L'IA pourrait absorber 9 % du PIB américain d'ici 2032

Face à l'ampleur des dépenses engagées par les géants technologiques dans le domaine de l'intelligence artificielle, les entreprises et consommateurs américains devraient consacrer chaque année l'équivalent de 9 % du produit intérieur brut national à ces technologies. Cette proportion s'apparente au budget alimentaire moyen des ménages aux États-Unis.

Cette part représente environ le double des fonds publics alloués à l'ensemble des secteurs énergétiques ou à l'achat de matériel informatique et de logiciels. Elle équivaut également à sept fois la somme dépensée par les particuliers pour les services téléphoniques, le streaming et l'accès internet combinés.

Un seuil de rentabilité fixé à 3,5 billions de dollars

Ces projections reposent sur une étude menée par Stijn Van Nieuwerburgh, professeur de finance à l'université Columbia. Selon lui, l'expansion actuelle de l'IA dépasse toute vague d'investissement antérieure dans l'histoire économique américaine. La question centrale réside toutefois dans le volume de revenus que cette industrie devra générer pour valider ces capitaux.

L'analyse débute à partir des plans concrets de construction de centres de données et de leur coût moyen. Le chercheur suppose qu'un dollar de revenu génère cinquante cents de flux de trésorerie, tout en exigeant un rendement non financé de 10 % sur le capital investi. Sur cette base, les recettes de l'IA devront atteindre 3,5 billions de dollars en 2032, soit 8,8 % du PIB américain, en supposant une croissance annuelle de ce dernier de 4 %, hors inflation.

Ce scénario table sur le maintien des prix actuels face à la puissance de calcul disponible. Or, Stijn Van Nieuwerburgh note que c'est la rareté des ressources informatiques qui soutient actuellement les marges bénéficiaires. Les acteurs du secteur anticipent implicitement la persistance de cette tension jusqu'en 2032, alors que le marché observe une concurrence accrue due à une multiplication par quatre des capacités de traitement, signalant un risque de chute des tarifs avec l'élargissement de l'offre.

La dynamique des prix et l'effet Jevons

Dans le secteur technologique, une baisse des coûts ne traduit pas nécessairement une réduction de la valeur globale du marché ; elle peut refléter une amélioration directe de l'efficacité. Les données relatives à l'IA indiquent que les performances des modèles doublent approximativement tous les quatre à cinq mois.

Les relevés de la société Epoch AI montrent que le prix réel pour un niveau donné de capacité a chuté de 47 % par trimestre depuis 2023. Cette diminution est environ six fois plus rapide que celle observée sur le coût de la puissance de calcul brute. L'hypothèse optimiste avance que la baisse des prix couplée à l'augmentation des capacités stimulera la demande au-delà de la déflation tarifaire, un phénomène connu sous le nom de paradoxe de Jevons, inspiré par l'économiste britannique William Stanley Jevons.

Perspectives de revenus pour OpenAI et Anthropic

Les indicateurs de demande actuels corroborent partiellement cette théorie. Un panel d'experts consulté par un groupe dirigé par Ezra Karger de la Réserve fédérale de Chicago prédit que les revenus annuels cumulés d'OpenAI et d'Anthropic atteindront 300 milliards de dollars d'ici 2030. Ce chiffre paraît conservateur au regard des tendances présentes : le taux d'exécution combiné des deux firmes avoisine déjà 180 milliards de dollars, avec une croissance trimestrielle à deux chiffres.

Les défenseurs de l'IA vont plus loin, envisageant que cette technologie devienne un troisième facteur de production aux côtés du capital et du travail. Si cette hypothèse se vérifie, une dépense équivalant à 9 % du PIB ne semblerait pas excessive, d'autant que le travail représente aujourd'hui près de 51 % de la richesse nationale. Cependant, ce scénario impliquerait une transformation profonde du marché de l'emploi, avec une possible baisse drastique du taux de recrutement, poussant potentiellement les gouvernements à instaurer une taxation spécifique sur l'IA pour compenser la perte de revenus salariaux et fiscaux.

Le paradoxe fondamental de cette bulle réside dans la capacité réelle de l'IA à accroître la productivité sans garantir que chaque gain de performance se convertisse automatiquement en revenus supplémentaires ou en rendements financiers majeurs. Bien que l'intelligence artificielle puisse modifier les modes de production, améliorer l'efficience des entreprises et augmenter la output économique, cela n'assure pas mécaniquement l'atteinte du seuil de dépenses requis pour justifier les investissements massifs en cours. Le chiffre de 9 % constitue ainsi un véritable test de la valeur économique créée par la technologie.