Le chercheur licencié par OpenAI mise 1 milliard de dollars sur le minage de Bitcoin, la puissance de calcul IA et les actifs électriques deviennent la logique centrale

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6 mars – Selon des informations récentes, un jeune chercheur licencié par OpenAI est en train de devenir un investisseur majeur dans l’industrie du minage de Bitcoin. Leopold Aschenbrenner, âgé de 24 ans, investit massivement dans des sociétés de minage de Bitcoin via son fonds de couverture Situational Awareness LP, pour un montant total d’environ 1 milliard de dollars. Selon un document déposé auprès de la Securities and Exchange Commission (SEC) des États-Unis, la taille totale de ce fonds est d’environ 5,5 milliards de dollars, dont près d’un cinquième est investi dans des entreprises liées au minage de Bitcoin.

Les informations publiques indiquent qu’en 2024, Aschenbrenner a quitté OpenAI en raison d’accusations de fuite d’informations, ayant également participé auparavant au projet FTX Future Fund. Aujourd’hui, il concentre ses investissements sur plusieurs sociétés minières en transition vers le calcul pour l’intelligence artificielle, notamment Core Scientific, Iris Energy, Cipher Mining, Riot Platforms et Hut 8. Ces entreprises disposent généralement de ressources électriques importantes et d’infrastructures de centres de données, étant considérées comme des actifs clés dans la chaîne de valeur de l’industrie de la puissance de calcul pour l’IA.

Les experts du secteur soulignent que la logique principale derrière cet investissement ne consiste pas simplement à parier sur la hausse du prix du Bitcoin, mais à miser sur la « valeur des infrastructures électriques ». Nishant Sharma, fondateur de Blocksbridge, une société de conseil en minage et en calcul, explique que l’actif le plus précieux pour les mineurs de Bitcoin a toujours été leur capacité d’approvisionnement en énergie et leur accès au réseau électrique, plutôt que le nombre de bitcoins qu’ils peuvent extraire. Dans le contexte actuel de croissance rapide de la demande en puissance de calcul pour l’IA, les sociétés minières disposant de plusieurs gigawatts d’électricité voient leur valorisation évoluer selon de nouvelles logiques.

Depuis la réduction de moitié du Bitcoin en 2024, les revenus des mineurs ont fortement diminué, la réduction des récompenses de bloc combinée à la baisse des frais de transaction sur la chaîne a impacté leur rentabilité. Parallèlement, de nombreuses entreprises minières commencent à se positionner dans l’intelligence artificielle et le calcul haute performance, espérant obtenir des revenus plus stables grâce à la gestion de leur puissance de calcul. Par exemple, Core Scientific a signé un contrat de partenariat de 12 ans avec le fournisseur de services cloud IA CoreWeave, avec un chiffre d’affaires prévu pouvant atteindre 10 milliards de dollars. Iris Energy prévoit quant à elle d’augmenter ses revenus annuels issus des services cloud IA à plus de 500 millions de dollars d’ici 2026.

La demande en électricité dans le secteur de l’IA connaît également une croissance rapide. On estime que l’entraînement du modèle GPT-4 d’OpenAI nécessite plus de 12 mégawatts, ce qui équivaut à la consommation électrique d’environ 12 000 foyers. Avec l’expansion des modèles de nouvelle génération, cette demande énergétique devrait continuer à augmenter. Cependant, aux États-Unis, la connexion de nouveaux centres de données au réseau électrique prend souvent entre 3 et 5 ans, alors que les sociétés minières disposent déjà de ressources électriques et de sites prêts à l’emploi.

Ainsi, dans un contexte de compétition accrue pour la puissance de calcul de l’IA, la valorisation des ressources énergétiques et des infrastructures des fermes de minage de Bitcoin est en train d’être réévaluée. La stratégie d’investissement d’Aschenbrenner repose précisément sur cette tendance : à mesure que la demande en puissance de calcul pour l’IA continue de croître, les sociétés de minage disposant de ressources électriques et de centres de données pourraient devenir les bénéficiaires les plus directs.

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