La course aux infrastructures d'IA : 7 000 milliards de dollars suffisent-ils à faire de ce rêve une réalité ?

La vague d'investissement dans l'intelligence artificielle (IA) est en plein essor à l'échelle mondiale, entraînant une demande pour la construction de nombreux centres de traitement de données à grande échelle.

Cependant, outre les difficultés liées aux ressources, un problème plus important se pose : le marché peut-il mobiliser suffisamment de capitaux massifs en peu de temps pour réaliser ces projets ?

Le siège social de Google à Mountain View, en Californie, aux États-Unis. Photo : Kyodo/VNA

Un niveau d'investissement sans précédent

L'engouement pour l'intelligence artificielle continue de se propager entre 2025 et 2026. Dans le Mississippi (États-Unis), le gouverneur Tate Reeves a annoncé un projet de 20 milliards de dollars mené par xAI, une entreprise fondée par le milliardaire Elon Musk, doté d'une capacité de calcul de près de 2 gigawatts (GW). À titre de comparaison, 1 GW d'électricité permet d'alimenter environ 750 000 foyers par an.

Aux États-Unis seulement, plus de 50 GW de capacité de centres de données ont été annoncés, et des chiffres similaires apparaissent en Europe. Au total, les projets prévus devraient atteindre environ 110 GW, soit une quantité d'électricité considérable nécessaire au fonctionnement et au refroidissement des serveurs.

Cette envergure s'accompagne de coûts d'investissement colossaux. Selon Jensen Huang, PDG de Nvidia, la construction d'un complexe de centres de données d'une capacité de 1 GW pourrait coûter entre 60 et 80 milliards de dollars. Les analystes de Bernstein, quant à eux, l'estiment à un montant inférieur, d'environ 36 milliards de dollars. Par conséquent, le capital total requis pour les projets actuels se situe entre 4 et 6 600 milliards de dollars.

Comparée aux chiffres historiques, cette ampleur est sans précédent. Le réseau autoroutier inter-États américain, approuvé en 1956 sous la présidence de Dwight Eisenhower, a coûté environ 500 milliards de dollars en valeur actuelle et sa construction a duré plus de trente ans. Or, le secteur de l'intelligence artificielle devrait dépenser plus de dix fois ce montant en seulement cinq ans.

Le problème des capitaux énormes

Un entrepôt Amazon à Staten Island, à New York, aux États-Unis. Photo : Kyodo/VNA.

Contrairement aux projets d'infrastructure traditionnels, les coûts de cette vague d'IA sont principalement supportés par le secteur privé. Cependant, mobiliser des milliers de milliards de dollars de financement en si peu de temps est considéré comme difficile.

Les géants de la technologie tels qu'Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft et Oracle devraient générer un flux de trésorerie opérationnel cumulé d'environ 5 500 milliards de dollars au cours des cinq prochaines années. Parallèlement, ils lèvent activement des capitaux sur le marché obligataire : Amazon a émis un montant record de 37 milliards de dollars d'obligations aux États-Unis, suivi de 17 milliards de dollars en Europe ; Alphabet a également émis des obligations à 100 ans dans le cadre d'un financement par emprunt de 32 milliards de dollars.

Selon les estimations de Bank of America, le montant total des obligations de haute qualité émises par les principales entreprises technologiques telles que Microsoft et Amazon pourrait atteindre 1 000 milliards de dollars d’ici 2030. D’après les données de Preqin, 700 milliards de dollars supplémentaires ont été investis dans des fonds de capital-investissement et d’infrastructure gérés par Blackstone, Brookfield Asset Management et d’autres institutions.

Par ailleurs, selon les analystes de Morgan Stanley, le marché pourrait lever environ 50 milliards de dollars par an grâce à des instruments tels que les titres adossés à des actifs (ABS) et les titres adossés à des créances hypothécaires commerciales (CMBS). JPMorgan estime que les obligations à haut rendement et les prêts à effet de levier pourraient y contribuer à hauteur de 150 milliards de dollars supplémentaires d'ici à 2030.

En résumé, l'afflux potentiel de capitaux pourrait théoriquement atteindre environ 7 500 milliards de dollars, soit plus que le coût estimé. Cependant, ce scénario repose sur plusieurs hypothèses optimistes.

Obstacles majeurs

Le logo de Microsoft à New York, aux États-Unis. Crédit photo : Kyodo/VNA

Dans une perspective plus globale, les perspectives d'investissement dans l'IA sont moins optimistes qu'initialement annoncées. Même sur un marché des capitaux riche en fonds, injecter 7 000 milliards de dollars dans un seul secteur en si peu de temps représente un défi de taille. Il est fort probable qu'une part importante des projets de construction de centres de données prévus ne se concrétisera jamais et restera lettre morte.

La réalité commence déjà à le confirmer. Alors qu'Alphabet, Amazon, Meta et Microsoft prévoient de dépenser plus de 650 milliards de dollars en 2026 pour développer leurs capacités en IA, près de la moitié des projets de centres de données prévus aux États-Unis cette année risquent d'être retardés ou annulés. La raison n'est pas un manque de financement, mais plutôt une pénurie de composants d'infrastructure électrique – un détail apparemment mineur, mais pourtant crucial pour l'ensemble du projet. Les délais de livraison des transformateurs haute capacité aux États-Unis peuvent désormais atteindre cinq ans, alors que le cycle de vie de déploiement d'un centre de données dédié à l'IA est généralement inférieur à 18 mois.

Des risques financiers sont également mis en garde. OpenAI a récemment annoncé l'arrêt temporaire de son projet d'infrastructure Stargate au Royaume-Uni, invoquant des coûts énergétiques insuffisants et un cadre réglementaire défavorable pour garantir un investissement à long terme. Parallèlement, plusieurs sénateurs américains ont demandé une enquête sur la manière dont les grandes entreprises technologiques s'appuient de plus en plus sur des marchés de la dette complexes et opaques pour lever des sommes colossales, prévenant que des dettes importantes pourraient entraîner des pertes déstabilisatrices pour les institutions financières.

L'IA devrait encore transformer profondément l' économie mondiale. Cependant, la réalisation de cette ambition est loin d'être simple. Le principal défi réside désormais non pas dans les algorithmes ou la puissance de calcul, mais dans la capacité à allouer efficacement les ressources, qu'il s'agisse de capital, d'infrastructures ou de ressources humaines. Sans résoudre ce problème, le rêve de l'IA, qui pèse plusieurs milliers de milliards de dollars, pourrait se heurter à une réalité bien plus brutale que prévu.

Source : https://baotintuc.vn/kinh-te/cuoc-dua-ha-tang-ai-7000-ty-usd-co-du-de-hien-thuc-hoa-giac-mo-20260421085648758.htm