Les VC se tournent vers les centres de données IA, les LLM locaux et les modèles spécifiques à un domaine pour assurer leur croissance future.

Les entreprises de capital-risque saisissent les opportunités émergentes de l'IA malgré un ralentissement

Face à la baisse de l'activité des transactions et des valeurs de sortie, les sociétés de capital-risque (VC) se concentrent de plus en plus sur les opportunités prometteuses de l'intelligence artificielle (IA), prêtes pour une croissance à long terme. Le dernier rapport Pitchbook sur l'Intelligence Artificielle et l'Apprentissage Automatique souligne les défis continus auxquels font face les VC, notamment une chute significative de l'activité transactionnelle et des valeurs de sortie. Pitchbook met en avant les centres de données IA, les modèles de langage de grande taille (LLMs) locaux, et les modèles de fondation spécifiques à des domaines comme des catalyseurs clés de croissance pour les VC.

Défis du marché pour les VC

L'activité des transactions en IA et apprentissage automatique (ML) a diminué de 19 % au cours de l'année écoulée, passant de 8 968 transactions en 2022 à 7 238 en 2023. La valeur des transactions a également baissé, avec Pitchbook rapportant seulement 2,7 milliards de dollars de valeurs de transactions divulguées au T4 2023 - le chiffre le plus bas observé depuis le T1 2019. L'activité de fusion et acquisition est en baisse, les grandes entreprises technologiques préférant des partenariats avec des startups LLM plutôt que des acquisitions.

Cependant, des exceptions notables incluent l'acquisition par AMD de Nod.AI dans le domaine des MLOps, l'achat par IBM de Manta pour la gestion de bases de données, et l'acquisition par ServiceNow d'UltimateSuite en analyse prédictive. Les espoirs grandissent autour de l'introduction en bourse de la startup de semi-conducteurs Astera Labs, qui pourrait revitaliser les valeurs de transaction dans les mois à venir.

Malgré ces revers, des signes positifs de croissance à long terme émergent. Les leaders de l'IA générative ont sécurisé 6 milliards de dollars à travers 194 transactions au T4 2023, largement financés par de grands acteurs technologiques comme Microsoft et Google, désireux d'accéder aux dernières technologies LLM. De plus, les investissements dans les plateformes horizontales ont atteint un record de 33 milliards de dollars en 2023, tandis que le financement des applications verticales a chuté à des niveaux non observés depuis 2020.

Identification de nouvelles opportunités d'investissement

Les VC cherchent à établir des structures organisationnelles et des stratégies de produit qui exploitent les innovations rapides de Nvidia, en particulier dans la technologie GPU. Pitchbook identifie les centres de données IA, les LLM locaux et les modèles de fondation spécifiques à des domaines comme des secteurs clés prometteurs grâce à l’élan de Nvidia en tant que leader du marché.

Nvidia a annoncé un chiffre d'affaires impressionnant pour le quatrième trimestre de l'exercice 2024, atteignant 22,1 milliards de dollars, soit une augmentation de 265 % par rapport à l'année précédente et 22 % par rapport au trimestre précédent. Le segment des centres de données a connu une croissance remarquable, atteignant 18,4 milliards de dollars, en hausse de 409 % par rapport à l'année précédente. Le PDG Jensen Huang a souligné la demande diversifiée pour des solutions de traitement de données et d'IA dans divers secteurs, y compris l'automobile, la finance et la santé.

Centres de données IA : un catalyseur de croissance

Les centres de données IA, optimisés pour les charges de travail IA, se concentrent sur la maximisation des performances tout en minimisant la consommation d'énergie et la production de chaleur. Conçus pour soutenir des serveurs haute performance, ainsi que le stockage et le réseau, ces centres de données privilégient la durabilité.

IDC estime que 8 milliards de dollars ont été investis dans l'infrastructure IA générative, générant 2,1 milliards de dollars de revenus cloud et 4,5 milliards de dollars de ventes d'applications. Pitchbook prévoit que les centres de données IA n'atteindront pas les marges de logiciels en tant que service (SaaS) avant 2027, poussant ainsi les startups à rechercher des solutions rentables promettant des économies significatives sur les heures GPU.

Pitchbook note que les startups offrent actuellement des économies de 50 % à 70 % sur les heures GPU grâce aux Nvidia A100 avancés et à un accès exclusif aux derniers chips H100. Lambda, un leader dans les services cloud GPU, a développé le plus grand cluster de chips H100 parmi les fournisseurs de cloud public, surpassant Google et Oracle.

Les VC explorent des opportunités pour créer et collaborer avec des écosystèmes de fournisseurs de colocation. Les fournisseurs de cloud spécialisés, tirant parti d'un marché de 4,6 milliards de dollars issu du secteur de l'internet en tant que service de près de 150 milliards de dollars, se distinguent par leur capacité à fournir des chips IA, une présence locale, et un support pour des environnements multicloud ainsi que divers systèmes matériels anciens.