La révolution de l’intelligence artificielle (IA) s’accélère, alimentée par une demande insatiable de centres de données toujours plus grands pour alimenter des algorithmes et des modèles de formation complexes. Alors que les géants de la technologie comme Google et Amazon finançaient traditionnellement ces projets d’infrastructure massifs avec leurs propres énormes bénéfices, une nouvelle vague de petits acteurs désireux de se tailler une part du marché de l’IA. se tournent de plus en plus vers le financement par emprunt. Cette tendance à emprunter des milliards de dollars, pouvant atteindre 1 000 milliards de dollars d’ici 2028, a suscité des inquiétudes quant aux risques insoutenables au sein de ce secteur en plein essor.
L’essor des centres de données financés par la dette a commencé avec des entreprises comme Meta qui s’associent à des fournisseurs spécialisés. Par exemple, Meta a accepté d’acheter pour 14,3 milliards de dollars de puissance de calcul à CoreWeave, une société relativement inconnue récemment introduite en bourse. Le modèle économique de CoreWeave repose fortement sur l’emprunt ; pour chaque tranche de 5 milliards de dollars qu’elle envisage de vendre en puissance de calcul au cours des quatre prochaines années, elle doit contracter 2,85 milliards de dollars de prêts.
Cette tendance s’étend au-delà de ces partenariats. OpenAI, la société à l’origine du chatbot viral ChatGPT, est à la tête d’une vague de projets ambitieux de centres de données. Bien qu’il génère des milliards chaque année, son PDG, Sam Altman, prévoit une rentabilité seulement d’ici 2029. Pourtant, OpenAI, aux côtés de partenaires comme Oracle et SoftBank, prévoit de dépenser plus de 400 milliards de dollars pour construire des centres au Texas, au Nouveau-Mexique, dans l’Ohio et au Wisconsin – une grande partie de cette somme étant probablement financée par la dette. L’ampleur exacte des emprunts reste incertaine, mais les analystes estiment qu’Oracle devra à lui seul emprunter 25 milliards de dollars par an au cours des quatre prochaines années pour respecter ses engagements.
Ajoutant encore à la complexité, ces projets impliquent souvent des structures de financement complexes. Par exemple, dans le premier centre de données d’OpenAI au Texas, Oracle gère le matériel informatique, tandis que Crusoe construit l’infrastructure physique, obtenant un prêt de 15 milliards de dollars de Blue Owl Capital et d’autres investisseurs pour couvrir sa part. Pendant ce temps, SoftBank et OpenAI s’appuieraient sur la dette pour financer des installations dans l’Ohio et au Texas.
OpenAI a pris d’autres mesures audacieuses pour obtenir des fonds, notamment en vendant une participation massive au fabricant de puces Nvidia pour 100 milliards de dollars et en acceptant un important ensemble d’actions AMD – d’une valeur potentielle de dizaines de milliards supplémentaires. Ces accords impliquent des engagements d’achat de puces informatiques auprès des deux sociétés, mais ces accords offrent une clause de sauvegarde si les besoins d’OpenAI évoluent. Cependant, même si de telles évasions existaient, la dette elle-même pourrait devenir problématique.
Ce recours à l’endettement introduit plusieurs risques. Premièrement, la garantie qui garantit de nombreux prêts est souvent constituée des puces informatiques elles-mêmes, qui se déprécient rapidement. Deuxièmement, un large éventail d’institutions – depuis les banques et les prêteurs privés jusqu’aux entreprises qui investissent directement dans des installations – détiennent ces dettes, créant ainsi une vulnérabilité systémique dans l’ensemble du paysage financier. L’opacité entourant bon nombre de ces transactions rend difficile l’évaluation complète de l’ampleur potentielle de l’exposition.
“L’effet de levier dans le système est ce qui génère le risque”, prévient Jeremy Kress, professeur de droit des affaires à l’Université du Michigan, spécialisé dans l’instabilité financière. “Et il est difficile de savoir quel est l’effet de levier du système.”
Les parallèles avec le boom des entreprises Internet de la fin des années 1990 sont frappants. La ruée vers la construction d’infrastructures de fibre optique, alimentée par la dette, a conduit à une faillite généralisée lorsque les bénéfices promis ne se sont pas concrétisés. Même si le potentiel de l’IA est indéniable, les experts préviennent que cette dépendance actuelle à l’égard de l’argent emprunté risque de répéter les erreurs du passé. L’accumulation rapide de dettes liées à l’IA pourrait avoir des conséquences en cascade si les projections de revenus ne sont pas à la hauteur, laissant les investisseurs et les prêteurs vulnérables et mettant potentiellement en péril la viabilité à long terme de l’industrie elle-même.
