La question à mille milliards de dollars : à partir de quelle création de valeur l’IA financera-t-elle son développement ?
Les dépenses dans les centres de données dédiés à l'IA atteignent près de 1 000 milliards de dollars par an. Nous évaluons les conditions nécessaires pour que cet investissement soit rentable et montrons pourquoi la vraie question n’est pas tant de savoir si la création de valeur sera au rendez-vous, mais de déterminer qui sera en mesure de la saisir.
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Le développement des infrastructures d’IA est l’un des plus grands programmes d’investissement privé de l’histoire moderne. Les investissements dans les centres de données dédiés à l’IA, qui couvrent les puces électroniques, le réseau, les terrains, les bâtiments et l’énergie derrière des services comme ChatGPT, s’élèveront à environ 1 000 milliards de dollars en 2026, selon nos estimations. Ce chiffre se situe dans la fourchette haute des estimations publiées et augmente rapidement. Nvidia, le plus grand grand acteur de ce méga-chantier, prévoit des dépenses annuelles de 3 à 4 000 milliards de dollars d’ici 2030.
La question de savoir si tous ces investissements porteront leurs fruits occupe le centre des débats sur les marchés, et il est généralement mené par analogie : les optimistes citent l’électrification et les chemins de fer, les sceptiques la bulle de la fibre dans le secteur des télécoms en 2000. Les analogies ne peuvent pas trancher la question, car chacun choisit celle qui convient à ses propres conclusions.
Il est en revanche plus facile de répondre à une autre question : quelle valeur l’IA devrait-elle générer pour que ces dépenses aient un sens ? Il est possible de l’évaluer avec un simple calcul arithmétique et quelques hypothèses transparentes. La réponse ne vous indiquera pas si le cycle sera couronné de succès, mais à quel niveau fixer la barre, d’où la valeur devrait provenir, et ce qu’il faut surveiller au fur et à mesure que les données s’accumulent.
Pour chaque dollar de capex, une succession de seuils de rentabilité
Les dépenses d’investissement (capex) liées à l’IA s’inscrivent dans une chaîne de valeur à trois niveaux. Le propriétaire du centre de données, généralement un fournisseur d’informatique de cloud à très grande échelle (« hyperscaler »), tire des revenus de ses infrastructures. Les entreprises de la couche « modèles et logiciels », telles qu’OpenAI et Anthropic, ajoutent une marge, tandis que le client final paie la facture intégrale, et doit en tirer suffisamment de valeur pour qu’elle soit justifiée. Chaque couche comporte un seuil de rentabilité, et ces seuils s’accumulent.
Trois hypothèses sous-tendent le calcul : le propriétaire du centre de données vise un retour sur investissement de 15 % avec une marge d’exploitation de 30 %, soit le niveau observé pour les entreprises d’informatique de cloud matures ; la couche « modèles et logiciels » facture 1,5 fois le coût de l’infrastructure sous-jacente, soit une estimation prudente par rapport aux prix actuels des modèles fermés, même si une part croissante de modèles ouverts pourrait réduire cette marge au fil du temps. Le client exige un retour sur 15 % sur son coût total d’adoption, y compris sa mise en œuvre. Aucune hypothèse n’est factuelle ; ce sont des paramètres, et les conclusions sont relativement stables même lorsque l’on fait varier ces paramètres dans la limite du raisonnable.
Si l'on descend dans la chaîne, chaque dollar d’investissement annuel nécessite environ 0,63 dollar de revenus annuels d’infrastructures, ce qui se traduit par une facture d’environ 0,94 dollar pour le client après majoration, qui doit à son tour générer environ 1,19 dollar de valeur annuelle pour le client. Ce montant de 1,19 dollar est un montant brut, calculé avant que le client ne paie la facture de l’IA et le coût de la mise en œuvre de l’IA.
La règle générale : chaque milliard de dollars d’investissements annuels pour centres de données nécessite environ 1,2 milliards de dollars de valeur annuelle pour le client
Ce même seuil de rentabilité peut s’exprimer sur la durée de vie de l’actif plutôt que sur une seule année. Supposons une durée de vie moyenne des centres de données d’environ dix ans : plus courte pour les puces, beaucoup plus longue pour les bâtiments et l’énergie. Sur cette base, et en tenant compte de l’amortissement au fil du temps, pour chaque dollar d’investissement il faut, au final, dégager environ 6 dollars de valeur pour le client. C’est là le véritable critère : un dollar dépensé aujourd’hui dans une infrastructure d’IA n’est pas justifié par une année de demande, mais par sa capacité à offrir une utilisation suffisamment rentable sur toute sa durée de vie, avant que les actifs acquis ne perdent leur pertinence économique.
Chaque dollar investi doit générer chaque année 1,9 dollar de valeur pour le client
De l’investissement annuel au projet dans son ensemble
La structure évolue linéairement, de sorte que le seuil de rentabilité augmente proportionnellement aux dépenses d’investissement. Les dépenses d’investissement augmentent de 30 % par an à partir d’une base de 1 000 milliards de dollars en 2026, ce qui nous amène à environ 2 900 milliards de dollars d’ici 2030, soit la fourchette basse de l’estimation de Nvidia, mais ce chiffre n’est en aucun cas garanti.
Le seuil de rentabilité s’élève à mesure de l’augmentation des investissements (croissance annuelle supposée de 30 %)
Le graphique ci-dessus montre ce que doivent rapporter les nouvelles dépenses de chaque année. La grande question est de savoir ce que l’ensemble des infrastructures construites entre 2026 et 2030 doit rapporter, d’un seul coup : un investissement cumulé d’environ 9 000 milliards de dollars. Alors, à quel moment ce parc d'actifs doit-il être évalué ? Pas en 2030, alors que les actifs ont en moyenne environ deux ans et que les clients sont encore en cours de déploiement ; exiger un retour sur investissement complet serait alors comme juger une usine sur sa première année de production.
Pour être équitable l’évaluation doit intervenir une fois que la succession est mature et rapporte, donc autour de 2033-34, compte tenu du calendrier décrit ci-dessus. À ce moment-là, la dépréciation aura réduit la base nette de capital, qui passera de près de 7 000 milliards de dollars à la fin de 2030 à environ 4 500 milliards de dollars, et l’ensemble du parc d’actifs devra générer environ 5 400 milliards de dollars de valeur client chaque année.
Pour mettre ce chiffre en perspective : selon nos estimations, cela représente environ 20 % du bénéfice d’exploitation mondial actuel des entreprises et environ 4,5 % du PIB mondial ; rapportés à l’économie du début des années 2030, les ratios seront moindres. Ambitieux, mais pas impossible.
D’où pourraient venir 5 400 milliards de dollars par an ?
Si la facture de l’IA était simplement payée par les bénéfices existants des entreprises, le cycle serait un transfert, et quelqu’un devrait en payer le prix. Mais le gâteau des entreprises n’est pas figé. Il existe trois façons dont le coût peut être couvert par la valeur que l’IA crée elle-même : la substitution des coûts (l’IA remplace les coûts de main-d’œuvre et de processus existants), l’accélération des revenus (les entreprises croissent plus vite qu’elles ne le feraient autrement), et des réserves de valeur entièrement nouvelles qui n’existent pas encore.
Ces réserves de valeur peuvent être chiffrées. Les activités que l’IA peut aujourd’hui prendre en charge de manière plausible, allant du développement de logiciels et des services informatiques à l’assistance client et aux tâches de back-office, représentent un montant brut de plus de 26 000 milliards de dollars. En appliquant des taux de captation plausibles, la valeur que l’IA pourrait réellement extraire est d’environ 2 200 à 3 700 milliards de dollars par an, ce qui correspond aux estimations publiées concernant le potentiel de l’IA générative. Les potentialités que nous pouvons identifier aujourd’hui couvrent environ la moitié de ce qui est nécessaire.
Les potentialités que nous pouvons identifier aujourd’hui couvrent environ la moitié de ce qui est nécessaire.
Le reste provient de l’accélération des revenus, qui s’ajoute à ces possibilités, de la hausse du taux de captation à mesure que les capacités s’améliorent, et de catégories qui n’existent pas encore ; les potentialités excluent également totalement les dépenses des consommateurs en IA, de sorte que l’estimation de base pourrait être prudente. Un test de résistance utile consiste à demander ce que chaque canal devrait apporter s’il devait assumer la totalité de la facture à lui seul. Présenté ainsi, les chiffres semblent presque irréalistes : la simple substitution des coûts impliquerait à elle seule de remplacer un travail équivalent à environ 11 à 12 % de la main-d’œuvre mondiale qualifiée ; l’accélération des revenus à elle seule signifierait une augmentation supplémentaire de 16 % du CA mondial des entreprises en une décennie.
Exprimés en taux, cependant, les chiffres diminuent : l’augmentation totale du chiffre d’affaires correspond à environ 1,5 point de pourcentage de croissance supplémentaire du chiffre d’affaires mondial des entreprises, qui se maintiendrait jusqu’au milieu des années 2030, et à la moitié de ce chiffre si la substitution prenait en charge la moitié des investissements. L’histoire suggère aussi que le troisième canal, les potentialités que personne ne connaît encore, pourrait bien devenir le plus significatif. Le déploiement de la fibre à la fin des années 1990 était justifié par des pages web et des courriels ; mais la demande qui a fini par l’utiliser pleinement, les smartphones, le streaming et le cloud, était largement inimaginable en 1999. Il s'agit là davantage d'un rappel que d'une prévision. Aucun canal ne doit supporter la facture seule, et cette combinaison ramène chaque exigence dans les limites de ce que les révolutions technologiques passées ont réellement apporté. Ce qu’aucune d’entre elles n’a apporté, comme le rappelle le point précédent, c’est la vitesse requise ici.
Les factures sont à payer maintenant ; la valeur viendra plus tard
Une caractéristique structurelle du cycle mérite davantage d’attention qu’on ne lui en accorde : le long et inévitable décalage entre un dollar de capital et un dollar de valeur client. La mise en service d’un centre de données prend entre 18 et 24 mois, depuis le lancement du chantier jusqu’à sa mise en service. Une fois opérationnelle, sa capacité est presque immédiatement saturée, et la plupart du temps elle ne l’est pas du fait de la demande des entreprises matures. L'entraînement de modèles et les services d’IA grand public absorbent la capacité dès le premier jour, et la catégorie qui connaît la croissance la plus rapide est celle des outils que les collaborateurs et les équipes adoptent directement : le codage IA constitue déjà l’une des plus grandes charges de travail du système, de plus en plus sous forme agentique, où l’IA planifie et exécute des tâches complètes. Le décalage s’applique aux déploiements plus approfondis qui doivent, à terme, soutenir l’infrastructure, là où l’IA est intégrée aux processus d’une entreprise : il faut un an ou deux pour déployer les solutions et changer les modes de travail, encore plus longtemps pour que les bénéfices apparaissent sur les états financiers. Au final, un dollar d’investissement en 2025 peut ne se traduire en valeur client qu’en 2028, voire plus tard.
Le cycle semblera donc à maintes reprises injustifié avant de pouvoir l’être, même dans des scénarios qui fonctionnent. Les factures sont à payer dès maintenant ; la valeur viendra plus tard. Les investisseurs qui ne tiennent pas compte de ce principe interpréteront mal les données au fil du processus.
Le chiffre à surveiller
Tout cela peut se résumer à un seul test observable. Nous estimons aujourd’hui que les clients paient environ 300 milliards de dollars par an pour des services, qu’il s’agisse de l’IA dans le cloud, de la couche de modèles ou des logiciels natifs pour l’IA. Le cadre exige que ce projet atteigne environ 4 200 milliards de dollars à l’échéance : une croissance d’environ 45 % par an, soutenue pendant sept ans. L’estimation du projet de loi d’aujourd’hui est nécessairement imprécise, car les données disponibles sont fragmentées, mais la conclusion reste pratiquement inchangée, quelle que soit la fourchette raisonnable considérée.
Nous avons déjà abordé la question de savoir où les revenus liés à l'IA apparaissent dans la pile technologique, et de savoir reconnaître les premiers signes de rentabilité ; Le cadre ici permet d'évaluer le niveau que ces revenus devront atteindre à terme.
La croissance actuelle franchit le seuil, bien qu’avec moins de marge à mesure que la base s’élargit, et contrairement aux prévisions d’investissement à long terme, de nouvelles données apparaissent à chaque saison de publication de résultats. Si les dépenses dans les services d’IA continuent de croître à environ 45 % par an ou plus, les coûts rattrapent la croissance ; Si la croissance des services ralentit tandis que les dépenses continuent de s’accumuler, l’écart se creuse. La composition compte autant que le rythme : les revenus provenant des rendements mesurés des clients comptent davantage que les revenus financés par l’écosystème qui construit l’infrastructure.
Alors, les dépenses sont-elles rationnelles ?
Le cadre ne permet pas de répondre par l’affirmative ou par la négative. Il montre que la barre est haute, de plus en plus haute, et pourtant pas sans précédent. L’ampleur des investissements, la hausse de productivité et la réallocation de la main-d’œuvre impliquées ont tous des équivalents dans l’électrification, les chemins de fer et la révolution informatique, qui ont chacun remodelé une part comparable de l’économie sur quelques décennies. Le seul élément qui s'écarte véritablement des précédents est la rapidité : la hausse des revenus requise serait l’une des plus rapides des recettes technologiques à grande échelle jamais enregistrées. En contrepartie, la diffusion s’est accélérée à chaque génération technologique, et l’IA est la première à arriver sur une infrastructure déjà existante : les appareils, réseaux et habitudes ont été construits à l’ère d’Internet.
Trois conditions doivent être remplies. La croissance des dépenses d’investissement doit finir par se modérer, afin que le seuil de rentabilité cesse de s’éloigner ; si une croissance de 30 % se poursuivait encore cinq ans au-delà de 2030, les besoins atteindraient près de la moitié du résultat d’exploitation mondial actuel des entreprises. La capacité doit être construite et alimentée selon les délais prévus, car c’est la construction, l’approvisionnement en énergie et en semi-conducteurs, et non la demande, qui constituent aujourd’hui les contraintes limitantes. Enfin, la valeur pour le client doit se concrétiser avant que le financement construit autour des actifs ne doive être renouvelé.
Ce qui nous amène à la question de savoir d’où viendra réellement la réponse. Elle ne dépendra pas des prévisions, ni d’analogies avec les chemins de fer et la fibre. Elle dépendra d’une facture : si les clients continuent à choisir de la payer, année après année, au rythme exigé par la construction. Pour l’instant, ils le font.
Pour les investisseurs, une question sous-jacente plus précise se pose, car l’ensemble peut progresser alors même que certains secteurs d’activité reculent. L’IA entraînera une baisse du chiffre d’affaires dans certains secteurs tout en en stimulant d’autres, et certains couches de la chaîne dépasseront largement leur seuil de rentabilité, tandis que d’autres ne l’atteindront jamais. Les mêmes données qui permettent de suivre le cycle permettent également d’opérer une distinction en son sein : le cadre définit ce que chaque couche doit atteindre, de sorte qu’à mesure que les données s’accumulent, elles révèlent quelles entreprises atteindront leurs seuils de rentabilité et lesquelles n’y parviendront pas.
C’est là que ce cadre s’intègre à la philosophie de notre équipe visant à identifier les écarts de croissance : les entreprises dont le marché sous-évalue les perspectives de croissance. C’est la capacité de l’IA à créer de la valeur qui déterminera si ce méga-chantier est rationnel. Savoir qui en tirera profit déterminera les rendements.
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