Goldman Sachs prévient que la frénésie d'investissement de 5 300 milliards de dollars dans l'IA risque de saturer le marché du crédit et de créer un risque systémique

Goldman Sachs estime que les quatre plus grandes entreprises du secteur, Meta, Microsoft, Amazon et Alphabet, dépenseront un montant combiné de 5 300 milliards de dollars (5,3 trillions) dans l'intelligence artificielle et les centres de données entre 2025 et 2030, un chiffre en hausse par rapport à une précédente estimation de 4 500 milliards . L'ampleur de la somme est telle qu'elle dépasse le PIB du Japon, du Royaume-Uni, de l'Inde ou encore de la France . Mais au-delà des records, la banque d'affaires américaine identifie plusieurs risques interconnectés qui pourraient remodeler en profondeur le paysage des investissements dans l'IA.

Saturation du marché du crédit et concentration des émetteurs

Amanda Lynam, stratège en chef du crédit chez Goldman Sachs, prévient que « la saturation des marchés du crédit liquide et les contraintes liées à la concentration des émetteurs » deviennent « de plus en plus contraignantes pour les années à venir ». Les hyperscalers pèsent déjà une part considérable des nouvelles émissions de dette. Les investisseurs obligataires pourraient se montrer réticents à absorber toujours plus de titres émis par les mêmes acteurs, en raison de la hausse des pondérations dans les indices et des limites de concentration des portefeuilles. Ces contraintes auront « au minimum un impact sur les décisions nuancées en matière d'exposition et de tarification », écrit Lynam .

Les canaux de financement traditionnels sous pression

L'ampleur des dépenses pousse les limites des marchés obligataires classiques et des flux de trésorerie internes. Goldman Sachs note que les hyperscalers devront se financer « sur l'ensemble des marchés, des structures et des devises » pour éviter de se heurter à une saturation . L'exemple de l'augmentation de capital de 85 milliards de dollars d'Alphabet est cité comme la preuve que les liquidités internes et les émissions obligataires ne suffisent plus . Les mêmes entreprises ne peuvent pas indéfiniment émettre des obligations sans que les investisseurs ne s'inquiètent du risque de concentration .

Le passage du financement par actions au financement par dette augmente les risques macroéconomiques

Dans un rapport de novembre 2025, l'analyste de Goldman Sachs Ryan Hammond mettait en garde : « Bien que le degré d'endettement des entreprises cotées reste faible, une poursuite de la transition vers le financement par emprunt augmenterait les risques macroéconomiques associés au déploiement de l'IA. » Les géants de la tech ont déjà contracté 121 milliards de dollars de dettes sur l'année, contre une moyenne de 28 milliards au cours des cinq années précédentes . L'équipe de Hammond ajoute que ces entreprises « pourraient théoriquement augmenter leur dette de 700 milliards de dollars » .

Dépendance aux marchés privés et risque d'exécution

Goldman Sachs affirme explicitement que les capitaux privés, dans les infrastructures et l'immobilier, devront jouer un rôle bien plus important . Les fonds d'infrastructure privés ont levé un montant record de 221 milliards de dollars en 2025. Mais le rapport souligne que les estimations des dépenses d'investissement dans l'IA « dépassent significativement la croissance réelle de la construction de centres de données », qualifiant cet écart de « mesure à surveiller de près pour estimer les besoins de financement à long terme » . Un centre de données combine terrain, énergie, réseau, bâtiments, refroidissement et serveurs, ce qui signifie que le financement se répartit entre plusieurs classes d'actifs et pourrait rencontrer des goulots d'étranglement .

La pression des coûts sur les entreprises et les signaux du marché

Goldman Sachs reconnaît que « des réactions négatives du cours de l'action face à des surprises en matière de dépenses d'investissement pourraient forcer les directions à revoir l'ampleur de la croissance future de ces dépenses » . Des analystes extérieurs cités dans le rapport notent que les spreads des obligations d'entreprises de qualité investment grade se sont déjà élargis, passant d'environ 70 à 85 points de base par rapport aux Treasuries, en raison de l'offre des hyperscalers, et pourraient atteindre 95 points de base .

Parallèles avec les cycles d'expansion et de récession passés

Goldman Sachs ne fait pas elle-même de parallèle historique explicite dans les rapports cités. Mais Aswath Damodaran, professeur à l'Université de New York, commentant les mêmes données de Goldman, souligne une différence cruciale avec l'ère de la bulle Internet : cette dernière était presque entièrement financée par fonds propres, de sorte que l'éclatement a été confiné aux actionnaires. La frénésie d'investissement dans l'IA, en revanche, est « immense » et « une grande partie est financée par la dette », provenant de capitaux privés plutôt que de banques. Damodaran prévient que si une correction survient, « ce problème se manifestera sous forme de difficultés et de défauts de paiement, et cela ne reste pas confiné. Cela se répand dans le reste de la société », établissant un parallèle (certes lâche, selon lui) avec la crise financière de 2008 .

Tableau récapitulatif

Facteur de risque	Position de Goldman Sachs	Source
Saturation du crédit	De plus en plus contraignante ; la concentration des émetteurs affectera la tarification et l'exposition
Limites du financement traditionnel	Les hyperscalers atteignent les limites des obligations et des liquidités ; besoin de marchés privés et de titrisation
Risque macroéconomique lié à la dette	La poursuite du financement par emprunt ajoute un risque systémique au déploiement de l'IA
Exécution sur les marchés privés	Les estimations de dépenses dépassent la construction réelle ; la capacité de financement doit être surveillée
Réaction des entreprises	Les réactions du cours de l'action aux surprises de dépenses pourraient forcer un recul des directions
Parallèle avec les bulles (Damodaran)	Le financement par dette signifie qu'une récession se répandrait dans la société, contrairement à la bulle Internet