X Finneko (@finneko_prgrm)
La publication des résultats de Meta était très intéressante parce que quand une telle entreprise explique implicitement que son CAPEX absorbe désormais l’intégralité de son cash-flow au point qu’elle ne rachète plus aucune action sur un trimestre, c'est un énorme signal.

Je l'ai déjà dit mais on est en train d’assister à un basculement silencieux et majeur dans la manière dont le cycle de l’IA est financé. Au départ, les Big Tech avaient tellement de marges, de cash-flow et des bilans si solides qu’elles pouvaient absorber seules l’explosion du CAPEX. Les investissements ont augmenté très vite mais restaient encore compatibles avec des free cash-flows gigantesques, ce qui permettait de continuer à financer en parallèle des rachats d’actions massifs et parfois des dividendes croissants mais, comme attendu, ce modèle est en train d’atteindre sa limite.

Cela veut dire que l’IA sort progressivement d’un monde où elle est financée en interne pour entrer dans un monde où elle doit être financée par structure de capital et la raison est simple : l’ordre de grandeur a changé puisqu'on parle de centaines de milliards à l’échelle du système. Ici, on parle d'infrastructures lourdes, longues à amortir avec des durées de vie de quinze, vingt ou trente ans. Même pour des entreprises extrêmement profitables, il devient mathématiquement difficile de financer simultanément ce mur d’investissement, de maintenir une politique généreuse de retour aux actionnaires et de conserver une flexibilité stratégique. À partir du moment où le CAPEX devient structurellement supérieur au free cash-flow disponible après dividendes, la question devient "comment organiser ce financement externe ?".

Historiquement, chaque fois qu’une activité économique devient massivement capitalistique, elle finit par être extraite des bilans des entreprises opérationnelles et logée dans des structures dédiées (pipelines pour l’énergie, tours pour les télécoms, concessions pour les infrastructures de transport, data centers pour le cloud). Les grandes entreprises deviennent alors des acheteurs de capacité, des preneurs de services mais plus forcément les propriétaires économiques de l’ensemble des actifs physiques. Ce mouvement est rationnel car il permet d’abaisser le coût du capital en confiant les actifs longs à des investisseurs qui recherchent précisément des cash-flows longs et relativement prévisibles. Du coup, le recours au financement privé est une nécessité structurelle car dans notre monde, l’arbitrage est évident.

C’est aussi pour cela que la dérégulation bancaire américaine s’inscrit dans un contexte plus large que le simple débat idéologique. Alléger certaines contraintes, réduire la pression sur les ratios, donner plus de liberté aux banques pour structurer et distribuer du crédit est une manière d’augmenter la capacité du système financier à transformer l’épargne mondiale en investissements productifs massifs. Quand l’économie entre dans une phase où des secteurs entiers nécessitent des trillions de dollars d’infrastructures, un système bancaire trop contraint devient un goulot d’étranglement.

À partir de là, la titrisation est inévitable, pas par nostalgie des années 2000 mais parce que c’est la seule manière de faire tourner un système de crédit à grande échelle. Une banque finance un projet de data center, dix projets deviennent un portefeuille, cent projets deviennent un stock de prêts. Ce stock est placé dans un produit, découpé en tranches avec différents niveaux de risque puis vendu à des investisseurs aux profils variés. La banque récupère de la capacité de bilan et peut recommencer à prêter, le même mécanisme que dans l’immobilier résidentiel dans les années 2000.

Dans le cas de l’IA, les actifs sous-jacents seront bien réels (bâtiments, serveurs, contrats d’achat d’électricité, contrats de location avec des hyperscalers), on n’est pas dans du crédit à des ménages insolvables, mais les zones de fragilité peuvent apparaître ailleurs comme des hypothèses trop optimistes sur les taux d’utilisation, des projections de demande extrapolées, une sous-estimation des cycles technologiques et des refinancements supposés toujours faciles, et c'est là que les choses peuvent se compliquer.

Ce qui me choque, c’est que ce cycle se met en place alors même que beaucoup d’investisseurs continuent de regarder l’IA comme un sujet de croissance des bénéfices logiciels alors qu'une part croissante de la valeur créée et du risque se déplace vers la couche du capital : moins de rachats d'actions signifie moins de soutien mécanique aux cours boursiers et davantage de dette signifie plus de sensibilité aux taux, aux spreads de crédit, aux conditions de refinancement. L’IA devient à la fois un moteur d’innovation et une gigantesque machine à absorber du capital. La conséquence macro de tout cela est qu'on est face à des moteurs de croissance mais aussi des générateurs de cycles de crédit et l’IA produira des gagnants extraordinaires mais aussi des surcapacités, des actifs mal situés et des bilans fragiles.

C’est maintenant que va se jouer une grande partie de la création de valeur et des futures déconvenues.