L’IA ne vaut pas ce que vous pensez : l’argent réel est investi dans l’énergie et les puces, pas dans les modèles

Il existe un écart visible entre ce qui fait la une des journaux en matière d’intelligence artificielle et ce qui rapporte beaucoup d’argent. Les médias parlent de modèles : lequel génère de meilleures images, lequel écrit un code plus propre, lequel surpasse les autres dans les benchmarks.

Les investisseurs institutionnels, les fonds souverains et les géants de la technologie misent cependant depuis plus d’un an sur quelque chose de plus concret : les fondations physiques sur lesquelles repose toute cette intelligence.

La véritable chaîne de valeur de l’IA ne commence pas avec l’algorithme. Cela commence dans la puissance qui alimente les centres de données, se poursuit à travers le silicium qui exécute les calculs, et atteint ensuite seulement les modèles que l'utilisateur final voit. Et cette distinction est extrêmement importante pour comprendre où s’accumulent le pouvoir et les marges dans ce secteur.

L'argent qui ne va pas aux logiciels

Les cinq plus grands fournisseurs d’infrastructures cloud et IA – Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta et Oracle – ont engagé collectivement entre 660 et 690 milliards de dollars de dépenses en capital d’ici 2026, soit près du double de celui de 2025.

Goldman Sachs estime que les investissements accumulés dans le secteur entre 2026 et 2031 s'élèveront à environ 7 600 milliards de dollars. Ce sont des chiffres difficiles à traiter, mais c’est leur composition qui révèle la véritable logique de l’entreprise.

Selon les estimations de CreditSights, environ 75 % de ces dépenses – soit environ 450 milliards de dollars en 2026 – vont directement à l’infrastructure de l’IA : GPU, serveurs, équipements réseau et centres de données.

McKinsey prévoit que d'ici 2030, 60 % des investissements totaux du secteur seront consacrés aux puces et au matériel informatique, et 25 % supplémentaires à l'énergie, au refroidissement et aux équipements électriques. Le développement de modèles, que le public perçoit comme le cœur de l’IA, représente une fraction plus petite de l’investissement total.

Nvidia et le monopole du silicium

Aucune entreprise n’illustre mieux ce changement de valeur que Nvidia. En 2021, l’entreprise représentait 25 % du marché des puces pour centres de données. En 2025, ce chiffre était passé à 86 %, selon les données de Bloomberg et les rapports de résultats des entreprises du secteur elles-mêmes.

Son segment des centres de données a généré 30,8 milliards de dollars au cours du seul troisième trimestre de son exercice 2025, et le marché mondial des puces IA a atteint 120 milliards de dollars en 2025, soit le triple de celui de 2023.

La raison de cette concentration n’est pas seulement technologique. Nvidia ne vend pas seulement une puce : elle vend tout un écosystème d'architecture, de logiciels et de réseaux qui fait monter le coût de transition à des niveaux presque prohibitifs pour ses clients.

Jensen Huang a souligné lors d'une récente conférence que la société disposait d'un carnet de commandes de plus de 500 milliards de dollars pour ses processeurs Blackwell et ses futurs processeurs Rubin.

Le manque de capacité de fabrication avancée – Nvidia a obtenu 60 % de la capacité de conditionnement avancée de TSMC – transforme cette liste d'attente en un avantage structurel et non temporaire.

L’énergie comme variable stratégique

Si les puces constituent le goulot d’étranglement du présent, l’énergie est le problème du futur immédiat. Les centres de données de nouvelle génération fonctionnent à des niveaux de consommation d’électricité comparables à ceux des villes de taille moyenne, et les énergies renouvelables intermittentes ne peuvent garantir la disponibilité continue qu’exigent les modèles d’IA. Le résultat a été une réorientation massive du capital technologique vers l’énergie nucléaire.

Microsoft a conclu un accord d'achat d'électricité de 20 ans avec Constellation Energy pour le redémarrage de la centrale nucléaire de Three Mile Island, d'une capacité de 837 MW. Amazon a étendu son accord avec Talen Energy jusqu'à 1 920 MW jusqu'en 2042.

Meta a signé un PPA de 20 ans avec Constellation pour 1,1 GW d'électricité provenant de la centrale Clinton dans l'Illinois. Et Google a acquis Intersect Power pour 4,75 milliards de dollars – un achat de production directe d'électricité, signe sans équivoque d'intégration verticale dans la chaîne d'approvisionnement énergétique.

Ces entreprises n’ont pas de pouvoir d’achat pour leurs bureaux. Ils deviennent opérateurs d’infrastructures énergétiques pour soutenir leurs ambitions informatiques.

Où est le vrai fossé

L’implication la plus importante pour quiconque souhaite comprendre l’économie de l’IA est la suivante : l’avantage concurrentiel de l’industrie ne réside pas dans les modèles, qui peuvent être reproduits, distillés ou même construits avec moins de ressources qu’on ne le pensait il y a deux ans. Cela réside dans la capacité d’accéder à l’informatique et à l’énergie à grande échelle, en continu et à un coût que les concurrents ne peuvent pas facilement égaler.

Goldman Sachs documente aujourd'hui un déficit de capacité des centres de données aux Etats-Unis de plus de 11 GW, qui pourrait s'étendre jusqu'à 40 GW en 2028. Cette pénurie n'est pas un hasard : elle est le résultat du fait que la demande informatique dépasse systématiquement toutes les prévisions depuis deux ans.

Début 2024 et 2025, le consensus tablait sur une croissance des investissements d’environ 20 % par an. Les dépenses réelles ont dépassé 50 % les deux années.

Suivre l’argent à l’ère de l’IA signifie en fin de compte s’intéresser à la chaîne de valeur : aux entreprises qui fabriquent le silicium, gèrent le réseau électrique, construisent les centres de données ou assurent l’approvisionnement énergétique à long terme. C’est l’infrastructure sur laquelle repose tout le reste. Et c’est, pour l’instant, là que se concentre le véritable pouvoir.

-Nyrie

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