Le virage à 7 000 milliards : pourquoi Goldman Sachs annonce la fin du « tout-acheter » dans l’IA

La fin du chèque en blanc

Pendant près de deux ans, les géants de la tech ont fonctionné en mode « construire à tout prix », et le marché les a applaudis. Cette phase est désormais terminée. Les forces motrices de ce changement sont à la fois financières et stratégiques. L’explosion des investissements ne provient pas de liquidités excédentaires ; elle est financée par une réduction des programmes de rachat d’actions et une augmentation de l’endettement des entreprises . Les stratèges de Goldman Sachs soulignent que cette ingénierie financière commence à produire ses premiers effets néfastes. La banque prédit que la rentabilité des capitaux propres (ROE) des plus grandes entreprises technologiques pourrait chuter de sept points de pourcentage en moyenne l’an prochain, car ces investissements massifs pèsent sur leur profitabilité. Les dépenses des hyperscalers sont en passe de dépasser 90 % de leurs flux de trésorerie, un niveau supérieur à celui observé pendant la bulle Internet, limitant leur flexibilité financière au moment même où la nécessité de prouver la viabilité de ces investissements s’intensifie .

Le coût pour rester dans la course à l’IA est, comme le note la banque, « de plus en plus difficile à ignorer » .

Des profits bloqués au niveau des semi-conducteurs : le pari de l’aval

L’une des conclusions les plus importantes de Goldman Sachs est que l’immense manne financière générée par ce déploiement de l’IA est actuellement captée à un seul niveau. Jim Covello, responsable de la recherche chez Goldman Sachs, a déclaré que « l’économie de l’intelligence artificielle est plus discutable aujourd’hui qu’elle ne l’était il y a deux ans », car ni les entreprises clientes, ni les sociétés spécialisées dans les modèles, ni les hyperscalers eux-mêmes n’ont encore démontré de retour sur leurs dépenses .

La recherche de la banque conclut que, pour l’instant, les gains exceptionnels de l’IA se sont largement concentrés sur la couche des semi-conducteurs — principalement des entreprises comme Nvidia. Les profits promis aux entreprises qui construisent leurs activités au-dessus de ce matériel ne sont pas encore au rendez-vous. En conséquence, Goldman Sachs estime que l’opportunité d’investissement se déplace désormais vers l’aval, vers les « facilitateurs émergents », les valeurs de plateformes et les bénéficiaires de gains de productivité . Le message est limpide : le marché va commencer à récompenser grassement uniquement les entreprises capables de démontrer une voie crédible de monétisation de leurs produits d’IA, et non plus seulement la capacité à les construire .

Le paradoxe des 832 milliards de dollars : une demande massive, des marges incertaines

Ce basculement vers l’exigence de rendement ne survient pas parce que la demande pour l’IA faiblit. Au contraire, jamais les preuves de cette demande n’ont été aussi solides. Le carnet de commandes combiné des géants du cloud Google Cloud et AWS a grimpé en flèche pour atteindre le chiffre astronomique de 832 milliards de dollars, un signal manifeste que la demande en puissance de calcul liée à l’IA dépasse de loin l’offre actuelle . Ce carnet de commandes confirme que l’IA n’est pas un mirage spéculatif, mais un véritable changement structurel de l’économie mondiale .

La tension, qui définit le nouveau paysage de l’investissement, réside précisément dans ce paradoxe : il existe une demande massive et confirmée, et pourtant cette demande ne s’est pas traduite par des profits proportionnels pour les hyperscalers ou leurs entreprises clientes. La thèse d’investissement repose désormais sur la résolution de ce décalage. Le marché est passé de la question « combien d’argent est dépensé dans la puissance de calcul ? » à l’exigence d’une réponse réaliste à la question : « quand ces milliers de milliards dépensés produiront-ils un retour sur investissement, et à quoi ressembleront les marges à ce moment-là ? » .

Le nouveau régime d’investissement ne fait plus monter tous les bateaux. Goldman Sachs note un « Grand Découplage » sur le marché, où la corrélation entre les actions exposées à l’IA s’est effondrée, les investisseurs discriminant de manière agressive entre les entreprises ayant une trajectoire de retour sur investissement claire et crédible, et celles qui n’en ont pas . Avec des dépenses cumulées qui devraient atteindre 7 000 à 8 000 milliards de dollars d’ici 2031 et des bénéfices qui restent profondément incertains, le message de la banque est un retour brutal à la réalité pour l’ensemble du secteur technologique : détournez votre regard des chiffres de dépenses qui font la une et concentrez-vous sur la facture colossale qui arrive à échéance .