L’IA doit générer des billions pour justifier cette vague d'investissements
La construction de centres de données dédiés à l’IA est en passe de devenir l’un des plus grands programmes d’investissement privé de l’histoire moderne. Rien que cette année, on estime que 1.000 milliards de dollars seront consacrés aux puces, aux réseaux, aux bâtiments et à l’énergie. La question cruciale n’est pas seulement de savoir si l’IA peut créer suffisamment de valeur, mais aussi quel en est le coût – et quelles entreprises parviendront finalement à en tirer profit.
Jonathan McMullan, spécialiste des technologies chez Schroders estime qu’en 2026, environ 1.000 milliards de dollars seront investis dans des infrastructures dédiées à l’intelligence artificielle. Nvidia estime même que les investissements annuels pourraient se chiffrer entre 3.000 et 4.000 milliards de dollars d’ici 2030. La question de savoir si tout ce capital générera un rendement suffisant devient donc de plus en plus pressante.
Chaque dollar doit rapporter plus d’un dollar
McMullan ramène le débat à un simple calcul. La chaîne de l’IA comporte trois niveaux : le propriétaire du centre de données, généralement un grand fournisseur de cloud ; les développeurs de modèles et de logiciels d’IA, tels qu’OpenAI et Anthropic ; et le client professionnel. Ce dernier doit tirer suffisamment d’avantages de l’IA pour justifier la facture.
McMullan table sur un rendement de 15 % du capital investi pour le propriétaire du centre de données, une marge opérationnelle de 30 % et une marge de 50 % pour les modèles et les logiciels. L’utilisateur final doit lui aussi obtenir un rendement de 15 % sur le coût total de mise en œuvre.
Il en découle une règle empirique surprenante : chaque 1.000 milliards de dollars d’investissements annuels dans les centres de données d’IA doit finalement générer environ 1.200 milliards de dollars de valeur économique annuelle pour les clients.
Chaque dollar d’investissement dans l’IA doit générer 1,19 dollar de valeur client annuelle
Comme le montre le graphique ci-dessous, chaque dollar d’investissement annuel nécessite aux alentours de 0,63 $ de chiffre d’affaires lié aux infrastructures. En tenant en compte des coûts liés aux entreprises de modèles et de logiciels, la facture pour le client s’élève à environ 0,94 $. Pour justifier ces coûts et le déploiement de l’IA, il faut qu’ils soient compensés, à terme, par environ 1,19 $ de valeur économique. Sur l’ensemble de la durée de vie des infrastructures, soit en moyenne une dizaine d’années, chaque dollar investi doit, selon ce calcul, générer à terme environ 6 § de valeur client.
La facture grimpe rapidement
Si les investissements progressent de 30 % par an à partir de 2026, l’investissement total entre 2026 et 2030 s’élèvera à quelque 9.000 milliards de dollars. Selon M. McMullan, il est trop tôt pour évaluer pleinement la rentabilité de ces infrastructures dès 2030. De nombreux centres de données seront alors encore récents et les entreprises continueront d’intégrer l’IA dans leurs processus.
Une date d’évaluation plus réaliste se situerait vers 2033 ou 2034. D’ici là, selon M. McMullan, les infrastructures devraient générer chaque année quelque 5.400 milliards de dollars de valeur pour les clients. Cela représente environ 20 % des bénéfices d’exploitation mondiaux actuels et 4,5 % du PIB mondial. Un défi de taille, mais pas impossible, estime M. McMullan.
D’où doit provenir cette valeur ?
L’IA peut créer de la valeur de trois manières. Les entreprises peuvent réduire leurs coûts du fait du remplacement de la main-d’œuvre et des processus par l’IA, elles peuvent croître plus rapidement, ou encore, des marchés et des sources de revenus entièrement nouveaux peuvent voir le jour.
Schroders estime que les applications connues – notamment le développement de logiciels, les services informatiques, le service client et le travail intellectuel administratif – pourraient générer chaque année entre 2.200 milliards et 3.700 milliards de dollars de valeur. Cela représente grosso modo la moitié des 5.400 milliards de dollars nécessaires.
Le reste devra provenir d’une hausse du chiffre d’affaires, d’une utilisation plus large de l’IA et d’activités qui n’existent pas encore aujourd’hui. McMullan évoque le boom d’Internet de la fin des années 1990. À l’époque, les réseaux de fibre optique étaient principalement déployés pour les sites web et la messagerie électronique. Il était alors difficile de prévoir que les smartphones, le streaming et le cloud computing utiliseraient massivement ces infrastructures par la suite.
Les coûts précèdent les bénéfices
Le timing constitue un problème majeur. Il faut compter entre dix-huit et vingt-quatre mois avant qu’un centre de données ne soit opérationnel. Ensuite, plusieurs années peuvent s’écouler avant que les entreprises n’aient pleinement intégré l’IA dans leurs processus de travail et que les bénéfices ne se reflètent dans les résultats financiers.
Un dollar investi en 2025 ne pourra donc générer une valeur mesurable qu’en 2028, voire plus tard. La vague d’investissements dans l’IA peut donc sembler non rentable en cours de route, même si le calcul final s’avère juste.
Le chiffre d’affaires lié à l’IA doit progresser de 45 % pendant sept ans
Pour les investisseurs, tout se résume à un indicateur clé : le nombre de clients qui délient effectivement les cordons de la bourse pour des services d’IA. Ce montant est actuellement estimé à environ 300 milliards de dollars par an. Pour justifier les infrastructures prévues, il devra atteindre environ 4.200 milliards de dollars lorsque le marché sera arrivé à maturité. Cela nécessite une croissance d’environ 45 % par an pendant sept ans.
C’est précisément cette rapidité qui rend ce cycle d’investissement exceptionnel. Les révolutions technologiques précédentes étaient comparables en termes d’ampleur, mais les revenus générés par l’IA doivent croître à un rythme bien plus élevé. Pour l’instant, la croissance dépasse ce seuil. Nous serons confrontés à un problème si les investissements continuent de gonfler fortement parallèlement à un ralentissement de la croissance du chiffre d’affaires des services d’IA.
Trois conditions sont donc essentielles : la croissance des investissements doit finir par se stabiliser, il faut disposer d’un nombre suffisant de centres de données et de capacités électriques, et les clients doivent tirer une valeur économique de l’IA avant qu’il soit nécessaire de renouveler le financement des infrastructures.
Qui empochera les bénéfices ?
Pour McMullan, c’est finalement la question cruciale pour les investisseurs. Même si la vague d’investissements dans l’IA génère globalement un rendement suffisant, tous les maillons de la chaîne n’en tirent pas profit. Certains secteurs pourront subir un recul de leur chiffre d’affaires, tandis que d’autres s’approprieront une grande partie de la nouvelle valeur créée.
La question de savoir si l’IA crée suffisamment de valeur permettra de savoir si cette vague d’investissements est rationnelle. Le rendement d’un investissement dépend de la capacité à en extraire la valeur.
Lire également « The trillion-dollar question : how much value must AI create to pay for its build-out ? » par Jonathan McMullan, spécialiste des technologies chez Schroders.