Les dossiers massifs générés par l’IA créent une illusion dangereuse, et le marché de l’infrastructure pourrait être trop exagéré.

La vague d’innovation en matière d’IA a donné à l’investissement une autre cible : les commandes en attente de traitement. CoreWeave avait environ 104 milliards de dollars de revenus en attente à la fin du mois de juin. Oracle avait 638 milliards de dollars de obligations de performance à long terme à la fin de l’exercice 2026. Microsoft avait 678 milliards de dollars de telles obligations. Amazon avait environ 496 milliards de dollars de commandes pour des serveurs liés à l’IA à long terme. Dell avait plus de 130 milliards de dollars de commandes pour des serveurs liés à l’IA au cours de l’année dernière. SB Energy se prépare à entrer sur le marché public avec environ 439 milliards de dollars de commandes en attente, bien qu’elle ne dispose pas encore de centres de données opérationnels utilisant l’IA. Les contrats sont principalement réels, souvent à long terme, et sont soutenus par OpenAI, Nvidia ou des hyperscalers de haut niveau. Le problème est ce que le marché fait avec ces contrats. Un seul client utilisant l’IA peut créer simultanément un engagement cloud, un bail pour un centre de données, une commande pour des serveurs et des revenus liés aux GPU Nvidia. Les investisseurs peuvent donc attribuer une valeur supérieure à plusieurs éléments liés à cette même demande.

Une engagement de 20 milliards de dollars de la part d’un laboratoire d’IA peut devenir une source de revenus futurs pour un fournisseur de services en ligne. La société de cloud signe un contrat pour l’utilisation de centres de données valant plusieurs milliards de dollars ; le développeur emprunte ces fonds pour acheter des serveurs. Dell ou HPE stockent alors des équipements en surplus. Nvidia vend les GPU nécessaires, et les fournisseurs d’énergie et de refroidissement ajoutent encore plus de commandes. Le marché pourrait voir soudainement une valeur de 40 milliards de dollars ou plus répartie entre plusieurs entreprises, même si une grande partie de cette chaîne logistique provient du même client initial. Il n’y a rien de mal dans les comptes. Le risque est économique : la croissance des contrats au sein de la chaîne d’approvisionnement peut sembler être une diversification de la demande, alors qu’en réalité c’est plutôt une multiplication de la demande.

Plus de backlog signifie aussi plus de capital.

Cela est important, car le retard dans le développement de l’IA n’est pas comparable à celui du développement de logiciels traditionnels. Une entreprise de SaaS peut transformer un autre dollar de RPO avec des investissements limités. En revanche, l’infrastructure pour l’IA nécessite généralement des capitaux importants d’abord. CoreWeave a dépensé 9,4 milliards de dollars en investissements en développement au deuxième trimestre, et espère atteindre une valeur de 35 à 39 milliards de dollars cette année, tout en développant les capacités nécessaires pour remplir ses contrats. Les 638 milliards de dollars de RPO de Oracle offrent une grande visibilité, mais l’exercice financier 2026 a également entraîné un flux de trésorerie négatif de 23,7 milliards de dollars, ce qui nécessite des financements externes de dizaines de milliards de dollars. Certains contrats avec Oracle semblent plus avantageux, car les clients payent à l’avance ou fournissent des GPU, ce qui éloigne une partie de la charge de Oracle. Un contrat de 10 milliards de dollars, avec du matériel financé par le client, vaut beaucoup plus pour les actionnaires que un contrat de 10 milliards de dollars qui nécessite des financements supplémentaires avant même que les revenus ne commencent à être générés.

Ainsi, un stock de travail supplémentaire ne signifie plus automatiquement une tendance positive. Il peut améliorer la visibilité des revenus, tout en augmentant les besoins en investissements, dépréciation et financement. CoreWeave est l’exemple le plus clair de ce phénomène. Les contrats sont solides, mais chaque nouvelle engagement crée de nouveaux besoins en GPU, en énergie, en bâtiments et en financement. Oracle fait partie de ceux qui participent à cette course, mais avec des ressources financières plus importantes. Même les hyperscalers sont confrontés à ces mêmes problèmes. Amazon ou Microsoft n’auront aucune difficulté à respecter leurs engagements liés aux locaux de stockage de données, mais ils pourront néanmoins ne pas obtenir de rendement satisfaisant si l’utilisation de l’IA, les prix et les marges bénéficiaires cloud ne justifient pas les capitaux investis.

Le soutien d’une marque renommée réduit le risque de crédit. Cela ne garantit pas une bonne situation économique.

Cette distinction devient de plus en plus importante, à mesure que Nvidia, OpenAI, SoftBank et les hyperscalers interviennent sur différents aspects des mêmes projets. Le gros retard dans les travaux de SB Energy est soutenu par la demande d’OpenAI, les fonds de SoftBank et l’implication de Nvidia. Nvidia investit directement, en soutenant les obligations liées au bail d’OpenAI et en fournissant les GPU nécessaires. Cela rend le financement du projet beaucoup plus facile. Cela signifie également que le fournisseur de matériel aide à soutenir l’infrastructure qui finit par acheter son propre matériel. Les ventes sont réelles, mais une partie de la chaîne de demande est de plus en plus soutenue par le même écosystème qui bénéficie lorsque le projet est mis en œuvre.

Anthropic présente une structure similaire, avec de grandes investissements en calcul pour Lambda et Nscale :

Lab d’IA → cloud/neocloud → centre de données → financement → GPU Nvidia

Si la monétisation de l’IA continue d’accélérer, la structure fonctionne bien. Si la monétisation ne se fait pas suffisamment bien, personne n’a besoin de subir des pertes liées aux actions. Le laboratoire d’IA peut respecter ses engagements existants, mais retardera l’expansion suivante. Le fournisseur de services en nuage continue de gérer les commandes en attente, mais ralentit la création de nouvelles capacités. L’opérateur du centre de données continue de percevoir des redevances, tandis que les retours attendus diminuent. Nvidia continue de vendre les GPU actuels, tandis que le marché réduit ses attentes pour la prochaine vague de produits.

Le risque réel est donc plus large que l’effet de levier de CoreWeave. La mise en place de l’IA crée des bilans liés aux contrats entre les laboratoires, les cloud, les centres de données, les fournisseurs de serveurs et les fabricants de puces. Les mêmes clients peuvent alors être impliqués à travers plusieurs niveaux de visibilité.

Les premières victimes ne seront probablement pas les entreprises ayant les contrats les plus faibles. Il est plus probable que ce soient les entreprises dont la valeur boursière nécessite ces contrats pour se développer rapidement, à bas coût et avec un taux de utilisation très élevé.

CoreWeave se trouve en tête de cette liste. Il ne doit pas perdre un client important qui pourrait décevoir ses clients. Le financement peut devenir plus coûteux. Les coûts de location des GPU peuvent diminuer. L’utilisation des ressources peut être insuffisante. Tout cela peut endommager la valeur de l’entreprise, alors que le stock de commandes reste record. Les développeurs de centres de données rencontrent le même problème sur une longue période. Un accord de 15 ans permet de protéger les revenus, mais peut également entraîner une faible performance financière, si les coûts de construction sont élevés, si la livraison prend du temps ou si des améliorations technologiques coûteuses sont nécessaires.

Oracle présente moins de risques liés au bilan financier. Cependant, l’explosion de son retard dans la réalisation des contrats force les investisseurs à se demander combien de capitaux doivent être investis avant que ces contrats ne génèrent des revenus élevés liés aux services cloud. Le chiffre clé n’est plus de 638 milliards de dollars en RPO. Il s’agit plutôt du flux de trésorerie libre généré après avoir développé les capacités nécessaires pour exploiter ces contrats.

Dell se trouve de l’autre côté. Le stock de produits en retard se convertit plus rapidement, donc le risque lié à la durée de conservation est beaucoup moins important. Cependant, une grande partie des revenus provenant des serveurs IA passe directement à Nvidia et aux autres fournisseurs. Par conséquent, les commandes de serveurs record ne comptent pas autant si le bénéfice net ne augmente pas en même temps.

Nvidia conserve une position très forte dans cette chaîne de valeur, car elle reçoit généralement des paiements avant que le propriétaire de l’infrastructure ne puisse prouver les retours à long terme. Cet avantage est réel. Mais son rôle croissant en tant qu’investisseur, garant et financeur de l’écosystème signifie que les investisseurs devraient commencer à distinguer la demande purement externe de celle qui est facilitée par les fonds ou le soutien financier de Nvidia. Cette distinction n’est peut-être pas importante lorsque les financements sont abondants. Elle sera beaucoup plus importante si le marché se resserre.

Un grand contrat n’a pas besoin de disparaître. Un campus peut être ouvert avec neuf mois de retard. Les dettes peuvent avoir un coût supérieur de 150 points de base par rapport au modèle initial. Les tarifs de location des GPU peuvent baisser plus rapidement que prévu. Une hyperscaler peut transférer davantage de charges de travail vers du silicium personnalisé. L’utilisation peut atteindre 70 %, plutôt que 90 %. Un client peut respecter son accord actuel et refuser simplement les prochaines extensions.

Le chiffre d’affaires en retard ne change presque pas. L’action peut encore baisser de 30%.

C’est le risque que les investisseurs doivent prendre en compte. La valeur économique du stock de produits en stock peut diminuer bien avant que le stock lui-même ne disparaisse. CoreWeave peut obtenir de nouveaux contrats à record, tout en constatant que les spreads de financement augmentent. Oracle peut ajouter des services RPO, tandis que les flux de trésorerie gratuits se détériorent. Dell peut livrer plus de serveurs AI, mais les marges progressives restent insatisfaisantes. Un opérateur de centre de données peut avoir un site entièrement loué, mais les retours sur les projets diminuent.

Trois questions sont maintenant plus importantes que le volume de travail à traiter :

Quelle est l’indépendance de la demande finale ? Quel capital est nécessaire avant qu’elle ne se transforme en actif économique ? Quel profit reste-il après cette transformation ?

L’essor de l’IA peut rester réel, et le marché de l’infrastructure peut encore être surestimé. OpenAI a vraiment besoin de calculs puissants. AWS peut vraiment obtenir le contrat. Un développeur peut vraiment louer le campus. Dell peut vraiment livrer les serveurs. Nvidia peut vraiment vendre les GPU.

Mais ce ne sont pas nécessairement cinq augmentations séparées de la demande finale. Il peut s’agir de cinq niveaux de évaluation qui se situent sur le même “dollar d’IA”. Le risque est que seul un petit défaut suffise pour provoquer des problèmes. Une utilisation plus faible, des financements plus restreints ou des rendements plus faibles à un certain moment dans la chaîne peuvent rapidement affecter les autres étapes, transformant ce qui semble être un problème spécifique au sein d’une entreprise en un risque systémique pour l’ensemble du marché de l’IA.