Entre coût de la dette et amortissements abusifs, l’IA va-t-elle au devant de son The Big Short ?

Au sein des forums spécialisés, on aime bien ironiser sur la personnalité de Michael Burry. S'il a réussi le coup du siècle en pariant sur l'imminence de la crise des subprimes aux États-Unis en 2008 (immortalisé dans le film The Big Short d'Adam McKay), ce docteur en médecine reconverti en gestionnaire de fonds s'est depuis magistralement planté à plusieurs reprises. Il n'empêche, les positions de sa société de gestion sont toujours surveillées de loin par les observateurs.

Leur attention s'est nettement réveillée début novembre, quand sa déclaration trimestrielle au gendarme de la bourse américain (le formulaire 13-F) a révélé que la société de gestion qu'il dirige, Scion Asset Management, venait de placer plus d'un milliard de dollars d'options misant sur le gadin en bourse de deux sociétés parmi les plus emblématiques de la scène IA, Palantir et NVIDIA.

Vingt ans après avoir commencé sa carrière d'investisseur, Michael Burry se prépare donc à « shorter » le marché de l'IA, et semble décidé à miser gros, puisque cette vente à découvert représente des frais de l'ordre de plusieurs millions de dollars par jour. La simple divulgation de ce pari à la baisse a temporairement fait tanguer les deux actions concernées, et Burry a donc sans doute déjà soldé les positions en question, empochant au passage un petit pactole, mais l'homme d'affaires semble décidé à ne pas en rester là.

Soupçons d'amortissements abusifs

Depuis, il a en effet repris du service sur Twitter après deux ans de silence. Il y enchaîne depuis quelques jours les mèmes issus du film illustrant ses exploits de 2008, et les extraits de graphiques censés illustrer les dérives financières du secteur de l'IA.

Lundi 10 novembre, il s'est d'un seul coup montré plus précis, avec un message accusatoire pointant du doigt l'un des phénomènes qui, selon lui, alimenterait la bulle en permettant aux géants de l'IA de doper artificiellement leurs résultats financiers.

« Sous-estimer l'amortissement en prolongeant artificiellement la durée de vie utile des actifs gonfle les bénéfices – une des fraudes les plus courantes de notre époque, attaque Michael Burry, avant de détailler : L'augmentation massive des dépenses d'investissement par l'achat de puces/serveurs Nvidia sur un cycle de produit de 2 à 3 ans ne devrait pas entraîner l'allongement de la durée de vie utile des équipements informatiques. Or, c'est précisément ce qu'ont fait tous les géants du cloud. Selon mes estimations, ils sous-estimeront l'amortissement de 176 milliards de dollars entre 2026 et 2028. D'ici 2028, Oracle surestimera ses bénéfices de 26,9 %, Meta de 20,8 %, etc. »

Une petite explication de texte s'impose. Lorsqu'une entreprise déclenche des investissements significatifs (au hasard, une commande de GPU pour équiper un datacenter dédié à l'IA), elle étale le coût de cette acquisition sur le nombre d'années pendant lesquelles l'équipement en question doit être utilisé, selon le principe de l'amortissement comptable.

Ce que Burry dénonce ici, et résume dans son tableau, c'est la durée de vie programmée qu'attribueraient les grands acteurs de l'IA à leurs puces informatiques dédiées. Google, par exemple, serait passé d'un amortissement sur trois ans en 2020 à une durée de vie programmée de six ans à partir de 2023.

Or étaler l'amortissement sur une durée de vie plus longue permet de réduire la part annuelle de chiffre d'affaires nécessaire à sa compensation. Ce faisant, l'entreprise se met donc en position d'augmenter artificiellement sa rentabilité... du moins à court terme, puisqu'il y a toujours un moment où le budget prévisionnel est censé rattraper la réalité, c'est-à-dire la valeur résiduelle réelle des puces informatiques concernées.

Mais que vaudront les puces actuellement déployées dans les datacenters IA des GAFAM après trois, quatre ou cinq ans, compte tenu du cycle de développement rapide du leader, NVIDIA, et de la multiplication des projets d'infrastructures impliquant des puces de dernière génération ?

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