Amazon, Microsoft, Alphabet prévoient des dépenses en IA de 725 milliards de dollars d'ici 2026

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AI summary iconRésumé
Amazon, Microsoft et Alphabet annoncent des dépenses en capital de 725 milliards de dollars en 2026, en hausse de 77 % par rapport aux 410 milliards de dollars en 2025. Les nouvelles sur l'IA et la cryptomonnaie révèlent une demande croissante pour les centres de données, les serveurs et les puces. Amazon mène avec 200 milliards de dollars, Microsoft à 190 milliards de dollars, et Alphabet entre 175 et 205 milliards de dollars. Meta devrait dépenser entre 115 et 135 milliards de dollars. Les analystes prévoient que les dépenses en capital des hyperscalers atteindront des milliers de milliards de dollars d'ici 2030-2031. Ces investissements pourraient mettre sous pression les marchés des GPU et de l'énergie, impactant les mineurs de cryptomonnaie et le calcul décentralisé.

Les chiffres deviennent absurdes, et pas de la manière amusante. Amazon, Microsoft et Alphabet ont conjointement fixé leur dépense en capital pour 2026 à environ 725 milliards de dollars, un montant qui représente une augmentation d'environ 77 % par rapport aux 410 milliards de dollars initialement prévus pour 2025.

La frénésie de dépenses est due à une seule chose : une demande insatiable pour l'infrastructure IA. Centres de données, serveurs, équipements de réseau et, surtout, puces.

La répartition des dépenses

Amazon mène la danse avec environ 200 milliards de dollars d'investissements prévus pour 2026. Microsoft suit de près avec environ 190 milliards de dollars. Alphabet, ne voulant pas rester en arrière, a relevé sa prévision pour 2026 à une fourchette de 175 à 205 milliards de dollars après avoir augmenté ce chiffre à nouveau en juillet 2026.

Meta complète le quatuor des hyperscalers avec des dépenses en capital prévues de 115 à 135 milliards de dollars.

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La direction d'Amazon a indiqué qu'une part considérable des dépenses en capital d'AWS pour 2026 bénéficie déjà d'engagements clients prédéfinis destinés à être monétisés en 2027 et 2028.

La posture agressive d'Alphabet intervient après une croissance annuelle de 82 % des revenus de Google Cloud. Alphabet a enregistré une consommation de trésorerie historique de 5,9 milliards de dollars au T2 2026 tout en augmentant sa prévision d'investissements de 15 milliards de dollars.

La chaîne d'approvisionnement en puces sous pression

Amazon développe ses puces Trainium personnalisées, avec des engagements cumulés dépassant 225 milliards de dollars. Alphabet continue d'investir dans son architecture TPU (Tensor Processing Unit) propriétaire.

Les analystes prévoient que les dépenses en capital des hyperscalers pourraient atteindre des milliers de milliards d'ici 2030 ou 2031. Les révisions importantes des dépenses en capital qui ont commencé en 2024 et 2025 semblent avoir été l'ouverture, et non l'événement principal.

Ce que cela signifie pour les investisseurs liés à la crypto

Lorsque les hyperscaleurs absorbent chaque puce disponible, cela crée une pression sur l'offre qui affecte la disponibilité et le prix des GPU pour tout le monde, y compris les mineurs de bitcoin. Les mineurs de bitcoin qui dépendent des chaînes d'approvisionnement adjacentes aux GPU pour les matérielles de prochaine génération doivent suivre attentivement ces chiffres d'investissement.

La construction de centres de données d'une valeur de 725 milliards de dollars nécessite des quantités énormes d'électricité. Les centres de données d'IA et les opérations de minage de bitcoin entrent de plus en plus en concurrence pour les mêmes ressources énergétiques, notamment dans les régions disposant d'énergie bon marché et abondante. Alors que les hyperscalers concluent des accords d'achat d'électricité et développent des connexions au réseau, le paysage concurrentiel pour l'accès à l'énergie pour le minage crypto devient plus serré.

À mesure que l'infrastructure IA s'étend, les actifs de données tokenisés et les réseaux de calcul décentralisés comme Render et Akash se positionnent comme des fournisseurs alternatifs de puissance GPU.

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