500 milliards de dollars pour l'IA financière, la dette hors bilan augmente également

L'origine du financement des investissements dans l'infrastructure de l'IA s'élargit, passant de la trésorerie opérationnelle aux obligations, aux baux et au capital-investissement. Avec l'accélération de la construction des centres de données et des unités de traitement graphique (GPU), il devient difficile de lire le véritable fardeau uniquement à partir des emprunts inscrits au bilan.

NVIDIA ($NVDA) a annoncé le 10 octobre qu'elle collaborait avec Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, KKR et Goldman Sachs pour développer une plateforme de financement d'infrastructure de calcul IA d'une valeur de plus de 500 milliards de dollars (environ 710 trillions de wons). Jensen Huang, le PDG de NVIDIA, a déclaré dans un communiqué que "le calcul dans l'IA équivaut à des revenus". Cela signifie qu'il ne s'agit pas simplement d'acheter des serveurs, mais de considérer l'infrastructure comme un actif capable de générer des flux de trésorerie à long terme.

Le cœur de ce projet est une structure où les laboratoires de recherche en IA et les fournisseurs de services cloud utilisent des installations de calcul à grande échelle, tandis que les institutions financières créent des pools de capital dédiés. NVIDIA fournit un écosystème de puces et de logiciels. Nous avons précédemment rapporté sur le débat concernant le rôle de NVIDIA dans le financement des infrastructures de l'IA.

Les "usines d'IA" désignent une infrastructure de type centre de données qui regroupe GPU, réseaux, électricité, refroidissement et logiciels pour fournir des calculs AI à grande échelle. Cela implique de sécuriser d'abord l'électricité et l'espace, puis de déployer l'équipement avant de récupérer les revenus grâce à l'utilisation des clients et aux contrats à long terme. Cela signifie que l'investissement initial est élevé et que le moment de la rentabilité est repoussé.

PIMCO a déclaré dans un podcast publié le 16 juillet que le montant des investissements dans les infrastructures d'IA pour 2026-2027 pourrait dépasser 1 600 milliards de dollars (environ 2 272 trillions de wons). PIMCO a indiqué qu'une grande partie de ce montant pourrait être levée sur le marché obligataire. Dans un rapport distinct, il a été analysé que les dépenses en capital liées à l'IA passent d'une structure dépendante des flux de trésorerie opérationnels à un cycle d'investissement basé sur la dette.

Le fardeau hors bilan a également augmenté. PIMCO a déclaré que, selon les estimations des principaux hyperscaleurs, les investissements en infrastructures pour 2026 pourraient atteindre 690 milliards de dollars (environ 980 trillions de wons) et 870 milliards de dollars (environ 1 235 trillions de wons) pour 2027. Il a également été souligné que les engagements de location futurs non encore reconnus au bilan s'élèvent à 822 milliards de dollars (environ 1 167 trillions de wons).

Les baux et les engagements d'achat, bien qu'ils ne soient pas immédiatement comptabilisés comme des emprunts, peuvent se transformer en pressions de sortie de trésorerie à l'avenir. Le Financial Times a rapporté que les engagements d'achat des hyperscaleurs et les obligations de location identifiées par Goldman Sachs s'élèvent respectivement à environ 15 000 milliards de dollars (environ 21 300 trillions de wons). Cependant, ces chiffres représentent des éléments définis différemment, tels que les investissements en infrastructures, les baux et les engagements d'achat, ce qui rend difficile une comparaison simple en termes de risque.

La structure du marché évolue également. Jusqu'à présent, les grandes entreprises technologiques ont largement financé leurs investissements dans les centres de données grâce à leur propre capacité de génération de trésorerie. Cependant, la concurrence pour les modèles d'IA fait grimper simultanément les coûts de l'électricité, des terrains, des serveurs, de la mémoire et des équipements réseau, élargissant ainsi les méthodes de financement à l'émission d'obligations, aux baux à long terme, aux sociétés à but spécial et aux prêts privés.

Cette tendance est en phase avec les rapports précédents indiquant que les investissements en infrastructures d'IA des grandes entreprises technologiques s'élargissent pour combiner le financement par la trésorerie propre avec des obligations, du capital-investissement et des baux à long terme. Des entreprises comme Google et Meta ont non seulement possédé directement des centres de données, mais ont également utilisé des garanties, des baux et des partenariats pour répartir le fardeau de l'infrastructure.

Le lien avec la Corée n'est pas négligeable. NVIDIA et le groupe SK ont annoncé le 24 juillet un projet de collaboration pour un centre de données IA et de mémoire d'une valeur de plus de 500 milliards de dollars (environ 710 trillions de wons). NVIDIA a déclaré que SK Telecom prévoit de construire une usine d'IA NVIDIA Vera Rubin DSX d'une capacité maximale de 2 gigawatts et de mettre en service la première usine d'IA en 2027.

Le même jour, Naver, NVIDIA et Brookfield ont également annoncé un plan d'extension de la capacité de l'usine DSX AI du centre de données de Sejong, passant de 55 mégawatts à 200 mégawatts d'ici 2028. Cela signifie que la chaîne d'approvisionnement en mémoire et les investissements dans les centres de données en Corée avancent en tandem avec la structure de financement des infrastructures d'IA à l'échelle mondiale.

Les perspectives de l'industrie sont partagées. D'un côté, certains considèrent que l'infrastructure AI regroupant une grande puissance, des centres de données et des GPU pourrait attirer de nouveaux actifs à long terme. D'un autre côté, des préoccupations sont soulevées concernant le financement circulaire et le financement des fournisseurs, qui augmentent la capacité d'achat des clients.

PIMCO estime que le cycle d'investissement dans l'infrastructure de l'IA est plus discipliné et plus susceptible d'être financé que les investissements dans les réseaux de communication des années 1990, tout en soulignant que la vitesse de rentabilité réelle est cruciale. AIMA a également reconnu que l'effet de levier est un outil clé pour les fonds spéculatifs, mais a déclaré qu'il est difficile de généraliser cela comme un risque systémique.

Le risque de levier s'est d'abord manifesté dans les positions des investisseurs individuels. Reuters a rapporté que le fonds spéculatif axé sur l'IA, Situational Awareness, a transféré la plupart de ses actions cotées à Citadel après avoir subi des pertes sur les actions technologiques et des pressions de marge. Bien que cet exemple ne puisse pas à lui seul conclure à un risque systémique pour l'ensemble de l'infrastructure de l'IA, il montre que les positions en IA financées par l'emprunt peuvent se transformer en pression de vente sur le marché en cas de chute des prix.

Les enjeux du financement des infrastructures d'IA résident dans la vérification des flux de trésorerie plutôt que dans la taille de la demande. Les centres de données et les GPU sont construits en premier, et les revenus sont validés plus tard. C'est pourquoi il est nécessaire de séparer les dettes inscrites au bilan, les engagements de location, les prêts privés et les engagements d'achat.