Les géants de l’informatique en nuage spécialisés dans l’IA pourraient devoir accroître leur productivité par 2,7 d’ici 2030 pour justifier près de 1 100 milliards de dollars de dépenses d’infrastructures d’ici 2027, selon de nouveaux travaux académiques.
Points clés
- Les hyperscalers de l’IA font face à un seuil de productivité de 2,7 fois d’ici 2030 pour rentabiliser les investissements actuels.
- Morgan Stanley chiffre à environ 2 900 milliards de dollars les dépenses mondiales de data centers d’ici 2028, dont quelque 1 500 milliards financés par des capitaux externes.
- Le recours croissant à la dette et au crédit privé diffuse le risque des infrastructures IA au‑delà des grandes valeurs technologiques.
Les calculs de Wachter sur l’IA
MIT Technology Review a analysé les travaux de Jessica Wachter, professeure de finance à Wharton, et de son coauteur Jonathan Wachter, qui s’appuient sur les dépenses d’investissement d’Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta et Oracle.
Leurs calculs concluent que le secteur devra enregistrer un gain de productivité de 2,7 fois d’ici 2030, une fois intégrés le coût du capital, l’amortissement et un rendement cible de 15 %. L’étude avertit que si le boom attendu ne se matérialise pas, cette course aux infrastructures pourrait devenir « la plus grande mauvaise allocation de capital de l’histoire ».
La pression se voit déjà dans les flux de trésorerie. Alphabet a affiché un flux de trésorerie disponible négatif de 5,9 milliards de dollars au deuxième trimestre 2026, une première depuis l’introduction en Bourse de Google en 2004, sur fond de forte accélération des investissements.
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Le risque de crédit selon Gensler
Morgan Stanley anticipe environ 2 900 milliards de dollars de dépenses pour la construction de data centers dans le monde entre 2025 et 2028, dont près de 1 500 milliards provenant de capitaux externes. Ce basculement transfère une part croissante du risque lié aux infrastructures IA vers la dette d’entreprise, le crédit titrisé et les marchés de la dette privée.
Le projet Hyperion de Meta en Louisiane illustre ce schéma de financement. Des fonds gérés par Blue Owl Capital détiennent 80 % d’une coentreprise chargée de développer ce campus d’environ 27 milliards de dollars, Meta conservant les 20 % restants.
Stijn Van Nieuwerburgh, professeur à la Columbia Business School, a étudié comment ce déploiement d’infrastructures diffuse l’effet de levier entre promoteurs, prêteurs et véhicules de titrisation.
L’ancien président de la SEC et professeur au MIT Sloan, Gary Gensler, a décrit ce cycle d’investissement dans l’IA comme « un pari combiné des marchés de capitaux et de l’économie ».
Le stratège crypto Arthur Hayes estime qu’un retournement du crédit lié à l’IA pourrait, à terme, pousser la Réserve fédérale à assouplir sa politique monétaire et soutenir Bitcoin (BTC) vers 1 million de dollars, un scénario hautement spéculatif qui ne figure pas dans les projections des chercheurs de Wharton.
Cette envolée des dépenses s’alimente depuis plusieurs années, les hyperscalers se livrant une course pour sécuriser puces, électricité et capacité de data centers. Reste une question centrale : la productivité et les revenus progresseront‑ils assez vite pour être à la hauteur d’engagements d’infrastructures qui reposent de plus en plus sur des financements externes ?
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