Pourquoi les prochaines licornes ne seront pas des applications

Les plus grandes entreprises de la prochaine décennie ne rivaliseront pas pour attirer votre attention. Ce seront celles qui contrôlent discrètement les systèmes dont tout le reste dépend ;

TL;DR 6 points clés :

01 L'infrastructure gagne en devenant incontournable ; les applications gagnent en étant appréciées. Seule l'une d'elles crée un pouvoir durable.

02 L'IA fait passer l'infrastructure de couche de fond à contrainte principale. La demande en calcul, en énergie et en refroidissement augmente plus vite que l'offre.

03 L'énergie est désormais la contrainte principale : un centre de données IA de 1 GW coûte environ 30 milliards de dollars à construire, et un déficit de 49 GW se profile d'ici 2028.

04 L'infrastructure n'est pas uniquement physique. Les logiciels intégrés dans les flux de travail peuvent être tout aussi défendables que le matériel.

05 La chose la plus facile à construire est souvent la plus difficile à défendre. La parité des fonctionnalités arrive rapidement au niveau de la couche applicative.

06 Les prochaines licornes seront moins visibles mais plus profondément intégrées — contrôlant les contraintes, pas les interfaces.

Les fabricants de pelles gagnent toujours discrètement

En 1849, des centaines de milliers de personnes se sont précipitées en Californie à la recherche d'or. La plupart sont rentrées les mains vides. Les vrais gagnants n'étaient pas les mineurs — c'étaient ceux qui vendaient des pioches, des pelles, des jeans et des fournitures.

Ce schéma n'a pas changé.

Nous sommes dans une nouvelle ruée vers l'or : l'IA. Chaque semaine, une nouvelle startup promet de réinventer des secteurs entiers. La plupart disparaîtront tout aussi rapidement.

Mais les entreprises qui construisent les « pioches et pelles » — calcul, pipelines de données, réseaux et énergie — ne se contenteront pas de survivre à ce cycle. Elles définiront la prochaine décennie.

La partie surprenante n'est pas que cela se passe.
C'est que si peu de personnes y prêtent attention.

Contexte & Problème

La couche applicative est saturée. La couche infrastructure est contrainte.

La réalité de l'économie des applications est simple : les fonctionnalités ne durent pas. Tout ce que vous construisez peut être reproduit rapidement, souvent plus vite que vous ne pouvez élargir votre distribution. L'attention est coûteuse, la rétention est fragile, et la dépendance aux plateformes ne cesse d'augmenter.

Sous ce bruit, quelque chose de plus structurel se forme.

L'IA consomme des ressources à un rythme que les systèmes physiques peinent à suivre. Les coûts d'entraînement s'accumulent. Les réseaux électriques se resserrent. Le refroidissement devient un goulot d'étranglement d'ingénierie plutôt qu'un simple détail opérationnel. La demande en puces spécialisées, en bande passante et en systèmes de données conformes dépasse l'offre.

Voilà à quoi ressemble une vraie contrainte.

Et sur les marchés, les contraintes sont là où réside le pouvoir de fixation des prix.

« Les fonctionnalités des applications sont copiées en quelques semaines. L'infrastructure est façonnée par la physique, la réglementation et la profondeur d'intégration. »

Analyse du système

Comment fonctionnent réellement les entreprises d'infrastructure

Le modèle est d'une simplicité trompeuse.

Une entreprise identifie un goulot d'étranglement au sein d'un système vaste et complexe — quelque chose de lent, coûteux ou risqué à gérer manuellement. Elle construit une solution qui élimine cette friction et s'intègre directement dans les opérations du client.

Une fois intégré, changer de solution n'est plus une décision produit — c'est un risque opérationnel.

Les revenus évoluent non pas en fonction de l'attention, mais de la propre croissance du client.

C'est le changement clé.

Les applications rivalisent pour l'engagement.
L'infrastructure se renforce avec la dépendance.

L'une survit en étant appréciée. L'autre en devenant impossible à supprimer.

Analyse approfondie

Cinq domaines où les prochains rails se construisent

1. Calcul IA et inférence
La pile IA crée une couche industrielle autour des GPU, TPU et accélérateurs spécialisés. Des entreprises comme Together AI ne rivalisent pas sur les modèles — elles construisent l'infrastructure qui rend les modèles utilisables à grande échelle.

Les coûts d'inférence ont fortement chuté (de 9x à 900x selon la charge de travail, selon Epoch AI), mais la demande s'étend encore plus vite. Des coûts unitaires plus bas ne réduisent pas les dépenses — ils augmentent l'utilisation.

2. Infrastructure énergétique
Voici le vrai goulot d'étranglement de l'IA.

Un seul centre de données IA de 1 GW coûte environ 30 milliards de dollars. La demande américaine en centres de données devrait passer de ~80 GW en 2025 à ~150 GW d'ici 2028. Morgan Stanley estime un déficit d'approvisionnement de 49 GW.

Ce déficit n'est pas théorique. Il s'agit de lignes de transmission, de retards d'autorisation, de turbines et de capacité du réseau.

Les gagnants ici ne seront pas seulement des entreprises technologiques — ce seront des constructeurs d'énergie.

3. Outils pour développeurs et infrastructure de déploiement
Vercel n'a pas simplement simplifié le déploiement — il a redéfini la façon dont les logiciels modernes sont livrés.

Une fois que les équipes s'organisent autour des pipelines CI/CD, des environnements de prévisualisation et des fonctions edge, le flux de travail devient le produit. Changer de plateforme signifie réécrire des habitudes, pas seulement du code.

C'est un vrai verrouillage.

4. Gouvernance des données et intelligence
À mesure que les entreprises intègrent leurs données dans les systèmes IA, la gouvernance devient une infrastructure critique.

Des outils comme Collibra se trouvent au cœur de cette évolution — contrôlant l'accès, la traçabilité et la conformité dans des environnements de données complexes.

Les supprimer n'est pas une migration. C'est une opération chirurgicale opérationnelle.

5. Approvisionnement B2B et commerce intégré
L'infrastructure n'est pas toujours numérique ou basée sur le calcul.

Des entreprises comme Infra.Market et OfBusiness montrent à quel point l'approvisionnement, la logistique et le financement profondément intégrés peuvent devenir une infrastructure. Ils deviennent effectivement le système d'exploitation des comportements d'achat d'industries entières.

C'est l'infrastructure dans sa forme la plus pure : invisible, essentielle et profondément intégrée.

Indicateurs clés

Les chiffres derrière la thèse

3,5×
Croissance annuelle des coûts d'entraînement IA depuis 2020 (Epoch AI)

2×
Doublement annuel des besoins en énergie de l'IA

74 GW
Demande projetée des centres de données américains d'ici 2028 (Morgan Stanley)

49 GW
Déficit d'approvisionnement en énergie prévu d'ici 2028

30 milliards de dollars
Coût estimé pour construire un centre de données IA de 1 GW

20 %
Proportion des campus de centres de données qui devraient dépasser 1 GW d'ici 2030

Risques

Ce qui peut mal tourner

Retards opérationnels
L'infrastructure dépend de l'exécution physique. Les autorisations, les pénuries d'équipements et l'accès au réseau peuvent retarder les revenus même lorsque la demande est forte.

Inadéquation de l'intensité capitalistique
Un investissement initial lourd avec des rendements différés crée un risque de timing. Si l'utilisation est en retard, les rendements se compriment rapidement.

Risque de sécurité et cybersécurité
L'infrastructure est proche des systèmes critiques. Plus vous êtes proche du cœur, plus l'impact d'une défaillance est élevé.

Réaction négative face au verrouillage fournisseur
Des coûts de changement élevés peuvent susciter la résistance des clients et les pousser vers des alternatives multi-fournisseurs ou open-source.

Cas Hausse vs Baisse

Deux façons de voir les choses

Cas haussier
L'IA crée un supercycle d'infrastructure sur une décennie
Les contraintes énergétiques créent un pouvoir de fixation des prix durable
Une intégration profonde génère une forte rétention nette des revenus
Les gouvernements financent l'infrastructure souveraine
L'infra de la couche logicielle évolue sans capex proportionnel

Cas baissier
Les hyperscalers intègrent verticalement la pile
La croissance de la demande en IA ralentit plus vite que prévu
Les retards d'autorisation bloquent l'expansion de l'offre
L'open-source comprime les marges logicielles
La surconstruction entraîne un effondrement du taux d'utilisation

Analyse de scénarios

Trois futurs pour l'infrastructure

Ce que la plupart des gens ignorent

Trois vérités contre-intuitives

L'infrastructure n'est pas ennuyeuse — elle est simplement moins visible.
Les meilleures entreprises d'infrastructure bénéficient de budgets importants et non discrétionnaires. Elles résolvent des problèmes douloureux et obtiennent un pouvoir de fixation des prix grâce à la dépendance, pas à la hype.

Les « logiciels bon marché » deviennent coûteux à grande échelle.
Une fois qu'un logiciel devient critique pour les opérations, le coût d'une défaillance dépasse largement le coût d'abonnement. C'est là que le pouvoir de fixation des prix se compose discrètement.

La chose la plus facile à construire est la plus difficile à défendre.
Les applications sont rapides à livrer et faciles à copier. L'infrastructure est lente à construire mais difficile à déplacer. Le fossé provient de la profondeur d'intégration, pas de la vitesse.

Variables clés

Ce qu'il faut surveiller

Trajectoire de montée en puissance de l'IA
Savoir si la demande en calcul continue de se multiplier ou se stabilise grâce aux gains d'efficacité

Vitesse d'autorisation énergétique
La vitesse d'expansion du réseau est le vrai facteur limitant — pas le capital

Intégration verticale des hyperscalers
Dans quelle mesure AWS, Google et Microsoft absorbent la pile

Politique de souveraineté
Les exigences de calcul local pourraient remodeler les cartes mondiales d'infrastructure

Pression open-source
Risque de compression des marges dans les couches d'infrastructure purement logicielles

Impact stratégique

Ce que cela signifie en pratique

Pour les fondateurs, le choix devient plus clair : construire pour l'attention, ou construire pour la dépendance. Le premier récompense la vitesse. Le second récompense la profondeur.

La question n'est pas « les gens utiliseront-ils ceci ? »
C'est « peuvent-ils réalistement fonctionner sans cela ? »

Pour les investisseurs, cela déplace l'attention vers les entreprises avec une intégration profonde, des coûts de changement élevés et des revenus liés à l'expansion des clients plutôt qu'à l'acquisition.

Ces entreprises semblent rarement passionnantes au début. Mais elles se composent d'une façon que les applications grand public font rarement.

Pour les acheteurs en entreprise, l'implication est plus simple : choisissez vos fournisseurs avec soin. Le même verrouillage qui crée de la valeur crée aussi une dépendance à long terme.

Conclusion

Contrôler les rails, pas l'interface

L'ère internet a créé des géants au niveau de la couche applicative — recherche, réseaux sociaux, e-commerce. Ce cycle est largement mature.

Le prochain cycle se construit en dessous.

L'énergie, le calcul, la gouvernance des données, les systèmes de déploiement et le commerce intégré sont réassemblés en temps réel sous de vraies contraintes.

Les entreprises qui construisent ces systèmes ne seront pas les plus visibles. Mais elles seront les plus essentielles.

Et dans chaque cycle, le même schéma se répète :

La couche visible se sature.
La couche essentielle devient coûteuse.
Et la valeur afflue vers celui qui contrôle les contraintes.

Note personnelle

Plus ce paysage évolue, plus une chose devient claire : les entreprises les plus importantes qui se construisent en ce moment sont souvent les moins visibles.

Elles ne courent pas après les utilisateurs. Elles ne deviennent pas virales. Elles s'inscrivent dans les chaînes d'approvisionnement, les flux de données et les systèmes énergétiques auxquels la plupart des gens ne pensent jamais.

C'est là que se forme le vrai levier.

L'analogie avec la ruée vers l'or n'est pas seulement l'histoire qui se répète — c'est un filtre.

La plupart des gens courent après l'or.

Quelques-uns construisent discrètement les rails.

Et avec le temps, les rails gagnent toujours.

Why the Next Unicorns Won't Be Apps a été publié à l'origine dans Coinmonks sur Medium, où les gens continuent la conversation en mettant en avant et en répondant à cette histoire.