Jessica Wachter met les hyperscalers au défi des 1 100 milliards

Investissements massifs Les hyperscalers construisent des centres de données dédiés à l’intelligence artificielle à une échelle inédite. Jessica Wachter, professeure de finance à la Wharton School, estime que leurs dépenses atteindront près de 1 100 milliards de dollars d’ici 2027. Cette approche mesure les bénéfices nécessaires plutôt que l’utilité future des modèles. Pour atteindre l’équilibre en 2030, les entreprises devront multiplier leur productivité par 2,7. Le calcul inclut le coût du capital, un rendement de 15 % et la dépréciation des actifs. Wachter juge ce résultat possible, mais souligne que cette croissance serait concentrée sur quelques années. Elle compare l’effort requis au boom informatique américain des années 1990.

Une facture déjà élevée Les hyperscalers devraient dépenser environ 750 milliards de dollars cette année pour construire des centres de données. Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta et Oracle pourraient investir plus de 5 000 milliards de dollars dans l’intelligence artificielle au cours des quatre prochaines années, selon certaines projections. Gary Gensler, ancien président de la SEC et professeur au MIT, estime que les revenus liés à l’IA atteindront seulement 150 à 200 milliards de dollars cette année. Il décrit un écart entre dépenses et revenus actuels. Ces investissements pourraient représenter environ 3 % du produit intérieur brut américain. Les entreprises commencent aussi à emprunter pour financer leurs infrastructures.

Les bénéfices doivent accélérer

Une rentabilité exigeante Stijn Van Nieuwerburgh, professeur à Columbia Business School, évalue les revenus annuels nécessaires à environ 3 700 milliards de dollars en 2032. Son scénario repose sur 183 gigawatts de capacité informatique construits entre 2025 et 2032, avec un coût moyen de 41 milliards de dollars par gigawatt. Ce calcul suppose un rendement de 10 %, considéré comme le minimum acceptable pour de nombreux investisseurs. Daron Acemoglu, économiste au MIT, estime que les gains de productivité seront indispensables pour maintenir les investissements pendant cinq à dix ans. Sans ces gains, les clients pourraient réduire leurs dépenses et ralentir la croissance des revenus des hyperscalers.

Des signaux encore faibles Les statistiques économiques générales montrent actuellement peu ou pas de progression de productivité attribuable à l’IA, selon plusieurs économistes cités. Une enquête menée auprès d’environ 6 000 dirigeants aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie apporte toutefois des attentes plus favorables. Environ 90 % d’entre eux n’ont constaté aucune hausse de productivité au cours des trois dernières années. Ils anticipent néanmoins une progression totale de 1,45 % sur les trois prochaines années. Les dirigeants américains prévoient une hausse de 2,25 %. Les entreprises interrogées pourraient aussi consacrer 280 milliards de dollars à l’IA d’ici fin 2026.

La dette élargit le risque

Un financement plus exposé Morgan Stanley estime que les hyperscalers dépenseront 2 900 milliards de dollars pour leurs centres de données entre 2025 et 2028. Plus de la moitié de cette somme serait financée par des capitaux externes. Les établissements financiers peuvent être exposés comme prêteurs, garants ou investisseurs dans des fonds de crédit privé. Stijn Van Nieuwerburgh indique que ces risques peuvent se retrouver indirectement dans des fonds de pension et des contrats d’assurance-vie. Alphabet illustre déjà la pression exercée sur les liquidités. Ses revenus trimestriels ont approché 120 milliards de dollars, tandis que ses dépenses d’infrastructure ont produit un déficit de trésorerie disponible de 5,9 milliards de dollars, son premier depuis son introduction en Bourse.

Des puces à renouveler Les processeurs graphiques représentent environ 60 % du coût des centres de données. Leur performance double environ tous les deux ans. Les installations mises en service cette année et la prochaine devront donc financer de nouvelles générations de puces avant la fin de la décennie pour rester compétitives. Mihir Kshirsagar, du Center for Information Technology Policy de Princeton, avertit que les centres non modernisés pourraient devenir des actifs échoués. Une baisse de la demande, des modèles moins coûteux ou une amélioration de l’efficacité informatique réduiraient aussi le besoin de capacité. Les hyperscalers doivent ainsi combiner revenus élevés, gains économiques et demande durable. Lire l’analyse originale. Les travaux de recherche sont disponibles sur SSRN.