Meta, Amazon, Microsoft et Alphabet vont investir $750 milliards en capex, soit plus que le PIB de l'Irlande

Environ $750 milliards. C'est, selon les estimations de Bloomberg, ce que Meta Platforms, Amazon, Microsoft et Alphabet, la maison mère de Google, consacreront cette année à leurs dépenses d'investissement. La somme dépasse le PIB de l'Irlande ou de la Belgique. Elle représente plus de la moitié de ce que toutes les entreprises de l'indice S&P 500 réunies ont investi l'an dernier. Répartie à parts égales, elle donnerait un chèque de $5,500 pour chaque foyer américain.

Bloomberg ramène ces sommes à l'échelle d'un seul site. Dans un épisode de Businessweek Daily, Ian King, reporter spécialisé dans les semi-conducteurs, et Lynn Doan, rédactrice en chef adjointe chargée de la technologie, expliquent ce qui compose le coût d'un datacenter, du terrain jusqu'aux puces. L'annonce de l'épisode ne fournit pas de ventilation détaillée par poste ; nous passons donc en revue l'ordre de grandeur des chiffres et la logique qui les sous-tend.

Une somme difficile à comparer

Les comparaisons retenues par Bloomberg servent à donner un ordre de grandeur. Le PIB de deux pays développés d'Europe. Plus de la moitié du capex annuel des 500 plus grandes entreprises cotées américaines, parmi lesquelles des groupes pétroliers, énergétiques, industriels et télécoms. Vérification du calcul : $750 milliards divisés par $5,500 donnent environ 136 millions de foyers. L'ordre de grandeur correspond au nombre de foyers aux États-Unis, la comparaison est donc honnête.

Une réserve importante : seules les quatre entreprises citées entrent dans cette somme. Les autres grands bâtisseurs d'infrastructures pour l'IA n'y figurent pas. Le volume réel des investissements du secteur dans la puissance de calcul est donc plus élevé.

Du terrain aux puces : ce que contient la facture

Le titre de l'épisode donne l'ordre des postes de dépenses. D'abord le terrain et le raccordement au réseau électrique. Ensuite le bâtiment, les systèmes de refroidissement et les équipements électriques. Enfin les serveurs équipés d'accélérateurs et l'infrastructure réseau. D'après la plupart des estimations publiques, c'est le matériel de calcul qui représente la plus grande part du budget, mais Bloomberg donne les proportions exactes pour des sites précis dans l'épisode lui-même, pas dans l'annonce.

Quelques repères suffisent pour prendre la mesure :

• $750 milliards — capex attendu de Meta, Amazon, Microsoft et Alphabet sur l'année ;
• plus de 50 % — part des investissements de l'an dernier de toutes les entreprises du S&P 500 ;
• $5,500 — chèque théorique pour chaque foyer américain ;
• 4 entreprises — c'est le nombre d'acteurs derrière ce chiffre.

Le principal enseignement : le coût d'un datacenter ne se résume plus au terrain et au béton. L'accès à l'électricité et l'approvisionnement en puces deviennent décisifs, et ces deux ressources sont limitées.

Ce qu'il faut surveiller

Pour les investisseurs et les observateurs du marché, trois points méritent attention.

1. Les prévisions de capex dans les rapports trimestriels. Toute hausse ou baisse des objectifs des quatre entreprises se répercute directement sur le chiffre d'affaires des fournisseurs de puces, de serveurs et d'équipements électriques. 2. La structure des dépenses. Si la part du matériel augmente, les fabricants d'accélérateurs en profitent. Si celle de l'énergie et de l'immobilier progresse, ce sont les énergéticiens et les constructeurs qui en bénéficient. 3. La rentabilité. Des investissements d'une telle ampleur exigent un chiffre d'affaires à la hauteur dans les services d'IA. Pour l'instant, il est nettement inférieur aux dépenses, et le marché va surveiller de près le moment où cet argent reviendra.

Les startups et les développeurs qui dépendent des GPU dans le cloud doivent aussi regarder l'autre face de la médaille. Plus les géants investissent dans la capacité, plus la probabilité d'un calcul plus abordable augmente. Mais la même demande de puces et d'électricité peut maintenir les prix, et il est plus prudent de prévoir une marge dans les budgets d'inférence.