Arthur Hayes a une théorie, et c’est le genre de théorie qui vous pousse soit à fermer votre ordinateur, soit à acheter agressivement du bitcoin. Le cofondateur de BitMEX affirme que l’essor de l’infrastructure IA crée une bulle de crédit présentant une faille structurelle très spécifique et très dangereuse : les prêteurs financent du matériel GPU sur des durées de 5 à 6 ans, mais les puces deviennent obsolètes en environ 2 à 3 ans.
La bombe à retardement du financement GPU
Voici le problème avec le prêt contre du matériel en dépréciation. Le calcul ne fonctionne que si l’emprunteur génère suffisamment de revenus pendant la durée du prêt pour couvrir les paiements bien après que la garantie ait perdu toute valeur. Hayes cite les puces Nvidia H100 comme exemple typique : un matériel ayant une durée de vie utile d’environ 2 à 3 ans et qui est financé sur des durées environ deux fois plus longues.
Hayes estime qu'environ 1,5 billion de dollars de dettes liées à l'IA ont été émises entre novembre 2022 et mi-2026. Ce chiffre n'est pas aléatoire. Il correspond presque exactement à une augmentation de 1,5 milliard de dollars de l'offre monétaire M2 aux États-Unis sur la même période, ce qui suggère que le déploiement de l'IA a efficacement absorbé la nouvelle liquidité qui aurait autrement pu s'orienter vers des actifs à risque comme le bitcoin.
Peut-être encore plus alarmant : 75 à 80 % de cette émission de dettes liées à l’IA aurait eu lieu en 2025 uniquement. Une telle concentration signale un pic des dépenses en capital, ce genre de dépenses frénétiques qui a historiquement précédé une correction.
Pourquoi le bitcoin bénéficie des crises financières
La thèse centrale de Hayes repose sur un schéma que les investisseurs en bitcoin connaissent bien. Lorsque les marchés du crédit se figent, les banques centrales et les gouvernements réagissent par des injections massives de liquidités. Dans le cadre de Hayes, le bitcoin fonctionne comme un indicateur des liquidités mondiales en monnaie fiduciaire. Lorsque la masse monétaire s'étend, le bitcoin tend à surperformer. Lorsque les liquidités sont absorbées ailleurs, comme elles le sont actuellement par les dépenses en infrastructure d'intelligence artificielle, le bitcoin sous-performe par rapport à ce que l'on attendrait compte tenu du contexte monétaire.
Mais lorsque la bulle de crédit artificiel éclate, soutient Hayes, cette dynamique s'inverse violemment. Les banques centrales injectent une nouvelle liquidité pour éviter un effondrement systémique, et cette fois-ci, il n'y a pas de boom d'investissements en capital lié à l'IA pour l'absorber. Sa cible de prix pour ce scénario est de 1 million de dollars par bitcoin, ce qui impliquerait une valeur réseau d'environ 21 billions de dollars.
Le calendrier et l'angle Ethereum
Hayes place le point de stress attendu sur le marché du crédit IA entre fin 2027 et 2028. Ce calendrier correspond à la période où la première vague de prêts GPU de 5 à 6 ans commencerait à arriver à échéance, alors que le matériel a déjà été remplacé par deux générations.
Il voit également cette période potentiellement coïncider avec des changements politiques autour de la réglementation et de la fiscalité de l'IA, ajoutant une autre couche de pression sur les entreprises qui ont emprunté massivement pour construire des infrastructures d'IA.
Du côté d’Ethereum, Hayes anticipe que l’ETH pourrait atteindre entre 100 000 $ et 200 000 $ lors des pics du cycle suivant la chute attendue. Sa prévision à court terme est plus modérée, mais reste haussière, situant Ethereum à environ 5 000 $ d’ici la fin de 2026.
Ce que cela signifie pour les investisseurs
Si Hayes a raison en affirmant que les dépenses d'investissement en IA freinent la réaction du bitcoin à l'expansion monétaire, alors tout ralentissement des dépenses dans l'infrastructure IA, même avant une crise de crédit complète, pourrait libérer un potentiel haussier accumulé pour les crypto-actifs. Surveiller les commandes d'GPU d'entreprise, les taux de construction de centres de données et les spreads de crédit sur la dette corporative liée à l'IA pourrait s'avérer tout aussi utile que d'observer les métriques sur chaîne pour le prochain catalyseur majeur du bitcoin.