McKinsey a, par exemple, estimé que 5 200 milliards de dollars seront nécessaires d’ici 2030 pour les centres de données s’ils veulent répondre à la demande de puissance de calcul de l’IA. Morgan Stanley a estimé qu’entre 2025 et 2028, les dépenses d’investissement liées à l’IA s’élèveront à près de 3 000 milliards de dollars, dont environ la moitié seront fournies par des capitaux externes – nouveaux capitaux propres et dettes.
De plus en plus, l’équilibre du financement de l’IA passera de l’accent initial mis sur la génération de liquidités internes et, pour les petits acteurs, à la levée de fonds et au financement par les fournisseurs, à l’endettement. Cela se produit déjà.
McKinsey a estimé que 5 200 milliards de dollars seront nécessaires d’ici 2030 pour les centres de données s’ils veulent répondre à la demande de puissance de calcul de l’IA.Crédit: Bloomberg
Même les plus grands acteurs, comme Alphabet, Meta et Oracle (qui ont déjà un bilan lourdement endetté) exploitent les marchés de la dette pour leurs investissements dans l’IA, et nous commençons à voir l’émergence de financements hors bilan – des financements levés au sein de véhicules ad hoc garantis par des actifs spécifiques d’IA plutôt que par les bilans de la société émettrice – et la titrisation de la dette des centres de données.
La combinaison de valeurs d’actifs mousseuses et d’effet de levier est combustible. Dans ce cas, compte tenu de toutes les incertitudes entourant l’évolution de la demande et des revenus de l’IA et de l’ampleur des chiffres impliqués, les risques sont amplifiés.
Il est également préoccupant que des dettes soient organisées et conditionnées contre des centres de données qui dépendent de puces qui pourraient avoir un cycle de vie d’à peine trois ou quatre ans, et qui seraient rendues superflues à mesure que de nouvelles générations de puces sont développées. Des niveaux élevés de dépenses récurrentes seront nécessaires pour entretenir les centres et leur valeur.
Pour les hyperscalers, ces risques sont gérables. Mark Zuckerberg l’a clairement exprimé plus tôt cette année lorsqu’il a déclaré que, du point de vue de Meta, le risque de surinvestissement était préférable à celui d’arriver trop tard à une transformation technologique, affirmant qu’il était possible que Meta finisse par gaspiller « quelques centaines de milliards de dollars », mais que le risque était plus élevé qu’il soit « hors de position » sur la technologie la plus importante de l’histoire.
Pour les entreprises qui ne disposent pas des flux de trésorerie et des bilans des mégatechnologies pour absorber les conséquences d’une mauvaise appréciation de la valeur commerciale de l’IA par rapport à leurs dépenses ou du calendrier de réalisation de cette valeur, les points d’interrogation sur l’IA ont des conséquences existentielles.
À mesure que le montant de la dette liée aux différents volets du développement de l’IA augmente, ces points d’interrogation prennent une importance plus grande.
Le mois dernier, le blog de la Banque d’Angleterre, dans une discussion sur les implications d’une baisse des valorisations des actifs liés à l’IA pour la stabilité financière, a évoqué la possibilité d’une réévaluation des projections de revenus et de bénéfices futurs et d’une baisse ultérieure des prix des actifs liés à l’IA.
Morgan Stanley a estimé qu’entre 2025 et 2028, les dépenses d’investissement liées à l’IA s’élèveront à près de 3 000 milliards de dollars, dont environ la moitié seront fournies par des capitaux externes – nouveaux capitaux propres et dettes.
Il a déclaré que ces problèmes pourraient inclure des progrès décevants dans les capacités de l’IA, ou une adoption par les utilisateurs ou une capacité inférieure aux attentes des entreprises d’IA à monétiser leurs applications d’IA, affirmant que la vitesse des progrès de l’IA et ses impacts économiques étaient très incertains.
Il a également évoqué les obstacles potentiels au progrès. Il s’agit très probablement de la puissance, dit-il, mais les données d’entraînement et la production de puces IA pourraient également être des facteurs.
« Les conséquences sur la stabilité financière d’une baisse du prix des actifs liés à l’IA pourraient survenir par plusieurs canaux. Si la croissance prévue des infrastructures financées par la dette se matérialise, les conséquences potentielles d’un tel événement sur la stabilité financière sont susceptibles de s’accentuer », a déclaré la banque.
Jusqu’à cette année, le boom de l’IA était avant tout une histoire d’actions, ce qui signifiait qu’une baisse des prix des actifs liés à l’IA ne conduirait pas nécessairement à une grave stabilité financière.
Mais les épisodes passés ont démontré qu’un effet de levier caché peut exister au sein du système financier, que les marchés des matières premières pourraient être affectés (chaque mégawatt de capacité électrique d’un centre de données utilise entre 20 et 40 tonnes de cuivre) et qu’une baisse de la valeur des actifs d’IA pourrait avoir un impact négatif sur la croissance américaine, où les investissements dans l’IA ont été un moteur démesuré, selon le rapport.
Pour l’instant, les discussions sur une bulle de l’IA se limitent en grande partie au marché boursier et aux pertes théoriques qui en découleraient si elle éclatait.
Cependant, à mesure que la dette joue un rôle plus important dans le financement du secteur et qu’elle est répartie entre les différents canaux du système financier – investisseurs en obligations d’entreprises, crédit privé, capital-investissement et banques – la menace pour la stabilité du système due à une inadéquation significative entre la croissance accélérée des investissements dans l’IA et les flux de revenus qu’elle génère va croître.