FINNEKO

J’ai récemment indiqué que la seule chose qui me posait vraiment question avec l’IA était le financement, je vais donc m’expliquer.

J’ai repris le post de Michael Burry ce matin parce que ces chiffres devraient vraiment faire réfléchir. J’entends encore les commentaires dubitatifs des derniers mois sur la thématique mais je crois que les gens n’ont pas compris que l’IA est devenu un immense sujet de financement.

A titre d’exemple, même mode opératoire que l’opération Blue Owl/Meta de fin 2025, Blackstone a annoncé hier vouloir investir 5 milliards de dollars dans une nouvelle entreprise de cloud IA construite autour des TPU de Google, pour rivaliser avec les néo-clouds GPU comme CoreWeave. Google fournira les TPU, les logiciels et les services, et Blackstone devrait être le propriétaire majoritaire (on se demande pourquoi…

Ce graphique montre que l’IA commence à pénétrer toutes les poches de financement. On n’est plus uniquement sur des actions cotées qui montent parce que les investisseurs rêvent d’un futur plus productif.

On parle désormais de venture capital, de dette investment grade, de high yield, de private credit, de financement de data centers, d’infrastructures énergétiques, de leasing de GPU, de foncier, de réseaux électriques, de contrats cloud à long terme.

Le thème IA devient une infrastructure financière complète et approche du caractère systémique. Quand il commence à dépendre non plus seulement de l’enthousiasme des investisseurs actions mais aussi de la capacité des marchés de capitaux à continuer de financer des besoins gigantesques.

En 1999, le financement lié à Internet représentait moins de 40% du venture capital, mais si l’on élargissait au secteur TMT (technologie, médias et télécoms), on arrivait déjà à une concentration massive du capital, autour de 80%.

Aujourd’hui, l’IA capte une part encore plus spectaculaire du VC avec 87% selon Apollo, ce qui est énorme. Quand un seul thème absorbe presque tout le capital, le risque est que les standards d’investissement se détendent. On finance plus vite, plus gros et parfois avec moins de discipline, parce que personne ne veut rater le prochain Nvidia ou Sandisk.

Le risque crédit est probablement l’un des angles les plus sous-estimés du sujet IA. Le jour où le marché commence à douter du retour sur investissement, les spreads peuvent se dilater, le coût du capital peut monter, les financements structurés peuvent devenir moins attractifs, et les projets de data centers les plus fragiles peuvent être reportés ou renégociés.

Dans un secteur où les besoins de financement sont gigantesques et récurrents, une hausse du coût du capital peut rapidement détériorer l’équation économique.

Quand un seul thème capte autant de capital, il faut avant tout le regarder comme un cycle de crédit, de capex et de rentabilité du capital. On attend toujours le dernier point sachant qu’on nous promet un avenir tout rose.

EN PRIME

L’IA est en train de devenir un secteur tellement massif, tellement irrigué par la finance et tellement central dans la création de richesse américaine qu’elle commence à ressembler à l’immobilier d’avant 2008.

Pas dans les folies que l’on a pu voir à l’époque, mais dans sa place macroéconomique. L’IA devient une composante structurelle de la croissance, des marchés financiers, du capital-investissement et même de l’économie réelle via l’électricité, le foncier, les infrastructures et la chaîne industrielle.

C’est désormais un conducteur de l’économie.

Avant la crise, l’immobilier réagissait à l’économie : si le chômage montait, le marché flanchait. Mais en 2007, ça s’était inversée. L’immobilier était devenu tellement gros que c’était lui qui pouvait déclencher la crise, et l’IA est peut-être en train de franchir la même frontière. Quand les MAG7 investissent des centaines de milliards de dollars par an et quand environ 40% de la croissance américaine dépend déjà de ce cycle d’investissement, ça devient un sujet macro.

Cette montée en puissance repose sur un élément essentiel : le financement. Même les géants empruntent, mobilisent la dette privée, tapent les marchés obligataires, et réorientent leurs cash flows vers l’IA de façon quasi exclusive. La comparaison avec 2008 ne réside pas dans une bulle “subprime”, mais dans le fait que l’écosystème commence à être sous tension, parce que tout ce qui se passe dans l’IA est financé à crédit ou adossé à des valorisations très élevées.

En 2008, le problème n’était pas que les banques n’avaient plus envie de prêter, mais plutôt que le collatéral (la valeur des actifs qui garantissaient les prêts) s’était effondré. Quand le collatéral tombe, la finance se grippe, même si les emprunteurs sont toujours là et que la technologie avancer.

Avec l’IA, le risque n’est pas que les entreprises cessent de vouloir investir. Le risque, c’est que si les valorisations se normalisent ou si les marges tardent à arriver, la valeur des actifs adossés à ce cycle peut chuter très vite. Et comme une grosse partie du financement de l’IA repose sur des flux futurs encore incertains, un choc de valorisation pourrait mécaniquement provoquer un resserrement brutal.

Ce qui rend le sujet subtil, c’est que l’IA n’est pas une bulle homogène. Contrairement à l’immobilier, qui reposait sur un seul type d’actif, l’IA touche une multitude de sous-segments. Certaines briques sont rentables, d’autres pas du tout. Donc une correction n’aurait pas le même effet systémique qu’en 2008 mais le danger existe : si les CAPEX continuent d’augmenter plus vite que les revenus, si les prix des GPUs chutent brutalement, ou si les entreprises clientes adoptent des alternatives moins coûteuses, alors une partie du collatéral qui soutient aujourd’hui ces investissements peut s’affaisser.

Le point clé est donc la monétisation.

Tout le monde dépense aujourd’hui, mais les vrais cash flows ne sont pas encore là. La majorité des modèles n’est pas rentable, les marges ne sont pas stabilisées, les coûts énergétiques explosent, et le ROI économique global n’est pas encore prouvé. Pour l’instant, le moteur tourne grâce à l’anticipation, au financement et à l’effet richesse boursier.

Ce n’est pas un problème mais ça crée une dépendance : si le marché se met à douter, l’ensemble du cycle de financement peut ralentir, et c’est là que la comparaison avec 2007-2008 devient pertinente. Même si le cycle corrige, l’IA ne disparaît pas : la tech est réelle, les gains de productivité existent, l’équivalent du “housing need” existe aussi dans l’économie numérique.

L’IA n’est pas seulement un pari technologique, c’est un pilier macroéconomique qu’il faut regarder comme un moteur de croissance et comme une source potentielle de volatilité pour l’économie dans son ensemble.

EN PRIME

This is a crazy chart 👀
AI BOOM: CAPITAL EXPENDITURE AS A % OF GDP pic.twitter.com/ZZkLMWSxI5

— Oliver Groß (@minenergybiz) May 20, 2026