souvent mal compris : ces indices mesurent l'intensité des coûts des dépenses en Token, et non le montant absolu en dollars. Cela dépend également du nombre de Tokens consommés et du coût global des Tokens. Cela signifie que même si le prix par Token diminue, le volume total de consommation de Tokens et le montant total des dépenses peuvent continuer d'augmenter.
Ce qui est vraiment important, c'est que la demande globale continue de croître, et que la tarification et le choix des modèles se dirigent progressivement vers l'avant de l'efficacité, ce qui ne fera qu'accélérer cette croissance. Il convient de noter que la "demande d'IA" ou "l'adoption de l'IA" n'est pas un concept unique et homogène. Il existe encore un écart énorme entre les utilisateurs intensifs et les autres utilisateurs. Cela montre clairement que "utiliser toujours le meilleur modèle" peut convenir à certaines entreprises, mais certainement pas à toutes.
Aujourd'hui, le marché est en train de former rapidement plus d'alternatives disponibles. Dans l'ensemble, c'est une bonne chose.
Selon les données de la plateforme de gestion des dépenses d'entreprise Ramp, toutes les entreprises augmentent leurs dépenses en IA, mais l'écart entre les dépenses médianes et les 10 % d'entreprises les mieux classées, ainsi qu'entre les 10 % et les 1 % d'entreprises, est extrêmement important.
Les données de Ramp sont généralement plus orientées vers les entreprises technologiques, ce qui doit être pris en compte lors de l'interprétation. Mais les données montrent que les entreprises classées dans le top 10 % ont des dépenses en IA par personne environ 50 fois supérieures à celles des entreprises médianes.
Cette distribution n'est probablement pas le fruit du hasard. Les entreprises qui peuvent libérer plus de valeur de leurs dépenses en IA sont probablement celles qui investissent le plus - même si ce n'est pas le cas pour chaque entreprise, au moins une partie importante d'entre elles suit cette tendance.
Une analyse de 107 entreprises cotées par le Boston Consulting Group a révélé que les entreprises classées dans les deux premiers quintiles d'utilisation des Tokens ont connu une croissance des revenus nettement plus rapide que les autres entreprises.
Le point central que je veux exprimer ici est que la demande de Tokens et l'efficacité d'utilisation se renforcent mutuellement : plus une entreprise obtient de valeur, plus elle consomme de Tokens.
Ce processus implique bien sûr un équilibre entre investissement et retour, et la recherche et développement comportent toujours des coûts initiaux. Mais pour la grande majorité des entreprises, "accumuler des Tokens" sans retenue n'a jamais été une stratégie efficace.
Ainsi, il est clairement positif que les entreprises n'aient plus besoin d'adopter cette approche à l'avenir.
New Media a récemment accueilli deux membres d'équipe exceptionnels chez OpenAI, donc pour finir, nous allons examiner la situation du recrutement de talents dans les laboratoires d'IA de pointe à travers quelques graphiques intéressants.
Dario Amodei a récemment exprimé ses inquiétudes concernant le fait que les employés mettent l'argent au-dessus de la mission. D'après les données de Levels.fyi, ces préoccupations pourraient ne pas être infondées.
Si l'on se fie uniquement aux chiffres, les salaires offerts par Anthropic aux ingénieurs sont très élevés, bien au-dessus de ceux des ingénieurs d'entreprises comparables comme Google ou Tesla.
Il semble donc que faire partie de l'équipe technique soit une bonne chose.
De plus, un autre ensemble de données est également intéressant.
Selon les données de Live Data Technologies, présentées par Truist Securities, les sources de talents des différents laboratoires présentent à la fois de nombreuses similitudes et des différences notables :
Les deux entreprises ont recruté de nombreux talents provenant de grandes entreprises technologiques, mais seul OpenAI a recruté des personnes chez Nvidia et Tesla, et cela s'est produit en 2026.
Databricks, Snowflake (récemment), Palantir et DeepMind sont également des sources de talents communes aux deux entreprises.
Les deux laboratoires ont également recruté un nombre considérable d'employés chez Salesforce et Stripe.
Cependant, il semble que les similitudes s'arrêtent là. Anthropic a recruté de nombreux talents provenant d'entreprises SaaS, tandis qu'OpenAI n'en a presque pas ; OpenAI a recruté massivement dans le secteur de l'internet grand public, des marchés de plateformes et des entreprises de technologie publicitaire, tandis qu'Anthropic a relativement peu recruté dans ces domaines, à l'exception d'Airbnb, Netflix et Uber.
Quant à ce que ces différences signifient, cela vous appartient de l'interpréter.
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