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

Les banquiers qui orientent OpenAI et Anthropic vers des cotations en bourse poussent pour que les deux entreprises obtiennent des notations de crédit de qualité investissement peu après leur introduction en bourse, selon le Financial Times.

La raison derrière ce point est simple : obtenir des notations plus élevées aiderait à accéder davantage aux investisseurs obligataires d'entreprise, à réduire les coûts d'emprunt et à fournir 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 la clé pour l'argent institutionnel

Avoir une classification de qualité investissement est important car de nombreux grands investisseurs en titres à revenu fixe, tels que les fonds de pension et les compagnies d'assurance, ont des limites sur la quantité de dette à notation inférieure autorisée dans leurs portefeuilles. En général, les notations des obligations émises n'ont pas besoin d'être de qualité investissement, mais avoir cette notation ouvre considérablement le marché et réduit les coûts de financement.

Dans ce cas, OpenAI et Anthropic bénéficieront d'un avantage significatif alors qu'ils approchent de leur introduction en bourse.

Dans le même temps, ce développement est également indicatif des changements globaux dans les sources de financement du boom de l'IA. Selon un rapport de la Banque des règlements internationaux publié en janvier, les besoins prévisibles en investissements dans la technologie IA sont devenus trop importants pour être financés uniquement par les flux de trésorerie, et les entreprises se tournent désormais vers les marchés de la dette et du crédit privé.

Dans ces nouvelles circonstances, l'accès au crédit de qualité investissement cessera d'être un simple épisode dans l'histoire de l'entreprise et deviendra un facteur décisif dans la compétition pour la puissance de calcul.

Le développement se tourne vers l'argent emprunté

L'ampleur de la course à l'IA est tout à fait impressionnante, bien que diverses prévisions portent sur différents segments du marché.

Goldman Sachs Research prévoit qu'en 2026, le montant total des fonds investis mondialement dans l'IA dépassera 1 000 milliards de dollars, dont 581 milliards aux États-Unis uniquement. Selon l'économiste Joseph Briggs, les investissements mondiaux dans l'IA depuis 2022 dépasseraient 1,8 billion de dollars à la fin de 2026.

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

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

Cela fournit le contexte de l'importance de l'accès au marché obligataire. Une entreprise qui peut emprunter à bon marché et à plusieurs reprises a souvent plus de possibilités de financer davantage de puissance de calcul par l'emprunt au lieu de diluer ses actions, lui permettant de creuser encore plus l'écart entre les entreprises leaders et les concurrents plus petits.

Pourquoi le calendrier inquiète S&P

La question clé est sur quoi l'emprunt est ancré en premier lieu.

Dans un rapport publié le 3 septembre, intitulé « Perspectives de crédit pour les hyperscalers : Un état des lieux », 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 de l'emprunt pourraient prendre des années avant de devenir disponibles.

S&P estime que les six plus grands hyperscalers américains dépenseront plus de 7 billions de dollars dans les centres de données et les dépenses d'investissement liées à l'IA de 2025 à 2030.

C'est le défi principal : les entreprises acquièrent un financement aujourd'hui contre les revenus et les gains de productivité qui n'ont pas encore été prouvés. De la même manière, PwC a mis en garde contre la possibilité qu'une adoption plus lente de l'IA ou des prix plus faibles compliquent le processus de financement des étapes ultérieures du développement de l'IA.

Comme Cryptopolitan l'a souligné précédemment, la valorisation établie par la première grande entreprise publique d'IA pourrait fixer un précédent pour le reste de l'industrie, rendant ainsi cette dernière plus importante tant en termes d'actions que de dette.

Les valorisations intègrent déjà une introduction en bourse historique

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

Ces chiffres sont des estimations de suivi plutôt que des valorisations de financement annoncées par les entreprises, mais ils montrent à quel point les investisseurs tarissent le secteur de manière agressive.

Si l'une des deux entreprises associe une introduction en bourse spectaculaire à une notation de crédit de qualité investissement, le résultat serait plus qu'une étape de financement. Cela testerait si les marchés publics sont disposés à financer l'IA de pointe à la fois par les actions et par une dette à grande échelle, et dans quelle mesure les investisseurs sont prêts à accepter ce risque pour cette croissance.