Qui finance le boom des centres de données IA à 3 000 milliards de dollars ?

La course mondiale à la domination de l’intelligence artificielle alimente un boom de la construction sans précédent, avec un montant estimé à 3 000 milliards de dollars qui se déverse dans le développement de vastes centres de données et d’infrastructures de soutien critiques. Alors que les géants de la technologie ont initialement mené la charge, l’ampleur de cette entreprise a maintenant attiré un nouvel acteur formidable : le capital privé, désireux de capter les récompenses de ce changement fondamental.

Les mastodontes de la Big Tech comme Microsoft, Amazon, Google et Meta continuent d’investir des sommes colossales. Microsoft, par exemple, a alloué plus de 80 milliards de dollars à l’infrastructure d’IA pour son exercice fiscal actuel, tandis que Meta investit 10 milliards de dollars dans son immense centre de données Hyperion, dont l’ouverture est prévue pour 2030. Ensemble, ces quatre entreprises contrôlent à elles seules près de la moitié de la capacité des centres de données américains et ont collectivement dépensé près de 100 milliards de dollars en infrastructure d’IA au cours des derniers trimestres, avec des projections indiquant plus de 400 milliards de dollars de dépenses en capital pour l’année à venir. Ces dépenses monumentales soulignent leur engagement à construire les “usines d’IA” nécessaires pour former et déployer des modèles avancés.

Cependant, les exigences financières sont si immenses que même ces titans recherchent des financements externes. C’est là que le capital privé intervient, transformant le paysage de l’investissement. Les sociétés de capital-investissement, les fonds d’infrastructure et les fonds souverains priorisent de plus en plus les investissements dans l’épine dorsale numérique de l’IA, considérant les centres de données comme les “pioches et pelles” de cette nouvelle révolution industrielle. Ce changement stratégique reflète une préférence pour les actifs à long terme à moindre risque avec des rendements prévisibles, contrastant avec la recherche par le capital-risque d’entreprises d’IA à risque plus élevé et en phase de démarrage.

Des accords récents mettent en lumière cette tendance. Meta est en train de sécuriser un important paquet de financement de 29 milliards de dollars pour un nouveau centre de données en Louisiane, avec Pacific Investment Management Co. (Pimco) en tête de la partie dette et Blue Owl Capital Inc. fournissant des capitaux propres. De même, Microsoft s’est associé à BlackRock pour lever 30 milliards de dollars en capital-investissement, dans le cadre d’une stratégie plus large de centres de données IA qui pourrait éventuellement atteindre 100 milliards de dollars. Même l’ambitieux projet Stargate d’OpenAI, visant un investissement colossal de 500 milliards de dollars dans l’infrastructure d’IA sur quatre ans, implique des acteurs majeurs comme Oracle et SoftBank, aux côtés d’autres entités privées. Cet intérêt croissant est évident dans les chiffres : les fusions et acquisitions de centres de données soutenues par le capital-investissement ont atteint 18,15 milliards de dollars à l’échelle mondiale en 2024, le plus haut niveau depuis au moins cinq ans. Une enquête de 2025 a indiqué que près de la moitié des investisseurs en centres de données prévoient d’engager plus de 500 millions de dollars cette année, tirés par la demande d’IA et un pivot vers des stratégies d’hyperscale.

Cependant, cette expansion sans précédent s’accompagne de défis importants, principalement concernant l’énergie et les ressources. Les centres de données IA sont des consommateurs voraces d’électricité, exigeant jusqu’à huit fois plus d’énergie que leurs homologues traditionnels. Cette demande croissante exerce une pression immense sur les réseaux électriques existants, qui n’ont pas été conçus pour une consommation aussi rapide et concentrée. La demande d’électricité aux États-Unis devrait augmenter de 16 % au cours des cinq prochaines années, en grande partie en raison des centres de données, certaines estimations suggérant qu’ils pourraient représenter 20 % de la demande électrique du pays d’ici 2030. Cette tension peut entraîner des “mauvaises harmoniques” – des distorsions dans l’alimentation électrique qui peuvent affecter les foyers et les entreprises – et contribue déjà à l’augmentation des prix de l’électricité.

Au-delà de l’électricité, la rareté de l’eau pose un autre obstacle critique. Le refroidissement des équipements informatiques haute performance dans ces installations nécessite des millions de gallons d’eau par jour, ce qui soulève des préoccupations environnementales et complique le choix du site. De plus, la forte intensité capitalistique de ces projets, avec des centres de données hyperscale dépassant souvent les 500 millions de dollars de coût, nécessite des structures de financement complexes et des coentreprises pour atténuer les risques et répartir la charge financière. Les retards dans l’obtention des connexions au réseau, s’étendant parfois de cinq à dix ans, forcent également les opérateurs à explorer des stratégies coûteuses d’auto-génération.

Le boom de la construction d’IA de 3 000 milliards de dollars n’est pas seulement une révolution technologique; c’est une entreprise d’infrastructure massive qui remodèle fondamentalement les flux d’investissement mondiaux. La convergence de l’immense pouvoir de dépense de la Big Tech et de la vision stratégique à long terme du capital privé crée une nouvelle classe d’actifs et un paysage férocement compétitif, tout en étant aux prises avec les profondes implications énergétiques et environnementales de l’alimentation de l’avenir de l’intelligence artificielle.