La demande en IA explose, mais la "porte de crédit" du financement se resserre! Sous la pression du rendement de 5% des obligations américaines, les perdants en puissance de calcul émergent progressivement.

L'application Zhihui Finance APP rapporte que les entreprises du marché boursier bénéficiant de la vague sans précédent de construction d'infrastructures de puissance de calcul AI font face simultanément à une expansion de la demande et à un important resserrement des conditions de financement : les applications d'agents intelligents AI entraînent un besoin croissant et soutenu en ressources de puissance de calcul, alors que le coût du capital, sous l'effet d'un rendement des obligations du Trésor américain à 10 ans dépassant les 5 %, élève le seuil de capital pour transformer des commandes AI excédentaires en flux de trésorerie réels.

Au cours de la semaine se terminant le 25 septembre, l'action CoreWeave a progressé de près de 8 %, tandis que celle d'Oracle a chuté d'environ 7 % sur la période, soit une baisse de près de 30 % depuis le début de l'année, montrant que les investisseurs commencent à examiner plus en détail les capacités de financement, de livraison et de flux de trésorerie des différentes entreprises. JPMorgan a estimé en juin qu'à l'horizon 2030, le financement obligataire nécessaire à la construction d'infrastructures AI atteindrait environ 4 100 milliards de dollars — il s'agit d'une estimation cumulative sur plusieurs années, non d'une émission annuelle, qui ne correspond pas non plus uniquement à des obligations d'entreprise. Lorsque des besoins de construction aussi énormes affluent continuellement sur les marchés de capitaux, les taux d'intérêt, les conditions de crédit et la disponibilité des fonds influencent directement la vitesse d'expansion.

Les applications d’agents AI les plus populaires, telles que Muse et Astra, apportent une nouvelle source de croissance soutenue et forte à la demande de puissance de calcul. Une simple instruction utilisateur peut déclencher planification, extraction, navigation, exécution de code et validation des résultats, alors que des appels de modèles multi-tours augmentent les besoins en gestion de contexte et en sauvegarde d'état. Du point de vue de l'ingénierie, le GPU traite le calcul des modèles, le CPU orchestre les outils et tâches, la HBM, la DRAM serveur et le SSD entreprise assurent ensemble la gestion de l'accès aux données et du cache, tandis que l'interconnexion optique des data centers permet les transferts de données à haut débit. Une analyse d'ingénierie détaillée de Nvidia souligne que la vitesse d'exécution du CPU impacte l'utilisation effective du GPU, tandis que le cache hiérarchisé, via la mémoire GPU, la mémoire CPU, le NVMe local et le stockage distant, permet de réduire les recomputations. Ainsi, la valeur d'investissement amenée par la percée des agents AI doit, en fin de compte, se traduire par la capacité d'un capital unitaire à fournir plus de tâches facturables à forte complexité et à répondre à une demande encore accrue en ressources de puissance AI, ce qui se matérialise par des flux de trésorerie d'exploitation accrus pour l'entreprise.

Les changements spécifiques à la source de financement sont incontestablement mondiaux. Le 25 septembre, les rendements du Trésor américain à 10 et 30 ans ont atteint en cours de séance environ 5,23 % et 5,53 %, soit leur plus haut niveau respectif depuis 2007 et 2004. La tension sur l’approvisionnement énergétique, la persistance de l’inflation et la solidité de la demande économique poussent les marchés à revoir à la hausse la trajectoire future des taux : la Fed a relevé ses taux de 25 points de base en septembre et, selon une analyse de Charles Schwab le 25 septembre, le marché à terme intégrait dès lors presque trois supplémentaires d’ici juin 2027. En tant qu’« ancre de la valorisation des actifs mondiaux », le rendement du Trésor à 10 ans rehaussé sert de base de tarification pour les nouveaux financements de longue durée, tout en faisant baisser la valorisation des flux de trésorerie futurs des entreprises du fait d’un taux de rendement requis supérieur.

Le “guichet de crédit” de la frénésie AI : expansion du volume global de financement et resserrement parallèle des critères d'éligibilité

La frénésie actuelle d’expansion de la puissance de calcul AI semble soumise à une sélection par un « guichet de crédit » : la demande détermine dans quelle mesure les entreprises désirent lever des fonds, mais le pouvoir des prêteurs décide quels projets et commandes sont dignes d'être financés.

Selon des responsables du financement d’une filiale américaine de Mitsubishi UFJ Lease, le marché n’est prêt à soutenir que certains nouveaux acteurs du cloud figurant sur la « liste de candidates » ; il s’agit d’une appréciation professionnelle, mais elle révèle un changement clé : des taux plus élevés peuvent compenser certains risques, mais si un projet manque d’accès fiable à l’énergie, de garanties de livraison ou de contrats clients exécutoires, ou si les projets AI reposent trop sur un seul gros client, les risques ne peuvent être compensés uniquement par une majoration des prix. De là, l’endettement global du secteur pourrait encore progresser, mais les capitaux se dirigent peu à peu vers les entreprises disposant d’un meilleur matelas financier, de contrats de meilleure qualité et de capacités de livraison plus solides.

L’impact des taux d’intérêt diffère en fonction de la structure de la dette. Les émissions à taux fixe, nouvelles ou devant être refinancées, font l’objet d’une revalorisation ; les prêts à taux variable en cours s’adaptent généralement aux taux courts type SOFR, et l’évolution du rendement à 10 ans ne s’étend pas à tous les prêts. D’après les documents de CoreWeave déposés auprès de la SEC, sur la base du solde de la dette à taux variable au 30 juin 2026, une hausse de 100 points de base représente un surcoût d’intérêts d’environ 30 millions de dollars sur trois mois et 61 millions sur six mois. La société indique également recourir à des swaps de taux d’intérêt pour limiter une partie des risques. Ces chiffres expriment la sensibilité d’une dette résiduelle donnée, mais les nouveaux financements futurs, l’évolution des coûts et des primes de crédit influeront encore sur le coût effectif d’accès aux fonds.

SoftBank incarne la persistance d’une forte demande de financement. Son émission obligataire du 24 septembre comprend 10 milliards de dollars et 1 milliard d’euros, soit environ 11,1 milliards de dollars ; la maturité la plus longue est de 7,5 ans, le coupon atteint 9,75 % et les obligations sont émises au pair, avec clôture prévue le 29 septembre. Une partie des fonds servira à de futurs paiements pour l’investissement dans OpenAI. Ce signal montre que lorsqu’une grande entreprise estime qu’il lui coûterait plus cher de rater la fenêtre AI, elle peut accepter un coût du capital supérieur ; cependant, un taux d’intérêt plus élevé implique aussi des retours attendus plus ambitieux sur les investissements futurs.

Un autre paramètre difficilement compensable par une forte demande est le décalage temporel entre les sorties liées à la construction et les rentrées d’exploitation. Les achats d’équipements, les travaux et le coût du financement sont anticipés, alors que les recettes dépendent de la connexion à l’électricité, de l’acceptation des projets et de l’utilisation par les clients. Le litige sur la “force majeure” autour du Project Jupiter d’Oracle porte sur l’échelonnement des paiements contractuels en cas de retard ; selon des médias ayant cité des sources proches du dossier, ces arrangements pourraient prolonger la période de loyers plus bas durant la construction et retarder le début des loyers d’exploitation plus élevés, Blue Owl Capital assurant toutefois que les engagements financiers n'ont pas changé. Ainsi, la valeur de financement des contrats d'infrastructure AI à long terme dépend de conditions de livraison et de systèmes de partage des risques, et ne peut être assimilée directement à du cash en caisse. Pour les investisseurs, le « guichet de crédit » sélectionne au final les entreprises de cloud/puissance de calcul AI capables de convertir la demande de calcul en cash flow de remboursement dans les temps impartis, tout en préservant un retour aux actionnaires après le service de la dette.

La confrontation entre la chaleur de la demande de puissance AI et la pression sur le financement : flambée des rendements obligataires, les entreprises AI assoiffées de dettes prennent plus de risques

Alors que les rendements du Trésor américain atteignent cette semaine leur plus haut niveau depuis 2007, les entreprises dépendant du financement par la dette doivent composer avec un coût d’emprunt accru. Cela signifie que la construction d’infrastructures AI, déjà d’une ampleur historique, va devenir encore plus onéreuse.

Dans un rapport d’analyse approfondie publié en juin, JPMorgan estime qu’au total, 4 100 milliards de dollars de dettes liées à l’AI seront émises d’ici 2030. Les entreprises de datacenters et autres sociétés liées à la folie AI se précipitent pour augmenter leurs capacités de production afin de répondre à une demande que de nombreux experts considèrent comme presque impossible à satisfaire.

Au retour sur le marché obligataire, les emprunteurs sont confrontés à un rendement du Trésor américain à 10 ans avoisinant les 5,17 %, soit une hausse d’environ 1 point de pourcentage depuis le début de l’année. Résultat : les émetteurs devront offrir des rendements plus attractifs pour attirer les investisseurs.

Pour l’instant, le marché ne plonge pas dans la panique. Les nouvelles entreprises cloud lourdement endettées comme CoreWeave affichent encore une performance solide en Bourse, avec près de 8 % de hausse cette semaine ; à l’inverse, Oracle, très levier financier et misant sur la dette de long terme pour booster ses capacités AI, a vu son titre baisser de 7 % cette semaine et près de 30 % depuis le début d’année.

Dans le même temps, le géant japonais de l’investissement SoftBank, l’un des principaux pourvoyeurs de capitaux pour les projets AI, a levé cette semaine 11,1 milliards de dollars via des obligations à haut rendement, dont le coupon du titre à sept ans pointe à 9,75 %.

Mark Malek, directeur des investissements de Siebert Financial, indique en interview : « Ils sont fondamentalement insensibles au coût du financement, ce qui en fait des preneurs de prix. À mon avis, beaucoup de ces sociétés n’ont pas le choix. Elles doivent lever autant de capital que possible pour rester compétitives. »

Au cœur de la frénésie AI se trouvent les leaders du développement de modèles OpenAI et Anthropic, tous deux valorisés à plus de 1 000 milliards de dollars sur les marchés privés. Pour proposer ces modèles avancés et l’infrastructure nécessaire à d’innombrables autres modèles et services, les grands cloud providers du secteur – Amazon, Google, Meta et Microsoft – se sont engagés à investir plusieurs centaines de milliards de dollars de capital en 2023, le chiffre pouvant dépasser 1 000 milliards de dollars d’investissement AI d’ici 2027.

Bien qu’une part considérable de ces investissements soit financée par la dette, ces géants technologiques bénéficient de notes de crédit investment grade, ce qui leur permet d’accéder à des capitaux à moindre coût. Certains acteurs du marché pensent néanmoins que d’autres entreprises feront face à des défis autrement plus importants à l’avenir.

Selon des sources citées dans la presse, un investisseur chevronné du capital-investissement affirme que le financement des nouveaux projets cloud sera plus difficile à l’avenir, ces entreprises disposant d’une faible marge pour absorber la hausse des coûts. Pour aborder ce sujet en toute transparence, cet investisseur a tenu à rester anonyme.

Riley Thompson, vice-président de Mitsubishi HC Capital America, explique en interview que, même si les emprunteurs sont disposés à payer des taux plus élevés, les prêteurs deviennent beaucoup plus sélectifs dans les dossiers qu’ils financent.

Thompson : « Si vous dressez une liste de 50 nouveaux acteurs cloud, seuls 20 pourraient réellement attirer l'intérêt du marché. »

CoreWeave, entrée en Bourse l’an dernier, a mis en garde contre le risque de hausse des taux dans un dossier transmis à la SEC. Dans sa dernière publication trimestrielle, la société indique que, sur la base de son encours de dette à taux variable à fin juin, chaque montée de 100 points de base du taux augmenterait ses frais d’intérêts à hauteur de 30 millions de dollars.

Un signal d’alerte est peut-être même apparu cette semaine. Vendredi, des médias citant des sources proches du dossier ont rapporté qu’Oracle avait notifié un cas de « force majeure » sur son projet de datacenter au Nouveau-Mexique pour se prémunir contre des surcoûts, ce qui a plongé le titre. Si le campus Project Jupiter n’entre pas en service en 2028 comme prévu, Oracle espère repousser les paiements concernés. L’entreprise affirme que le projet « avance selon les délais initialement prévus ».

La hausse des taux n’est pas l’unique difficulté rencontrée. Avant même la flambée des rendements cette semaine, les PDG d’Anthropic et d’OpenAI appelaient à ralentir le rythme du développement AI, après les alertes publiques du secteur jugeant que les modèles avancés pourraient échapper à tout contrôle humain.

Parallèlement, à l’approche des élections de mi-mandat en novembre, l’hostilité à l’égard des datacenters AI devient un sujet politique majeur à travers les États-Unis. D’après un sondage mené par NBC News Decision Desk en partenariat avec SurveyMonkey, 69 % des sondés s’opposent à l’implantation de telles infrastructures dans leur région, invoquant la flambée inédite des factures d’eau, d’électricité et l’explosion des émissions carbone causées par le boom des infrastructures AI. Lundi, Greg Abbott, gouverneur républicain du Texas en quête de réélection dans une course serrée, a ordonné un gel de toutes les nouvelles autorisations environnementales liées aux datacenters ; il avait déjà suspendu le mois précédent celles concernant le raccordement au réseau électrique.

Malgré cela, la demande pour les services AI continue de croître à un rythme effréné. Un exemple récent : l’assistant personnel Muse de Meta, dont la popularité a explosé depuis son lancement début septembre. En deux semaines, Muse a été téléchargée plus de 2,5 millions de fois dans le monde et a même dépassé ChatGPT en tête de l’App Store d’Apple. D’après Mark Mahaney (Evercore) sur CNBC, Muse pourrait atteindre 100 millions d’utilisateurs en six à douze mois.

Andrew Judić, responsable mondial du financement corporate, projets & infrastructures chez KBRA, indique que même si la hausse des taux pourrait impacter les émissions à venir, il n’a pas encore observé d’effet tangible sur la demande d’emprunt.

Judić : « Dans une conjoncture normale, on pourrait imaginer un temps d'arrêt ou de recul. Mais je ne pense pas que ce sera le cas ici. Selon moi, le rythme d’émissions restera très élevé. »

Haim Salzman, vice-président du département Emerging Companies & Growth Practice chez Latham & Watkins, estime qu’avec la hausse des coûts, « quelqu’un devra bien les assumer ». Spécialiste chevronné du financement des infrastructures AI, Salzman précise : « Mais dans une configuration de demande aussi forte, le marché encaisse beaucoup mieux cette hausse des coûts. »

Pour Bernie Margulies, PDG d’American Compute, qui conseille sur la gestion des risques pour le financement GPU, le calcul est encore plus simple. Selon lui, même en cas de coût supérieur, les emprunteurs sont pressés de trouver des financements, surtout ceux sous contrat avec OpenAI et Anthropic, deux sociétés multipliant les accords pour garantir leur approvisionnement en puissance AI sur plusieurs années.

Margulies : « Si vous avez signé un gros contrat pluriannuel avec Anthropic, une hausse de 50 points de base suffit-elle vraiment à vous faire hésiter ? »