Bernstein : Si le développement des modèles d’IA ralentit, CoreWeave (CRWV.US) pourrait être le plus affecté
Bernstein indique que l'appel des géants de l'industrie à ralentir la formation des modèles d'intelligence artificielle (AI) pourrait avoir un impact négatif sur les développeurs de centres de données et les nouveaux fournisseurs de services cloud, CoreWeave étant l'une des entreprises les plus susceptibles d'être affectées.
Selon l'application Zhihong Finance APP, la banque d'investissement Bernstein a indiqué que les appels des géants du secteur à ralentir l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle (IA) pourraient avoir un impact négatif sur les développeurs de centres de données et les nouveaux fournisseurs de services cloud, parmi lesquels CoreWeave (CRWV.US) pourrait être l'une des entreprises les plus touchées.
Dario Amodei, PDG d'Anthropic, a appelé dans un article d'avertissement publié le 12 septembre à ralentir le rythme de développement des modèles d'IA de pointe. Il y affirme sans détour que les risques liés à l'IA sont « graves », et qu'il est impératif de prendre le temps de les gérer. Cet appel a rapidement reçu le soutien de deux figures majeures. Musk a relayé la publication d'Amodei sur la plateforme sociale X et a commenté : « Dario a raison. » Le dirigeant d'OpenAI, Altman, a également écrit sur X : « Je partage l'avis de Dario, nous devons contrôler le rythme des avancées de l'IA de pointe. »
Dans un rapport destiné aux investisseurs publié lundi, l'analyste de Bernstein Maidson Rezaei a déclaré qu'un ralentissement de la vitesse d'entraînement ou une diminution du volume d'entraînement des modèles affecterait principalement les centres de données situés en zones rurales. L'analyste précise : « Du point de vue de l'infrastructure et des nouveaux fournisseurs de cloud, une baisse ou un ralentissement de la demande d'entraînement entraînera un transfert de la demande, au détriment des centres de données ruraux dont beaucoup sont justement conçus pour répondre à ce type de besoin insensible à la latence. »
L'analyste ajoute : « Aux États-Unis, nous disposons d'une réserve totale de projets de développement de centres de données d'une capacité d'affichage (nameplate capacity) de 488 GW, dont 170 GW que nous considérons comme crédibles. Sur ces 488 GW, 36 % se situent en zones rurales, et 34 % supplémentaires dans les marchés de niveau 3 (par exemple l'ouest du Texas). Cela signifie que 70 % des réserves de projets de développement sont construits autour de la demande d'entraînement (ou de besoins d'inférence insensibles à la latence). »
Selon cette analyse, CoreWeave présente l’exposition au risque la plus marquée. L’analyste précise : « Nous estimons qu’actuellement, sur la capacité électrique opérationnelle de CoreWeave aux États-Unis, 25 % se trouvent sur les marchés de niveau 3 et de niveau 4. De plus, environ 74 % de la capacité électrique déjà contractée se situe également sur ces marchés. » « Son carnet d’ordres est principalement constitué de contrats ‘take-or-pay’, nous ne prévoyons donc pas de menaces à ce niveau, mais si le rythme de développement de l’entraînement ralentit, nous pourrions observer une baisse de la demande concernant la capacité électrique rurale déjà contractée mais pas encore vendue. »
À l’inverse, les centres de données situés dans des régions métropolitaines ou de petites agglomérations semblent les mieux armés pour résister à l’impact d’un ralentissement de la demande d’entraînement. Cela inclut Equinix (EQIX.US), Digital Realty Trust (DLR.US) et Csquare (CSQR.US). La capacité des centres de données de ces entreprises se situe à 95 %, 92 % et 94 % respectivement dans des régions métropolitaines importantes ou de petite taille.
Bernstein attribue à CoreWeave une note « sous-performance » avec un objectif de cours de 74 dollars. Parallèlement, la société d'investissement attribue à Csquare, Digital Realty et Equinix des notes « surperformance » avec des objectifs de cours respectifs de 27 dollars, 226 dollars et 1 270 dollars.
Bernstein souligne que même si les centres de données passent d'une orientation entraînement à une orientation inférence — un changement nécessaire pour mettre en place de nouveaux modes de travail plus « agentiques » —, les centres de données basés en zones urbaines « restent les plus sûrs, et les plus précieux ».
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