L’histoire d’amour des investisseurs pour tout ce qui touche à l’intelligence artificielle semble vaciller. Les actions des hyperscalers et des fabricants de puces s’effondrent partout dans le monde, tandis que le coût de leur dette, qui augmente rapidement, augmente.
Ce n’est pas une chose qui incite les investisseurs et les prêteurs à modérer leur enthousiasme pour l’IA, mais plutôt une série de questions qui ont été durcies par les développements récents.
En un peu plus d’un mois, l’indice Philadelphia Semiconductor, considéré comme le baromètre mondial du secteur du matériel technologique, a perdu plus de 25 % de sa valeur. L’indice Nasdaq est en baisse de plus de 8 pour cent et l’indice « Mag7 » des plus grandes valeurs technologiques de plus de 10 pour cent.
Le principal indice du marché sud-coréen, le Kospi, dirigé par les géants des semi-conducteurs, a chuté de plus de 10% mardi et a maintenant perdu plus d’un tiers de sa valeur au cours des cinq dernières semaines.
En Europe, ASML, le principal fabricant mondial d’équipements de fabrication de puces – et la seule entreprise produisant les machines qui fabriquent les puces les plus avancées – a perdu près de 20 pour cent de sa valeur marchande ce mois-ci.
Alors même que la dynamique des valeurs technologiques « à la pioche et à la pelle » s’inverse – malgré des bénéfices assez robustes – il est évident que les investisseurs deviennent nerveux quant à la durabilité des trois ans et demi de marché haussier des actions liées à l’IA.
Le marché haussier de l’IA était vulnérable au moindre revers, compte tenu de l’ampleur et de la difficulté de son parcours.
De vieilles craintes refont surface.
Des inquiétudes persistent quant à la circularité des accords de financement conclus par les entreprises d’IA pour financer la formation de leurs modèles ainsi que les achats de puces et les engagements dans les centres de données qui sous-tendent leur quête d’IA agentique. Au-delà de la nature de ces accords, on s’inquiète également de plus en plus de leur ampleur.
Ensuite, il y a une autre préoccupation : en recherchant des modèles toujours plus avancés et le Saint Graal de l’intelligence artificielle générale, ou des capacités cognitives au niveau humain, les entreprises donnent de l’or à l’IA et en confient la commercialisation massive à des modèles open source beaucoup moins chers en provenance de Chine.
Le fait que certains des principaux modèles d’IA soient devenus voyous n’aide pas. L’agent OpenAI qui s’est échappé de son « bac à sable » la semaine dernière, a accédé à Internet puis a piraté une autre entreprise d’IA aurait maintenant fait la même chose à une autre entreprise technologique. Claude Mythos d’Anthropic a également réussi à percer son bac à sable plus tôt cette année.
Le marché haussier de l’IA était vulnérable au moindre revers, compte tenu de l’ampleur et de la difficulté de son parcours.
La sortie par la société chinoise Moonshot d’un nouveau modèle impressionnant « à poids ouvert » (il n’est pas open source, mais n’importe qui peut l’exécuter et le personnaliser) plus tôt ce mois-ci, avec des capacités proches des produits leaders de l’industrie d’Anthropic, aurait en soi provoqué un choc pour les investisseurs déjà méfiants à l’égard des produits d’IA open source ultra bon marché de la Chine.
Les informations selon lesquelles la Chine a commencé à produire les outils de lithographie nécessaires aux puces les plus avancées – similaires à celles que seule ASML était auparavant capable de fabriquer – constituent un autre développement déstabilisant.
Par ailleurs, on a appris qu’OpenAI était sur le point de louer un centre de données de 500 milliards de dollars (716 milliards de dollars) dans l’Ohio, Nvidia fournissant un soutien financier en finançant les achats par OpenAI de 350 milliards de dollars de puces Nvidia pour le centre.
Anthropic, Google, Amazon, Microsoft, Oracle et d’autres ont été impliqués dans des accords similaires, même si Nvidia a probablement été le plus actif dans la conclusion d’accords permettant de réduire le coût de financement des clients en échange de leur engagement à acheter ses puces.
C’est de là que vient l’inquiétude concernant la finance « circulaire ». Cela signifie que l’écosystème de l’IA se construit sur des dépendances mutuelles – et des vulnérabilités mutuelles. Il existe désormais de nombreux dominos potentiels dans ces relations incestueuses.
Au-delà de ces préoccupations particulières, il en existe une plus importante : le rythme auquel les entreprises dépensent en IA.
Cette crainte s’est accentuée la semaine dernière lorsque la société mère de Google, Alphabet, a publié ses résultats du deuxième trimestre, qui ont montré – pour la première fois depuis son introduction en bourse – qu’elle avait des flux de trésorerie négatifs après des dépenses en capital de 45 milliards de dollars au cours du trimestre. Il a ensuite relevé ses prévisions d’investissement pour l’ensemble de l’année, passant d’une fourchette de 180 à 190 milliards de dollars à entre 195 et 205 milliards de dollars.
Le même jour, Tesla a également révélé avoir enregistré des flux de trésorerie négatifs au cours du trimestre de juin, après avoir dépensé 5,8 milliards de dollars, dont une grande partie était liée à l’IA et à la robotique. Il a déclaré qu’il visait désormais des investissements de 25 milliards de dollars pour l’ensemble de l’année.
Les investisseurs ont été surpris par cette accélération des dépenses en matière d’IA.
Les hyperscalers – les plus grandes sociétés d’IA – devraient investir jusqu’à 750 milliards de dollars cette année. Goldman Sachs a estimé qu’Alphabet, Amazon, Microsoft, Facebook et Meta, propriétaire d’Instagram, investiront à eux deux environ 5 300 milliards de dollars d’ici 2030.
Jusqu’à tout récemment, la plupart des dépenses des hyperscalers étaient financées par leurs flux de trésorerie préexistants. Ce sont les start-ups de l’IA comme OpenAI et Anthropic qui se sont largement appuyées sur la levée de capitaux sur les marchés privés pour financer leurs ambitions.
Désormais, des sociétés comme SpaceX d’Elon Musk sont cotées sur les marchés publics pour avoir accès à des pools de capitaux plus importants. Anthropic et OpenAI ont prévu leurs propres introductions en bourse d’un billion de dollars cette année, mais l’environnement – qui comprend une chute du cours de l’action de SpaceX de plus de 200 dollars à 116 dollars, en dessous de son prix d’émission de 135 dollars – pourrait leur faire réfléchir.
Même Alphabet a levé des fonds propres cette année, parallèlement à une augmentation des volumes de dettes. En effet, l’ensemble du secteur de l’IA fait de plus en plus appel aux marchés de la dette, car les marchés d’actions sont devenus saturés d’expositions à l’IA – ou peut-être que leur capacité à approvisionner le secteur est presque épuisée.
Les hyperscalers, et même SpaceX, ont été traités dans le passé comme s’ils bénéficiaient de notations de crédit de qualité investissement (SpaceX en a, mais la plupart ne sont pas notés), mais leur dette ne se négocie pas comme une dette de qualité investissement, et les récentes émissions de dette ont vu une demande assez faible de la part des investisseurs.
Les obligations de SpaceX se négocient à plus de 2 points de pourcentage par rapport aux taux des obligations sans risque, étant essentiellement traitées comme des obligations de pacotille.
Les émissions d’Alphabet, d’Amazon, de Microsoft et de Meta n’ont pas été rejetées, mais les spreads se sont élargis, l’intérêt des investisseurs en dette s’est affaibli et ils sont traités comme des crédits de moindre qualité qu’ils ne l’étaient avant que les entreprises ne se lancent dans leur frénésie de dépenses en IA.
Le coût d’assurer leurs dettes contre le défaut de paiement reflète le changement de perception. Le coût de l’assurance des dettes des hyperscalers a augmenté de plus de 50 points de base au cours de l’année écoulée.
Les swaps sur défaut de crédit pour Oracle, le plus exploité des hyperscalers, coûtent environ 2,15 points de pourcentage par tranche de 100 000 dollars par an pour assurer – 215 000 dollars par an pour protéger chaque tranche de 10 millions de dollars d’exposition.
Les investisseurs en dette sont plus conscients du risque et plus réticents à prendre des risques que leurs homologues du marché des actions, mais leur approche de plus en plus prudente face à ce qui s’est transformé en un déluge de dettes liées à l’IA souligne la fragilité du financement du secteur et les pressions qui continueront de s’accentuer.
Les quatre plus grands hyperscalers ont déjà levé plus de 400 milliards de dollars sur les marchés de la dette cette année, et la dette totale liée à l’IA sur le marché doit s’élever à au moins 500 milliards de dollars. Le Nikkei japonais a estimé qu’il existe 1,6 billion de dollars supplémentaires de dettes/passifs hors bilan provenant de locations et d’achats contractuels de puces et d’autres matériels cachés dans le secteur.
La croissance des investissements dépassant la croissance des flux de trésorerie, la demande de nouveaux capitaux propres et de nouveaux titres de créance continuera d’augmenter.
Le point d’interrogation croissant, souligné par la performance des marchés ces dernières semaines, est de savoir si l’offre sera suffisante à un coût inférieur à un coût prohibitif.