Le boom de l’IA vient tout juste d’ouvrir une ligne de crédit

Depuis quelques années, la vague de l’IA s’est propagée à tous les niveaux de la chaîne technologique. Les fabricants de puces ont livré plus de semi-conducteurs que jamais, les fournisseurs de services infonuagiques (cloud) ont ajouté de la capacité à toute vitesse, et les centres de données ont poussé aussi vite que les réseaux électriques le permettaient. Chaque nouvelle génération de modèles a demandé plus de puissance de calcul (capacité informatique) que la précédente, et chaque ronde d’investissements a été plus grosse que la dernière.

À un moment donné, les dépenses ont dépassé l’argent disponible. Cette semaine, l’industrie s’est donc tournée vers les marchés de la dette pour combler l’écart.

Selon le Wall Street Journal, Broadcom veut plus de 50 G$ US pour financer des puces sur mesure qu’elle développe avec OpenAI. Oracle (ORCL) discute avec Apollo et Goldman Sachs pour payer des puces destinées à un nouveau centre de données, et SpaceX (SPCX), qui héberge maintenant xAI, aurait parlé d’emprunter environ 40 G$ US pour des GPU (cartes graphiques utilisées pour accélérer les calculs d’IA) de Nvidia.

Une part croissante des puces d’IA est maintenant achetée à crédit plutôt qu’au comptant, et ce crédit vient de prêteurs qu’on voyait rarement au premier plan dans une histoire techno.

Quand les dépenses en IA ont dépassé l’argent des géants technos

Microsoft, Alphabet et Meta ont financé les premières années de la vague IA avec l’argent généré par leurs activités (flux de trésorerie d’exploitation), en payant les serveurs directement. Elles avaient peu besoin d’emprunter sur le marché obligataire. Mais avec l’accélération des dépenses d’infrastructure, la facture est devenue plus difficile à absorber rapidement.

Les cinq plus grands « hyperscalers » (très grands opérateurs de centres de données, comme les grands clouds) ont émis environ 121 G$ US d’obligations d’entreprises en 2025. C’est plus de quatre fois leur moyenne des cinq années précédentes, et les émissions continuent d’augmenter en 2026. La technologie représente maintenant environ 10 % de l’indice Bloomberg US Corporate (un grand indice des obligations d’entreprises américaines).

Oracle illustre ce qui arrive quand une entreprise sans la même réserve de liquidités tente de suivre le rythme. Elle a beaucoup emprunté et affiche maintenant 169,1 G$ US de dette pour 67,2 G$ US de capitaux propres (valeur comptable attribuable aux actionnaires). Comparée à de plus gros rivaux, l’écart est important.

SpaceX est l’autre gros dépensier en IA dont les obligations se retrouvent dans ce groupe à haut rendement (donc plus risqué).

Oracle tente donc une autre approche. Au lieu d’acheter les puces elle-même, elle les louerait via un véhicule ad hoc (special-purpose vehicle, ou SPV), c’est-à-dire une société séparée créée uniquement pour détenir les puces. Les prêteurs financent ce véhicule, les paiements de location d’Oracle remboursent les prêteurs, et l’emprunt peut rester hors du bilan d’Oracle (donc moins visible dans ses ratios). UBS a décrit ce modèle dans ses travaux sur le crédit lié à l’IA, et il devient rapidement une solution standard dans l’industrie.

Broadcom ne fait plus que vendre des puces

Ces nouvelles structures augmentent le nombre de puces que l’industrie peut acheter. Mais elles déplacent aussi une partie du risque vers les fabricants de puces et vers les prêteurs. C’est le cœur de l’histoire du financement de l’IA.

Broadcom est l’exemple le plus clair. Chaque entente qu’elle a aidé à monter pour ses clients a été plus grosse que la précédente, et chacune la rapproche du rôle de financeur.

• Juin : 35 G$ US pour Anthropic, avec Broadcom comme partenaire de plateforme aux côtés d’Apollo et Blackstone.
• Août : plus de 60 G$ US, pouvant grimper jusqu’à 100 G$ US, Broadcom jouant un rôle central dans l’accord de financement.
• Octobre : plus de 50 G$ US pour OpenAI, Broadcom organisant elle-même le financement. Les modalités de garantie n’ont pas encore été rapportées.

Un fournisseur qui organise les emprunts de ses clients finit par ne plus être seulement un fournisseur. Broadcom soutient la demande pour ses propres puces. Ça sécurise des commandes, mais expose Broadcom si des laboratoires d’IA ne gagnent pas assez pour rembourser. Les marchés du crédit l’ont remarqué : les rendements de ses obligations et le prix de ses CDS (credit default swaps, une assurance contre le défaut de paiement d’une dette) ont monté à mesure que les garanties grossissent.

Wall Street voit encore de la marge

Les analystes actions restent globalement positifs sur les fabricants de puces, même si le marché du crédit devient plus prudent. Goldman Sachs a maintenu sa recommandation d’achat sur Broadcom en septembre, en misant sur une hausse continue des dépenses d’infrastructure des labs d’IA et des hyperscalers.

Leur argument commence par l’identité des acheteurs. Les clients d’IA qui croissent le plus vite sont les labs, et ces labs dépensent beaucoup plus qu’ils ne gagnent. Le financement leur permet de signer des engagements sur plusieurs années qu’ils ne pourraient pas payer d’avance. Pour les fournisseurs, c’est plus prévisible que des commandes au trimestre. Le plan de puces sur mesure de 10 gigawatts d’OpenAI avec Broadcom s’étend de la seconde moitié de 2026 à 2029. Des engagements de cette taille rendent plus crédible la prévision de Broadcom de dépasser 100 G$ US de ventes de puces d’IA l’an prochain, annoncée par son PDG en mars.

L’autre partie de l’argument : la capacité d’emprunt. Oracle est l’exception, et la plupart des plus gros dépensiers gardent encore une dette raisonnable. J.P. Morgan Asset Management estime que les hyperscalers pourraient ajouter environ 1 500 G$ US de dette avant que leur endettement (ajusté pour inclure l’effet des baux, donc des locations) atteigne la moyenne des entreprises industrielles américaines de qualité investissement (investment-grade, soit une cote de crédit jugée solide).

Ces ententes alimentent surtout les carnets de commandes de deux fabricants de puces. Les traders qui suivent cette demande peuvent surveiller Broadcom (AVGO) et NVIDIA (NVIDIA) sur VT Markets.

Qui finance vraiment la vague IA?

Derrière les emprunteurs, on retrouve souvent le même prêteur : Apollo. Apollo est en discussion avec Broadcom (avec Blackstone), avec Oracle (avec Goldman Sachs) et devrait mener le montage pour SpaceX, avec PIMCO aussi dans le portrait. (BigGo Finance) Les firmes de crédit privé (prêts hors des banques et des marchés publics) sont devenues une pièce importante du financement de l’expansion de l’IA.

En suivant l’argent, la chaîne ressemble à ceci :

Le capital descend dans la chaîne, tandis que les obligations de remboursement remontent vers le haut.

Les prêteurs du haut gèrent souvent l’argent d’investisseurs institutionnels, dont des caisses de retraite et des assureurs. Si les projets ne génèrent pas assez de liquidités pour respecter leurs paiements, les pertes pourraient donc toucher des investisseurs bien au-delà du secteur techno.

L’ampleur commence à se voir dans le marché obligataire. L’endettement lié à l’IA dans la finance à effet de levier aux États-Unis (financement d’entreprises plus endettées, donc plus risqué) serait passé d’environ 20 G$ US au début de 2025 à 88 G$ US en 2026. Plus d’émissions signifie que les investisseurs exigent des rendements plus élevés. Et des rendements plus élevés font monter le coût d’emprunt, même pour des entreprises sans lien avec l’IA. C’est pourquoi les nouvelles de cette semaine ne touchent pas seulement les titres de semi-conducteurs.

Le 8 octobre, Reuters a rapporté que les tensions sur les marchés des obligations d’État (dettes des gouvernements) étaient aggravées par la concurrence des entreprises technos pour un bassin de financement limité, et que l’assurance contre le défaut de SpaceX (CDS) a atteint des sommets.

Les puces doivent « payer » leur financement

Une puce achetée avec de l’argent emprunté doit générer assez de revenus pour couvrir plus que le prêt. Il faut aussi payer les intérêts, l’électricité et l’exploitation du centre de données. Le matériel perd aussi de la valeur.
Et c’est crucial, car Nvidia lance maintenant une nouvelle génération de puces environ chaque année. Du matériel acheté en 2026 pourrait avoir deux générations de retard au moment où le financement arrive à échéance. Les GPU plus vieux pourraient alors se louer moins cher.

Les prêteurs appellent ça le risque lié à la valeur résiduelle :
le matériel donné en garantie peut perdre de la valeur plus vite que prévu alors que les paiements ne sont pas terminés. Ça peut arriver même si la demande d’IA reste forte. Pour le prêteur, l’enjeu n’est pas seulement « combien d’IA » est utilisée, mais combien de revenus un matériel précis peut encore générer.

Si ça se produit, Broadcom fait partie de ceux qui peuvent payer la note. En garantissant une partie des emprunts de ses clients, elle promet de couvrir une partie de la dette s’ils ne paient plus. Tant que les clients paient, ça ne coûte rien. Mais si un lab d’IA a des difficultés, Broadcom est touchée deux fois : elle perd des commandes et doit assumer une partie du prêt. Des analystes ont signalé que ces garanties pourraient coûter cher si les dépenses en IA ralentissent.

Et l’impact pourrait dépasser Broadcom. Nvidia détient une participation importante dans SpaceX, et SpaceX emprunte pour acheter des puces Nvidia. Comme on retrouve souvent les mêmes prêteurs derrière plusieurs ententes, un problème chez une entreprise a plus de chances de se propager aux autres.

Où les premières fissures pourraient apparaître

Pendant un temps, les plus grandes entreprises pouvaient absorber elles-mêmes une bonne partie des dépenses. De forts flux de trésorerie finançaient serveurs et infrastructure liés à l’IA.
Mais l’ampleur de la construction change la donne.

À mesure que les projets grossissent et coûtent plus cher, les entreprises regardent davantage au-delà de leur propre bilan pour se financer. Dette, crédit privé et structures de location deviennent des rouages de l’expansion de l’IA.
À court terme, ce financement soutient la demande de puces.

Aucune de ces ententes n’est conclue pour l’instant, et les discussions de Broadcom sont assez tôt pour que la taille change encore. Il reste à voir si la puissance de calcul générera assez d’argent avant que le matériel devienne dépassé, et quelle part du risque finira chez les fournisseurs. Cinq indicateurs aideront à y voir clair.

1. L’entente Broadcom–OpenAI : la clôture d’ici la fin de l’année, le montant final et la part garantie indiqueront quel risque Broadcom accepte.
   
2. Les CDS sur Broadcom, Oracle et SpaceX : ces prix bougent plus vite que les bénéfices, donc ils donnent un signal rapide sur l’inquiétude des prêteurs.
   
3. Les prochains résultats trimestriels de Broadcom : attendus en décembre, ils donneront une première explication officielle sur les garanties et leur coût potentiel.
   
4. Les écarts de crédit « qualité investissement » (spreads, soit l’écart de rendement par rapport aux obligations d’État) et les rendements des bons du Trésor américain : si l’emprunt lié à l’IA encombre le marché, ça se verra par un coût de financement plus élevé pour tout le monde.
   
5. Les prix de location des GPU plus anciens : une baisse serait un des premiers signes que les puces perdent de la valeur plus vite que la dette ne se rembourse.

Les nouvelles de financement tombent souvent en dehors des heures normales de Bourse aux États-Unis. Les traders qui suivent ces développements peuvent accéder à des actions en CFD sur VT Markets (contrats sur la différence : un produit dérivé qui réplique le mouvement d’un titre sans le détenir) via des instruments réguliers, 24/5 et 24/7, selon la disponibilité. Cela peut permettre d’agir au moment où la nouvelle sort, plutôt que d’attendre l’ouverture suivante.

L’essor de l’IA n’est plus seulement une histoire de puces, de modèles et de centres de données. De plus en plus, c’est aussi une histoire de crédit (emprunt). À mesure que l’endettement augmente, la question clé passe de « combien de capacité on peut construire » à « est-ce que cette capacité générera assez d’argent pour se payer ».

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