1 000 milliards de dollars dans l’IA : que se passera-t-il si la bulle éclate ?

Les montants consacrés aux infrastructures d’IA deviennent de plus en plus difficiles à appréhender. Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta et Oracle se dirigent ensemble vers près de 1 100 milliards de dollars d’investissements dans les centres de données d’ici à 2027, selon une analyse relayée par MIT Technology Review.

La grande question n’est désormais plus de savoir si l’IA va jouer un rôle majeur. Elle est de savoir quelle valeur économique supplémentaire ces investissements devront générer pour être rentabilisés. Et la barre est placée très haut.

La productivité doit presque tripler

Jessica Wachter, professeure à Wharton, et un autre chercheur ont calculé les gains de productivité nécessaires pour justifier la vague actuelle d’investissements.

Leur conclusion : la productivité des hyperscalers devra être environ 2,7 fois plus élevée à l’horizon 2030. Leur calcul tient compte du coût du capital, des amortissements et d’un rendement de 15 % sur les investissements.

Si ces gains de productivité ne se matérialisent pas, les chercheurs évoquent une possible mauvaise allocation historique du capital.

Le constat est sévère. Mais le problème est clair : les centres de données, les puces et les infrastructures énergétiques mobilisent déjà des capitaux considérables, alors qu’une grande partie des revenus attendus ne doit arriver que plus tard.

Même Alphabet ressent la pression

Cette pression commence à apparaître dans les flux de trésorerie. Selon l’article, Alphabet a enregistré au dernier trimestre un flux de trésorerie disponible négatif de 5,9 milliards de dollars. Une première depuis son introduction en Bourse en 2004.

Cela ne signifie pas qu’Alphabet se trouve en difficulté financière. Cela montre surtout à quel point les investissements dans l’IA pèsent désormais même sur les plus grands groupes technologiques. Et les montants continuent d’augmenter.

Une part croissante du risque financée par la dette

Le risque se déplace également. Morgan Stanley estime que les hyperscalers financeront par des capitaux externes plus de la moitié des 2 900 milliards de dollars d’investissements prévus dans les centres de données d’ici à 2028.

Autrement dit, l’exposition à l’engouement pour l’IA ne concerne pas seulement les actionnaires des géants de la tech. Les fonds de crédit privé, les fonds de pension et les assureurs pourraient eux aussi détenir, indirectement, une part croissante de dette liée à l’IA.

Meta a par exemple transféré 80 % d’un vaste projet de centre de données en Louisiane à Blue Owl Capital. Une partie du risque sort ainsi du bilan visible de l’entreprise, mais certainement pas du système financier.

Que se passera-t-il si l’engouement pour l’IA retombe ?

C’est là que se trouve, au fond, le point le plus intéressant. Si l’IA permet les gains de productivité attendus, ces investissements pourraient apparaître rétrospectivement comme brillants.

Mais si les entreprises construisent trop de centres de données, si la puissance de calcul devient moins chère ou si les clients se montrent moins disposés que prévu à payer pour l’IA, les rendements pourraient rapidement décevoir.

Le problème ne toucherait alors pas seulement les groupes technologiques. Les acteurs qui ont financé ces infrastructures pourraient eux aussi subir des pertes. L’engouement pour l’IA ne se résume donc plus aux puces ni à la croissance spectaculaire du chiffre d’affaires.

La prochaine phase portera sans doute davantage sur le flux de trésorerie réellement généré par chaque dollar investi.