Bloomberg voit dans les accords circulaires du boom de l'IA des échos de la crise de 2008

Si l'on regarde les plus grands accords d'IA de l'année écoulée, le même schéma revient sans cesse. Nvidia a annoncé son intention d'investir jusqu'à 100 Md$ dans OpenAI, qui lui achète en retour des systèmes représentant des gigawatts de puissance. AMD a remis à OpenAI des warrants lui permettant d'acquérir jusqu'à 160 M de ses actions, en échange d'une commande de 6 GW de puces.

Oracle, selon la presse, a signé avec OpenAI un contrat d'environ 300 Md$, pour lequel le groupe s'endette lui-même et construit des data centers. Bloomberg a consacré à cette construction un épisode de son podcast Big Take : Shawn Donnan y explique à l'animateur David Gura pourquoi cette « boucle d'argent » rappelle 2008. L'annonce de l'épisode est brève et ne cite aucun chiffre.

Les chiffres ci-dessus proviennent de publications antérieures sur ces accords.

Comment fonctionne la boucle

La logique est simple. Un fournisseur de puces ou de cloud donne de l'argent à un développeur de modèles. Celui-ci le dépense en achats auprès du même fournisseur. Le fournisseur affiche un chiffre d'affaires en hausse, sa capitalisation grimpe, et cette capitalisation lui permet de lever de nouveaux capitaux. Sur le papier, chaque accord est légal et économiquement explicable : OpenAI a besoin de puissance de calcul, tandis que Nvidia et AMD ont besoin d'une demande garantie. Le problème, c'est qu'une part importante de cette demande est financée par les vendeurs eux-mêmes. Le paiement externe réel, c'est-à-dire les revenus des abonnements, des API et des contrats d'entreprise, reste pour l'instant nettement inférieur aux engagements de capacité prévus.

Où se situe 2008 dans tout cela

Bloomberg établit le parallèle non pas sur l'objet des accords, mais sur leur structure. Avant la crise de 2008, les titres hypothécaires étaient découpés et revendus au sein du système financier, et le risque s'est retrouvé concentré chez un cercle restreint d'acteurs qui se considéraient mutuellement comme des contreparties fiables. Aujourd'hui, une interdépendance comparable se forme entre quelques entreprises : si l'un des maillons, par exemple OpenAI, ne tient pas ses engagements, les fournisseurs de puces, les bailleurs de capacité cloud et leurs créanciers en pâtiront.

Le second volet de la thèse concerne les déséquilibres mondiaux. La construction d'infrastructures d'IA attire d'énormes flux de capitaux vers les États-Unis et vers un éventail étroit d'actifs. Cela aggrave les déséquilibres de commerce et d'épargne entre les pays, tandis que la valorisation élevée des géants technologiques donne aux investisseurs un sentiment de richesse qui, à son tour, entretient les dépenses. Il s'agit ici de l'argumentation du média, et non d'une prévision de crise avérée.

En quoi la situation actuelle diffère

Il existe aussi des contre-arguments. Les principaux investisseurs paient pour l'instant avant tout avec leur flux de trésorerie opérationnel et leurs fonds propres, et non avec l'effet de levier des banques. La demande de calcul est réelle : le taux d'utilisation des GPU est élevé et les revenus des laboratoires d'IA augmentent. Mais la part de la dette progresse. Des structures de projet dédiées aux data centers apparaissent, ainsi que de grosses émissions obligataires et des prêts garantis par des puces. Ce sont précisément ces instruments qui rendent le risque moins visible.

Les éléments clés de la boucle :

• Nvidia : jusqu'à 100 Md$ d'investissements prévus dans OpenAI, liés aux livraisons de systèmes.
• AMD : 6 GW de puces pour OpenAI et des warrants portant sur jusqu'à 160 M d'actions.
• Oracle : un contrat de l'ordre de 300 Md$, financé notamment par de l'endettement.
• Point commun : le fournisseur est à la fois investisseur et principal bénéficiaire des achats de son client.

Ce qu'il faut surveiller ensuite

Pour les investisseurs et les dirigeants technologiques, il est utile de distinguer deux indicateurs : les engagements de capacité annoncés et le chiffre d'affaires réel des clients finaux. Si le premier croît plus vite que le second, la boucle repose sur des anticipations. Il convient de lire les rapports financiers en cherchant la part du chiffre d'affaires réalisée avec des parties liées, les engagements hors bilan et les échéances de remboursement de la dette des data centers.

Les entreprises qui bâtissent leurs produits sur l'API d'un seul laboratoire ont intérêt à prévoir un second fournisseur et des contrats flexibles : la défaillance d'un maillon se répercute vite sur les prix et la disponibilité du calcul. Enfin, les prix de location des GPU serviront de signal. S'ils se mettent à baisser alors que la construction se poursuit, c'est que l'offre dépasse la demande solvable.