L’infrastructure de l’IA aux États-Unis : un chantier à 10 300 milliards de dollars

Un scénario étudié par Brookings estime que les infrastructures liées à l’intelligence artificielle pourraient mobiliser 10 300 milliards de dollars aux États-Unis entre 2025 et 2032, soit en moyenne 3,63 % du PIB par an. Il prévoit aussi qu’environ 183 gigawatts (GW) de capacité supplémentaire de centres de données seront mis en service d’ici 2032. Ce sont des projections, pas la garantie que tous les projets annoncés verront le jour.

La question ne porte donc pas seulement sur l’ampleur des constructions nécessaires à l’essor de l’IA. Elle concerne aussi la façon de les financer — et les conséquences possibles si la demande ou les revenus futurs ne suffisent pas à couvrir les coûts.

Que recouvre le chiffre de 10 300 milliards ?

L’estimation ne concerne pas uniquement les bâtiments des centres de données. Elle inclut aussi les systèmes électriques, les réseaux, les puces spécialisées et d’autres équipements. Le scénario central de l’étude prévoit 10 300 milliards de dollars d’investissements sur la période 2025-2032, soit en moyenne 3,63 % du PIB américain chaque année.

Côté capacité, l’étude estime qu’environ 183 GW seront mis en service d’ici 2032. Il s’agit d’une estimation de scénario, non d’un décompte de projets déjà achevés ni d’une certitude que tous les projets prévus aboutiront.

Une ampleur supérieure aux grands chantiers passés

Rapporté à la taille de l’économie, le chantier projeté serait plus important que les grands cycles d’investissement américains dans les canaux, les chemins de fer, l’électrification, les autoroutes et les télécommunications comparés dans l’étude. La comparaison porte sur leur poids économique : elle ne signifie pas que ces projets avaient les mêmes objectifs, le même calendrier ou le même mode de financement.

Pourquoi le financement évolue-t-il ?

Le développement des infrastructures repose de plus en plus sur autre chose que les liquidités propres des grandes entreprises technologiques. Parmi les modes de financement cités figurent les contrats de location, les coentreprises, la dette, le crédit privé, la titrisation et les véhicules dédiés à un projet. 245

Ces montages peuvent attirer davantage de capitaux, mais ils peuvent aussi rendre moins lisible la répartition des engagements et des pertes. L’endettement amplifie l’effet de rendements décevants ; des structures complexes peuvent en outre compliquer l’identification des acteurs qui supporteraient les pertes. 24

Où se situent les risques ?

La rentabilité du chantier dépend de l’utilisation des infrastructures et des revenus qu’elles génèrent. Si la demande ou les recettes sont inférieures aux attentes, les projets lourdement financés pourraient avoir du mal à rembourser leurs dettes ou à obtenir de nouveaux financements. L’analyse relayée par les médias souligne que ces structures peuvent présenter des risques systémiques et que les revenus devront fortement croître pour suivre le rythme du service de la dette. 26

L’ampleur des constructions soulève aussi des questions sur les besoins en énergie, le choix des sites et les effets locaux. Les estimations disponibles chiffrent les investissements et la capacité projetés, mais ne permettent pas de conclure à un effet uniforme sur les ressources ou les prix. Les conséquences dépendront notamment de l’emplacement des projets et du développement des infrastructures qui les alimentent. 23

Une exposition importante ne signifie pas une crise imminente

Un scénario mêlant investissements massifs, endettement et incertitude sur les revenus futurs met en évidence une exposition potentielle ; il ne prouve pas qu’une crise financière est déjà en cours ni qu’elle est inévitable. La capacité annoncée reste une projection, et les éléments disponibles ici ne permettent pas d’établir un taux annuel de croissance des revenus qui justifierait à lui seul l’ensemble du chantier. Les principales inconnues sont la part des projets qui sera effectivement construite, leur niveau d’utilisation et la capacité des revenus générés à couvrir leurs coûts de financement. 26