Trois courants souterrains du financement de l'infrastructure AI sont en train de se nouer : vont-ils étrangler le secteur, tout dépend de...

En 2013, la Deutsche Börse et la société berlinoise de cloud Zimory ont créé une co-entreprise appelée « cloud exchange », dans l’idée de transformer la puissance de calcul en une marchandise pouvant être achetée et vendue comme le pétrole. Trois ans plus tard, le projet a fermé ses portes : il était trop difficile de standardiser les CPU, les clients étaient trop peu nombreux, personne ne venait échanger. Treize ans se sont écoulés, la même idée revient, mais dans un contexte totalement différent : au premier trimestre 2026, les entreprises du monde entier dépenseront 129 milliards de dollars pour les services cloud, soit environ 15 fois le montant dépensé au même trimestre dix ans plus tôt. Les cinq grands fournisseurs américains d’infrastructures hyperscale devraient investir près de 700 milliards de dollars en capital cette année. Le mot « puissance de calcul » est déjà passé du jargon technique aux gros titres financiers.

Autour de ces chiffres astronomiques, tout un ensemble d’infrastructures financières est en train de se construire : les GPU sont utilisés comme collatéraux pour des prêts, les prix de la location de puissance de calcul sont transformés en indices, CME et ICE rivalisent pour lancer des contrats à terme sur la puissance de calcul, les émetteurs d’ETF sont déjà alignés pour déposer leurs dossiers — certains veulent même créer des fonds à effet de levier 2x sur la puissance de calcul. Cette série d’opérations porte un nom : la financiarisation de la puissance de calcul.

Est-ce le signe d’un marché devenu mature ou bien une nouvelle couche de levier ajoutée à une industrie déjà accoutumée à brûler de l’argent ?

Pour répondre à cette question, il ne faut pas seulement regarder les contrats à terme qui n’ont pas encore été véritablement échangés. Ce qui mérite réellement l’inquiétude, c’est une structure plus profonde — tissée autour de trois axes, où chacune prise isolément semble ne présenter que peu de risques, mais lorsque les trois sont réunies, elles forment le point de fragilité le plus important dans ce cycle d’infrastructures AI.