Comment la débauche de $630 bln en IA de Big Tech sera insuffisante

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LONDRES, 26 mars (Reuters Breakingviews) - Pour tous les tourments des marchés financiers au sujet d’une bulle de l’intelligence artificielle, les investisseurs pourraient se concentrer sur le mauvais risque. La crainte dominante est que les géants de la technologie dépensent des centaines de milliards de dollars en infrastructures d’IA, pour que la demande ne suive pas. Le problème plus immédiat, toutefois, est que les entreprises technologiques auront du mal à déployer leurs énormes budgets 2026 d’une manière qui permette de mettre en service des centres de données fonctionnels.

L’ampleur de l’ambition de la Silicon Valley se heurte déjà à la réalité physique. Quatre entreprises seulement — Amazon.com (AMZN.O), ouvre un nouvel onglet, Microsoft (MSFT.O), ouvre un nouvel onglet, Alphabet (GOOGL.O), ouvre un nouvel onglet, et Meta Platforms (META.O), ouvre un nouvel onglet — devraient dépenser à elles seules environ 630 milliards de dollars en centres de données et puces d’IA en 2026, selon les estimations de Morgan Stanley. C’est plus de quatre fois le chiffre de 2023 et équivaut à environ 2,2% du PIB américain. En élargissant la focale en incluant les 11 principaux fournisseurs de services cloud et d’infrastructures, comme Oracle (ORCL.N), ouvre un nouvel onglet et CoreWeave (CRWV.O), ouvre un nouvel onglet, les dépenses d’investissement totales devraient atteindre 811 milliards de dollars.

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Même pour les plus grandes entreprises au monde, cette expansion est vertigineuse. Les quatre géants du numérique exploitent actuellement environ 600 installations de centres de données dans le monde, et en ont encore 544 en projet ou en construction, selon des données de S&P Global Energy Horizons. Transformer cette chaîne d’approvisionnement en une puissance de calcul en fonctionnement pourrait s’avérer être un défi plus grand que de mobiliser le capital nécessaire.

Sur le papier, l’économie semble simple. Un centre de données d’IA moderne de 100 mégawatts peut coûter plus de 4 milliards de dollars, y compris les puces. Environ 70% des dépenses portent sur les serveurs et les unités de traitement graphique (GPU), une grande partie étant liée aux puces les plus recherchées conçues par Nvidia (NVDA.O), ouvre un nouvel onglet. Le terrain absorbe généralement jusqu’à 6% de ce budget, selon l’emplacement. Le reste est partagé entre les bâtiments, les équipements électriques, le réseau, la sécurité et les systèmes de refroidissement requis pour faire tourner des charges de travail d’IA denses. Le hic est que les goulots d’étranglement les plus graves de l’industrie ne se situent pas nécessairement dans les semi-conducteurs, mais ⁠dans l’infrastructure physique et les autorisations locales requises pour l’installer.

L’électricité est l’une des principales contraintes. Obtenir un raccordement au réseau public dans de grands hubs comme Londres peut désormais prendre jusqu’à une décennie. Pour sortir de cet enfer bureaucratique, les opérateurs s’implantent dans des zones rurales, comme certaines régions du Texas. Mais si les permis sont plus faciles à obtenir dans des endroits reculés, il est plus difficile de trouver une main-d’œuvre qualifiée. Dans certains cas, les entreprises doivent construire des communautés d’appui pour assurer le personnel de leurs installations. Même ainsi, cette solution de contournement a des limites, car la demande de centres de données se déplace de l’entraînement de ⁠grands modèles de langage vers l’inférence — le processus d’exécution d’un modèle d’IA entraîné pour générer des sorties pour une utilisation dans le monde réel. Fournir des réponses rapides aux clients implique des centres d’inférence plus proches des zones peuplées.

Les opérateurs cherchent à contourner entièrement le réseau électrique en construisant des centres de données « insulaires » alimentés par des turbines à gaz sur site. Environ un tiers des installations américaines actuellement en construction s’appuient sur une production d’électricité sur site, selon Diego Hernandez Diaz, de McKinsey. Mais ce contournement a créé son propre goulot d’étranglement : de nouvelles turbines à gaz adaptées sont en pratique vendues jusqu’en 2029, ce qui pousse les développeurs à rechercher des alternatives, selon Thomas Bumberger, du Boston Consulting Group. La géopolitique ajoute en plus une couche de fragilité. La plupart des ⁠centres de données dépendent de groupes électrogènes de secours au diesel qui se déclenchent si la source d’alimentation principale tombe en panne, selon McKinsey. Ces unités sont testées quotidiennement, exposant ainsi l’essor de l’IA à d’éventuelles pénuries de carburant raffiné causées par le conflit au Moyen-Orient.

La chaîne d’approvisionnement industrielle plus large peine elle aussi à suivre la demande écrasante. Le processus de fabrication de matériels comme les postes électriques, les transformateurs et les systèmes de refroidissement n’est pas synchronisé avec le cycle de l’industrie technologique. Le délai de livraison des transformateurs fournis par des groupes tels que Schneider Electric (SCHN.PA), ouvre un nouvel onglet, Eaton (ETN.N), ouvre un nouvel onglet et Hitachi Energy est désormais de jusqu’à 100 semaines en ⁠Europe, tandis que les générateurs aux États-Unis peuvent mettre environ 50 semaines à arriver, selon le BCG. Près de 60% des projets de centres de données ont été retardés de plus de trois mois l’an dernier. Environ 88% des projets subissent des contretemps rien qu’en posant des fondations en béton, tandis que 78% sont retardés pendant l’installation des systèmes de refroidissement et des alarmes incendie, selon l’entreprise de prévision de projets de centres de données nPlan.

L’innovation rapide alimente la file d’attente. Les toutes nouvelles puces Blackwell de Nvidia — et son architecture Rubin à venir — dégagent beaucoup plus de chaleur que les versions précédentes. Cela a contraint les centres de données à passer d’un refroidissement à l’air à des systèmes liquides plus complexes, qui nécessitent de nouvelles tuyauteries et une infrastructure de purification de l’eau. Parallèlement, les racks serveurs de nouvelle génération consommeront tellement d’électricité que les méthodes traditionnelles d’alimentation ne fonctionneront plus efficacement. Pour faire face, les opérateurs de centres de données se tournent vers des transformateurs à semi-conducteurs plus avancés (SST), qui permettent aussi de charge rapide des véhicules électriques. Résultat : les entreprises technologiques se livrent concurrence aux constructeurs automobiles pour les composants.

Certains opérateurs, comme Amazon Web ⁠Services, utilisent des solutions de contournement, comme la conception d’équipements propriétaires. D’autres, comme Microsoft, louent de la capacité auprès d’opérateurs agiles de « neocloud », tels que CoreWeave et Nebius (NBIS.O), ouvre un nouvel onglet. Ces entreprises, dont beaucoup possèdent d’anciennes installations de minage de bitcoin réaffectées, ont souvent obtenu des terrains, de l’électricité et des permis précieux.

L’histoire adresse un avertissement sévère sur les dangers des envolées d’investissements. Prenez le boom des matières premières de la fin des années 2000 : à l’époque, de grands groupes pétroliers, dont Exxon Mobil (XOM.N), ouvre un nouvel onglet, Shell (SHEL.L), ouvre un nouvel onglet, BP (BP.L), ouvre un nouvel onglet et ⁠Chevron (CVX.N), ouvre un nouvel onglet, ont fortement augmenté leurs dépenses d’investissement afin de profiter de prix du brut records. L’investissement mondial consacré à la recherche, au forage et au pompage de pétrole et de gaz a presque triplé, opens new tab de ⁠p r o u r a v i r o n 250 milliards de dollars en 2000 à près de 700 milliards de dollars d’ici ⁠2013. Mais les pénuries de main-d’œuvre, d’équipements spécialisés et de contraintes liées aux permis ont fini par faire des dégâts. Globalement, la production a à peine augmenté tandis que les coûts ont explosé. Les rendements se sont effondrés, aggravés par une forte baisse des prix du pétrole, passés de 147 dollars le baril au milieu de 2008 à moins de 60 dollars quelques mois plus tard.

Les hausses des coûts de construction et les retards menacent aussi les rendements des géants de la tech. Un centre de données initialement budgété à 1 milliard de dollars peut facilement gonfler à 1,3 milliard de dollars, voire plus, estime nPlan. Par ailleurs, les fournisseurs de cloud ne monétisent un centre de données que lorsqu’il est branché et loué à des clients. Si une entreprise dépense 10 milliards de dollars en puces d’IA avancées mais ne parvient pas à sécuriser les transformateurs pour les alimenter, ces semi-conducteurs deviennent ⁠un capital immobilisé, se dépréciant ⁠rapidement sans générer le moindre centime de chiffre d’affaires.

Tout cela comprimera les marges bénéficiaires et pèsera sur les rendements des géants de la tech, sur leur investissement. Le rendement d’Alphabet sur le capital investi après ⁠impôts devrait passer de 51% l’an dernier à environ 36% d’ici 2030, selon des prévisions compilées par Visible Alpha. Celui de Microsoft devrait chuter encore plus nettement : de 95% en 2020 à 36% d’ici 2030.

L’intelligence artificielle pourrait être une technologie plus transformatrice que le pétrole, mais si la Silicon Valley part du principe que l’argent peut plier les lois ⁠de la physique, son déploiement massif pourrait ne pas suffire.

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Rédaction : Peter Thal Larsen ; Production : Pranav Kiran

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Karen Kwok

Thomson Reuters

Karen est une chroniqueuse qui se concentre sur les secteurs de la technologie mondiale et du capital-risque, et écrit des articles sur l’intelligence artificielle, la fintech et les entreprises de semi-conducteurs. Elle couvre aussi les opérations dans la région du Moyen-Orient et le secteur mondial de l’extraction de métaux. Avant Breakingviews, elle était journaliste européenne sur le gaz et l’énergie chez S&P Global Platts à Londres et a couvert les fonds et les actions chez Morningstar UK. Karen a également travaillé brièvement chez Bloomberg. Née et élevée à Hong Kong, elle parle couramment le mandarin et le cantonais.

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