Pourquoi l'IA s'arrête : une montagne de 1,5 billion de dollars d'effets de levier cachés

La course aux infrastructures d'intelligence artificielle entre peut-être dans une phase opaque. Ce qui a commencé comme une frénésie de dépenses financées par les flux de trésorerie des entreprises technologiques les plus riches du monde devient de plus en plus un cycle de dépenses en capital piloté par la dette. Une grande partie du capital est acheminée par le biais de contrats de location, de coentreprises, d'engagements d'achat et de financements sur le marché privé.

La tension réside dans le fait que les hyperscalers ont toujours l'air extraordinairement sains. Des sociétés telles qu'Alphabet Inc., Meta Platforms Inc., Microsoft Corporation et Amazon.com Inc. génèrent d'importants flux de trésorerie, détiennent des soldes de trésorerie importants et présentent un effet de levier déclaré relativement modeste.

Mais, selon Robin Wigglesworth, auteur et rédacteur en chef du FT Alphaville, les bilans officiels ne racontent plus toute l'histoire.

« C'est l'un des événements les plus importants de notre vie sur les marchés financiers », a déclaré Wigglesworth lors d'un récent entretien.

Pendant des années, les hyperscalers ont pu financer des centres de données à partir de leurs activités principales, car « la recherche sur Google, Amazon et Facebook lui-même ne font qu'imprimer de l'argent ». Maintenant, selon lui, « l'échelle est en train de devenir si énorme qu'ils se tournent de plus en plus vers les marchés de la dette ».

Le bilan caché de l'IA

L'exemple le plus clair est le centre de données Hyperion de Meta en Louisiane. Plutôt que de simplement émettre de la dette elle-même, Meta a formé une coentreprise avec Blue Owl appelée Beignet, a pris une participation de 20 % et a garanti qu'elle louerait l'installation pendant au moins 20 ans. Cette structure a permis à Beignet d'émettre 27 milliards de dollars d'obligations tout en préservant la dette du bilan de Meta.

« Il ne s'agit pas d'une obligation, d'une dette ou d'un prêt pour Meta », a déclaré Wigglesworth. « Mais, bien sûr, c'est à elle de payer ce bail pour 20 ans. »

Goldman Sachs a estimé que les hyperscalers ont des engagements de location d'environ 1,5 billion de dollars. Environ 1 billion de dollars concernent des contrats de location qui n'ont pas encore commencé et ne sont donc pas comptabilisés comme des passifs classiques selon les règles comptables américaines. Ils se trouvent en grande partie dans les notes de bas de page jusqu'à l'entrée en vigueur du bail.

Les entreprises accumulent également des engagements contractuels pour les puces, la capacité informatique, les systèmes de refroidissement et l'énergie. Ces obligations d'achat ont atteint près de 1,5 billion de dollars, sous l'impulsion d'Alphabet, qui a dévoilé plus de 800 milliards de dollars d'engagements futurs.

« Il s'agit de passifs financiers qui sont dans de nombreux cas extrêmement difficiles à surmonter », a déclaré Wigglesworth. « Ils marchent, parlent et font du charlatan un peu comme s'ils étaient endettés, mais ils n'apparaissent pas comme des dettes. »

Le calcul devient une garantie

La prochaine étape est la financiarisation de l'informatique elle-même. NVIDIA Corporation et des gestionnaires d'actifs alternatifs tels que Blackstone Inc., BlackRock Inc. et KKR & Co. Inc. recherchent des structures conçues pour traiter la capacité des puces et les contrats informatiques comme des actifs investissables.

La comparaison avec l'immobilier commercial ou les infrastructures énergétiques est tentante. Mais les ordinateurs ont une durée de vie utile plus courte et moins certaine que celle d'un pipeline, d'une centrale électrique ou d'un immeuble de bureaux. Les puces se déprécient, tombent en panne, doivent être remplacées et peuvent être remplacées par de nouvelles générations de matériel.

« Ce n'est pas parce que vous dites que quelque chose est une classe d'actifs qu'il en est ainsi », a-t-il dit. Les copeaux se dégradent, nécessitent un entretien et peuvent devenir rapidement obsolètes. Ces risques peuvent être évalués, a-t-il ajouté, mais le simple volume d'argent et la crainte dominante de passer à côté d'une occasion fragilisent le cycle.

William Lee de Global Economic Advisors est plus direct. « Je veux être la personne qui soulève ce terrible levier de mots », a-t-il déclaré sur CNBC. Les parallèles, selon lui, sont avec des modèles de financement captif tels que le GMAC dans le secteur de l'automobile, sauf que le financement est désormais lié au calcul.

« Nous voyons NVIDIA financer le calcul », a déclaré Lee. Les fonds de crédit privés sont de plus en plus exposés, tandis que les banques sont indirectement connectées par le biais de lignes de crédit qui fournissent des liquidités au système. Si les taux augmentent ou si les liquidités s'assèchent, a-t-il prévenu, « nous commencerons à avoir une crise ».

Le risque se concentre davantage sur les entreprises qui n'ont pas les activités principales génératrices de trésorerie des plus grands hyperscalers. Oracle Corporation est plus endettée en termes de chiffre d'affaires que ses concurrents plus importants, tandis que CoreWeave Inc. représente le modèle néocloud le plus rentable : des emprunts massifs garantissant le développement de l'IA sans bénéficier des mêmes garanties que les entreprises traditionnelles.

« Je ne crains pas que Facebook, Alphabet ou Amazon fassent faillite », a déclaré Wigglesworth. « Il y aura, bien entendu, au cours de chaque cycle quelques cas extrêmes qui ont simplement emprunté beaucoup trop d'argent. »

Pourquoi le boom pourrait durer

Marko Papic de BCA Research s'attend à ce que les infrastructures d'IA soient à terme surconstruites, comme cela s'est produit lors des précédentes hausses d'investissements dans des domaines tels que les canaux et les réseaux de fibre optique.

Cependant, Papic ne voit pas un buste comme nécessairement imminent. La baisse des coûts des jetons et l'essor des modèles open source rendent l'IA moins coûteuse à déployer. Cela pourrait élargir l'adoption, augmenter la demande de capacité informatique et soutenir de nouveaux investissements dans les centres de données.

Papic soutient que la baisse des coûts de l'IA contribue à prolonger le cycle des dépenses d'investissement, car les centres de données peuvent toujours générer des rendements intéressants et soutenir des analyses de rentabilisation viables. Le principal signe d'alerte apparaîtrait lorsque le rythme de croissance des dépenses d'investissement dans l'IA commencerait à ralentir et que les bénéfices cesseraient de réserver des surprises positives.

Crédit photo : Shutterstock