Au cours des dernières années, les plus grandes entreprises technologiques américaines ont compétitionné pour développer des systèmes d'intelligence artificielle avancés tout en fournissant des capacités de calcul aux startups en plein essor, un concours coûteux. Pour atteindre ces objectifs, elles ont radicalement transformé leurs méthodes de financement. Des géants technologiques comme Google, filiale d'Alphabet, et Meta Platforms, qui dépendaient longtemps de revenus substantiels et de la hausse de leurs cours boursiers, empruntent désormais massivement pour construire les technologies nécessaires au fonctionnement des chatbots.
En mars de cette année, Amazon a émis pour la première fois des obligations en Europe, levant 14,5 milliards d'euros (environ 17 milliards de dollars américains), établissant ainsi le record de la plus grande émission d'obligations corporatives de l'histoire de cette devise. Ce géant du commerce de détail a également émis 37 milliards de dollars américains d'obligations sur le marché obligataire américain, devenant la quatrième plus grande émission d'obligations corporatives de l'histoire des États-Unis. Selon Bloomberg, Meta, la société mère de Facebook, a émis le 30 avril des obligations de niveau investissement pour un montant de 25 milliards de dollars américains afin de financer la construction de son infrastructure d'intelligence artificielle.
Les quatre grandes entreprises technologiques américaines ont déclaré qu'elles devraient dépenser au total environ 650 milliards de dollars cette année seulement pour des centres de données, des équipements réseau et d'autres infrastructures d'intelligence artificielle afin d'atteindre leurs objectifs en matière d'IA.
Voici une analyse de la manière dont la dépendance au prêt a transformé l'industrie technologique et stimulé la prospérité de l'intelligence artificielle.
Comment le développement de l'intelligence artificielle a-t-il modifié les pratiques financières des entreprises technologiques ?
Pendant des années, les entreprises technologiques nées pendant la bulle internet ont connu une croissance en réinvestissant leurs énormes bénéfices dans leurs propres activités. Elles ont également émis des obligations, mais celles-ci jouaient un rôle moindre dans la collecte et l'utilisation des fonds. Toutefois, à partir de la fin 2025, les grandes entreprises technologiques ont commencé à émettre des obligations pour des centaines de milliards de dollars, dans une course pour augmenter leurs investissements dans les capacités d'intelligence artificielle. Parallèlement, des entreprises émergentes comme OpenAI et Anthropic ont levé des dizaines de milliards de dollars auprès d'investisseurs en capital-risque.
Comment la société technologique prévoit-elle d'utiliser ces fonds ?
La majeure partie des fonds investis par ces entreprises technologiques — qu'il s'agisse de financement par dette ou par capitaux propres — est destinée aux équipements, services et biens immobiliers liés à l'intelligence artificielle. Seule Alphabet a indiqué que près de 40 % de ses dépenses en infrastructure technique sont consacrées aux centres de données et aux équipements réseau, et 60 % aux serveurs. Oracle constitue un exemple typique des dépenses liées aux centres de données. Ce géant des bases de données collecte des fonds via des emprunts corporatifs et des prêts spécifiques à des projets afin de construire des centres de données à travers tout le pays.
Cependant, il ne s'agit pas seulement d'une question immobilière. Ces entreprises doivent également équiper leurs installations de puces coûteuses destinées à former et faire fonctionner des modèles d'intelligence artificielle. Généralement, les entreprises créent des entités à but spécifique (SPV) — des sociétés indépendantes établies à des fins financières précises, notamment l'acquisition d'équipements technologiques. Grâce aux SPV, la dette peut être exclue du bilan de l'entreprise, protégeant ainsi la société contre un éventuel abaissement de sa notation. Depuis la fin 2025, xAI d'Elon Musk cherche à lever jusqu'à 20 milliards de dollars via des entités hors bilan qui achètent des puces et les louent en retour à xAI.
Deux autres coûts ont intensifié la course à la première place : les frais d'électricité et les talents en intelligence artificielle. Face à la difficulté du réseau électrique américain à répondre à la demande de ses centres de données, Alphabet a récemment acquis un développeur d'énergie propre pour alimenter ses centres de données. Meta dépense également des millions de dollars pour recruter des ingénieurs hautement qualifiés.
Pourquoi les entreprises choisissent-elles d'emprunter plutôt que d'utiliser de la trésorerie ou d'émettre des actions ?
Les grandes entreprises technologiques font face à une pression considérable pour construire des centres de données afin de soutenir les fonctionnalités d'intelligence artificielle. Meta, Alphabet et d'autres géants technologiques peuvent utiliser leurs réserves de trésorerie existantes pour construire des centres de données. Leur activité publicitaire leur fournit une trésorerie suffisante, leur permettant de faciliter l'emprunt et de réinvestir une partie de leurs revenus dans l'intelligence artificielle. Par exemple, les revenus de Google au quatrième trimestre 2025 (hors revenus des partenaires) ont dépassé 97 milliards de dollars.
Mais l'emprunt reste attractif, surtout maintenant que les entreprises de Wall Street s'efforcent de leur accorder des prêts. Les entités à des fins spécifiques (SPE) permettent aux entreprises d'éliminer la dette de leur bilan, ce qui augmente encore l'attractivité de l'emprunt.
Pour les startups d'IA dont les revenus sont généralement bien inférieurs à ceux des grandes entreprises, l'endettement massif n'est pas toujours une option viable. À la place, des entreprises privées comme OpenAI et xAI ont levé des dizaines de milliards de dollars en vendant des parts de leur entreprise, utilisant ces fonds pour répondre à leurs besoins en IA. Toutefois, cette approche a des limites, car les parts des actionnaires sont constamment diluées. En 2025, xAI a emprunté 5 milliards de dollars sous forme de dette corporative, dette qu'elle a déjà remboursée. OpenAI et Anthropic n'ont pas encore accédé au marché des capitaux par la dette et cherchent actuellement d'autres modes de financement.
À quel point ce niveau d'emprunt est-il inhabituel ? Qu'est-ce qui diffère actuellement ?
À la fin de l'année dernière, la vague de prêts liée à l'intelligence artificielle a provoqué la panique chez les investisseurs, alors que de grandes entreprises technologiques ont levé près de 100 milliards de dollars en quelques semaines uniquement pour augmenter leur capacité cloud et leurs centres de données.
Cette vague de financement suit de près les environ 30 milliards de dollars levés par Meta pour la construction d’un centre de données en Louisiane. Cette opération met en lumière l’ampleur des fonds nécessaires pour l’infrastructure d’intelligence artificielle et la diversification croissante des modes de financement des entreprises. Ce financement a été réalisé par une entité à but spécifique appartenant à Meta, mais les prêteurs seront remboursés via un contrat de location à long terme avec ce géant technologique. Cette structure montre que les exploitants de centres de données peuvent à la fois émettre des obligations traditionnelles et lever des fonds massifs auprès de prêteurs sans alourdir significativement leur bilan ni compromettre leur notation de crédit.
Pour souligner son besoin de financement, Alphabet a émis en début d'année 2026 une obligation à 100 ans, une opération inédite depuis la fin des années 1990 pour une entreprise technologique, répondant ainsi aux besoins des investisseurs à long terme tels que les compagnies d'assurance et les fonds de retraite.
Meta réintroduit le marché des obligations en émettant 25 milliards de dollars d'obligations de qualité investissement. Cette émission d'obligations intervient un jour après que Meta ait publié ses prévisions annuelles de dépenses en capital, supérieures aux prévisions de janvier.
Cette vague de financement dans le domaine de l’intelligence artificielle attire l’attention en raison de sa rapidité, de son ampleur et du type d’emprunteurs impliqués. Historiquement, les augmentations massives de la dette des entreprises étaient généralement associées à des bulles spéculatives, comme la vague de rachats financés par emprunt des années 1980, qui a vu l’émission d’obligations à haut risque pour financer une série de fusions-acquisitions agressives. En revanche, les émetteurs de ces obligations récentes sont parmi les entreprises les plus riches en liquidités et les mieux notées au monde.
Comment la prise en charge d'une telle dette massive modifie-t-elle le profil de risque de ces entreprises ?
Malgré des taux d'intérêt élevés, la construction d'infrastructures d'intelligence artificielle se poursuit, ayant levé des centaines de milliards de dollars en peu de temps, ce qui reflète l'urgence de la concurrence dans l'IA générative. Certains acteurs du marché comparent cette situation à l'engouement initial pour les infrastructures, comme la construction de réseaux de fibres optiques pendant la bulle internet, lorsque les entreprises de télécommunications ont contracté d'énormes dettes pour poser des réseaux.
Mais il existe des différences clés entre les deux. Les plus grands émetteurs d'aujourd'hui sont plus rentables et ont des activités plus diversifiées que de nombreux opérateurs de télécommunications à la fin des années 1990.
Bien que le financement par dette ait augmenté récemment, la part du financement par dette dans les dépenses totales d'intelligence artificielle des grandes entreprises technologiques restera relativement faible. Les analystes estiment qu'environ 80 à 90 % de leurs dépenses en capital prévues seront financées par les flux de trésorerie opérationnels. De plus, malgré la hausse récente de l'endettement, les niveaux de dette totaux des principaux opérateurs de centres de données devraient rester faibles par rapport à leurs revenus annuels.
Cependant, un tel volume de financement aura des répercussions. Un niveau d'emprunt plus élevé pourrait modifier la situation financière de l'entreprise, affectant sa notation de crédit et sa capacité à emprunter à des coûts réduits. Outre le secteur technologique, une émission massive de dettes pourrait également redéfinir le marché du crédit, en absorbant la demande d'investisseurs qui auraient autrement été dirigée vers d'autres secteurs. Cela ne fera pas seulement augmenter les coûts d'emprunt pour les autres entreprises, mais augmentera également l'exposition des établissements de prêt aux risques liés à la rentabilité à long terme encore non confirmée des investissements dans l'intelligence artificielle.
Morgan Stanley prévoit pour 2025 que les émissions d'obligations d'entreprises de qualité investissement pourraient dépasser 2 000 milliards de dollars en 2026, atteignant un record historique, en partie en raison de l'investissement dans l'intelligence artificielle. Les analystes de JPMorgan ont estimé l'année dernière que le marché des obligations de haute qualité devrait absorber environ 1 500 milliards de dollars d'émissions d'obligations pour des centres de données d'intelligence artificielle au cours des cinq prochaines années. Ils ont indiqué qu'à l'horizon 2030, ce type de dette pourrait représenter plus de 20 % du marché des obligations d'investissement.
Quels problèmes pourraient survenir si la vague d'intelligence artificielle ne répond pas aux attentes ?
Si la vague d'intelligence artificielle ne répond pas aux attentes, les grandes entreprises technologiques ayant investi massivement dans les centres de données, les puces et l'électricité pour soutenir l'IA pourraient se retrouver face à une surcapacité et à une obsolescence rapide de leurs équipements. Cette situation rappelle celle de la bulle internet, où les entreprises de télécommunications avaient construit une capacité réseau bien supérieure à la demande réelle de leurs clients.
Un bénéfice inférieur aux attentes comprime la trésorerie de l'entreprise, pouvant la contraindre à réduire ses investissements ou à augmenter son endettement, affaiblissant ainsi finalement sa situation financière.
En outre, des risques de marché plus larges existent. Les investisseurs ont injecté d'importants fonds dans des obligations et des actions technologiques, en pariant sur une croissance pilotée par l'intelligence artificielle. Si cet optimisme s'estompe, les cours des actions pourraient chuter et les prêteurs subiraient de lourdes pertes.