Les banquiers d'OpenAI et d'Anthropic recherchent les meilleures notations de crédit pour ouvrir le marché obligataire

D'après le Financial Times , les banquiers qui accompagnent OpenAI et Anthropic dans leur introduction en bourse font pression pour que les deux sociétés obtiennent rapidement une notation de crédit de qualité investissement après leur entrée en bourse .

Le raisonnement derrière ce point est simple : l’obtention de meilleures notations permettrait d’accéder plus facilement aux investisseurs en obligations d’entreprises, de réduire les coûts d’emprunt et d’offrir aux deux laboratoires d’IA un moyen supplémentaire d’obtenir des fonds pour leur infrastructure coûteuse sans avoir à émettre constamment de nouvelles actions.

Une notation est essentielle pour obtenir des fonds institutionnels

L'obtention d'une notation de qualité investissement est importante car de nombreux grands investisseurs en titres à revenu fixe, tels que les fonds de pension et les compagnies d'assurance, imposent des limites quant à la part de dette de moindre qualité autorisée dans leurs portefeuilles. En règle générale, les obligations émises ne sont pas nécessairement notées « qualité investissement », mais cette notation ouvre considérablement le marché et réduit les coûts de financement.

Dans ce cas précis, OpenAI et Anthropic bénéficieront d'un avantage considérable à l'approche de leur introduction en bourse.

Parallèlement, cette évolution témoigne également de changements plus généraux dans les sources de financement de l'essor de l'IA. Selon un rapport de la Banque des règlements internationaux publié en janvier, les besoins prévisibles d'investissement dans les technologies d'IA sont devenus trop importants pour être financés uniquement par cash , et les entreprises se tournent désormais vers l'emprunt et les marchés du crédit privé.

Dans ce nouveau contexte, l'accès à des emprunts de qualité investissement ne sera plus un simple épisode de l'histoire de l'entreprise, mais deviendra un facteur déterminant dans la concurrence pour la puissance de calcul.

Le développement se tourne vers l'emprunt

L'ampleur de la course à l'IA est impressionnante, même si les différentes prévisions portent sur différents segments du marché.

Goldman Sachs Research prévoit que d'ici 2026, le montant total des investissements mondiaux dans l'IA dépassera 1 000 milliards de dollars, dont 581 milliards aux États-Unis. Selon l'économiste Joseph Briggs, les investissements mondiaux dans l'IA depuis 2022 devraient dépasser 1 800 milliards de dollars d'ici fin 2026.

LSEG estime que les cinq plus grands hyperscalers américains dépenseront au total environ 720 milliards de dollars en capitaux en 2026.

PwC adopte une perspective à plus long terme, estimant que les dépenses d'investissement totales dans les centres de données mondiaux jusqu'en 2050 atteindront 31,6 billions de dollars, avec des dépenses annuelles débutant à 800 milliards de dollars en 2026 et culminant à 1,8 billion de dollars en 2050, en raison du remplacement des serveurs, des GPU et autres équipements tous les quatre à six ans.

Cela met en lumière l'importance de l'accès au marché obligataire. Une entreprise qui peut emprunter à faible coût et de manière répétée a souvent plus de possibilités de financer l'augmentation de sa puissance de calcul par l'emprunt plutôt que par la dilution de son capital, ce qui lui permet de creuser encore davantage l'écart entre les entreprises leaders du secteur et leurs concurrents plus modestes.

Pourquoi le timing inquiète S&P

La question essentielle est de savoir sur quoi repose initialement cet emprunt.

Dans un rapport publié le 3 septembre et intitulé «Perspectives de crédit pour les hyperscalers: un point de situation », S&P Global Ratings a souligné que les dépenses d'investissement augmentent à un rythme plus élevé que prévu initialement, que les structures de financement deviennent de plus en plus complexes et moins transparentes et que les rendements des emprunts pourraient mettre des années à être disponibles.

S&P estime que les six plus grands hyperscalers américains dépenseront plus de 7 000 milliards de dollars en centres de données et en investissements liés à l'IA entre 2025 et 2030.

C’est là le principal défi : les entreprises obtiennent aujourd’hui des financements en se basant sur des revenus et des gains de productivité qui restent à démontrer. De même, PwC a mis en garde contre le risque qu’une adoption plus lente de l’IA ou une baisse des prix compliquent le financement des phases ultérieures de son déploiement.

Comme Cryptopolitan l'a déjà souligné, la valorisation établie par la première grande entreprise publique d'IA pourrait faire jurisprudencedent le reste du secteur, la rendant ainsi plus importante tant en termes de fonds propres que de dettes.

Les évaluations tiennent déjà compte d'une inscription historique

Les estimations du marché privé sont déjà extrêmes. DeFiLlama citées par Cryptopolitan le 28 août, Anthropic était valorisée à environ 1 380 milliards de dollars et OpenAI à près de 900 milliards de dollars.

Ces chiffres sont des estimations de tracplutôt que des valorisations de financement annoncées par les entreprises, mais ils montrent à quel point les investisseurs évaluent agressivement le secteur.

Si l'une ou l'autre de ces entreprises réussissait brillamment son introduction en bourse tout en obtenant une notation de crédit de qualité, il s'agirait de bien plus qu'une simple étape de financement. Cela permettrait de vérifier si les marchés publics sont prêts à financer l'intelligence artificielle de pointe par le biais d'émissions d'actions et d'emprunts importants, et quel niveau de risque les investisseurs sont disposés à accepter pour une telle croissance.