Le marché mondial des semi-conducteurs devrait doubler et dépasser 1 000 milliards de dollars d’ici 2030, principalement grâce à la croissance de l’intelligence artificielle. Selon une étude de Counterpoint Research (cabinet AI 360), publiée lundi 1er septembre, la transition de l’IA générative (GenAI) vers l’IA agentique, puis vers l’IA physique, entraînera une demande sans précédent en puissance de calcul, mémoire et connectivité, tant au niveau du cloud que des périphériques.
À court terme, les investissements massifs dans l’infrastructure GenAI, principalement de la part des hyperscalers, constituent le moteur de l’économie. Les applications, initialement axées sur le texte, s’étendent rapidement à l’audio, à l’image et à la vidéo, créant une croissance exponentielle de la demande en GPU, accélérateurs, mémoires HBM et DDR, ainsi qu’en interconnexions optiques. Les semi-conducteurs constituent l’épine dorsale de l’économie de l’IA, alimentant plateformes, modèles et applications.
Selon les analystes, la prochaine vague sera celle de l’IA agentique, avec des applications qui vont au-delà de la production de contenu et s’étendent aux conversations complexes, à la recherche sémantique et à la création multimédia intégrée. Comme l’explique Counterpoint, « nous assistons à l’essor de l’économie du jeton, où le jeton devient la nouvelle monnaie ». Cette transition nécessite d’énormes ressources de calcul et de mémoire, entraînant une augmentation exponentielle de la consommation de semi-conducteurs.
La troisième vague : l’IA physique
À moyen et long terme, l’accent se porte sur l’IA physique. Cette évolution implique l’intégration de l’intelligence artificielle dans des systèmes physiquement autonomes, tels que les humanoïdes, les robots industriels et les véhicules. Counterpoint prédit qu’à ce stade, la demande stimulera davantage la consommation de semi-conducteurs, car des équipements de pointe seront nécessaires pour garantir l’autonomie en temps réel.
Bien qu’environ 80 % des revenus du marché de l’IA en 2024 proviennent des semi-conducteurs pour infrastructures et périphériques, l’étude prédit qu’à l’avenir, la plus grande part de la valeur proviendra des applications et des API de la chaîne de valeur de l’IA. Counterpoint souligne que l’« économie des jetons » fonctionnera comme l’essor des applications mobiles au cours de la dernière décennie, créant des écosystèmes de services et d’applications qui multiplieront la valeur commerciale.
Perspectives et défis
Les prévisions de revenus dépassant 1 000 milliards de dollars d’ici 2030 reflètent l’ampleur des changements technologiques et économiques induits par l’IA. Les gains de productivité, l’automatisation et les économies de coûts sont des facteurs clés qui accéléreront son adoption. Cependant, cette transition s’accompagne également de défis : une empreinte énergétique élevée, la nécessité de chaînes d’approvisionnement résilientes et les risques potentiels d’une dépendance excessive à l’égard de quelques grands acteurs.
« Le passage de l’IA de génération à l’IA agentique et physique n’est pas seulement une évolution technologique, mais aussi une profonde mutation économique. Le défi pour le secteur sera de capitaliser sur l’explosion de la demande tout en assurant la pérennité et l’équilibre sur un marché qui s’approche du billion », explique l’entreprise.
