Les dépenses consacrées aux infrastructures d’IA atteindront 1 200 milliards de dollars en 2027
Goldman Sachs avait initialement prévu que six hyperscalers investiraient environ 1 730 milliards de dollars dans les infrastructures d’IA en 2026 et 2027, les dépenses pouvant atteindre 4 140 milliards de dollars entre 2028 et 2030. Sa prévision ultérieure se concentre sur cinq entreprises—Amazon, Alphabet, Microsoft, Oracle et Meta—et estime les dépenses d’investissement dans les infrastructures d’IA à 800 milliards de dollars en 2026 et 1 200 milliards de dollars en 2027. Le chiffre de 2027 est supérieur au consensus de Wall Street, établi à 1 100 milliards de dollars, tandis qu’un scénario haussier atteint 1 400 milliards de dollars. Les dépenses cumulées de 2026 à 2031 pourraient totaliser 7 600 milliards de dollars, les dépenses annuelles pouvant atteindre 2 000 milliards de dollars en 2028 malgré un ralentissement de la croissance.
L’ampleur des dépenses consacrées aux infrastructures d’IA implique que les hyperscalers pourraient avoir besoin d’environ 300 milliards de dollars de revenus annuels liés à l’IA pour atteindre le seuil de rentabilité. Goldman estime qu’environ 1 000 milliards de dollars de revenus annuels pourraient être nécessaires pour générer des rendements attractifs, ce qui crée des risques en matière de monétisation, de valorisation et d’exécution. Les carnets de commandes cloud d’AWS, d’Azure et de Google Cloud avaient atteint 1 690 milliards de dollars au deuxième trimestre 2026, en hausse de 152% sur un an.
L’approvisionnement énergétique constitue la principale contrainte, à laquelle s’ajoutent les pénuries de main-d’œuvre et la disponibilité limitée des puces mémoire à large bande passante. L’augmentation de la production d’électricité, de la capacité des centres de données et de la production de semi-conducteurs pourrait prendre plusieurs années. Pour les traders, le thème des infrastructures d’IA soutient les actions des secteurs des semi-conducteurs, des centres de données et de l’énergie, mais accroît également l’endettement et la sensibilité aux taux d’intérêt dans l’ensemble du secteur technologique. Les évolutions réglementaires, notamment les discussions impliquant des dirigeants de Nvidia, Anthropic et Palantir, pourraient accentuer la volatilité par le biais de la réglementation de l’IA, des contrôles à l’exportation et des contrats publics. Cette actualité ne constitue pas un catalyseur direct pour les cryptomonnaies, mais le sentiment de risque lié à la technologie et à la demande d’électricité pourrait influencer indirectement les marchés crypto.
Neutral
L’annonce ne concerne pas directement le Bitcoin, l’Ethereum ou une autre cryptomonnaie. Son impact immédiat sur les prix devrait donc être limité. À court terme, une hausse des dépenses consacrées aux infrastructures d’IA pourrait soutenir le sentiment général à l’égard du risque dans le secteur technologique et profiter indirectement aux cryptomonnaies si elle encourage les investissements dans les actifs de croissance. Toutefois, les inquiétudes concernant le besoin d’environ 300 milliards de dollars de revenus annuels pour atteindre le seuil de rentabilité, les valorisations élevées, le financement par la dette et la sensibilité accrue aux taux d’intérêt pourraient entraîner un retournement de l’appétit pour le risque dans la technologie et les cryptomonnaies si la monétisation déçoit.
À plus long terme, la demande de centres de données, de semi-conducteurs et d’énergie pourrait soutenir l’activité économique et les investissements dans les infrastructures, mais le marché devra absorber d’importants risques d’exécution et de chaîne d’approvisionnement. Les changements de politique concernant la réglementation de l’IA et les contrôles à l’exportation pourraient également accroître la volatilité. Les réactions historiques aux grands cycles de dépenses d’investissement technologiques suggèrent que de fortes dépenses peuvent d’abord faire progresser les valorisations du secteur, tandis que des bénéfices retardés ou des conditions financières plus strictes peuvent provoquer de fortes corrections. Aucun fondamentaux direct des cryptomonnaies n’étant affecté, l’évaluation équilibrée est neutre.