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Dépenses d’infrastructure IA : la barre des 1 000 milliards de dollars se rapproche, tirée par la mémoire
JPMorgan et UBS anticipent des dépenses annuelles d’infrastructure cloud ou IA proches de 1 000 milliards de dollars en 2026, puis supérieures à 1 400 milliards en 2027. JPMorgan prévoit 954 milliards de dollars de capex cloud en 2026, 1 410 milliards en 2027 et 1 540 milliards en 2028 ; UBS avance 998 milliards, 1...
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Réponse de recherche
Points clés à retenir
- JPMorgan et UBS anticipent des dépenses annuelles d’infrastructure cloud ou IA proches de 1 000 milliards de dollars en 2026, puis supérieures à 1 400 milliards en 2027.
- JPMorgan prévoit 954 milliards de dollars de capex cloud en 2026, 1 410 milliards en 2027 et 1 540 milliards en 2028 ; UBS avance 998 milliards, 1 447 milliards puis 1 619 milliards pour les dépenses liées à l’IA.
- Selon UBS, environ 90 % de la hausse des dépenses IA entre 2025 et 2027 viendrait du coût de la mémoire, tandis que JPMorgan voit aussi une demande soutenue pour les puces sur mesure et les équipements de fabrication.
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openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How do JPMorgan’s and UBS’s latest forecasts indicate that global cloud and AI infrastructure capital expenditures are set to approach or ex. Article summary: JPMorgan and UBS independently point to an AI-infrastructure investment cycle at roughly $1 trillion per year beginning in 2026 and well above it in 2027. Their estimates differ in scope—JPMorgan’s is cloud capex, UBS’s . Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Les prévisions les plus frappantes de JPMorgan et UBS ne disent pas seulement que les investissements dans l’IA augmentent. Elles suggèrent que les dépenses mondiales en infrastructures cloud et IA pourraient atteindre environ 1 000 milliards de dollars par an dès 2026, avant de progresser nettement en 2027.
Une réserve s’impose : les deux banques ne couvrent pas exactement le même périmètre. JPMorgan parle de dépenses d’investissement dans le cloud, tandis qu’UBS mesure les dépenses liées à l’IA. UBS estime en outre qu’une grande part de la hausse projetée provient de l’inflation des prix de la mémoire. 4
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Vers 1 000 milliards de dollars en 2026, puis 1 400 milliards ou davantage
Selon les chiffres rapportés par JPMorgan, les dépenses mondiales d’investissement dans le cloud atteindraient :
- 954 milliards de dollars en 2026 ;
- 1 410 milliards de dollars en 2027 ;
- 1 540 milliards de dollars en 2028.
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UBS prévoit, de son côté, les dépenses d’investissement liées à l’IA aux niveaux suivants :
- 998 milliards de dollars en 2026, contre 506 milliards en 2025 ;
- 1 447 milliards de dollars en 2027 ;
- 1 619 milliards de dollars en 2028, soit environ 4 100 milliards de dollars cumulés entre 2026 et 2028 dans une autre projection relayée pour UBS.
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Ces estimations ne sont donc pas strictement comparables. Leur message de fond est néanmoins similaire : le déploiement des infrastructures nécessaires à l’IA devrait approcher les 1 000 milliards de dollars annuels en 2026, puis se situer dans une fourchette d’environ 1 400 à 1 600 milliards les années suivantes. 4
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Pour UBS, la mémoire explique l’essentiel de la hausse
UBS estime qu’environ 90 % de l’augmentation des dépenses d’investissement dans l’IA entre 2025 et 2027 serait imputable à la hausse des dépenses de mémoire. Le montant consacré à la mémoire passerait ainsi de 71 milliards de dollars en 2025 à 367 milliards en 2026, puis à 923 milliards en 2027. 3
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C’est une nuance importante : une enveloppe d’investissement plus élevée ne se traduit pas nécessairement par une hausse proportionnelle du nombre de serveurs ou de systèmes d’IA installés. Si les mémoires requises par les serveurs d’IA deviennent beaucoup plus coûteuses, le prix de construction d’une même capacité de calcul augmente, même si les plans de déploiement restent globalement inchangés.
La projection d’UBS combine donc deux phénomènes :
- une demande persistante pour les infrastructures d’IA ;
- une facture mémoire beaucoup plus lourde dans chaque serveur ou grappe de calcul.
Autrement dit, UBS ne considère pas que chaque dollar additionnel corresponde à davantage de capacité informatique. La banque souligne que la rareté et le prix de la mémoire sont devenus des variables déterminantes du coût des infrastructures d’IA. 3
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JPMorgan voit une dynamique qui dépasse la seule mémoire
Les perspectives de JPMorgan pour les semi-conducteurs confortent l’idée d’une demande étendue à l’ensemble de la chaîne d’infrastructure, même si la mémoire y occupe une place centrale. La banque anticipe une hausse du chiffre d’affaires mondial des semi-conducteurs de 118 % en 2026 puis de 35 % en 2027. Hors mémoire, ses hypothèses restent de 32 % et 18 % respectivement : un signal que l’expansion attendue ne repose pas uniquement sur les prix de la mémoire. 19
Les puces IA sur mesure prennent de l’ampleur
JPMorgan estime que le marché des ASIC IA personnalisés — des puces conçues pour des usages spécifiques — représentera 60 à 70 milliards de dollars en 2026, avec un taux de croissance annuel composé attendu de 40 % à 50 % au cours des années suivantes. D’ici 2027, les livraisons d’ASIC et de XPU devraient compter pour 54 % des unités d’accélérateurs IA, devant les GPU. 35
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Le segment haut de gamme resterait très concentré : Broadcom détiendrait 80 % à 85 % du marché, contre 10 % à 12 % pour Marvell. 23
Cela ne signifie pas la disparition des GPU. Cette évolution indique plutôt que les grands fournisseurs de cloud pourraient compléter plus largement les accélérateurs généralistes par du silicium personnalisé, optimisé pour certains traitements d’IA.
Il faut aussi accroître les capacités de fabrication
JPMorgan a également relevé ses prévisions pour les équipements destinés à la fabrication de tranches de semi-conducteurs (« wafer-fab equipment ») :
- 163 milliards de dollars en 2026 ;
- 225 milliards de dollars en 2027 ;
- 263 milliards de dollars en 2028.
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Ce scénario montre que le cycle de l’IA ne se limite pas aux puces déjà commercialisées. Il exige également des investissements dans les machines qui permettent de produire la mémoire et les puces logiques les plus avancées. JPMorgan cite notamment la demande de DRAM et celle liée à TSMC parmi les principaux motifs de cette révision. 24
Des hypothèses de prix particulièrement agressives
Les projections de JPMorgan illustrent pourquoi la mémoire devient si décisive pour les dépenses d’infrastructure. La banque prévoit une hausse des prix moyens pondérés de la DRAM d’environ 250 % en 2026, puis de 30 % en 2027. Pour la NAND, utilisée notamment pour le stockage flash, la progression anticipée est également d’environ 250 % en 2026, puis de 25 % en 2027. 23
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Ses recherches plus larges estiment aussi que les prix de la DRAM auront augmenté de plus de 400 % entre le début de 2024 et la fin de 2026. 48
La contrainte sous-jacente est celle de l’offre. JPMorgan s’attend à ce que la croissance de la demande de DRAM dépasse celle de l’offre jusqu’en 2027, avec le déséquilibre le plus marqué cette année-là. Son modèle envisage un retour de la croissance de l’offre devant celle de la demande en 2028 pour la DRAM, tandis que la NAND resterait légèrement déficitaire. 42
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Ce qu’il faut retenir
UBS et JPMorgan convergent sur un point : l’essor de l’IA devient un cycle d’infrastructure complet, qui englobe les centres de données cloud, les accélérateurs, les puces spécialisées, la mémoire et les équipements de production de semi-conducteurs.
Il convient toutefois de distinguer la hausse des dépenses de la hausse de la capacité physique installée. L’analyse d’UBS suggère que la flambée des prix de la mémoire explique une part majeure des totaux exprimés en dollars. JPMorgan apporte en parallèle des indices d’une demande plus large : les revenus des semi-conducteurs hors mémoire continueraient de croître, les puces sur mesure gagnent du terrain et les dépenses en équipements de fabrication progressent. 3
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Ensemble, ces projections étayent l’hypothèse d’un cycle d’investissement durable jusqu’en 2028. Elles ne garantissent pas, pour autant, que chaque dollar de capex supplémentaire produise une hausse équivalente de la puissance de calcul IA effectivement déployée.
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JPMorgan et UBS anticipent des dépenses annuelles d’infrastructure cloud ou IA proches de 1 000 milliards de dollars en 2026, puis supérieures à 1 400 milliards en 2027.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
JPMorgan et UBS anticipent des dépenses annuelles d’infrastructure cloud ou IA proches de 1 000 milliards de dollars en 2026, puis supérieures à 1 400 milliards en 2027. JPMorgan prévoit 954 milliards de dollars de capex cloud en 2026, 1 410 milliards en 2027 et 1 540 milliards en 2028 ; UBS avance 998 milliards, 1 447 milliards puis 1 619 milliards pour les dépenses liées à l’IA.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Selon UBS, environ 90 % de la hausse des dépenses IA entre 2025 et 2027 viendrait du coût de la mémoire, tandis que JPMorgan voit aussi une demande soutenue pour les puces sur mesure et les équipements de fabrication.
Sources
news.futunn.comUBS Group: Global capital spending in the AI sector will rise to $1.4 trillion next year, with 90% of the increase driven by memory price hikes.