Hyperscaler, le risque de la course à l'IA

Le hyperscaler ils entrent en 2026 avec des chiffres qui racontent deux histoires différentes. Le premier est celui de la croissance. Les revenus continuent d’augmenter, soutenus par le cloud, la publicité numérique et la demande de services d’IA. La seconde est plus inconfortable. La ruée vers l’investissement absorbe une part croissante des liquidités et ramène le flux de trésorerie disponible à son plus bas niveau depuis 2011.

Le nouveau Suivi du marché hyperscale De Conseil Mtnrelatif au premier trimestre 2026, rassemble des données qui précisent la nature de la phase actuelle. Les revenus trimestriels de l'industrie ont atteint 789,7 milliards de dollars, en hausse de 17,4 % sur un an. Sur une base annualisée, ils s'élèvent à 3,136 milliards, avec une croissance de 14,9%. Les investissements annualisés se sont toutefois élevés à 592,1 milliards, soit une augmentation de 70,4% sur un an.

Les données les plus pertinentes sont les distance entre les bénéfices comptables et la trésorerie disponible. La marge nette atteint le niveau record de 22,5%. La marge de cash-flow libre est en revanche tombée à 11,3%, le niveau le plus bas de la série historique de la base de données Mtn Consulting. C'est le signe d'un marché qui reste rentable, mais qui finance son expansion avec une intensité sans précédent.

La croissance reste forte, mais pas uniforme

Au premier trimestre 2026, les hyperscalers ont continué de bénéficier de la demande en matière d’IA, de cloud et de publicité numérique. Meta a enregistré une croissance de 33 % de ses revenus, soutenue par des systèmes de classement, de ciblage et de recommandation basés sur l'IA. Alphabet a connu une croissance de 21,8 %, grâce à l'accélération de GCP, de YouTube et aux premières adoptions de Gemini par les entreprises. Microsoft a battu la moyenne du secteur, avec une augmentation de 18,3 %.

Le tableau n’est pas homogène. Coreweave et Nebius affichent des taux de croissance très élevés, respectivement de 116 % et 684 %, mais restent des cas particuliers en termes d'échelle et de présence géographique. À l’inverse, Xiaomi a chuté de 6,4 %, tandis que Baidu et Alibaba ont connu une croissance inférieure à celle du marché. La faiblesse macroéconomique chinoise, la pression concurrentielle dans le commerce électronique et les difficultés des modèles publicitaires traditionnels pèsent lourdement.

La publicité reste un levier central pour plusieurs groupes. Meta dépend encore presque entièrement de la publicité, malgré les tentatives de diversification. Alphabet a porté sa part des revenus non publicitaires à plus de 25 %. Amazon approche les 10 % des revenus publicitaires. Cette exposition pourrait devenir un facteur de risque si les dépenses de consommation américaines s'affaiblissaient.

Capex change la nature du modèle

La vraie discontinuité concerne les investissements. Les investissements annualisés des hyperscalers ont atteint 592,1 milliards de dollars. L'intensité capitalistique s'élève à 18,9% du chiffre d'affaires, au-dessus du niveau indicatif du secteur des télécoms qui est proche de 16%. Pour un secteur né d’économies logicielles, de plateformes évolutives et de marges élevées, il s’agit d’une étape importante.

Selon Mtn Consulting, l'industrie passe d'un modèle centré sur le code à un modèle axé sur le matériel. Pendant une grande partie de son histoire, l’intensité de la R&D a été supérieure aux investissements. Mais au premier trimestre 2026, les dépenses en recherche et développement se sont arrêtées à 13 % des revenus. Le capital physique domine la phase.

Les centres de données, les GPU, les réseaux optiques, les puces énergétiques et propriétaires deviennent le cœur industriel de la concurrence. La croissance des actifs corporels nets, égale à 51,9% sur un an, dépasse largement celle de l'emploi, qui a augmenté de 6,3%. Chaque salarié gère donc un capital de plus en plus important. C’est le signe d’une automatisation, mais aussi d’une rigidité croissante des bilans.

L'IA alimente une balade difficile à arrêter

La dynamique décrite par le tracker n’est pas seulement économique. Il comporte également une forte composante concurrentielle. Toutes les grandes plateformes craignent de paraître moins engagées que leurs rivales dans la construction d’une infrastructure d’IA. Réduire les investissements signifierait admettre un ralentissement stratégique, dévaloriser les actifs déjà inscrits au bilan et laisser la place aux concurrents.

Le résultat est une course que Mtn Consulting interprète comme partiellement rationnelle et partiellement motivée par la peur de la concurrence. La demande existe, comme le montre le carnet de commandes combiné de Microsoft, Google Cloud, AWS et Oracle, dépassant les 2 000 milliards de dollars au premier trimestre 2026. Cependant, une partie de cette demande reflète également des mécanismes de financement circulaires et des engagements à long terme qui n'ont pas encore été monétisés.

Le point critique est le retour économique de l’IA générative à l’échelle industrielle. De nombreux services sont en voie d’adoption, mais la volonté de payer reste à vérifier en dehors des premiers utilisateurs. Si la monétisation ralentit, le secteur pourrait se retrouver avec des infrastructures très coûteuses et des délais de retour sur investissement plus longs que prévu.

Les fibres et l’énergie deviennent des goulots d’étranglement

La course à l’IA déplace l’attention de la seule puissance de calcul vers les ressources qui rendent l’informatique possible. La fibre et l’énergie sont désormais des contraintes stratégiques. Ils ne représentent plus de simples éléments opérationnels, mais des facteurs qui déterminent le calendrier, l'emplacement et la taille des nouveaux centres de données.

Le rapport cite les contrats d'un milliard de dollars signés par Meta et Amazon avec Corning pour la fibre optique. Nvidia a investi 500 millions de dollars dans Corning pour développer la fabrication d'optiques aux États-Unis. L’objectif est de décupler la fabrication américaine d’optique et d’augmenter la capacité de production de fibres dans le pays de plus de 50 %.

L'énergie suit la même trajectoire. Google a engagé 20 milliards de dollars dans de nouveaux projets d'énergie propre ciblant les futurs centres de données. KKR a lancé Helix Digital Infrastructure, une plateforme axée sur les centres de données hyperscale avec un approvisionnement électrique déjà sécurisé. Microsoft a dû abandonner un projet au Kenya en raison d'une capacité énergétique locale insuffisante.

Ces cas montrent un changement de priorités. Une part croissante du capital ne va plus uniquement aux fournisseurs de GPU. Il cible les services publics, les développeurs d'énergie, les réseaux optiques et les infrastructures physiques.. L'avantage concurrentiel passe de la disponibilité des modèles à la capacité d'alimenter et de connecter les systèmes.

Les puces propriétaires repensent la chaîne d'approvisionnement

La dépendance à l'égard de Nvidia reste élevée, mais les hyperscalers s'efforcent de la réduire. Amazon a fait croître Trainium jusqu'à un taux annuel de 20 milliards de dollars. Selon les indications rapportées dans le tracker, Trainium2 est épuisé et Trainium3, en distribution depuis début 2026, est presque entièrement réservé.

Amazon estime que Trainium pourrait générer des dizaines de milliards de dollars d'économies par an par rapport à une dépendance prolongée à Nvidia. Le bénéfice attendu concerne également les marges, avec un avantage de plusieurs points de base. Google continue avec les TPU, tandis que Meta travaille sur des puces développées avec Broadcom.

La maturation du silicium propriétaire peut modifier la répartition de la valeur dans la chaîne d’approvisionnement de l’IA. À court terme, les investissements restent élevés. À moyen terme, la part des investissements allouée aux fournisseurs externes pourrait toutefois diminuer. Cette étape réduirait le pouvoir de fixation des prix de Nvidia et augmenterait l'intégration verticale des grandes plates-formes.

La Chine remet en question le discours sur les investissements illimités

Le chapitre chinois est l’un des plus pertinents pour les scénarios de marché. Huawei prépare l'Ascend 910D, attendu pour mi-2026, avec des benchmarks potentiellement proches ou supérieurs au Nvidia H100. Le groupe prévoit également de livrer environ 600 000 unités Ascend 910C en 2026, soit près du double de l'année précédente.

DeepSeek a formé le modèle V4-Pro sur le silicium Huawei. Baidu exploite un cluster de 30 000 puces entièrement basé sur des processeurs nationaux. Il prépare également le spin-off de sa filiale Kunlunxin via une double introduction en bourse à Hong Kong et Shanghai. Selon l'IA Index 2026 de Stanford, les laboratoires chinois ont essentiellement réduit l'écart de performance avec ceux des États-Unis.

Pour les hyperscalers américains, la question est délicate. Si les modèles chinois démontrent des performances compétitives à des niveaux d’investissement inférieurs, le discours selon lequel l’investissement massif est la seule voie viable s’affaiblit. Une percée chinoise très visible pourrait accélérer la révision des plans d’investissement, notamment en présence de données macroéconomiques faibles.

Trois scénarios pour la période de trois ans 2026-2028

Mtn Consulting construit trois scénarios pour les investissements à grande échelle.

Le scénario élevé prévoit environ 892 milliards de dollars en 2026, 920 milliards de dollars en 2027 et 883 milliards de dollars en 2028. Cela est conforme aux orientations officielles des grandes plateformes, mais le rapport remet en question sa pérennité.

Le scénario central indique 683 milliards en 2026, 678 milliards en 2027 et 654 milliards en 2028. Il suppose une trajectoire plus prudente, avec certains projets reportés ou consolidés. Cela inclut également une perte de part de Nvidia au profit du silicium propriétaire et de véritables goulots d'étranglement en matière d'alimentation et de déploiement.

Le scénario bas imaginez 604 milliards en 2026, avec une baisse à 498 milliards en 2027 et 457 milliards en 2028. Dans ce cas, la correction commencerait à partir de mi-2026. Les facteurs clés seraient une monétisation de l’IA plus faible que prévu, un contexte macroéconomique faible et un tournant chinois capable de modifier les attentes mondiales.

Des bénéfices records, une trésorerie sous pression

La divergence entre le bénéfice net et le flux de trésorerie disponible constitue le problème financier le plus évident. La marge nette de 22,5% montre que les hyperscalers restent des machines rentables. Mais la marge FCF de 11,3 % indique que les liquidités sont absorbées par la construction d’infrastructures.

Le flux de trésorerie disponible mesure la trésorerie d’exploitation nette des investissements. C'est pourquoi il propose une lecture plus sévère que le bénéfice net. Microsoft, Alphabet et Meta affichent de solides résultats, mais consomment des réserves pour construire de nouveaux clusters GPU. Amazon et Oracle suivent une logique similaire, échangeant des liquidités contre une infrastructure à rendement différé.

Les différences entre les entreprises sont grandes. Apple est en tête en FCF par employé, avec 773 000 $ annualisés au premier trimestre 2026. Ce chiffre reflète également le choix de rester en dehors de la course plus agressive aux infrastructures GPU. Tencent et Apple sont en tête avec une marge FCF, tandis qu'Oracle, Coreweave et Nebius sont en territoire négatif.

L’Europe grandit avec souveraineté et conformité

La croissance régionale confirme la poussée internationale des hyperscalers. Les Amériques ont généré 359,8 milliards de dollars au cours du trimestre, soit 45,6 % du total. L’Asie-Pacifique a contribué à hauteur de 258,7 milliards, tandis que l’Europe a atteint 145,7 milliards. Le Moyen-Orient et l’Afrique valent 25,6 milliards.

L'Europe et la MEA sont les zones à la croissance la plus rapide, avec des augmentations respectives de 21,8 % et 21 %. Les données européennes reflètent la demande des secteurs réglementés, la migration vers le cloud liée à la conformité et les initiatives souveraines en matière d'IA. La souveraineté des données devient alors un levier industriel, et non plus seulement un enjeu réglementaire.

Pour les opérateurs télécoms, ce scénario ouvre un jeu complexe. Les hyperscalers augmentent la charge des infrastructures et se font concurrence pour l’énergie, la fibre et les sites. Dans le même temps, ils dépendent des réseaux, de la connectivité et des capacités locales. La frontière entre le cloud, le réseau et le centre de données devient plus mobile.

Le tracker de Mtn Consulting suggère que 2026 sera une année test. Les hyperscalers peuvent continuer à croître, mais ils doivent démontrer que les dépenses en IA produisent des rendements proportionnés. La demande ne manque pas. Le problème est de savoir si cela suffira à soutenir un cycle d’investissement qui a déjà modifié la structure financière du secteur.