Meta essaie d'acheter sa place parmi les gagnants de l'IA.

Meta $META brûle de l'argent comme si c'était du carburant de fusée, et Wall Street n'a jamais été aussi heureux. Lors de son dernier appel aux résultats, l'entreprise a prévu des dépenses d'investissement de 66 à 72 milliards de dollars en 2025 — et les investisseurs n'ont presque pas bronché. L'action a quand même augmenté, un signe que les actionnaires sont prêts à accepter la vision de l'IA du PDG Mark Zuckerberg à tout prix, tant que la machine publicitaire de l'entreprise continue de tourner. Là où d'autres entreprises pourraient faire face à des révoltes d'activistes ou à des appels à l'austérité, Meta a été récompensé pour avoir signé les plus gros chèques dans la salle.

Zuckerberg utilise cette latitude pour transformer Meta en quelque chose de plus proche d'un dépensier souverain qu'une plateforme de la Silicon Valley. Des milliards affluent vers les GPU Nvidia $NVDA, vers des puces personnalisées, vers des centres de données qui ressemblent à des services publics d'énergie. Des milliards supplémentaires sont réservés pour le talent, avec des recruteurs brandissant des offres de chèques en blanc pour attirer les ingénieurs loin des rivaux (bien que, cela soit apparemment en pause). Et comme si les factures de matériel ne suffisaient pas, Meta conclut désormais des accords avec des éditeurs, des startups de puces et des fournisseurs de cloud — dans le cadre d'une campagne tentaculaire pour s'assurer qu'aucun aspect de l'économie de l'IA n'est hors limites.

Le pari de l'entreprise ici semble être moins d'inventer l'algorithme le plus astucieux que de submerger le terrain avec de la capacité, de la résistance et de l'argent — et beaucoup, beaucoup d'argent. L'IA n'est pas un sport bon marché, et l'entreprise a décidé que la meilleure façon de s'assurer une place sur le podium est de dépenser jusqu'à ce que la course devienne inabordable pour quiconque.

Cette stratégie a un précédent : le pivot de Meta vers le mobile il y a dix ans était un pari à fond qui a fonctionné. Cette fois, le prix est juste plusieurs ordres de grandeur plus élevé. Pour l'instant, le résultat est une entreprise essayant d'acheter son avenir dans l'IA sous tous les angles à la fois — puces, licences, politique, interfaces et commerce — une frénésie de dépenses qui fait même paraître ses pairs dépensiers comme économes.

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Le calcul est la monnaie du royaume pour Meta $META, et Zuckerberg a clairement indiqué qu'il avait l'intention de dépenser plus que ses rivaux. La société s'est déjà engagée à construire l'un des plus grands clusters de GPU au monde, visant apparemment des centaines de milliers de Nvidia $NVDA H100 — une initiative qui, combinée à l'infrastructure existante, lui donne une capacité de calcul mesurée à une échelle de type "supercalculateur".

Ce genre de puissance n'est pas seulement destiné à faire fonctionner Llama efficacement. Meta essaie d'envoyer un signal aux investisseurs, aux rivaux et aux régulateurs que l'entreprise est dans la cour des grands de l'IA — qu'elle n'est pas seulement un suiveur rapide. L'ampleur des dépenses en capital — des dizaines de milliards de dollars annuellement (voir : 66-72 milliards de dollars) — place Meta aux côtés de Microsoft $MSFT, Google $GOOGL et Amazon $AMZN dans la course aux armements de l'IA. Le pari de Meta est que si les gagnants sont déterminés par ceux qui peuvent entraîner les modèles les plus grands et les plus performants, alors la première étape est d'acheter le plus grand terrain d'entraînement.

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La domination de Nvidia $NVDA dans les puces d'entraînement a créé ce que beaucoup appellent la "taxe GPU", et Meta $META ne veut pas continuer à la payer indéfiniment. C'est pourquoi la société a discrètement construit MTIA, un accélérateur d'inférence domestique qui fonctionne désormais à grande échelle, conçu pour gérer les milliards d'appels d'IA quotidiens à travers sa suite d'applications — Instagram, Facebook et WhatsApp.

En concevant son propre silicium, Meta espère réduire le coût par inférence et reprendre le contrôle de ses marges. Mais l'inférence n'est que le début. Meta aurait exploré des conceptions de puces de classe d'entraînement et est Signalé en train d'acquérir Rivos (accord en attente), une startup RISC-V avec des talents dans les systèmes haute performance. Meta a également signé un accord de capacité de calcul de 14,2 milliards de dollars avec CoreWeave jusqu'en 2031. La logique est autant défensive qu'offensive : Tant que la chaîne d'approvisionnement de Nvidia reste tendue et que les prix restent élevés, Meta est vulnérable.

Posséder la pile pourrait donner à l'entreprise une protection contre les chocs d'approvisionnement, un avantage de coût à long terme et une plate-forme pour des optimisations personnalisées qui sont spécifiquement adaptées à Llama. Il s'agit maintenant de R&D coûteuse – pour une IA moins chère plus tard.

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Mais les grandes entreprises technologiques ne dépensent pas seulement pour les puces et les modèles ; elles dépensent pour la politique. Meta $META a créé un super PAC (le projet American Technology Excellence) et y a investi des millions pour influencer la législation étatique sur l'IA, pariant que bon nombre des règles qui façonneront l'utilisation de l'IA seront (du moins pour le moment) écrites loin de Washington. En même temps, l'entreprise investit massivement dans la conformité et le lobbying contre des règles trop restrictives, notamment en ce qui concerne l'ouverture des modèles et la responsabilité.

Tout aussi important est le récit que Meta pousse. En positionnant Llama comme « open source » - même si les critiques contestent à quel point il est vraiment « open » - Meta essaie de se tailler une sorte de supériorité morale contre des rivaux tels qu'OpenAI, qui sont plus réservés. Meta, se présentant comme le démocratisateur de l'IA, semble se donner une couverture pour faire pression en faveur de règles plus souples, tout en se construisant des alliés politiques.

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Les modèles consomment des données, et Meta $META a appris à ses dépens que tout récupérer sur le web ouvert n'est pas une stratégie durable. Les poursuites de la part des éditeurs, des maisons de disques et des créateurs ont élevé les enjeux de ce qui est utilisé dans les entraînements. L'entreprise a donc commencé à faire ce qu'elle a longtemps évité : débourser de l'argent.

Les rapports de discussions sur les licences avec les éditeurs — des accords similaires à ceux qu'OpenAI et Google $GOOGL concluent — semblent indiquer que Meta est prêt à signer des chèques pour légitimer son régime de données. Le calcul est simple. Premièrement, les ensembles de données sous licence fournissent des entrées d'entraînement de meilleure qualité et légalement sûres, ce qui réduit le risque d'injonctions coûteuses. Deuxièmement, ils donnent à Meta un récit pour contrer les procès, en affirmant que l'entreprise s'associe, plutôt que de tirer parti des autres. Et troisièmement, les licences donnent à Meta un moyen de verrouiller des droits auxquels les autres ne peuvent pas facilement accéder. Dans le cercle des gagnants, ce que vous nourrissez à vos modèles compte autant que le nombre de GPU que vous pouvez acheter.

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Meta $META ne se contente pas de construire des modèles puissants ; elle veut qu'ils soient présents partout où les utilisateurs vivent et travaillent. Cela signifie conclure des accords de distribution avec des partenaires tels qu'IBM $IBM, qui intègre Llama dans des piles d'entreprise, et Qualcomm $QCOM, qui place Llama directement sur les appareils Snapdragon. La stratégie est de semer l'écosystème avec les modèles de Meta jusqu'à ce qu'ils deviennent la norme.

Mais peut-être que le pari le plus ambitieux de l'entreprise est sur les interfaces grand public. Ses lunettes intelligentes Ray-Ban Display sont désormais équipées d'une IA multimodale capable de voir et de répondre en temps réel — une porte d'entrée portable pour les modèles de Meta. WhatsApp, Messenger et Instagram sont tous agrémentés d'assistants IA Meta qui normalisent la conversation avec des bots alimentés par Llama dans la vie quotidienne. (Même si l'efficacité des lunettes AI reste très incertaine.) Si Meta parvient à faire de son IA la surface la plus familière — l'assistant que vous utilisez déjà sans y penser — alors la transition d'un réseau social à une plateforme IA ressemble moins à un saut et plus à un automatisme.