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3. Ces acteurs défendent des stratégies proches, mais qui, néanmoins, se distinguent. Meta tente de développer un modèle « interne » concentrant ses investissements sur son propre usage ; Amazon se concentre sur les infrastructures d’amont qu’ils louent à d’autres ; Google et Microsoft rajoutent à cette dernière activité le développement de produits finaux en vue de contrôler tout l’écosystème. Dans cette course, les Big Tech dispose d’un atout de poids : une trésorerie abondante reposant, dans l’économie numérique actuelle, sur des quasi-rentes. On pourrait, d’ailleurs, résumer leurs stratégies par le maintien de cette rente. Mais ces liquidités qui, voici encore quelques années, semblaient gigantesques, ne suffisent plus. L’impensable se produit : les Big Tech doivent désormais avoir recours à la dette. La banque états-unienne Morgan Stanley estime que les hyperscalers vont emprunter 400 milliards de dollars cette année, après 165 milliards en 2025. En tout, les besoins de financement externe sont estimés à 1 500 milliards de dollars. C’est un changement majeur de modèle économique pour ces entreprises. Et pour préserver leur capacité d’endettement, elles sont même obligées de contourner les obstacles et de prendre de nouveaux risques. D’abord, elles mettent en place une « économie circulaire » de la dette. Les acteurs de l’IA ayant tous un intérêt commun, celui d’imposer l’usage de cette technologie au point de la rendre rentable, ils coordonnent leurs efforts par des accords parfois étonnants où ils se prêtent des fonds ou se garantissent des prêts. Désormais, le monde de l’IA est devenu une gigantesque toile d’araignée d’engagements mutuels où chacun dépend financièrement des autres. Risques financiers Une autre façon d’assurer ces moyens, c’est de recourir à des sociétés ad hoc (special purpose vehicle, ou SPV) pour financer la construction des centres de données ou l’acquisition de puces. Ces entités, souvent montées avec le financement d’investisseurs externes ou de banques, deviennent propriétaires des actifs en question et peuvent émettre des obligations en s’appuyant sur la note de la Big Tech qui pilote l’opération. En retour, la Big Tech paie un loyer pour avoir le droit d’utiliser ces actifs. Sa situation financière est laissée intacte par l’opération et les centres de données ou les puces sont mis à sa disposition. Mais, évidemment, la construction n’est pas sans risques. Si le centre de données ou les puces deviennent obsolètes plus rapidement que prévu, il n’est pas dit que le remboursement de la dette soit possible. En octobre, la banque centrale britannique s’est inquiétée de l’ampleur de la dette mobilisée pour financer les centres de données. « Si le montant de la dette liée à l’IA et aux infrastructures énergétiques associées se matérialise, les risques sur la stabilité financière pourraient augmenter », souligne l’institution. Car, de plus en plus, les banques et les sociétés de finance privée ont une exposition massive à ce secteur. Résumons : la future rentabilité des activités liées à l’IA devra assurer le financement des coûts de fonctionnement gigantesques de cette technologie, mais aussi l’obsolescence rapide de ces infrastructures et les coûts financiers liés à la dette contractée pour le déploiement de l’IA. Le tout en assurant un rendement « net » permettant la rentabilité des opérations en cours. En bref : le coût du capital de l’IA est astronomique. Comment cette technologie pourra-t-elle dégager de telles marges ? La réponse des Big Tech et d’OpenAI, c’est que les utilisateurs finaux paieront. Un pari risqué, que Mediapart explore dans le second volet de cette série. Romaric Godin