Le MIT met en garde contre une bulle de l’IA et un risque de plusieurs milliards
L’économiste de Wharton Jessica Wachter calcule qu’Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta et Oracle doivent augmenter fortement leur productivité liée à l’IA pour rentabiliser leurs investissements dans les datacenters.
À retenir
- MIT Technology Review avertit que les dépenses en IA des hyperscalers pourraient déraper si les revenus restent à la traîne.
- L’économiste de Wharton Jessica Wachter estime à près de 1,1 billion de dollars les dépenses en datacenters d’ici à 2027.
- Le financement se tourne de plus en plus vers la dette et le private credit, ce qui peut aussi toucher les marchés plus larges et la crypto.
MIT Technology Review avertit que les importantes dépenses en IA des hyperscalers pourraient se solder par une facture colossale si les revenus ne suivent pas. Selon une analyse de l’économiste de Wharton Jessica Wachter, les grands groupes technologiques doivent presque tripler leur productivité d’ici 2030 pour rentabiliser leurs investissements dans les datacenters. Cela rend le débat sur les dépenses en IA pertinent non seulement pour les géants de la tech, mais aussi pour les marchés plus larges où circulent beaucoup de dette et de capitaux de retraite.
Le calcul derrière les dépenses en IA
Wachter et un coauteur ont travaillé à partir des dépenses confirmées d’Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta et Oracle. Leur estimation aboutit à près de 1,1 billion de dollars (1 billion d'euros) de dépenses en datacenters d’ici à 2027. Ce calcul intègre le coût du capital, un rendement de 15% et l’amortissement des actifs.
Le constat est sévère. Wachter conclut que la construction actuelle de l’infrastructure IA ne peut pas tenir sans une croissance suffisante de la productivité. Elle a même qualifié le déploiement actuel de plus grand gaspillage de capital de l’histoire si les revenus attendus ne se matérialisent pas.
La dette déplace le risque
Le financement de cette vague d’IA ne provient plus seulement des flux de trésorerie. Morgan Stanley estime que les hyperscalers financeront plus de la moitié de leurs 2,9 billions de dollars (2,5 billions d'euros) de dépenses prévues en datacenters d’ici 2028 grâce à des financements externes. En pratique, cela signifie de plus en plus souvent de la dette, du private credit et des montages qui sortent du bilan des grands groupes technologiques.
Meta en est un exemple : en Louisiane, le groupe a cédé une participation de 80% dans son datacenter Hyperion à la société de private credit Blue Owl Capital. Selon Stijn Van Nieuwerburgh, professeur à Columbia Business School, ce type de dette se diffuse davantage dans les fonds de pension et les véhicules de private credit, ce qui élargit fortement l’exposition au-delà des seuls grands noms de la tech.
L’infrastructure elle-même est aussi sous pression. La croissance rapide des datacenters dédiés à l’IA sollicite les réseaux électriques américains et pousse les entreprises de services publics à investir davantage, tandis que les coûts de l’énergie pour les consommateurs peuvent augmenter. Par ailleurs, le secteur des puces évoque un cycle dit giga cycle, dans lequel les dépenses en IA pourraient porter le marché mondial des semi-conducteurs au-delà de 1 billion de dollars (0,9 billion d'euros) d’ici 2028 ou 2029.
Pourquoi cela concerne aussi la crypto
Pour les lecteurs de crypto, c’est pertinent parce que la même appétence au risque et les mêmes flux de capitaux peuvent aussi toucher le marché des cryptomonnaies. Si le financement des projets d’IA se resserre ou si la qualité du crédit se dégrade, cela peut se répercuter plus largement sur les instruments d’investissement risqués. Le stratège crypto Arthur Hayes a déjà relié un tel scénario au bitcoin, même si le calendrier d’un éventuel retournement reste incertain selon la source. La croissance du marché obligataire de l’IA montre aussi à quel point cette vague d’investissement est désormais financée via les marchés de capitaux.
