Les dépenses de logiciels intersociétés diminuent et les revenus des logiciels en pourcentage du PIB américain commencent à faciliter
(Singapour) Après avoir vu de nombreuses années de grands rendements de l’investissement dans des sociétés de logiciels, les investisseurs sont désormais confrontés à la question de savoir où les rendements viennent alors que le monde englobe l’intelligence artificielle (IA).
Selon un rapport de la société de conseil Bain & Co, l’ère de «l’argent facile» de ramasser des sociétés de logiciels prometteurs comme services et de voir une explosion de revenus et de multiples touche à sa fin.
Que la technologie en pourcentage de tous les achats ait augmenté au premier semestre de 2025 ou 22% à 22% en Amérique du Nord, les courbes de pénétration dans de nombreuses régions ont commencé à s’aplatir à 19% à la fin de 2024.
Les sociétés de logiciels ne sont plus en concurrence avec des opportunités de marché vides et non développées, mais elles sont en concurrence dans des espaces où les entreprises tapent déjà des logiciels.
« Bien qu’il puisse y avoir plus de marge de fonctionnement dans le secteur numérique relatif de Laguard, comme la construction, dans l’ensemble, la croissance que les entreprises tiendront en matière de pénurie de services seront difficiles à obtenir dans les années à venir », a ajouté Bain dans le rapport.
Les rendements dépendent de la recherche de nouvelles sources de croissance des revenus et de l’avantage d’inclinaison grâce à l’efficacité opérationnelle. Cela provient de l’expansion dans d’autres marchés en utilisant des modèles de tarification modernes tels que l’évacuation des concurrents, les robinets d’IA et les résultats et les prix basés sur la valeur.
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Les sociétés de logiciels peuvent également créer de nouvelles fonctionnalités telles que les paiements pour les produits ou monétiser leurs données pour trouver de nouvelles sources de revenus.
Faim de pouvoir
La nécessité du pouvoir de calcul de l’IA dépasse la loi de Moore. Cela indique que le nombre de transistors dans les circuits intégrés double tous les deux ans environ. En fait, la demande de puissance de calcul de l’IA, le nombre de calculs nécessaires pour prendre en charge les modèles, a plus que doublé au cours de la dernière décennie.
Bane prévoit que les exigences mondiales de calcul total pourraient atteindre 200 gigawatts d’ici 2030, les États-Unis étant représentés environ la moitié de cette demande.
« La demande de calcul de l’IA l’emporte sur l’efficacité des semi-conducteurs, nous recherchons donc une augmentation spectaculaire des alimentations du réseau qui n’ont pas ajouté de capacité depuis des décennies », a déclaré David Crawford, président de la pratique technologique mondiale de Bain.
Pour surmonter cet obstacle, l’algorithme doit être amélioré et plus efficace pour réduire la charge de calcul. Des percées techniques telles que l’utilisation de puces AI spécifiques via des unités de traitement des graphiques à usage général doivent également se produire pour améliorer l’efficacité énergétique.
« Travailler par l’innovation, l’infrastructure, les pénuries d’approvisionnement et les avantages potentiels pour les algorithmes est important pour naviguer dans les prochaines années », a ajouté Crawford.
