Selon une analyse de l’Institut BCG, l’écosystème de l’intelligence artificielle nécessitera environ 2 600 milliards de dollars de dépenses annuelles sur les marchés finaux d’ici 2030 afin de financer les centres de données, les puces, le développement des modèles et la rémunération des investisseurs. Les entreprises devraient prendre en charge 1 800 milliards de dollars, contre 366 milliards pour les consommateurs, 204 milliards pour les opérateurs cloud à très grande échelle et 200 milliards pour les technologies émergentes, notamment la robotique et les systèmes autonomes. Le modèle intègre les coûts d’exploitation des centres de données, dont l’électricité, les puces et l’amortissement, ainsi qu’une marge opérationnelle de 10 % pour les revenus externes des laboratoires d’IA. Ces estimations excluent la Chine et concernent principalement les infrastructures construites aux États-Unis, où l’énergie, les autorisations et les chaînes d’approvisionnement conditionneront le rythme de déploiement. Le passage de l’entraînement des modèles vers l’inférence et l’utilisation effective des puces seront des indicateurs essentiels pour vérifier que la demande commerciale justifie ces investissements massifs.
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