L'économiste Torsten Slok souligne un déséquilibre financier au sein de l'industrie de l'IA. Actuellement, les profits des fabricants de puces sont financés par les capitaux des investisseurs plutôt que par des revenus réels. Les entreprises qui développent des applications d'IA affichent des marges opérationnelles négatives, créant un modèle économique fragile qui repose sur l'espoir d'une rentabilité future. Si les clients finaux ne génèrent pas rapidement un retour sur investissement concret, le financement massif pourrait se tarir brutalement, provoquant l'éclatement de la bulle de l'IA. Certaines entreprises font déjà face à des flux de trésorerie disponible négatifs.Torsten Slok est un économiste danois de renom. Il a étudié à l'Université de Copenhague et à Princeton. Il a rejoint Apollo Global Management en août 2020 en tant qu'économiste en chef ; il dirige les analyses macroéconomiques et de marché de l'entreprise à l'échelle de la plateforme. Son parcours l'a mené à travers plusieurs institutions prestigieuses avant Apollo. Il a notamment travaillé à l'OCDE à Paris, puis au FMI pendant quatre ans.
Dans un analyse publiée le 7 août, Torsten Slok a souligné que les maillons de la chaîne de valeur de l’IA présentant les marges bénéficiaires les plus élevées, à savoir les fabricants de modèles et d'applications d’IA, affichent en réalité « les niveaux de rentabilité les plus faibles », ce qui s’écarte du modèle économique traditionnel, dans lequel les marges bénéficiaires sont plus élevées pour les entreprises qui vendent un produit fini aux clients.
Torsten Slok a classé les entreprises du secteur de l’IA en quatre catégories : modèles et applications, cloud et calcul, énergie et réseau électrique, et semiconducteurs et équipements. À l'aide des données de PitchBook et de Bloomberg concernant les Big Tech américains tels que Nvidia, Microsoft, OpenAI, Anthropic, Amazon, Constellation Energy, AMD et Micron, Torsten Slok a tenté de déterminer les niveaux actuels de rentabilité dans le secteur.
IA générative : une rentabilité asymétrique et artificielle
Torsten Slok met en lumière une anomalie majeure dans la chaîne de valeur de l'IA. Contrairement aux modèles économiques classiques où les entreprises vendant le produit final dégagent les marges les plus élevées, ce sont ici les fabricants de puces et d'équipements qui affichent la marge bénéficiaire la plus forte, soit 41 %. À l'inverse, les concepteurs de modèles et d'applications d'IA enregistrent une marge opérationnelle négative de -59 %.
Cette situation inhabituelle suscite de nombreuses préoccupations. Cette disparité s'explique par le fait que l'argent injecté dans le secteur ne provient pas d'une demande naturelle des clients, mais d'actionnaires espérant tirer profit de la prochaine révolution technologique. Torsten Slok résume cette situation en affirmant : « les profits du boom de l'IA sont actuellement financés par les investisseurs plutôt que gagnés auprès des consommateurs ».
Selon l'économiste, les marges élevées en amont sont bien réelles, mais elles proviennent des capitaux levés par les acteurs déficitaires en aval, et non de la trésorerie générée par la demande finale. Goldman Sachs prévoit désormais que les investissements dans l’IA dépasseront 1 000 milliards de dollars en 2026, mais jusqu’à présent, cette technologie n’a guère fait ses preuves. Son impact sur la productivité est encore difficilement mesurable.
Torsten Slok affirme que cette structure déséquilibrée fait peser un risque systémique sur l'ensemble du secteur. Si le financement venait à ralentir, l'asymétrie des marges menacerait de faire s'effondrer l'industrie. L'économiste en chef d'Appolo a souligné : « la réalité est que la partie la plus rentable de la chaîne de valeur de l'IA dépend de la capacité de la partie la plus déficitaire à continuer de croître en revenus ou de lever des capitaux ».
Les capitaux peuvent combler ce fossé temporairement, mais pas indéfiniment. Le risque majeur est de savoir si le retour sur investissement apparaîtra assez rapidement chez les clients finaux pour soutenir les dépenses actuelles. Sinon l'euphorie actuelle pourrait se transformer en un krach technologique majeur.
L'endettement préoccupant des géants de la technologie
Torsten Slok n’est pas le premier économiste à tirer la sonnette d’alarme sur la dépendance démesurée de l’IA vis-à-vis des investissements. Dans son rapport annuel publié en juin, la Banque des règlements internationaux (BRI) a souligné que « l’afflux massif d’investissements dans l’IA dépasse les bénéfices et les flux de trésorerie disponibles », ce qui a conduit ces entreprises à émettre des titres de dette pour lever des fonds supplémentaires.
Ces investissements sont principalement menés par cinq grands hyperscaleurs. Une analyse de Bank of America a révélé qu’en 2025, ces cinq hyperscaleurs avaient émis 121 milliards de dollars de dette, soit quatre fois le niveau moyen d’endettement annuel de ces entreprises au cours des cinq années précédentes.
Envoyé par BRI
Une déception quant aux rendements pourrait entraîner un retrait soudain des financements et transformer le boom des dépenses d’investissement en une crise prolongée de l’investissement, avec des répercussions potentielles sur les conditions financières. Si les hyperscaleurs ralentissaient ou mettaient fin à leur rythme effréné de dépenses d’investissement, de nombreux emprunteurs tout au long de la chaîne d’approvisionnement pourraient avoir du mal à compenser la perte de revenus et à honorer le service de leur dette.
Selon une analyse récente du Washington Post, basée sur les données compilées par S&P Global Market Intelligence, la baisse attendue devrait atteindre un solde négatif de 125 milliards de dollars en 2027. Les chiffres se sont d'ailleurs détériorés récemment après qu'Amazon a revu à la hausse ses plans de dépenses pour ses centres de données équipés de matériel informatique de pointe dédié à l'IA. Ces dépenses inquiètent les investisseurs.
Précarité des infrastructures et des accords commerciaux
L'auteur spécialisé en technologie, Edward Zitron, illustre la fragilité financière de certains acteurs clés à travers l'exemple d'Oracle. Cette entreprise affiche un flux de trésorerie négatif de 23,7 milliards de dollars à la fin de l'exercice fiscal 2026, avec près de 130 milliards de dollars de dette et 260 milliards de dollars d'engagements de location pour des infrastructures d'IA non encore démarrées. L'entreprise de Larry Ellison semble être dos au mur.
Le pari titanesque d'Oracle repose sur son partenariat de 300 milliards de dollars signé avec OpenAI. Dans une analyse, Edward Zitron note : « l'existence d'Oracle, et la richesse personnelle de Larry Ellison, dépendent du fait qu'OpenAI puisse ou non honorer sa promesse de dépenser 300 milliards de dollars en calcul ».
Il qualifie cette dynamique de bulle, arguant qu'il y a peu de preuves montrant que le boom actuel se traduira par des applications capables de justifier de telles dépenses. Le plus grand danger serait que les Big Tech abandonnent leurs investissements massifs : si Microsoft, Google, Amazon et Meta décidaient de cesser les dépenses excessives dans les GPU et la construction de centres de données, cela détruirait l'illusion d'un supercycle permanent.
Les analystes s’interrogent sur la capacité d’endettement réelle d'Oracle, et la réponse tend à être qu’il doit démontrer des progrès en matière de monétisation de l’IA. Pour l'instant, l'IA reste un gouffre financier aux perspectives de rentabilité incertaines. L'industrie américaine de l'IA, basée sur des modèles fermés, est désormais confrontée à la concurrence féroce des modèles à poids ouverts chinois, ce qui menace sérieusement sa domination.
Une absence criante de perspectives de rendement claires
Oracle a progressivement abandonné son modèle traditionnel de vente de licences logicielles, qui offrait des marges brutes confortables d'environ 70 % et des coûts marginaux quasi nuls. À la place, le géant du logiciel de Santa Clara a décidé de devenir un grand propriétaire immobilier dans le secteur technologique, empruntant massivement pour acheter des processeurs graphiques et construire de grands centres de données qu'il loue ensuite.
Cette orientation l'a fait passer d'une machine à générer des liquidités à haut rendement à une entreprise d'exploitation locative à très faible marge. En conséquence,...
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