Le piège des dépenses d'investissement de 720 milliards de dollars : 2 hyperscalers d'Intelligence Artificielle (AI) dépensant pour la croissance tandis que les autres dépensent pour la maintenance

Points Clés

Les hyperscalaires de l’IA accélèrent leurs dépenses d’investissement de capital pour financer de nouveaux centres de données et construire des applications de nouvelle génération.

Meta, Amazon et Oracle monétisent l’IA de différentes manières, mais leurs dépenses sont ancrées dans le maintien de positions solides dans les activités existantes plutôt que dans l’innovation.

Microsoft et Alphabet disposent de plans de croissance plus clairs que leurs pairs.

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En 2026, les cinq principaux hyperscalaires américains – Microsoft (NASDAQ : MSFT), Alphabet (NASDAQ : GOOGL) (NASDAQ : GOOG), Meta Platforms (NASDAQ : META), Oracle (NYSE : ORCL) et Amazon (NASDAQ : AMZN) – ont projeté qu’ils dépenseraient collectivement un montant stupéfiant de 720 milliards de dollars en dépenses d’investissement de capital. Bien que ce chiffre puisse paraître agressif, cette phase de croissance accélérée de l’infrastructure d’intelligence artificielle (IA) marque un moment où la technologie passe d’expériences aspirantes à un pilier de l’économie mondiale.

Les industries exigent rapidement des systèmes intelligents capables d’apprendre, de raisonner et d’agir à l’échelle de la machine. Les hyperscalaires reconnaissent que quiconque contrôle l’infrastructure sous-jacente est susceptible de capturer la part du lion de la valeur tirée de l’IA au cours de la décennie à venir.

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Alors que la course est rapide, tous les participants ne possèdent pas la même conviction ou la même clarté. Sur la base des catalyseurs qui propulsent la construction de l’infrastructure d’IA et des cas d’utilisation concrets autour de ces budgets croissants, je considère que Microsoft et Alphabet sont équipés de manière unique pour justifier leurs engagements, tandis que le reste des grands acteurs du secteur risque de surinvestissement.

Pourquoi les hyperscalaires de l’IA accélèrent-ils les budgets d’infrastructure ?

Les budgets de dépenses d’investissement de capital (CAPEX) en IA sont une fonction d’une simple réalité : la demande de puissance de calcul IA croît à un rythme incroyable. La formation d’un modèle d’IA générative nécessite des sessions d’entraînement mesurées en millions d’heures de GPU, tandis que l’inférence exige une mise à l’échelle exponentielle à mesure que l’adoption de ces modèles s’étend à travers les environnements de consommation et d’entreprise.

Les entreprises ne considèrent plus si elles doivent ou non adopter l’IA, mais plutôt à quelle vitesse elles peuvent intégrer de nouveaux flux de travail dans leurs opérations de base. Cela crée une boucle de rétroaction dans laquelle les modèles les plus performants ouvrent de nouveaux cas d’utilisation – nécessitant des développeurs d’accéder à des infrastructures critiques.

Les hyperscalaires qui hésitent à investir massivement dans de nouveaux centres de données risquent de devenir davantage une utilité dans un paysage où la différenciation dépendra de la capacité des fournisseurs à fournir les services les plus avancés au coût marginal le plus bas.

Lorsqu’un des acteurs annonce une nouvelle avancée de modèle ou un nouveau engagement de clusters de GPU, les autres sont essentiellement contraints de suivre ou de dépasser cet rival pour éviter la migration des clients.

Décomposition des dépenses d’investissement de capital

Les environ 720 milliards de dollars de dépenses d’investissement de capital en infrastructure d’IA ne seront pas alloués à des travaux de recherche et développement abstraits ou à des campagnes de marketing. Elles seront largement déversées dans l’acier, le silicium et les électrons.

La plus grande part finançera la construction d’usines conçues à des fins spécifiques pour les charges de travail d’IA – des centres de données qui dépassent les campus de cloud traditionnels en termes de densité de puissance et de sophistication du refroidissement. À l’intérieur de ces installations se trouvent des rangées de systèmes de racks de serveurs refroidis à liquide abritant des centaines de milliers de clusters de GPU, interconnectés par des réseaux à très faible latence.

Les infrastructures électriques consommeront une part importante supplémentaire des dépenses. Les clusters d’entraînement en IA consomment des quantités importantes d’électricité, obligeant les hyperscalaires à s’engager sur des accords à long terme pour la capacité renouvelable et nucléaire.

De plus, les grandes entreprises investissent de plus en plus dans la conception de puces spécifiques aux applications propriétaires. Ces circuits intégrés spécifiques aux applications (ASIC) permettent aux entreprises de dépasser le goulot d’étranglement de l’offre de GPU et de concevoir des puces adaptées aux charges de travail qu’elles traiteront.

Pourquoi Microsoft et Alphabet sont mieux positionnés que leurs pairs

À mon avis, Microsoft et Alphabet se distinguent de la concurrence en raison de la concordance de leurs dépenses d’investissement en infrastructure d’IA avec des couches d’applications défendables et à marge élevée qui touchent des centaines de millions d’utilisateurs et d’entreprises chaque jour.

Dans ce contexte, leurs investissements respectifs représentent un capital investi de manière agressive pour capturer des parts de marché, accélérer les trajectoires de revenus et amplifier les avantages concurrentiels. Par contraste, les dépenses de leurs concurrents sont davantage caractérisées par un capital investi de manière conservatrice. Il s’agit principalement de maintenir des empreintes existantes et de défendre des parts de marché plutôt que d’allumer des moteurs de croissance à court terme – avec des retombées qui se font sentir plus lointaines et incertaines.

La plateforme cloud d’Azure de Microsoft bénéficie d’un canal de distribution inégalé : Microsoft Office, la suite de productivité la plus répandue au monde. Lorsque Copilot ajoute de nouvelles fonctionnalités dans Word, Excel et Teams, chaque licence d’entreprise devient un vecteur de consommation d’IA. Cette intégration transforme le CAPEX en visibilité sur les revenus, les clients étant déjà payants pour les applications et disposant de volonté de payer un supplément pour l’IA ajoutée au-dessus.

Alphabet bénéficie d’un avantage similaire. Son moteur de recherche Google, YouTube et son écosystème Android génèrent l’un des flux de données propriétaires les plus riches au monde. De plus, la réputation de recherche de DeepMind et les unités de traitement Tensor personnalisées de Google offrent des avantages de performance que les concurrents ne peuvent pas facilement reproduire à grande échelle.

Pour l’instant, les ambitions d’IA de Meta restent axées sur l’optimisation des publicités et des expériences de réalité virtuelle et de jeu. Les plateformes de médias sociaux sont intrinsèquement confrontées à des problèmes de fatigue des utilisateurs et à des pressions réglementaires. L’investissement de milliards de dollars dans l’infrastructure pour alimenter des ajustements de recommandation ou des fonctionnalités de réalité virtuelle et de jeu risque de devenir davantage une maintenance défensive qu’une stratégie d’expansion offensive.

Oracle opère sur une base encore plus étroite. Sa présence dans le cloud, bien que croissante, manque de la largeur des acteurs majeurs tels qu’Azure ou Amazon Web Services (AWS). De plus, son histoire axée sur les bases de données risque de laisser une partie de la nouvelle capacité d’IA sous-utilisée si les clients décident de migrer des charges de travail vers des plateformes plus généralistes.

Amazon, quant à elle, investit dans son cloud de manière concurrente avec son activité de commerce électronique de base. De plus, ses relations avec les clients, bien que vastes, ne bénéficient pas du même niveau d’intégration d’application que Microsoft et Alphabet.

N’ayant pas de modèle propriétaire comparable à Gemini ou un attachement de productivité quotidien comme Microsoft Office, Amazon risque de dépenser sur de nouvelles capacités où les rendements de ces investissements sont dilués par des intégrations plus lentes contre une demande moins certaine – plus de maintenance d’une fondation établie que de croissance audacieuse vers l’architecture suivante.

En fin de compte, je pense que les dépenses de Microsoft et d’Alphabet sont justifiées car elles renforcent des boucles de rétroaction qui tournent déjà à pleine vitesse à travers les données, les clients, les réseaux de distribution et l’innovation. Les autres hyperscalaires risquent peut-être de dépenser sur l’infrastructure simplement pour surfer sur les rails de l’économie de l’IA plutôt que de la construire.

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Adam Spatacco holds positions in Alphabet, Amazon, Meta Platforms, and Microsoft. The Motley Fool has positions in and recommends Alphabet, Amazon, Meta Platforms, Microsoft, and Oracle. The Motley Fool has a disclosure policy.