C’est d’abord la sortie de GPT-5 qu’Openai “totalement foutu”, selon Sam Altman. Puis Altman a suivi cela en disant le mot B lors d’un dîner avec des journalistes. «Lorsque des bulles se produisent, les gens intelligents sont surexcités à propos d’un noyau de vérité», ” Le verge signalé sur les commentaires du PDG d’Openai. Ensuite, c’est l’enquête du MIT radicale qui a mis un nombre sur ce que tant de gens semblent ressentir: 95% des pilotes d’IA génératifs dans les entreprises échouent.
Une vente technologique s’ensuivit, alors que les investisseurs secoués ont envoyé la valeur du S&P 500 1 billion de dollars. Compte tenu de la domination croissante de cet indice par les actions technologiques qui se sont largement transformées en actions d’IA, c’était un signe de nerfs que le boom de l’IA se transformait en Dotcom Bubble 2.0. Certes, les craintes du commerce de l’IA ne sont pas le seul facteur de déplacement des marchés, comme en témoignent le S&P 500 qui a fait une séquence de cinq jours de défaite vendredi après que les commentaires quasi-dovish de Jerome Powell à Jackson Hole, Wyoming, comme même le soupçon de l’ouverture de la chaise de la Fed vers un taux de tarif de septembre, les marchés de tarif en septembre sur une déchirure.
Gary Marcus avertit les limites des modèles de grande langue (LLM) depuis 2019 et avertit d’une bulle potentielle et d’une économie problématique depuis 2023. Ses mots ont un poids particulièrement distinctif. Le scientifique cognitif devenu chercheur de longue date de l’IA est actif dans l’espace d’apprentissage automatique depuis 2015, date à laquelle il a fondé l’intelligence géométrique. Cette entreprise a été acquise par Uber en 2016, et Marcus est parti peu de temps après, travaillant dans d’autres startups d’IA tout en offrant une critique vocale de ce qu’il considère comme des impasses dans l’espace d’IA.
Pourtant, Marcus ne se considère pas comme une «cassandra», et il n’essaye pas de l’être, a-t-il dit Fortune dans une interview. Cassandra, une figure de la tragédie grecque, était un personnage qui a prononcé des prophéties précises mais n’a pas été cru jusqu’à ce qu’il soit trop tard. «Je me considère comme un réaliste et comme quelqu’un qui prévoyait les problèmes et avait raison à leur sujet.»
Marcus attribue surtout l’oscillation sur les marchés à GPT-5. Ce n’est pas un échec, a-t-il dit, mais c’est «décevant», une «déception», et c’est «vraiment réveillé beaucoup de gens. Vous savez, le GPT-5 a été vendu, essentiellement, comme AGI, et ce n’est tout simplement pas» “Ce n’est pas un modèle terrible, ce n’est pas comme si c’était mauvais”, a-t-il dit, mais “ce n’est pas le saut de quantique que beaucoup de gens étaient amenés à s’attendre.”
Marcus a dit que cela ne devrait pas être une nouvelle à quiconque faisant attention, car il a fait valoir en 2022 que «Deep Learning frappe un mur. ” Certes, Marcus a été se demandant ouvertement sur sa substitution sur le moment où la bulle générative AI dégonflera. Il a dit Fortune Cette «psychologie de la foule» a définitivement lieu, et il pense chaque jour à la citation de John Maynard Keynes: «Le marché peut rester solvable plus longtemps que vous ne pouvez rester rationnel», ou Wile E. Coyote de Looney Tunes après le coureur de route hors du bord d’une falaise et suspendu dans les airs, avant de tomber sur terre.
«C’est ce que je ressens», dit Marcus. «Nous sommes hors de la falaise. Cela n’a pas de sens. Et nous obtenons des signes des derniers jours que les gens remarquent enfin.»
Construire des panneaux d’avertissement
Le discours à bulles a commencé à se réchauffer en juillet, lorsque l’économiste en chef d’Apollo Global Management, Torsten Slok, largement lu et influent sur Wall Street, a publié un calcul frappant tout en ne déclarant pas une bulle. “La différence entre la bulle informatique dans les années 1990 et la bulle de l’IA aujourd’hui est que les 10 meilleures entreprises du S&P 500 aujourd’hui sont plus surévaluées qu’elles ne l’étaient dans les années 1990”, a-t-il écrit, avertissant que les ratios P / E en avant et les capitalisations du marché stupéfiantes de leurs sociétés telles que Nvidia, Microsoft, Apple et Meta avaient «été détachée de leurs résultats».
Au cours des semaines qui ont suivi, la déception de GPT-5 a été un développement important, mais pas le seul. Un autre panneau d’avertissement est la quantité massive de dépenses dans les centres de données pour soutenir toute la demande future théorique d’utilisation de l’IA. Slok a abordé ce sujet égalementconstatant que la contribution des investissements du centre de données à la croissance du PIB a été la même que les dépenses de consommation au cours de la première moitié de 2025, ce qui est remarquable puisque les dépenses de consommation représentent 70% du PIB. (The Wall Street Journal‘s Christopher Mims avait offert le calcul des semaines plus tôt.) Enfin, le 19 août, l’ancien PDG de Google, Eric Schmidt, a co-écrit un largement discuté New York Times éperon Le 19 août, soulignant que «il est incertain à quelle vitesse l’intelligence générale artificielle peut être réalisée».
Il s’agit d’un sujet important à propos, selon le politologue Henry Farrell, qui a argumenté le Temps financier En janvier, Schmidt était une voix clé qui façonnait le «nouveau consensus de Washington», prévu en partie sur AGI «à nos portes». Sur sa substitution, Farrell a déclaré que l’op-ed de Schmidt montre que son ensemble précédent d’hypothèses «s’effondrer visiblement», tout en mettant en garde qu’il avait compté sur des conversations informelles avec des personnes qu’il connaissait à l’intersection de la politique étrangère et de la politique technologique de DC. Le titre de Farrell pour ce post: «Le crépuscule de l’unilatéralisme technologique. ” Il a conclu: «Si le pari AGI est mauvais, alors une grande partie de la justification de ce consensus s’effondre. Et c’est la conclusion à laquelle Eric Schmidt semble arriver. »
Enfin, l’ambiance se déplace à l’été 2025 en un contrecoup d’IA de montage. Darrell West a averti Ruissellement En mai, la marée de l’opinion publique et scientifique se retournerait bientôt contre les maîtres de l’univers de l’IA. Peu après, Entreprise rapide prévu que l’été serait plein de «Sols Ai». Début août, Axios avait identifié le «clunker» de l’argot qui s’applique largement aux accidents d’IA, en particulier dans le service client de mal.
L’histoire dit: douleur à court terme, gain à long terme
John Thornhill du Temps financier Offrait une certaine perspective sur la question de la bulle, conseillant aux lecteurs de se préparer à un accident, mais de se préparer pour un futur «âge d’or» de l’IA. Il met en évidence la construction du centre de données – un investissement stupéfiant de 750 milliards de dollars de Big Tech par rapport à 2024 et 2025, et une partie d’un déploiement mondial qui devrait atteindre 3 billions de dollars d’ici 2029. Thornhill se tourne vers des historiens financiers pour un certain confort et une certaine perspective. À maintes reprises, cela montre que ce type d’investissement frénétique déclenche généralement des bulles, des accidents dramatiques et de la destruction créative – mais cette valeur durable est finalement réalisée.
Il note que Carlota Perez a documenté ce modèle Revolutions technologiques et capital financier: la dynamique des bulles et des âges d’or. Elle a identifié l’IA comme la cinquième révolution technologique à suivre le modèle commencé à la fin du XVIIIe siècle, à la suite de laquelle l’économie moderne a désormais une infrastructure ferroviaire et des ordinateurs personnels, entre autres. Chacun avait une bulle et un accident à un moment donné. Thornhill ne l’a pas cité dans cette chronique particulière, mais Edward Chancellor a documenté des modèles similaires dans son classique Le diable prend le plus l’arrièreun livre notable non seulement pour ses discussions sur les bulles, mais pour la prédiction de la bulle Dotcom avant que cela ne se produise.
Owen Lamont de la gestion active des actifs a cité le chancelier Novembre 2024quand il a fait valoir qu’un moment de bulle clé avait été passé: un nombre inhabituellement élevé de participants au marché disant que les prix sont trop élevés, mais insistant sur le fait qu’ils sont susceptibles d’augmenter.
Les banques de Wall Street n’appellent en grande partie pas pour une bulle. Morgan Stanley a publié une note récemment en voyant d’énormes efficacités à venir pour les entreprises à la suite de l’IA: 920 milliards de dollars par an pour le S&P 500. UBS, pour sa part, d’accord avec la prudence signalée dans la recherche sur le MIT de l’actualité. Il a averti les investisseurs de s’attendre à une période d ‘«indigestion de Capex» accompagnant la construction du centre de données, mais il a également soutenu que l’adoption de l’IA s’étend bien au-delà des attentes, citant la monétisation croissante à partir du Chatgpt d’Openai, des Gémeaux d’Alphabet et des systèmes CRM propulsés par l’IA.
Bank of America Research a écrit une note début août, avant le lancement de GPT-5, en voyant l’IA comme faisant partie d’un «changement de mer» de productivité des travailleurs qui entraînera une «prime d’innovation» en cours pour les entreprises S&P 500. Le chef de la stratégie de capitaux propres américains Savita Subramanian a essentiellement fait valoir que la vague d’inflation des années 2020 a enseigné aux entreprises à faire plus avec moins, à transformer les gens en processus et que l’IA sera turbo à charge. «Je ne pense pas que ce soit nécessairement une bulle dans le S&P 500», a-t-elle dit Fortune Dans une interview, avant d’ajouter: «Je pense qu’il y a d’autres domaines où cela devient un peu semblable à des bulles.»
Subramanian a mentionné les petites entreprises et les prêts potentiellement privés en tant que zones «qui ont potentiellement réévalué trop de manière agressive». Elle est également préoccupée par le risque que les entreprises plongent dans les centres de données aussi une telle mesure, notant que cela représente un passage à une approche de plus grande envergure, au lieu de l’approche de la lumière des actifs qui distingue de plus en plus les performances supérieures de l’économie américaine.
«Je veux dire, c’est nouveau», a-t-elle déclaré. «La technologie était très légère et a dépensé de l’argent pour la R&D et l’innovation, et maintenant ils dépensent de l’argent pour construire ces centres de données», ajoutant qu’elle le considère comme potentiellement marquer la fin de leur existence à haute luminosité et à haute marge et à des transformations en tant que «très gourmandes et plus extensifs et plus de fabrication qu’auparavant». De son point de vue, cela justifie un multiple inférieur en bourse. Lorsqu’on lui a demandé si cela équivalait à une bulle, sinon une correction, elle a dit: «Cela commence à se produire par endroits», et elle est d’accord avec la comparaison avec le boom des chemins de fer.
Les mathématiques et le fantôme dans la machine
Gary Marcus a également cité les principes fondamentaux des mathématiques comme une raison pour laquelle il est concerné, avec près de 500 licornes d’IA évaluées à 2,7 billions de dollars. «Cela n’a tout simplement pas de sens par rapport à la quantité de revenus [in]», A-t-il dit. Marcus a cité Openai Reporting 1 milliard de dollars de revenus en juillet, mais toujours pas rentable. Spéculant, il a extrapolé cela pour ouvrir en ayant environ la moitié du marché de l’IA, et a offert un calcul approximatif que cela signifie environ 25 milliards de dollars par an de revenus pour le secteur, “ce qui n’est pas rien, mais cela coûte beaucoup d’argent pour le faire, et il y a des milliards de dollars [invested]. ”
Donc, si Marcus a raison, pourquoi les gens ne l’écoutent-ils pas depuis des années? Il a dit qu’il avertit les gens de ce Pendant des années aussi, l’appeler le «fossé de crédulité» dans son livre de 2019 Redémarrer l’IA et se disputer Le New Yorker en 2012 Cet apprentissage en profondeur était une échelle qui n’atteindrait pas la lune. Pendant les 25 premières années de sa carrière, Marcus a formé et pratiqué en tant que scientifique cognitif, et a appris les «gens de l’anthropomorphisation.… [they] Regardez ces machines et faites l’erreur de leur attribuer une intelligence qui n’est pas vraiment là, une humanité qui n’est pas vraiment là, et elles finissent par les utiliser comme compagnon, et ils finissent par penser qu’ils sont plus proches de résoudre ces problèmes qu’ils ne le sont. ” Il a dit qu’il pensait que la bulle se gonflant dans son étendue actuelle est en grande partie à cause de l’impulsion humaine pour nous projeter sur des choses, ce qu’un scientifique cognitif est formé à ne pas faire.
Ces machines peuvent sembler être humaines, mais «elles ne fonctionnent pas vraiment comme vous», a déclaré Marcus, ajoutant: «Tout ce marché a été basé sur les gens qui ne comprenaient pas cela, imaginant que la mise à l’échelle allait résoudre tout cela, parce qu’elles ne comprennent pas vraiment le problème. Je veux dire, c’est presque tragique.»
Subramanian, pour sa part, a dit qu’elle pensait que «les gens aiment cette technologie de l’IA parce que cela ressemble à la sorcellerie. C’est un peu magique et mystique… la vérité est que cela n’a pas encore vraiment changé le monde, mais je ne pense pas que ce soit quelque chose à rejeter.» Elle est également devenue vraiment prise avec elle-même. «J’utilise déjà plus que mes enfants.
