• Les acteurs hyperscale tels que Meta Platforms, Alphabet Inc. et Microsoft Corporation s'attendent à générer seulement 1 400 milliards de dollars de flux de trésorerie tout en ayant besoin d'environ 2 900 milliards de dollars de capex d'ici 2028.
  • La stratégie de financement inclut le financement par les fournisseurs, les contrats de location adossés à des actifs et les véhicules de crédit privé, plutôt que des prêts bancaires traditionnels et des obligations d'entreprise classiques.

Ce qui s'est passé:Un financement innovant comble un écart de 1 500 milliards de dollars pour l'IA

Selon un rapport des stratèges de Morgan Stanley, les principales entreprises technologiques censées construire l'essentiel de l'infrastructure mondiale d'IA prévoient des dépenses d'investissement d'environ 2 900 milliards de dollars d'ici 2028, mais estiment que seulement environ 1 400 milliards de dollars seront couverts par leurs flux de trésorerie internes.

Pour financer le déficit restant d'environ 1 500 milliards de dollars, les entreprises déploient des structures de financement inédites. Par exemple, le projet de centre de données « Hyperion » de Meta en Louisiane est construit par une coentreprise dans laquelle un gestionnaire d'actifs contrôle 80 % et Meta détient 20 %, tandis que Meta loue l'installation une fois achevée. La structure de dette et de location permet à Meta de maintenir la plupart des passifs hors de son bilan.

Parallèlement, le fournisseur de matériel d'IA NVIDIA Corporation soutient le fournisseur d'infrastructure cloud CoreWeave Inc. par le biais de participations et d'engagements d'achat ad hoc — utilisant de fait le financement par les fournisseurs pour assurer la demande de ses puces tout en permettant le développement de la capacité de calcul pour l'IA.

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Pourquoi c'est important

Ce changement de modèles de financement indique que le déploiement de l'IA n'est plus seulement une histoire technologique mais un défi majeur d'ingénierie financière. Les entreprises s'éloignent des investissements purement financés par les liquidités et adoptent plutôt des structures hors bilan, du crédit privé et des écosystèmes financés par les fournisseurs.

C'est important car ces structures comportent des risques: lorsque l'effet de levier est élevé, les rendements doivent justifier les investissements. Les analystes font le parallèle avec les booms d'infrastructures passés — et avertissent que si les revenus des modèles d'IA ne se développent pas, les entreprises pourraient faire face à des surcapacités ou à des dépréciations.

De plus, Wall Street et les gestionnaires d'actifs ont désormais un appétit croissant pour soutenir l'infrastructure d'IA par le biais de véhicules ad hoc opaques et de facilités de crédit non bancaires, ce qui élargit les types d'entités responsables de la souscription du risque de capital lié à l'IA.

Pour les investisseurs, ce changement soulève des questions sur la provenance des bénéfices futurs: les entreprises construisent-elles suffisamment de nouvelles sources de revenus pour justifier de telles dépenses? Certains analystes préviennent que, si les principaux acteurs technologiques disposent de solides flux de trésorerie, les entreprises soutenues par le crédit privé et les fournisseurs pourraient être plus exposés.

Dans l'ensemble, l'évolution des stratégies de financement des infrastructures d'IA souligne que les porteurs de l'opportunité et du risque s'étendent bien au-delà des budgets technologiques traditionnels et incluent désormais l'écosystème des services financiers lui-même.