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

Depuis quelques années, le boom de l’IA s’est étendu à tous les niveaux de la chaîne technologique. Les fabricants de puces ont livré plus de silicium que jamais, les acteurs du cloud (informatique à distance, via des serveurs loués) ont augmenté leurs capacités à marche forcée, et les centres de données ont été construits aussi vite que le permettait le raccordement électrique. Chaque nouvelle génération de modèles a exigé davantage de puissance de calcul (capacité des ordinateurs à exécuter des tâches), et chaque vague d’investissements a dépassé la précédente.

À un moment, les dépenses ont dépassé la trésorerie disponible. Cette semaine, le secteur s’est tourné vers les marchés de la dette pour combler l’écart.

Selon le Wall Street Journal, Broadcom veut lever plus de 50 milliards de dollars pour financer les puces sur mesure qu’il développe avec OpenAI. Oracle (ORCL) discute avec Apollo et Goldman Sachs pour financer des puces destinées à un nouveau centre de données, et SpaceX (SPCX), qui héberge désormais xAI, a évoqué un emprunt d’environ 40 milliards de dollars pour acheter des GPU Nvidia (cartes de calcul, très utilisées pour entraîner et faire tourner des modèles d’IA).

Une part croissante des puces d’IA est désormais achetée à crédit plutôt qu’en cash, via des prêteurs que les marchés suivent rarement dans les récits technologiques.

Quand les dépenses IA ont dépassé la trésorerie des géants de la tech

Microsoft, Alphabet et Meta ont d’abord financé leurs serveurs grâce à leur cash-flow opérationnel (argent généré par l’activité). Ils avaient peu besoin de recourir aux marchés obligataires. Mais l’accélération des dépenses d’infrastructure a rendu le financement immédiat plus difficile.

Les cinq plus grands hyperscalers (géants du cloud capables d’exploiter des centres de données géants) ont émis environ 121 milliards de dollars d’obligations d’entreprises américaines en 2025. C’est plus de quatre fois leur moyenne des cinq années précédentes, et les émissions ont encore augmenté en 2026. La technologie représente désormais environ 10% de l’indice Bloomberg US Corporate.

Oracle illustre ce qui se passe lorsqu’une entreprise sans la même base de trésorerie tente de suivre le rythme. Elle s’est fortement endettée et affiche désormais 169,1 milliards de dollars de dettes pour 67,2 milliards de dollars de capitaux propres (la part financée par les actionnaires). L’écart avec ses rivaux est important.

SpaceX est le seul autre gros dépensier de l’IA dont les obligations figurent dans cette catégorie à haut rendement (obligations plus risquées, donc mieux rémunérées).

Oracle explore donc une autre voie. Au lieu d’acheter directement les puces, il les louerait à un véhicule ad hoc (société séparée, créée uniquement pour détenir les puces). Les prêteurs financent ce véhicule, les loyers payés par Oracle servent à les rembourser, et la dette reste hors bilan d’Oracle (donc n’apparaît pas comme une dette directe). UBS a décrit ce modèle dans ses travaux sur le crédit lié à l’IA, et il devient rapidement le standard du secteur.

Broadcom ne se contente plus de vendre des puces

Ces montages permettent d’acheter davantage de puces. Mais ils transfèrent aussi une partie du risque vers les fabricants et vers les prêteurs. C’est le cœur du sujet.

Broadcom est l’exemple le plus parlant. Chaque opération qu’il contribue à structurer pour ses clients a été plus grande que la précédente, et le rapproche du rôle de financeur.

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

Un fournisseur qui organise les emprunts de ses clients n’est plus seulement un fournisseur. Broadcom « préfinance » la demande pour ses propres puces : cela sécurise les commandes, mais l’expose si les laboratoires d’IA ne génèrent pas assez de revenus pour rembourser. Les marchés du crédit l’ont noté : les rendements de ses obligations et le coût de ses CDS (assurance contre le défaut de paiement) ont augmenté à mesure que les garanties se développent.

Wall Street pense que la dynamique peut durer

Les analystes actions restent plutôt positifs sur les fabricants de puces, même si les marchés du crédit deviennent plus prudents. Goldman Sachs a maintenu sa recommandation d’achat sur Broadcom en septembre, anticipant une poursuite des investissements d’infrastructure par les laboratoires d’IA et les hyperscalers.

Leur raisonnement commence par le profil des acheteurs. Les clients d’IA qui croissent le plus vite sont les laboratoires, et ils dépensent souvent bien plus qu’ils ne gagnent. Le financement leur permet de signer des engagements pluriannuels qu’ils ne pourraient pas payer immédiatement, ce qui donne aux fournisseurs une visibilité sur plusieurs années. Le plan de puces sur mesure de 10 gigawatts d’OpenAI avec Broadcom s’étend du second semestre 2026 à 2029. À cette échelle, l’objectif évoqué par le directeur général de Broadcom en mars — plus de 100 milliards de dollars de ventes de puces IA l’an prochain — paraît plus crédible.

L’autre volet, c’est la capacité d’endettement. Oracle est l’exception, et la plupart des gros dépensiers affichent encore une dette modérée. J.P. Morgan Asset Management estime que les hyperscalers pourraient ajouter environ 1 500 milliards de dollars de dette avant que leur levier financier ajusté des loyers (endettement en tenant compte des contrats de location) n’atteigne la moyenne des industriels américains notés « investment grade » (qualité de crédit élevée).

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

Qui finance réellement le boom de l’IA ?

Derrière les emprunteurs, on retrouve souvent le même prêteur : Apollo. Il discute avec Broadcom aux côtés de Blackstone, avec Oracle aux côtés de Goldman Sachs, et devrait mener le financement de SpaceX, avec PIMCO également impliqué. Les acteurs du crédit privé (prêts négociés directement) sont devenus un rouage de l’expansion de l’IA, au même titre que les fabricants de puces.

En suivant les flux, la chaîne ressemble à ceci :

Le capital descend dans la chaîne, tandis que les obligations de remboursement (paiements dus) remontent vers les financeurs.

Les prêteurs au sommet gèrent souvent l’argent d’investisseurs institutionnels, notamment des fonds de pension et des assureurs. Si les projets ne génèrent pas assez de liquidités pour honorer leurs paiements, les pertes peuvent donc toucher des investisseurs bien au-delà du secteur technologique.

La taille du phénomène apparaît dans les marchés obligataires. L’endettement lié à l’IA dans la « leveraged finance » américaine (financement d’entreprises déjà endettées, donc plus risqué) est passé d’environ 20 milliards de dollars début 2025 à 88 milliards en 2026. Plus il y a d’emprunts, plus les investisseurs exigent des rendements élevés (taux plus importants), ce qui renchérit le coût du crédit, y compris pour des entreprises sans lien avec l’IA. C’est pourquoi ces informations ont pesé au-delà des valeurs de semi-conducteurs.

Le 8 octobre, Reuters a indiqué que les tensions sur les marchés de dette souveraine (obligations d’État) étaient aggravées par la concurrence des entreprises technologiques pour une enveloppe de financement limitée, et le coût de l’assurance contre le défaut de SpaceX (CDS) a atteint un record.

Les puces doivent s’autofinancer

Une puce achetée avec de l’argent emprunté doit générer assez de revenus pour couvrir plus que le prêt. Il faut payer les intérêts, l’électricité et l’exploitation du centre de données. Le matériel, lui, perd aussi de la valeur.
Ce point est crucial car Nvidia lance une nouvelle génération de puces environ chaque année. Du matériel acheté en 2026 peut être dépassé de deux générations quand le financement arrive à échéance. Les anciens GPU peuvent alors se louer moins cher.

Les prêteurs appellent cela le risque de valeur résiduelle.
C’est le risque que l’actif mis en garantie (ici, le matériel) perde plus vite de la valeur que prévu alors que les remboursements ne sont pas terminés. Même si la demande d’IA reste forte, la question est le revenu que ce matériel précis peut encore générer.

Dans ce cas, Broadcom fait partie des acteurs exposés. En garantissant une partie des emprunts de ses clients, il promet de payer une partie de la dette s’ils n’y arrivent pas. Tant que les clients paient, cela ne coûte rien. Mais si un laboratoire d’IA est en difficulté, Broadcom est touché deux fois : il perd des commandes et doit couvrir une partie du prêt. Des analystes ont signalé que ces garanties pourraient devenir coûteuses si les dépenses en IA ralentissent.

Et le risque peut dépasser Broadcom. Nvidia détient une participation importante dans SpaceX, et SpaceX emprunte pour acheter des puces Nvidia. Avec en plus les mêmes prêteurs derrière plusieurs opérations, un problème chez un acteur peut se propager plus facilement.

Où les premières fissures pourraient apparaître

Pendant un temps, les plus grandes entreprises pouvaient absorber une grande partie des dépenses. Des cash-flows solides finançaient serveurs et infrastructures.
Mais l’ampleur des investissements change la donne.

À mesure que les projets grossissent et coûtent plus cher, les entreprises cherchent davantage à financer ces dépenses hors de leur bilan. Dette, crédit privé et location deviennent des outils de l’expansion de l’IA.
À court terme, ce crédit entretient le boom et soutient la demande de puces.

Aucune de ces opérations n’a encore été finalisée, et les discussions de Broadcom en sont à un stade suffisamment précoce pour que le montant puisse encore évoluer. Ce qui reste à démontrer : est-ce que la puissance de calcul achetée rapporte assez avant d’être dépassée, et quelle part du risque sera portée par les fournisseurs. Cinq indicateurs permettront de le mesurer.

1. L’opération Broadcom–OpenAI : sa finalisation avant la fin de l’année, son montant et le niveau de garantie indiqueront le risque que Broadcom accepte de porter.
   
2. Les CDS sur Broadcom, Oracle et SpaceX : ces prix réagissent plus vite que les résultats, et donnent un signal précoce de la perception du risque par les prêteurs.
   
3. Les prochains résultats trimestriels de Broadcom : généralement en décembre, ils seront l’occasion d’expliquer les garanties et leur coût potentiel.
   
4. Les spreads « investment grade » (écart de rendement entre obligations d’entreprises bien notées et dette d’État) et les rendements des Treasuries américains (taux des obligations d’État) : si l’emprunt lié à l’IA « aspire » le marché, cela se verra par un coût de financement plus élevé pour tous.
   
5. Les prix de location des anciens GPU : une baisse serait un signal précoce que la valeur des puces recule plus rapidement que le remboursement des prêts.

Le boom de l’IA n’est plus seulement une histoire de puces, de modèles et de centres de données. C’est aussi, de plus en plus, une histoire de crédit. À mesure que l’endettement progresse, la question clé n’est plus seulement la capacité que les entreprises peuvent construire, mais la capacité de cette infrastructure à générer assez de cash pour se financer.

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