Les rêves d'IA se heurtent à la dure réalité $7 trln

NEW YORK, 7 avril (Reuters Breakingviews) - L’intelligence artificielle comprime les ressources de la planète. Des questions sérieuses restent encore sans réponse quant à savoir s’il y a assez de main-d’œuvre, de cuivre, d’eau et d’autres bases pour construire et exploiter tous les centres de données désormais envisagés. Même si les ténors de l’IA parviennent à résoudre ces problèmes, il existe une question d’approvisionnement encore plus grande et plus tenace à régler : l’argent.

Le tapage autour des grands modèles de langage a inauguré la nouvelle année, en poursuivant là où il s’était arrêté en 2025. Debout dans un entrepôt de 800 000 pieds carrés, le gouverneur du Mississippi Tate Reeves a présenté, le 8 janvier, opens new tab ce qu’il a qualifié de plus gros investissement jamais réalisé dans l’histoire de l’État : un projet de 20 milliards de dollars de xAI, le groupe d’Elon Musk, opens new tab pour un complexe tentaculaire, opens new tab avec près de 2 gigawatts de puissance de calcul. Au total, plus de 50 GW de projets américains de ce type ont été annoncés, selon un décompte en cours tenu par des analystes de Barclays, avec un chiffre similaire mis en avant dans l’ensemble de l’Europe.

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C’est une quantité stupéfiante de puissance de calcul, et qui est particulièrement difficile à appréhender vu les engagements financiers tout aussi imposants. La taille même reflète l’enthousiasme suscité par la façon dont des modèles d’IA tels que ChatGPT d’OpenAI et Gemini de Google bouleverseront la productivité et la production économique dans le monde entier. Un examen plus attentif, cependant, suggère qu’il sera extrêmement difficile, peut-être impossible, de financer toute l’expansion envisagée.

Les centres de données se mesurent à la quantité d’électricité de pointe nécessaire pour faire fonctionner et refroidir les serveurs. Environ 110 GW de tels projets sont déjà dans les phases de planification, au moins selon des bilans tirés de déclarations publiques. Nvidia (NVDA.O), opens new tab le patron Jensen Huang, dont l’entreprise fournit la majeure partie de la puissance de traitement pour entraîner et faire tourner l’IA, estime qu’il en coûte, opens new tab entre 60 milliards de dollars et 80 milliards de dollars pour ⁠construire un site de 1 GW abritant des milliers de baies de serveurs. Ses chiffres sont plus élevés que ceux de la plupart des acteurs. En utilisant le chiffre de 36 milliards de dollars par GW des analystes de Bernstein, cela reviendrait à environ 4 000 milliards de dollars, soit 4 billions, pour payer l’ensemble des centres de données actuellement prévus. En revanche, au bas de la fourchette de Huang, l’investissement implicite est de 6,6 billions de dollars.

L’ambition dépasse l’un des plus grands projets d’investissement publics de l’histoire. Autorisé par le président Dwight Eisenhower en 1956, le système des autoroutes inter-États américaines a coûté, opens new tab environ 500 milliards de dollars en valeurs d’aujourd’hui. Il a largement dépassé le budget et a nécessité plus de trois décennies pour être achevé. Les partisans de l’IA visent à dépenser 13 fois plus, soit en gros, seulement cinq ans.

Sans contribuables pour payer la facture de la nouvelle technologie, elle retombera sur les investisseurs privés. Même si l’engouement pour l’IA est généralisé et que des sommes à 13 chiffres sont lancées à la légère ces jours-ci en référence à tout, des valorisations d’entreprises aux paiements d’intérêts du gouvernement, il est peu crédible d’en lever une telle somme sur une période aussi courte.

Les grandes entreprises technologiques qui misent leurs futurs sur l’IA puisent dans de profonds bassins de liquidités. Alphabet (GOOGL.O), opens new tab, Amazon.com (AMZN.O), opens new tab, Meta Platforms (META.O), opens new tab, Microsoft (MSFT.O), opens new tab et Oracle (ORCL.N), opens new tab ​ont déjà engagé des montants importants et, théoriquement du moins, disposent encore de davantage. Ensemble, le groupe de cinq est censé générer 5,5 trillions de dollars de flux de trésorerie opérationnels d’exploitation en vendant des abonnements à des logiciels, de la publicité, du stockage cloud et d’autres biens et services sur ​les cinq prochaines années, d’après des estimations réunies par Visible Alpha.

Elles empruntent aussi fortement pour se livrer à la course aux armements impitoyable des centres de données. Amazon, à elle seule, a levé, opens new tab un montant record de 37 milliards de dollars sur les marchés obligataires américains le mois dernier, suivi par une opération de 17 milliards de dollars en euros, opens new tab. Alphabet a vendu plus tôt une tranche rare de 100 ans dans le cadre de son package d’endettement de 32 milliards de dollars en février. Au total, les projections des analystes de BofA suggèrent qu’un émission de qualité “investment-grade” liée à ces hyperscalers d’un montant pouvant atteindre 1 trillion de dollars est possible d’ici 2030.

Les fonds de retraite et d’autres grands investisseurs vont aussi se lancer dans l’action IA. Il y a près de 700 milliards de dollars de capital engagé pour des fonds de prêts directs et des fonds d’infrastructure gérés par Brookfield Asset Management (BAM.N), opens new tab, Blackstone (BX.N), opens new tab et d’autres, selon une recherche de la société Preqin.

Une capacité de prêt supplémentaire se cache aussi dans les marchés. Les analystes de Morgan Stanley anticipent environ 50 milliards de dollars par an en moyenne issus de titres adossés à des actifs et de titres de dettes hypothécaires commerciales sur les prochaines années, liés à la construction d’installations liées à l’IA. Les obligations à haut rendement et les prêts à effet de levier devraient fournir encore 150 milliards de dollars d’ici 2030, prévoit JPMorgan. Certains des centres de données eux-mêmes pourraient même dégager du cash d’ici là, bien que, en supposant un rendement de 9 % sur le coût, les paiements d’intérêts sur la dette associée en grignoteront une bonne partie.

Mis bout à bout, et du moins sur le papier, il devrait y avoir environ 7,5 trillions de dollars de financement disponible, confortablement au-dessus du coût estimé à 6,6 trillions de dollars, en utilisant la borne basse de Huang. D’autres facteurs doivent cependant être examinés de plus près d’abord.

Tout d’abord, l’excédent suppose que des hyperscalers comme Microsoft consacreront chaque goutte de leur flux de trésorerie opérationnel aux centres de données pendant les cinq prochaines années. Leurs actionnaires pourraient commencer à grincer des dents à propos de l’absence de rachats d’actions et de dividendes, sans parler du manque de dépenses d’investissement pour autre chose. Affecter chaque dollar logé dans des fonds de crédit privé et d’infrastructure créerait également un niveau intolérable de concentration ⁠risque et de coût d’opportunité.

De plus, les coûts économiques “tout compris” pourraient être encore plus élevés. Les évaluations par GW excluent potentiellement de vastes dépenses liées au renforcement de la fiabilité de vieilles utilités surchargées afin de sécuriser la transmission d’électricité et s’assurer que les clients de détail ne souffrent pas non plus. Si la borne haute de la fourchette de Huang s’avère plus exacte, en raison de l’inflation ou d’autres raisons, même l’intégralité du capital projeté serait insuffisante.

Lorsqu’on les ajoute à certaines des limites physiques probables liées au déploiement d’une capacité d’IA aussi promise, le problème de l’argent devient ​encore plus criant. Les calendriers pourraient facilement être prolongés, comme ce fut le cas pour les autoroutes américaines. Des ingénieurs, ou l’IA elle-même, pourraient découvrir des moyens de réduire sensiblement les coûts au fil du processus. Les gains de productivité et les opportunités de revenus anticipés par la technologie pourraient aussi facilement être exagérés, ce qui freinerait fortement l’enthousiasme des investisseurs. Le résultat le plus probable, cependant, est qu’une bonne partie des projets de centres de données annoncés finira en vaporware. Même dans le monde actuel d’abondance financière, investir 7 billions de dollars dans un seul secteur aussi rapidement reviendrait à dilapider une ressource précieuse.

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Rédaction par Liam Proud ; Production par Pranav Kiran

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Jeffrey Goldfarb

Thomson Reuters

Jeffrey est Global Corporate Finance Editor, basé à New York, et coordonne la couverture des transactions liées aux deals. Auparavant, il supervisait la région Asie-Pacifique pour Reuters Breakingviews depuis Melbourne et Hong Kong. Il a rejoint Breakingviews à Londres au début de la crise financière mondiale, puis a passé sept ans à New York en tant qu’éditeur américain. Avant de devenir chroniqueur en 2007, Jeffrey couvrait la banque, les fusions-acquisitions, les médias, la technologie, le commerce international et la santé pour Reuters et BNA à New York, Washington, Phoenix et dans toute l’Europe. Il est titulaire d’une maîtrise en journalisme de Columbia University et d’une licence en finance de la George Washington University.

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