Les laboratoires d'IA s'endettent alors que les coûts de calcul en flambée menacent la rentabilité
- Goldman Sachs évalue à près de 500 milliards de dollars les émissions de dette liées à l'IA d'ici août 2026.
- La hausse des coûts informatiques, la location de puces et l'amortissement exercent une pression sur la rentabilité, malgré une forte croissance des revenus liés à l'IA.
- L'exposition accrue à la dette pourrait remodeler la concurrence mondiale dans le domaine de l'IA, favorisant les entreprises bien financées tout en augmentant les risques pour les développeurs plus petits et les marchés du crédit.
Les entreprises d'IA empruntent davantage afin de construire les infrastructures informatiques dont elles ont besoin. Bien que les ventes soient en plein essor, il est incertain qu'elles puissent couvrir les coûts croissants.
L'écart se voit dans les performances financières d'Anthropic. Selon Reuters, l'entreprise a réalisé 4,6 milliards de dollars de ventes mais a enregistré une perte opérationnelle de 8,06 milliards de dollars en 2025.
Ses finances se sont depuis améliorées. CNBC a rapporté que le taux de revenus annualisé d'Anthropic a atteint 65 milliards de dollars en juillet 2026, avec des projections de 100 milliards de dollars d'ici la fin de l'année. 24/7 Wall St. a également fait état d'un résultat opérationnel ajusté positif au deuxième trimestre.
Pendant ce temps, OpenAI a généré 6,7 milliards de dollars de revenus au deuxième trimestre mais a enregistré une perte de 12,3 milliards de dollars sur ses opérations. En septembre, son revenu annuel s'orientait vers 70 milliards de dollars, selon Axios.
Anthropic serait plus proche de la rentabilité, bien que ses résultats ajustés n’incluent pas certains coûts, et qu’une croissance rapide des revenus ne conduise pas nécessairement à des profits durables.
L’endettement dans l’IA expose des risques financiers croissants
Début août 2026, Goldman Sachs a estimé à environ 500 milliards de dollars les émissions de dettes liées à l'IA. CNBC a rapporté que JPMorgan anticipe 4,1 billions de dollars d'émissions totales d'ici 2030.
Bien qu'il soit rapporté que Broadcom recherche plus de 50 milliards de dollars pour financer les puces d'OpenAI, SpaceX cherche un supplément de 40 milliards de dollars. Oracle est également à la recherche de fonds pour ses centres de données. Il est par ailleurs prévu que Broadcom accorde 42 milliards de dollars à Anthropic pour le développement de ses puces.
Ces arrangements permettent de répartir les risques financiers entre les prêteurs, les fournisseurs et les développeurs d’IA. La stabilité financière des laboratoires d’IA devient ainsi un enjeu pour le marché du crédit dans son ensemble.
Cependant, l'emprunt d'argent n'est qu'un seul des problèmes. Les coûts des infrastructures ne s'arrêtent pas à la construction. Bryan Musto estime que les coûts de dépréciation annuels se situeront entre 390 milliards et 530 milliards de dollars pour les cinq plus grands hyperscalers d'ici 2028. Son modèle montre que les revenus annuels des hyperscalers devraient se situer dans une fourchette comprise entre 675 milliards et 785 milliards de dollars afin de couvrir la dépréciation et générer un retour avant impôt de 10 %, hors électricité et personnel.
Le boom de la dette pourrait remodeler la concurrence mondiale dans l’IA
Selon les estimations de PwC, le montant total des investissements mondiaux dans les centres de données pourrait atteindre un surprenant 31,6 billions de dollars d'ici 2050. Par ailleurs, un autre article examine les scénarios potentiels dans lesquels la dette liée à l'IA pourrait atteindre entre 3 billions et 7 billions de dollars en 2029. Bien sûr, il s'agit de chiffres attendus, et non d'emprunts réels.
La dépendance croissante au recours à l'emprunt suscite des inquiétudes concernant la stabilité financière. La Banque des règlements internationaux met en garde contre le fait qu'un ralentissement des investissements dans l'IA pourrait impacter l'ensemble du marché financier. Les petites entreprises fortement endettées seraient les plus touchées. Parallèlement, les géants de la technologie, disposant de finances plus solides, pourraient gagner du terrain grâce à cette situation.
Néanmoins, une crise de la dette n’est en aucun cas inéluctable. Le problème beaucoup plus important est de savoir si les entreprises d’IA peuvent générer suffisamment de revenus pour couvrir leur endettement tout en continuant à financer des infrastructures informatiques coûteuses.
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FAQ
Pourquoi les entreprises d’IA s’endettent-elles massivement pour construire des infrastructures informatiques ?
L’entraînement et l’exploitation de modèles d’IA avancés nécessitent des puces, des data centers et de l’électricité onéreux. L’emprunt permet aux entreprises d’augmenter leur capacité de calcul sans dépendre entièrement de leurs réserves de trésorerie ou du financement par actions.
Le boom de la dette liée à l'IA pourrait-il déclencher une crise financière ?
Il n'y a aucune certitude quant à une crise. Toutefois, un endettement concentré, des arrangements financiers interconnectés et des rendements d'investissement décevants pourraient créer des vulnérabilités financières. Le BIS identifie des risques plus larges sur les marchés du crédit si l'investissement dans l'IA ralentit brusquement.
Comment l'augmentation de la dette liée à l'IA pourrait-elle affecter le marché mondial de l'IA ?
Les entreprises technologiques bien capitalisées pourraient renforcer leur position concurrentielle en obtenant des financements et en sécurisant des capacités de calcul. Les développeurs plus petits et les marchés émergents pourraient faire face à des coûts de financement plus élevés, ce qui risquerait d'accroître la concentration du marché et d'élargir les écarts technologiques régionaux.
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Micah Abiodun
Micah Abiodun met à profit son Master en Ingénierie et Gestion de l'Environnement (MSc) à l'Université de Technologie de Tallinn (TalTech) pour peaufiner ses articles sur les prévisions de prix et l'actualité à Cryptopolitan. Fort de sept années d'expérience dans les médias cryptographiques, il couvre les principales cryptomonnaies, les altcoins, la finance décentralisée (DeFi), les stablecoins, les tendances macroéconomiques et les technologies émergentes.
