Traduction : Derrière cette vague de licenciements se cachent deux histoires complètement différentes, et non une seule. D'un côté, les géants de la tech comme Amazon, Meta et Microsoft licencient pour financer l'achat de GPU (processeurs graphiques, des puces puissantes indispensables à l'entraînement et au fonctionnement de l'IA). Leurs revenus augmentent et le cours de leurs actions s'envole. Ils licencient pour dégager des fonds à investir dans la puissance de calcul. Il ne s'agit pas d'une « réduction des coûts et d'une amélioration de l'efficacité » en période de crise économique. C'est plutôt une réaffectation forcée des ressources : les fonds initialement destinés aux salaires sont réaffectés aux centres de données. Le calcul est implacable : chaque point de pourcentage d'employés licenciés permet d'économiser suffisamment d'argent pour acheter un nouveau lot de puces H100 (les puces IA haut de gamme de Nvidia, très chères et très demandées). Parallèlement, des entreprises des secteurs traditionnels comme UPS, Nestlé, Ford et Target licencient également, mais pour une raison inverse. Elles ont déjà déployé des outils d'IA (intelligence artificielle) réellement performants, tels que l'automatisation du service client, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et les systèmes de conception générative. Les gains de productivité grâce à l'IA sont concrets et croissants. Ces entreprises n'ont pas besoin d'investir dans d'immenses clusters de GPU (systèmes de calcul haute performance composés d'un grand nombre de GPU). Elles louent de la puissance de calcul pour l'inférence (c'est-à-dire l'exécution de modèles d'IA et l'obtention de résultats) auprès de fournisseurs de cloud hyperscale (comme Amazon AWS, Microsoft Azure ou Google Cloud) et procèdent ensuite aux licenciements. Car désormais, le coût du remplacement du travail humain par l'IA est enfin justifié. Les deux parties impliquées dans les licenciements alimentent le même monstre. Les géants de la tech s'empressent d'« acheter des pelles » (en référence à l'acquisition d'infrastructures comme les GPU, à l'instar des vendeurs de pelles pendant la ruée vers l'or). Tous les autres, en revanche, achètent « l'or » (en référence à la productivité apportée par l'IA) que ces pelles révèlent. Les entreprises de semi-conducteurs occupent une position centrale confortable, percevant une « rente » sur l'ensemble de la chaîne industrielle. TSMC (le plus grand fondeur de puces au monde), NVIDIA (le principal concepteur de GPU) et ASML (le seul fabricant de machines de lithographie de pointe pour puces) engrangent des profits colossaux, tandis que les deux extrémités de la chaîne industrielle (entreprises technologiques et entreprises traditionnelles) licencient massivement. Le moment choisi pour cet événement est crucial. Actuellement, l'adoption de l'IA par les entreprises avoisine les 10 % et tend vers les 50 %. L'expérience passée nous enseigne que cette phase (de l'adoption initiale à l'adoption généralisée) est la plus rapide en termes de vitesse de développement et de création de richesse. Le problème, c'est que cette richesse est concentrée dans la puissance de calcul, et non dans le travail. Jamais l'écart entre la croissance de la capitalisation boursière des entreprises (c'est-à-dire la valeur totale d'une entreprise) et celle des salaires des particuliers n'a été aussi important. Il ne s'agit pas d'une récession économique, mais d'un rééquilibrage (c'est-à-dire une restructuration fondamentale de l'économie). Et la plupart des travailleurs, malheureusement, se trouvent du mauvais côté de la balance.
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