La bulle de la puissance de calcul est apparue, les investissements mondiaux de 9 000 milliards sont confrontés à un cycle de liquidation

Demandez à l’IA · Comment les différences d’infrastructures d’IA entre les États-Unis et la Chine influencent-elles le processus de purge de la bulle ?

Dans l’opposition des trajectoires sino-américaines, qui pourra traverser l’hiver capitaliste des infrastructures d’IA

Dans l’histoire du développement économique de l’humanité, à chaque révolution technologique correspond une vague de construction, qui échappe rarement à un cycle de capitalisme effréné entrant, d’anticipations excessivement surestimées, puis de purge menant finalement à un cycle de retour à l’équilibre : la construction ferroviaire, les fibres télécom et l’exploration de pétrole de schiste n’ont pas fait exception. Et aujourd’hui, l’élan de construction des centres de données, qui répond aux besoins de puissance de calcul de l’intelligence artificielle, devient le plus vaste projet d’investissement en capital en période de paix. En l’espace de cinq ans, au niveau mondial, l’envergure des investissements concernés vise directement 9 000 milliards de dollars. Cette somptueuse fête du capital sans précédent : fondation des infrastructures de l’ère intelligente, ou bulle superdimensionnée sur le point d’éclater ? La réponse se trouve dans le bras de fer et les stratégies de déploiement des deux grands marchés clés : la Chine et les États-Unis.

Le berceau stratégique de cette course à la puissance de calcul se situe aux États-Unis. Les cinq géants technologiques — menés par Meta, Alphabet, Microsoft, Amazon et Oracle — pilotent la frénésie de capitaux des centres de données d’IA dans le monde. D’après les analystes de Visible Alpha, ces cinq entreprises prévoient d’investir près de 3 000 milliards de dollars en dépenses d’investissement sur cinq ans ; la grande majorité de ces fonds ira aux centres de données d’IA et aux infrastructures de calcul qui les accompagnent. En 2026, les dépenses d’investissement annuelles atteindront 4 700 à 5 000 milliards de dollars, soit une hausse de 60 % à 70 % en glissement annuel. La part des dépenses d’investissement dans l’indice Russell 1000 avoisine 40 % du total ; la vitesse de “brûlage” des fonds dépasse largement le sommet de la bulle Internet au début des années 2000. Du point de vue du déploiement par entreprise, Amazon mène avec environ 2 000 milliards de dollars de dépenses d’investissement annuelles, pariant à fond sur des grappes de puissance de calcul associées au service cloud AWS et à ses propres puces. Alphabet investit 1 750 à 1 850 milliards de dollars sur un an, en se concentrant sur des grappes de puces TPU conçues en interne et l’expansion des infrastructures d’IA à l’échelle mondiale. Meta et Microsoft voient aussi leurs dépenses annuelles dépasser chacune 100 milliards de dollars ; Oracle, lui, mobilise des fonds pour avancer le projet Stargate, avec un déploiement à grande échelle de puces d’IA haut de gamme. L’intensité des investissements et des revenus du secteur technologique américain monte à 34 % à 39 %, très au-dessus du pic de 32 % observé pendant la bulle Internet. Le caractère entraîné par la dette devient de plus en plus évident.

Derrière ces investissements en apparence audacieux, la pression financière des géants américains se manifeste déjà discrètement : le flux de trésorerie disponible se dégrade fortement. Les flux de trésorerie disponibles de Google devraient chuter de 90 %. Amazon pourrait même se retrouver dans une zone de flux de trésorerie disponible négatifs. Pour maintenir des investissements gigantesques, en 2025, les cinq plus grands groupes ont déjà émis beaucoup d’obligations à taux d’intérêt élevés. Dans les trois prochaines années, l’ampleur de la dette correspondante pourrait augmenter de manière significative. Parallèlement, les centres de données d’IA aux États-Unis font face à un goulot d’étranglement à triple niveau : électricité, puces et terrains. À l’avenir, le pays pourrait connaître un déficit d’électricité notable ; certaines grappes de GPU déjà construites sont mises au repos faute d’une alimentation électrique suffisante. En outre, le cycle d’itération de la nouvelle génération de puces Nvidia est raccourci à 1 an ; avec un cycle rapide d’amortissement accéléré de 3 à 5 ans pour les infrastructures d’IA, la fenêtre de rentabilisation des investissements se réduit encore. Plus sévère encore : un grave déséquilibre entre investissement et production. À l’échelle mondiale, le volume annuel de revenus liés à l’IA reste relativement limité, tandis que les dépenses d’investissement annuelles des centres de données sont proches de 400 milliards de dollars, bien au-dessus du ratio observé pendant les bulles ferroviaires et de télécommunications dans l’histoire. Les caractéristiques de bulle sont déjà très visibles. Même ainsi, les géants américains disposent encore de la marge nécessaire pour traverser le cycle : ils détiennent d’énormes liquidités et équivalents, et leur notation de crédit de tout premier rang (AAA/AA+) maintient leurs coûts de financement à un niveau bas de 3 % à 4 %. Les flux de trésorerie stables de leurs activités clés — publicité, services cloud, e-commerce, etc. — qui se chiffrent chaque année à plusieurs centaines de milliards de dollars, suffisent à couvrir l’amortissement et les charges d’intérêt liés aux investissements en IA. De plus, en verrouillant en amont l’électricité, les terrains et les capacités clés en GPU, ils érigent des barrières que les acteurs plus petits ne peuvent pas franchir. Même si la bulle éclate, il s’agira seulement d’une dépréciation d’actifs à court terme ; ils ne tomberont jamais dans une crise existentielle.

Contrairement à la stratégie de puissance de calcul dominée par les géants américains et guidée par le marché, la construction des centres de données d’IA en Chine a emprunté une voie différenciée : pilotage par les politiques, participation de multiples acteurs, et maîtrise autonome et contrôlable. Dans la vague mondiale de puissance de calcul, la Chine a suivi le mouvement tout en évitant l’aveuglement de la frénésie purement capitaliste. Du point de vue de l’ampleur des investissements : en 2026, les investissements liés aux centres de données d’IA en Chine se situeraient autour de 1 200 à 1 400 milliards de dollars ; l’investissement total prévu sur le plan quinquennal atteint 3 000 milliards de yuans. Même si cela ne représente pas la moitié du marché américain, le taux de croissance et l’efficacité de mise en œuvre présentent des avantages considérables. Les acteurs investisseurs se répartissent selon un schéma “à trois piliers” : opérateurs de télécommunications, plateformes des gouvernements locaux et géants de l’Internet. La part des trois grands opérateurs dans les investissements en puissance de calcul approche 35 %. ByteDance, Alibaba, Tencent et d’autres entreprises Internet arrivent juste derrière : parmi les dépenses en capital de ByteDance en 2026, plus de 1 600 milliards de yuans, près de la moitié ira vers des centres de données. Le plan d’investissement en puissance de calcul d’Alibaba sur trois ans est aussi proche de 500 milliards de yuans. À l’inverse de la forte dépendance de la Chine aux puces importées, l’infrastructure de puissance de calcul en IA en Chine reste toujours ancrée dans une direction maîtrisée en interne. En 2026, la part du marché des puces d’IA nationales devrait dépasser 50 % ; les scénarios d’inférence seront entièrement substitués. La proportion d’expéditions de serveurs GPU nationaux dépasse 52 %. Des puces nationales comme Huawei Ascend et Hygon Information penetrent rapidement des scénarios dans l’administration publique, la finance et l’industrie, se libérant ainsi complètement de la dépendance à un fournisseur unique à l’étranger.

En comparant les logiques de déploiement des deux grands marchés, États-Unis et Chine, la différence est particulièrement claire. Les États-Unis placent le cœur de leur stratégie sur l’entraînement de modèles d’IA haut de gamme, suivant une voie reposant sur des ASIC développés en interne et un écosystème en code fermé : le capital est entièrement piloté par les géants technologiques eux-mêmes, avec l’objectif de rechercher la domination mondiale de la puissance de calcul. La Chine, elle, s’appuie sur la stratégie nationale “Eastern Data Western Computing” (东数西算) comme coordination globale, en se concentrant sur la mise en œuvre de la puissance de calcul d’inférence et les applications par scénarios. Les investissements tiennent compte à la fois des orientations des politiques et de la demande du marché. La Chine contrôle strictement l’efficacité énergétique PUE et l’utilisation d’une électricité verte ; ses coûts de construction sont nettiblement inférieurs à ceux des États-Unis, ce qui lui donne un avantage en termes de coûts. Le coût d’entraînement d’un seul modèle est aussi bien inférieur à celui du marché américain. Plus important encore : grâce à l’ampleur des scénarios d’application locaux, en administration publique, fabrication, e-commerce et finance, la part des besoins en inférence IA dépasse 70 %, ce qui absorbe efficacement la nouvelle capacité de production en puissance de calcul et réduit fortement le risque de vacance induit par une construction aveugle. Le marché américain, lui, fait face au problème d’un taux d’utilisation des centres de données généralistes seulement de 10 % à 15 %, et d’un déséquilibre structurel entre la puissance de calcul haut de gamme et les capacités bas de gamme. De nombreux projets ne disposent d’aucun support de contrats de location à long terme ; ils sont construits uniquement pour capter des parts de puissance de calcul, ce qui fait que le risque de bulle est bien plus élevé que sur le marché chinois.

À partir des signaux actuels du marché, la bulle des centres de données d’IA n’est pas un risque latent : elle apparaît déjà de manière substantielle. Les quatre alarmes — inadéquation grave investissement-production, retard dans la mise en œuvre de la commercialisation, accélération de l’amortissement technique, et hausse de la pression de la dette — ont déjà été déclenchées. 80 % des entreprises n’ont pas encore obtenu de bénéfice réel à partir des investissements en IA. Les entreprises leaders en IA restent dans un état de pertes importantes. Les entreprises de puissance de calcul de taille moyenne et les projets IDC lancés par imitation commencent à faire face aux difficultés suivantes : annulation des baux, tension sur la chaîne de financement. Cette tendance se transmet directement au marché des capitaux, formant une dynamique de division clairement visible : l’évaluation des entreprises en amont — puces, modules optiques, équipements de stockage — continue de grimper, tandis que les cours des entreprises opératrices à puissance de calcul moyenne ou faible subissent un fort repli. La valeur boursière des géants américains connaît aussi des fluctuations à court terme en raison de leurs plans d’investissement massifs. Les rendements des obligations à taux d’intérêt élevés montent ; la purge rationnelle du marché des capitaux est déjà en marche.

En regardant vers l’avenir, ce pari de puissance de calcul de 9 000 milliards de dollars, avec une bulle qui éclate, est un événement probable ; mais ce ne sera pas un effondrement rapide à court terme. Au cours des 1 à 2 prochaines années, l’écart de puissance de calcul haut de gamme continuera de soutenir la demande ; les prix de location et les investissements en capital resteront à des niveaux élevés. Puis, sur 3 à 5 ans, à mesure que la capacité se concentre et se libère, que l’itération technologique s’accélère et que la commercialisation ne se fait pas au rythme prévu, la bulle finira progressivement par éclater, et le marché mondial de la puissance de calcul entrera dans une purge à grande échelle. Pour les États-Unis, les cinq géants technologiques — grâce à leurs flux de trésorerie, à la position stratégique de leurs ressources et à des barrières d’écosystème — pourront encore traverser sans encombre. Après la purge des bulles, ils renforceront davantage leur position d’oligopole et deviendront les bénéficiaires du remodelage de l’industrie. Pour la Chine, la coordination et la régulation des politiques, la solidité technologique de la substitution nationale, ainsi que la demande portée par les scénarios permettent au pays à la fois d’éviter le risque de bulle dû à une expansion désordonnée et de saisir l’opportunité des infrastructures de l’ère intelligente, réalisant ainsi un changement de voie et un dépassement dans le domaine de la puissance de calcul.

Finalement, cette vague mondiale de puissance de calcul ne deviendra pas entièrement une illusion de capitaux. Comme les bulles ferroviaires et les bulles des fibres optiques dans l’histoire, les capacités excédentaires deviendront inévitablement la base essentielle du développement de l’économie intelligente. Et les deux grands marchés — Chine et États-Unis — formeront aussi une structure mondiale de puissance de calcul où la formation haut de gamme et l’inférence par scénarios, les écosystèmes en code fermé et les écosystèmes open source, coexisteront en complémentarité. Le marché des capitaux accomplira alors le retour de l’enthousiasme vers la rationalité. Les entreprises qui disposent réellement de barrières technologiques et de capacités de commercialisation s’installeront solidement au sein du cycle de récurrence, et deviendront la force motrice centrale de l’ère de l’IA.