Les revenus de l'IA atteignent 25 milliards de dollars, justifiant le boom des dépenses dans les centres de données

Les ventes mondiales d'IA, hors Chine, ont atteint 25 milliards de dollars au premier trimestre 2026, dépassant les 21 milliards de dollars estimés de coûts de dépréciation liés aux investissements dans les centres de données et les puces pour le deuxième trimestre consécutif, selon un rapport du cabinet d'études Exponential View. Cette étape importante suggère que les centaines de milliards de dollars que les entreprises technologiques investissent dans l'infrastructure de l'intelligence artificielle pourraient être économiquement soutenables — même si les marges restent minces.

« Pour l'instant, l'économie tient. Mais la marge d'erreur est étroite », indique le rapport. Les charges de dépréciation consomment encore plus des deux tiers des revenus, ne laissant qu'une faible marge pour couvrir d'autres coûts tels que l'énergie, la main-d'œuvre et le financement. Azeem Azhar, fondateur d'Exponential View et investisseur dans des dizaines de start-ups, a déclaré que les données montrent que le secteur « parvient tout juste » à franchir le seuil de la dépréciation et que, « grosso modo, la situation s'améliore avec le temps ».

Ces résultats répondent à l'une des questions centrales qui planent sur le boom de l'IA : la demande des clients est-elle suffisante pour justifier les dépenses d'investissement sans précédent ? Les plus grandes entreprises technologiques américaines — Meta Platforms Inc., Alphabet Inc., Microsoft Corp. et Amazon.com Inc. — prévoient de dépenser jusqu'à 725 milliards de dollars cette année en dépenses d'investissement, dont une grande partie consacrée à l'infrastructure de l'IA, dans l'une des plus importantes frénésies de dépenses d'entreprise de l'histoire. Une grande partie du boom de l'IA a été mesurée du côté de l'offre, via les annonces de Nvidia Corp. et des hyperscalers, tandis que la demande a été plus difficile à quantifier, car de nombreux laboratoires d'IA parmi les plus importants, dont OpenAI et Anthropic, restent privés.

La Machine de Financement Derrière le Déploiement

Les capitaux affluant vers l'IA s'étendent bien au-delà des hyperscalers. Plus de 63 soi-disant néolabs — des start-ups qui lèvent des milliards de dollars dès leur création pour se concentrer sur la recherche de pointe plutôt que sur des produits — sont collectivement valorisées à plus de 300 milliards de dollars et ont levé environ 48 milliards de dollars, selon des données compilées par Deedy Das, associé chez Menlo Ventures. Cela représente 16 % des quelque 283 milliards de dollars investis dans des start-ups autres qu'OpenAI ou Anthropic au cours de l'année écoulée.

Nombre de ces levées de fonds sont structurées en tranches, permettant aux investisseurs principaux d'acheter à une valorisation inférieure avant qu'une seconde tranche, à un prix plus élevé, ne soit proposée à d'autres sociétés. Ineffable Intelligence, la start-up spécialisée dans l'apprentissage par renforcement fondée par l'ancien scientifique de Google DeepMind David Silver, a levé 1,1 milliard de dollars dans ce qui a été présenté comme la plus grande levée en amorçage d'Europe. En réalité, la société a levé 11 millions de dollars auprès de Sequoia à une valorisation pré-monétaire d'environ 55 millions de dollars, puis 1,1 milliard de dollars supplémentaires à une valorisation pré-monétaire de 4 milliards de dollars quelques semaines plus tard — une majoration de plus de 70 fois pour la même entreprise.

« Dans un marché où la collecte de fonds repose sur les impressions, un titre à un milliard de dollars vaut bien plus qu'un titre précis », a déclaré Jaya Gupta, associée chez Foundation Capital. Cette pratique est devenue suffisamment courante pour que Brendan Foody, PDG de Mercor, l'ait qualifiée d'« arnaque Sequoia » dans un message sur les réseaux sociaux, bien qu'il ait ensuite reconnu qu'il s'agit d'une « pratique courante dans le secteur, commune à toutes les grandes firmes ».

Marges Minces, Peu de Marge d'Erreur

Le rapport d'Exponential View souligne que le risque de financement se déplace vers les marchés de capitaux via les baux, la dette et les actions, en particulier parmi les neoclouds — des fournisseurs de cloud plus petits qui louent des GPU Nvidia aux start-ups d'IA. Si la demande s'affaiblit ou si les taux d'intérêt augmentent, ces entreprises subissent le plus de pression.

Pour les investisseurs, ces données constituent la première validation fondamentale que les dépenses liées à l'IA pourraient être autosuffisantes. Nvidia, dont le chiffre d'affaires des centres de données a été multiplié par plus de cinq depuis le début du boom de l'IA, se négocie à environ 30 fois les bénéfices futurs. Le risque d'un scénario d'« éclatement de la bulle des dépenses d'investissement » — où les dépenses des hyperscalers s'effondreraient parce que les applications d'IA ne parviendraient pas à générer des rendements suffisants — a reculé avec deux trimestres consécutifs de revenus couvrant la dépréciation. Mais la marge étroite signifie que tout ralentissement de l'adoption de l'IA ou un changement dans les habitudes d'achat des entreprises pourrait rapidement inverser la donne.

« À ce stade d'un investissement dans un type quelconque de dépenses d'investissement, on ne s'attendrait pas à avoir franchi ce seuil de manière spectaculaire, car si c'était le cas, on aurait probablement laissé quelque chose sur la table », a déclaré Azhar.

Cet article est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.