Le problème de symétrie
Au premier semestre 2025, OpenAI a dépensé 5,02 milliards de dollars pour faire tourner ses modèles sur l'infrastructure cloud Azure de Microsoft . Sur la même période, l'entreprise se dirigeait vers environ 13 milliards de dollars de chiffre d'affaires annuel — une somme respectable selon toute mesure ordinaire, sauf qu'OpenAI venait de s'engager à verser à Oracle 300 milliards de dollars sur cinq ans pour de la puissance de calcul supplémentaire [8,13], acceptait de remettre à CoreWeave 11,9 milliards de dollars sur la même période pour des centres de données et des services , et signait des contrats avec des fabricants de puces pour sécuriser 900 000 wafers de semi-conducteurs par mois . L'arithmétique produit un certain vertige. Selon certaines estimations, OpenAI a besoin de 1 400 milliards de dollars de puissance de calcul pour réaliser sa vision , un chiffre plus de cent fois supérieur à son chiffre d'affaires annuel actuel. La direction de l'entreprise croit que la demande pour des versions toujours meilleures de ses produits finira par rembourser cette facture vertigineuse. La question de savoir s'ils ont raison est celle sur laquelle reposent désormais des milliers de milliards de dollars.
Ce n'est pas une hyperbole. Au cours des dix-huit derniers mois, le secteur de l'IA a attiré des investissements qui dépassent le capital engagé dans tout boom technologique récent . OpenAI seule a accumulé 1 000 milliards de dollars de contrats [8,9], une somme si importante qu'il faut un instant pour la comprendre. L'entreprise a bouclé une levée de fonds fin 2024 avec une valorisation post-money de 852 milliards de dollars , ce qui en fait l'une des entreprises privées les plus richement valorisées de l'histoire. Pendant ce temps, Nvidia — dont les processeurs graphiques sont devenus l'infrastructure essentielle de l'ère de l'IA — est devenue la première entreprise au monde à atteindre une capitalisation boursière de 5 000 milliards de dollars [5,6,7], rejoignant Microsoft et Apple dans le territoire rarissime au-dessus de 4 000 milliards [2,3,4]. Les chiffres donnent le vertige et soulèvent une question inconfortable : assistons-nous à la naissance d'un nouvel ordre économique, ou au gonflement d'une bulle dont l'éclatement reconfigurera l'économie mondiale ?
Les contrats qui ont dévoré le monde
Pour comprendre l'échelle, il faut cataloguer les contrats. L'engagement de 300 milliards de dollars d'OpenAI envers Oracle n'est que le plus important dans une cascade d'accords qui ont redéfini les dépenses des entreprises [8,13]. Meta, la maison mère de Facebook, s'est engagée à verser plus de 10 milliards de dollars à Google pour des services cloud sur six ans , et a contracté séparément avec CoreWeave — un fournisseur de cloud GPU issu de l'industrie du minage de cryptomonnaies — pour fournir 14,2 milliards de dollars d'infrastructure IA . L'action de CoreWeave a bondi de 12 % lors de l'annonce , un vote de confiance notable pour une entreprise qui existait à peine sous sa forme actuelle il y a quelques années. Broadcom, un fabricant de puces auparavant connu pour ses semi-conducteurs de réseau, a conclu une coentreprise avec OpenAI pour construire et déployer 10 gigawatts d'accélérateurs IA personnalisés , un accord qui a fait grimper l'action de Broadcom de 9 % .
Ces transactions partagent une structure particulière. Dans de nombreux cas, les mêmes entreprises apparaissent des deux côtés du grand livre. Microsoft, par exemple, est le plus gros investisseur d'OpenAI et aussi son principal fournisseur de cloud ; OpenAI paie Microsoft des milliards pour du calcul, que Microsoft enregistre comme revenu, dont une partie revient à Microsoft en tant que soutien d'OpenAI . Google vend des services cloud à Meta tout en concurrençant Meta dans le développement de produits IA . Oracle fournit une infrastructure à OpenAI tout en se positionnant comme rival dans l'IA d'entreprise . Le résultat est ce que certains observateurs ont appelé un « flux circulaire de capital » — un système dans lequel l'argent se déplace en boucles, gonflant les valorisations sans nécessairement produire une croissance réelle correspondante. Des gestionnaires de portefeuille de grands fonds d'investissement ont commencé à exprimer leur inquiétude , notant que les métriques par lesquelles les entreprises d'IA sont valorisées n'ont que peu de ressemblance avec les mesures traditionnelles de rentabilité ou de flux de trésorerie.
L'ampleur de l'investissement a des conséquences matérielles. Micron, l'un des plus grands fabricants de mémoire au monde, a récemment annoncé l'arrêt de ses gammes de produits grand public Crucial, invoquant une pénurie de RAM causée en partie par l'appétit vorace des centres de données IA . L'accord d'OpenAI avec Hynix et Samsung pour 900 000 wafers par mois représente environ 40 % de la production mondiale de DRAM, selon certaines estimations — un niveau de demande qui a fait flamber les prix de la mémoire et contraint l'approvisionnement pour d'autres industries. La pénurie devrait s'aggraver , signe que le boom de l'IA n'est plus un phénomène financier abstrait mais une force qui reconfigure les chaînes d'approvisionnement et les marchés du matériel dans le monde entier.
La question des revenus
Dans ce contexte d'engagements à mille milliards de dollars, le chiffre d'affaires réel d'OpenAI paraît presque désuet. Les 13 milliards de dollars de run rate annuel de l'entreprise sont impressionnants pour une startup, mais ils pâlissent face aux obligations qu'elle a assumées. L'écart invite au scepticisme. Si OpenAI dépense 5 milliards de dollars tous les six mois rien que pour l'inférence — le processus qui consiste à faire tourner des modèles entraînés pour répondre aux requêtes des utilisateurs — et s'engage à des dizaines de milliards supplémentaires pour sécuriser sa capacité future, quand l'activité devient-elle autofinancée ? La réponse de l'entreprise est que les dépenses d'aujourd'hui sont un investissement dans la domination de demain. Les modèles d'OpenAI sont déjà intégrés dans des produits utilisés par des centaines de millions de personnes, de ChatGPT à la suite Copilot de Microsoft. Chaque nouvelle génération de modèles élargit l'éventail des tâches qu'ils peuvent accomplir, ouvrant de nouvelles sources de revenus. La théorie est que les effets de réseau et les coûts de changement consolideront la position d'OpenAI, lui permettant de capturer une valeur proportionnelle à l'infrastructure qu'elle construit.
Mais la théorie dépend d'un ensemble d'hypothèses qui restent non testées à grande échelle. La principale d'entre elles est la conviction que la demande de services IA croîtra de façon exponentielle, et que les clients paieront des prix suffisants pour couvrir le coût vertigineux du calcul sous-jacent. Jusqu'à présent, une grande partie des revenus du secteur de l'IA provient d'entreprises qui expérimentent la technologie plutôt que de l'intégrer dans leurs opérations principales. Le passage des projets pilotes aux charges de travail en production n'est pas garanti. Il y a aussi la question de la concurrence. OpenAI n'est pas la seule entreprise à investir massivement dans l'infrastructure IA. Google a décrit son modèle Gemini comme « un type d'IA fondamentalement nouveau » et « le plus puissant de l'entreprise à ce jour » , signal qu'elle entend se battre agressivement. Meta, Amazon et une foule de startups construisent des systèmes rivaux. Si le marché se fragmente, les économies d'échelle qui justifient les investissements d'aujourd'hui pourraient ne pas se matérialiser.
« OpenAI a besoin de 1 400 milliards de dollars de puissance de calcul, un chiffre qui écrase ses revenus actuels, parce qu'elle croit que la demande et des versions toujours meilleures de ses produits finiront par rembourser. »
Les enjeux dépassent toute entreprise individuelle. Si OpenAI ne parvient pas à faire fonctionner l'économie, les effets d'entraînement seront profonds. Les investisseurs ont versé du capital dans des startups d'IA en supposant que quelques gagnants émergeraient avec un pouvoir de marché suffisant pour récupérer leurs dépenses. Si cette hypothèse s'avère fausse, les dépréciations qui en résulteront pourraient rivaliser avec celles de l'effondrement des dotcoms. Les gestionnaires de portefeuille ont commencé à faire explicitement la comparaison , notant que la frénésie actuelle partage des caractéristiques avec les bulles passées : valorisations qui s'envolent, flux de capitaux spéculatifs et déconnexion entre performance présente et attentes futures.
La singularité Nvidia
Aucune entreprise n'incarne plus pleinement les contradictions de l'économie de l'IA que Nvidia. Début 2025, sa capitalisation boursière a dépassé 5 000 milliards de dollars [5,6,7], un jalon qui reflète à la fois la centralité de ses produits et les attentes désormais intégrées dans son action. Les GPU de Nvidia — initialement conçus pour le rendu graphique de jeux vidéo — sont devenus le matériel par défaut pour entraîner et faire tourner de grands modèles IA. L'entreprise a transformé cette position en quasi-monopole, capturant environ 80 % du marché des accélérateurs IA. Son chiffre d'affaires a augmenté parallèlement au boom de l'IA, mais sa valorisation a augmenté encore plus vite, ce qui implique que les investisseurs croient que la domination de l'entreprise persistera et s'approfondira.
Le risque est que la position de Nvidia soit moins sûre qu'il n'y paraît. L'accord de Broadcom avec OpenAI pour construire des accélérateurs personnalisés est un signe que les grands développeurs d'IA cherchent des alternatives aux GPU standards, qui restent chers et en approvisionnement contraint. Google utilise depuis longtemps ses propres unités de traitement Tensor pour ses charges de travail internes, et Amazon a développé des puces personnalisées pour AWS. Si OpenAI, Meta et d'autres réussissent à construire du matériel sur mesure, les marges de Nvidia pourraient se comprimer. La valorisation de 5 000 milliards de dollars de l'entreprise suppose non seulement que les dépenses en IA continueront de croître, mais que Nvidia capturera une part stable de ces dépenses. Les deux hypothèses sont contestables.
Pourtant, l'ascension de Nvidia témoigne aussi de la réalité de la transformation IA. La croissance du chiffre d'affaires de l'entreprise n'est pas spéculative ; elle expédie du silicium en quantités qui mettent à rude épreuve les capacités de fabrication mondiales. Les accords qu'OpenAI et d'autres ont signés ne sont pas hypothétiques ; ils engagent du capital réel dans une infrastructure réelle. L'économie de l'IA est peut-être en surchauffe, mais ce n'est pas un mirage. Des centres de données sont construits, des puces sont fabriquées et des modèles sont entraînés à une échelle qui aurait semblé fantaisiste il y a dix ans. La question n'est pas de savoir si l'IA est transformatrice — elle l'est manifestement — mais si la structure financière érigée au sommet de cette transformation est durable.
Le problème du capital circulaire
L'expression « flux circulaire de capital » capture un malaise qui s'est enraciné chez les investisseurs et les analystes. Dans un marché conventionnel, le capital passe des investisseurs aux entreprises, qui l'utilisent pour construire des produits et services qui génèrent des revenus auprès des clients. Les revenus couvrent les coûts, produisent du profit et reviennent aux investisseurs sous forme de dividendes ou de gains en capital. Le système est linéaire et responsable. Mais l'économie de l'IA ressemble de plus en plus à une boucle fermée. Les entreprises investissent les unes dans les autres, achètent des services les unes aux autres et enregistrent les transactions comme revenus, ce qui justifie des valorisations plus élevées, qui attirent plus d'investissements, qui financent plus de contrats. La boucle peut se maintenir pendant un temps, mais elle est vulnérable à tout choc qui brise le circuit.
Cela ne suggère pas de fraude ou de malversation. Les contrats sont réels, les services sont livrés et les entreprises concernées construisent de véritables capacités technologiques. Mais la structure crée une sorte d'autoréférence qui obscurcit la valeur sous-jacente. Quand OpenAI paie Microsoft pour du calcul, et que Microsoft compte ce paiement comme revenu, et que la valorisation de Microsoft augmente grâce à ce revenu, et que la valorisation plus élevée de Microsoft justifie un investissement supplémentaire dans OpenAI, le système commence à ressembler à une machine à mouvement perpétuel. Ça marche jusqu'à ce que ça ne marche plus.
L'inquiétude est amplifiée par l'ampleur même des engagements. Les 1 000 milliards de dollars de contrats d'OpenAI [8,9] ne sont pas répartis dans un portefeuille diversifié d'expérimentations ; ils sont concentrés dans une poignée de paris énormes sur une infrastructure qui mettra des années à se déployer et encore plus longtemps à rentabiliser. Si la demande faiblit, ou si la concurrence érode les marges, ou si les modèles plafonnent en capacité avant d'atteindre les seuils nécessaires pour justifier les dépenses, les pertes seront proportionnelles à l'ampleur de l'investissement. L'accord de 14,2 milliards de dollars de CoreWeave avec Meta et l'accord de 11,9 milliards de dollars avec OpenAI ont transformé un fournisseur de cloud GPU autrefois obscur en pierre angulaire de l'économie de l'IA. Si l'un ou l'autre client se retire, le modèle économique de CoreWeave s'effondre, et les investisseurs qui ont fait monter son action de 12 % feront face à de lourdes pertes.
L'écho historique
Les comparaisons avec la bulle des dotcoms sont inévitables, et pas entièrement justes. Jerome Powell, président de la Réserve fédérale américaine, a fait valoir que l'IA est fondamentalement différente de la frénésie internet de la fin des années 1990, la décrivant comme « une source majeure de croissance économique » plutôt qu'un excès spéculatif . Le point de Powell est bien pris : l'IA produit déjà des gains mesurables de productivité, de la découverte de médicaments à l'optimisation logistique. La technologie n'est pas du vaporware. Mais la bulle des dotcoms n'était pas construite sur rien non plus. Internet a bien transformé l'économie mondiale, simplement pas assez rapidement ni assez rentablement pour justifier les valorisations de 1999. Beaucoup d'entreprises qui incarnaient la première vague internet se sont effondrées ; l'infrastructure qu'elles ont construite a finalement été mise à profit par une deuxième génération d'entreprises émergées des décombres.
Le parallèle suggère que même si l'IA réalise son potentiel transformateur, la structure financière actuelle pourrait ne pas survivre à la transition. Les bulles n'exigent pas que la technologie sous-jacente échoue ; elles exigent seulement que les attentes dépassent la réalité d'une marge suffisante. Les 1 400 milliards de dollars de calcul dont OpenAI croit avoir besoin pourraient finalement se justifier, mais si les revenus nécessaires pour soutenir cette infrastructure mettent dix ans à se matérialiser plutôt que cinq, l'écart mettra en faillite des entreprises et vaporisera des fortunes. La question n'est pas de savoir si l'IA est réelle mais si le calendrier implicite dans les valorisations d'aujourd'hui est plausible.
Certains analystes ont commencé à affirmer que la bulle éclatera imminemment, avec des prédictions selon lesquelles 2025 sera l'année du jugement . La logique est simple : l'écart entre investissement et revenus se creuse au lieu de se réduire, et à un moment donné les investisseurs exigeront la preuve que les dépenses produisent des rendements. Quand ce moment arrivera, le flux circulaire de capital s'inversera. Les entreprises qui comptaient sur des valorisations toujours croissantes pour financer leurs opérations se retrouveront incapables de lever du capital frais. Les contrats seront renégociés ou annulés. Les cours des actions se corrigeront, et la correction sera sévère.
La voie à suivre
Pourtant, il est aussi possible que les sceptiques aient tort. L'ampleur et la vitesse de l'économie de l'IA sont sans précédent, mais la capacité de la technologie l'est aussi. Les modèles d'OpenAI peuvent désormais accomplir des tâches — écrire du code, mener des recherches juridiques, générer des médias synthétiques — qui étaient le domaine exclusif de professionnels hautement formés il y a seulement quelques années. Chaque nouvelle génération de modèles élargit cette frontière. Si la trajectoire se poursuit, le marché adressable pour les services IA n'est pas de millions ou de milliards mais de milliers de milliards de dollars, englobant des secteurs entiers de l'économie mondiale. Dans ce scénario, les dépenses d'aujourd'hui ne sont pas une exubérance irrationnelle mais une préparation rationnelle.
La difficulté est que les deux récits sont plausibles, et le résultat ne sera pas clair avant des années. En attendant, l'économie de l'IA continuera d'évoluer de manières qui défient toute catégorisation facile. Les pénuries de mémoire s'aggraveront , forçant les industries à se disputer des ressources rares. De nouveaux contrats seront annoncés, chacun plus important que le précédent, repoussant les limites de ce qui semble financièrement possible. La valorisation de Nvidia fluctuera, baromètre en temps réel du sentiment des investisseurs [5,6,7]. Et OpenAI, l'entreprise au centre de la tourmente, continuera de dépenser des sommes qui écrasent ses revenus [8,16], pariant que l'avenir validera le présent.
Ce qui est certain, c'est que l'économie de l'IA a atteint une échelle où sa dynamique interne importe à tous. Le capital déployé n'est pas confiné à un coin spéculatif du marché ; il reconfigure les chaînes d'approvisionnement de semi-conducteurs, les réseaux électriques et les marchés du travail. Si les dépenses portent leurs fruits, les gains seront transformateurs. Si ce n'est pas le cas, les pertes seront catastrophiques, non seulement pour les investisseurs mais pour les industries et les travailleurs pris dans la tourmente. Le pari à mille milliards n'est plus un pari secondaire. C'est l'événement principal, et le résultat définira la prochaine décennie de la vie économique mondiale.