Citadel Securities, le puissant market-maker dirigé par Ken Griffin, estime que plus de 500 milliards de dollars de dettes publiques et privées seront émises d'ici 2028 pour financer les puces d'intelligence artificielle et les vastes campus de centres de données qui les hébergent.
Les dépenses d’investissement en IA devraient atteindre environ 600 milliards de dollars en 2026, soit une augmentation de 50 % par rapport aux environ 400 milliards de dollars dépensés en 2025. La consommation de trésorerie est devenue si importante que les hyperscalers se tournent vers les marchés de la dette à un rythme qui ferait rougir une société de rachat à effet de levier.
La machine à dette est déjà en marche
Seulement en septembre et octobre 2025, les hyperscalers ont émis environ 75 milliards de dollars en obligations et prêts destinés à la construction de centres de données pour l'IA. La dette des centres de données aux États-Unis a atteint 25,4 milliards de dollars en 2025, soit une augmentation de 112 % sur un an.
Morgan Stanley estime que le marché du crédit privé pour les centres de données IA pourrait atteindre environ 800 milliards de dollars d'ici 2028. Cela s'inscrit dans un écart de financement plus large de 1,5 billion de dollars par rapport aux dépenses en capital mondiales attendues de 2,9 billions de dollars pour les centres de données.
MediaTek, l'entreprise taiwanaise de semi-conducteurs, a approuvé un package de financement de 5 milliards de dollars visant à augmenter la capacité de production de puces IA.
Pourquoi les investisseurs en crypto doivent prêter attention
Le problème fondamental est la concurrence pour les ressources. Les centres de données AI centralisés et les réseaux de calcul décentralisés, y compris les opérations de minage cryptographique, reposent sur de nombreux composants matériels identiques. Lorsqu'une somme de 500 milliards de dollars en nouveau capital est injectée dans l'achat de GPU au cours des prochaines années, cela exerce une pression considérable à la hausse sur les prix et à la baisse sur la disponibilité pour tous les autres.
Pour les projets dans le domaine du calcul décentralisé, des entreprises comme Render Network et Akash qui construisent des marchés pour la puissance GPU distribuée, des coûts matériels plus élevés rendent l'onboarding de nouvelle offre plus coûteux. Mais ils rendent également les alternatives décentralisées plus attractives pour les utilisateurs qui ne peuvent pas obtenir d'allocations auprès des principaux fournisseurs de cloud.
Ce que cela signifie pour les marchés
Pour les investisseurs natifs de la crypto, le paysage concurrentiel des économies d'exploitation minerère mérite une attention particulière. Les mineurs de bitcoin ont déjà dû faire face à des marges plus resserrées après le halving d'avril 2024. Si les coûts des GPU et des semi-conducteurs généraux augmentent davantage en raison de la demande liée à l'IA, les opérations de preuve de travail subiront des vents contraires supplémentaires au niveau du matériel précisément au moment où les récompenses de bloc sont déjà réduites.
Comme l'estimation de 800 milliards de dollars de Morgan Stanley le suggère, une nouvelle classe d'actifs massif se forme autour de la dette des infrastructures IA. Une partie de ce capital aurait autrement pu être dirigée vers des stratégies d'actifs numériques, des fonds de capital-risque ou des investissements liés au crypto.
Les traders qui suivent l'intersection entre la finance traditionnelle et la crypto doivent surveiller les indices de prix des GPU, les appels résultats des hyperscalers discutant des prévisions d'investissement en capital, ainsi que le marché des obligations corporatives pour repérer des signes d'accélération ou de ralentissement du rythme d'emprunt.