CICC : le moment financier de l’IA

Les dépenses d’investissement en capital de l’IA sont à un tournant, passant d’une dynamique alimentée par les flux de trésorerie internes à une expansion du bilan. À mesure que le volume des investissements dépasse la capacité des flux de trésorerie internes, les fonds marginaux proviendront davantage du système financier. Ce rapport, premier de la série « Suivi du financement de l’IA », tente de répondre à trois questions : comment le système financier absorbera-t-il 3 500 milliards de dollars de besoins de financement pour l’IA ? Les investissements en IA peuvent-ils couvrir le remboursement de la dette et le rendement des capitaux propres ? Ce cycle de financement de l’IA offrira-t-il de nouvelles opportunités aux institutions financières, mais aussi quels risques accumulera-t-il et transmettra-t-il ?

Résumé

Dépenses d’investissement en infrastructure IA : des flux de trésorerie à la dette. Le ratio des dépenses d’investissement en capital des grands fournisseurs de cloud par rapport aux revenus est passé d’environ 12 % en 2023 à environ 23 % en 2025. Selon les prévisions consensuelles du marché, ce ratio pourrait continuer à augmenter pour dépasser les 40 % en 2027, atteignant voire dépassant les sommets historiques des cycles d’investissement en capital dans les secteurs de l’Internet et de l’énergie. Sous la pression des dépenses de capital liées à l’IA, les investissements des fournisseurs de cloud pourraient passer de la dépendance à leur flux de trésorerie opérationnel à un usage accru du financement externe. En se basant sur les prévisions consensuelles du marché concernant les flux de trésorerie opérationnels et les dépenses de capital des grands fournisseurs de cloud, nous estimons que les dépenses d’investissement en IA pourraient générer environ 3 500 milliards de dollars de demande de financement externe au cours des cinq prochaines années.

3 500 milliards de dollars, d’où proviennent-ils ? Dans le scénario de base, nous prévoyons que le financement externe de 3 500 milliards de dollars destiné aux dépenses de capital en IA sera réparti entre actions du marché public (400 milliards de dollars), obligations de qualité investissement (1 500 milliards de dollars), financements à effet de levier (300 milliards de dollars), produits de titrisation d’actifs (300 milliards de dollars) et capitaux privés (1 100 milliards de dollars). Parmi eux, les obligations de qualité investissement et les capitaux privés constituent la pierre angulaire du financement ; les premières s’appuient sur l’expansion du bilan des fournisseurs de cloud et leur capacité de remboursement, tandis que les seconds peuvent répondre aux besoins de financement de projets plus risqués et d’envergure, et permettre, grâce à des structures hors bilan, de réduire l’investissement financier des fournisseurs de cloud, tout en comblant de manière flexible les déficits de financement.

Une question à un milliard de dollars : comment rembourser les dettes de l’IA ? Pour satisfaire les besoins de remboursement de la dette et de rendement des actionnaires, en supposant un ROIC de 10 %, nous estimons que les applications IA devront générer, au final, environ 1 000 milliards de dollars de revenus durables par an. Si ce volume de revenu est atteint avant 2030, cela signifie que les revenus des applications IA doivent presque doubler chaque année sur les cinq prochaines années. Plus que le volume des revenus, c’est la marge bénéficiaire et la durée de vie des actifs qui comptent : avec une marge EBITDA de maturité d’environ 50 % et une durée d’amortissement de l’infrastructure d’environ cinq ans, l’investissement pourrait générer un rendement positif ; si la marge est inférieure à 20 %, alors, même avec une durée de vie plus longue, il sera difficile de couvrir le coût du capital.

Le refinancement peut-il remplacer les flux de trésorerie ? Les grandes sociétés de cloud émettent généralement des obligations à long terme (10-30 ans) et les fonds d’infrastructure investissent souvent sur plus de 10 ans ; une fois les centres de données opérationnels, ils peuvent également remplacer le financement de construction par des obligations de projet et des produits de titrisation. Cependant, le refinancement ne fait que gagner du temps, il ne peut pas remplacer les flux de trésorerie : si le taux d’utilisation, la marge bénéficiaire et la durée de vie des actifs restent durablement inférieurs aux prévisions, un financement continu et renouvelé ne fera qu’augmenter l’effet de levier et les coûts de financement. Nous estimons que la période 2027-2032 verra un pic d’échéances d’obligations pour les fournisseurs de cloud, avec environ 28 milliards de dollars arrivant à échéance par an, en hausse de 60 % par rapport à 2024-2026, ce qui augmentera la pression de refinancement.

Opportunités et risques pour les institutions financières. Les banques peuvent générer des revenus grâce à la souscription d’actions et d’obligations, au trading, au conseil en fusions-acquisitions et au financement de projets. Les capitaux privés et les compagnies d’assurance profitent aussi de nouveaux actifs à long terme. Au deuxième trimestre 2026, les six grandes banques américaines ont vu leurs revenus hors intérêts augmenter de 32 % en glissement annuel ; jusqu’en juin 2026, les prêts des banques aux institutions financières non bancaires ont bondi d’environ 25 % en glissement annuel, le financement en IA représentant une part importante de cette hausse. Les revenus des banques sont généralement constatés lors de la phase de financement et de construction, tandis que le risque de crédit ne se révèle qu’à la phase opérationnelle et de refinancement, caractérisant ainsi un schéma « revenus avancés, risques différés ».

L’IA est-elle une « bulle » financière ? Actuellement, les principaux investisseurs dans l’IA sont encore les grands fournisseurs de cloud dotés de flux de trésorerie robustes ; les capitaux propres et les capitaux secondaires peuvent absorber les pertes avant les prêts prioritaires des banques. Ainsi, même si certains projets n’apportent pas les rendements escomptés, le risque se matérialisera d’abord à travers des ajustements de valorisation de ces entreprises, un ralentissement des investissements et des pertes de crédit localisées, plutôt qu’à travers une crise immédiate du système financier. Cependant, la croissance rapide du financement externe, en particulier des capitaux privés et du financement à effet de levier, amplifie les effets de contagion financière. Si la croissance commerciale reste durablement inférieure aux investissements, le risque évoluera progressivement d’un ajustement des valorisations vers une détérioration de la qualité du crédit, se diffusant via le refinancement en boucle, le crédit privé et la titrisation. La taille du financement n’est pas en soi problématique, le véritable test étant de parvenir à boucler le cycle de trésorerie avant que les coûts de financement n’augmentent et que les actifs ne se déprécient.

Graphique 1 : d’où provient le financement IA de 3 500 milliards de dollars ?

Note : Les dépenses d’investissement en capital IA et le soutien par OCF sont des prévisions consensuelles ; hypothèse d’un ratio de 10 % pour les actions du marché public ; la taille d’émission des obligations de qualité investissement est estimée sur la base des ratings des grands fournisseurs de cloud, du ratio d’effet de levier et des limites de concentration des obligations ; le financement à effet de levier inclut les obligations à haut rendement et les prêts à effet de levier, les actifs titrisés incluent ABS et CMBS, estimés selon la capacité et l’acceptation du marché ; le déficit de financement restant est supposé couvert par les capitaux privés, incluant les fonds d’infrastructure, private equity, crédit privé, fonds immobiliers, etc. Calculs d’illustration, non représentatifs d’une prévision effective.

Dépenses d’investissement en capital IA : des flux de trésorerie à la dette

Un nouveau cycle de dépenses d’investissement en IA crée des besoins de financement

Les prévisions du marché pour les dépenses de capital IA sur les cinq prochaines années vont de 4 000 à 8 000 milliards de dollars, avec des différences significatives dans les méthodes et les logiques. Nous retenons l’estimation consensuelle d’environ 5 600 milliards de dollars pour 2026-2030 comme hypothèse de base, afin de calculer la taille du déficit de financement. Plus précisément, nous prenons comme base les dépenses d’investissement 2025 de cinq grands fournisseurs de cloud[1], en utilisant les prévisions consensuelles du marché des revenus IA de NVIDIA et AMD[3] comme indicateur de substitution pour extrapoler le taux de croissance d’investissement de la chaîne industrielle IA. Les prévisions consensuelles du marché indiquent un taux de croissance annuel composé des revenus IA de NVIDIA et AMD de 44 % sur cinq ans, nettement supérieur au taux prévu de 21 % pour les dépenses d’investissement soutenues par les flux de trésorerie des fournisseurs de cloud à fin 2025. Cet écart indique que la dépendance exclusive aux flux de trésorerie des fournisseurs de cloud sera difficile pour soutenir les dépenses en capital IA, et qu’un soutien de financement externe sera nécessaire.

Graphique 2 : la croissance des revenus IA des fabricants de puces dépasse la croissance des dépenses d’investissement des fournisseurs de cloud

Note : Les données 2026-2030 sont des estimations consensuelles Bloomberg ; calculs d’illustration, non représentatifs d’une prévision effective.

Sources : Annonces des sociétés cotées, Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

Grands fournisseurs de cloud : des flux de trésorerie à la dette

À fin 2025, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta et Oracle disposent d’un total d’actifs d’environ 2 600 milliards de dollars, un ratio d’endettement d’environ 45 % et un ratio dette nette/EBITDA d’environ 0,3 ; ces cinq sociétés génèrent ensemble environ 580 milliards de dollars de flux opérationnel de trésorerie annuellement. Mais sous la pression des dépenses en IA, certains fournisseurs de cloud voient leur effet de levier augmenter. Le ratio des dépenses d’investissement par rapport au chiffre d’affaires est passé d’environ 12 % en 2023 à environ 23 % en 2025, et selon le consensus du marché, il pourrait dépasser 40 % en 2027, dépassant ou approchant le sommet des cycles de dépenses en capital pour l’Internet et l’énergie. Les prévisions du marché indiquent que le cash-flow libre cumulé des grands fournisseurs de cloud pourrait passer d’environ 200 milliards de dollars en 2025 à seulement 24 milliards en 2027, ce qui réduit les fonds disponibles pour rachats d’actions, dividendes et autres usages. Par conséquent, les investissements des grands fournisseurs de cloud en IA pourraient migrer d’une dépendance aux flux de trésorerie opérationnels vers un recours accru au financement externe.

Graphique 3 : les fournisseurs IA bénéficient des investissements cloud, mais la baisse du cash-flow libre pèse sur les cours

Note : Les années 2026-2027 utilisent le consensus Bloomberg ; l’indice cours des fournisseurs IA inclut NVIDIA, AMD, Broadcom, SK Hynix, Samsung Electronics, Micron Technology, ASML ; l’indice cours des fournisseurs de cloud IA inclut Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet et Oracle.
Sources : Factset, Bloomberg, annonces des sociétés cotées, Département recherche China International Capital Corporation

Graphique 4 : l’intensité des dépenses d’investissement des fournisseurs cloud pourrait dépasser la bulle internet et la bulle énergétique

Note : Les années 2026-2028 utilisent le consensus Bloomberg 
Sources : Factset, Bloomberg, annonces des sociétés cotées, Département recherche China International Capital Corporation

3 500 milliards de dollars : déficit de financement pour les dépenses d’investissement en IA

Nous utilisons l’estimation consensuelle à fin 2025 concernant les dépenses des grands fournisseurs cloud comme hypothèse de ce que peuvent soutenir les flux opérationnels (environ 2 100 milliards de dollars) ; à ce stade, les fournisseurs cloud n’ont pas encore lancé un financement externe massif, et on estime que les flux opérationnels et les dépenses d’investissement peuvent répondre à la demande de dividendes, de rachats et aux besoins de liquidités avec peu de financement externe. Le reste, soit environ 3 500 milliards de dollars, est la taille du déficit de financement du secteur.

Graphique 5 : Les dépenses d’investissement en IA provoquent un déficit de financement de 3 500 milliards de dollars

Note : Calculs d’illustration, non représentatifs d’une prévision effective. Les dépenses en capital IA du secteur reposent sur la croissance des revenus IA de Nvidia et AMD et sur les dépenses 2025 des grands fournisseurs de cloud ; les dépenses soutenues par les flux opérationnels sont estimées sur la base du consensus Bloomberg à fin 2025 pour les dépenses internes, en tenant compte des besoins de dividendes et de rachats ;

Sources : Annonces des sociétés cotées, Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

3 500 milliards de dollars : structure du financement IA

Obligations de qualité investissement : la pierre angulaire du financement IA

Nous estimons qu’entre 2026 et 2030, les obligations de qualité investissement pourraient fournir environ 1 500 milliards de dollars de financement aux investissements IA, soit environ 42 % des besoins de financement externe, ce qui en fait le principal canal. Les grands fournisseurs de cloud disposent de flux de trésorerie robustes, d’un faible effet de levier initial et d’une bonne notation de crédit, leur permettant d’obtenir des fonds de grande taille, sur de longues durées et à coût relatif faible sur le marché obligataire mondial. En se basant sur les contraintes de ratios imposées par les agences de notation, la concentration des indices obligataires, et le ratio cible dette/EBITDA, nous estimons leur capacité d’émission entre 1 200 et 2 300 milliards de dollars.

Depuis début 2026, les cinq grands fournisseurs cloud ont déjà émis environ 190 milliards de dollars d’obligations, un record, élargissant les devises d’émission du dollar à l’euro, à la livre sterling et au dollar canadien ; cette diversification des devises réduit la pression d’émission. Le marché des obligations de qualité investissement est capable d’absorber la majeure partie du financement IA, mais une émission massive et soutenue à long terme pourrait accroître la concentration du secteur technologique dans les indices de crédit, élargir les spreads à long terme, augmenter les coûts de financement et renforcer les contraintes de notation.

Graphique 6 : émission record des obligations des grands fournisseurs cloud, diversification des devises

Note : données à jour au 14 juillet 2026
Sources : Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

Graphique 7 : estimation du plafond d’émission des obligations de qualité investissement des fournisseurs cloud

Note : données à jour au 14 juillet 2026.
Sources : Bloomberg, S&P Global, Département recherche China International Capital Corporation

Graphique 8 : l’émission d’obligations IA à très long terme pourrait élargir les spreads de crédit à long terme

Sources : Wind, Département recherche China International Capital Corporation

Financement à effet de levier : le capital transitoire des entreprises à forte croissance

En estimant la taille du marché du financement à effet de levier à environ 20 % de celui des obligations de qualité investissement, nous calculons que les obligations à haut rendement et les prêts à effet de levier pourraient fournir environ 300 milliards de dollars de financement IA, soit environ 8 % des besoins de financement externe. Ce marché cible principalement les Neocloud, opérateurs HPC et entreprises de centres de données qui n’ont pas encore obtenu de notation qualité investissement, mais qui disposent déjà d’un certain niveau de revenus et d’actifs.

Graphique 9 : le marché du financement à effet de levier américain pèse environ 3 000 milliards de dollars

Note : données à jour au 14 juillet 2026

Sources : Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

Actions du marché public : de la « démocratisation » à la « remobilisation » du capital

Nous supposons un ratio d’actions de 20 % pour les projets (habituellement 10-30 % dans le secteur), dont 50 % prodigués par le marché public, soit environ 400 milliards de dollars pour 2026-2030. Les capitaux propres ne nécessitent pas de remboursement du principal ni d’intérêts fixes, ils assument en premier les risques technologiques, ceux liés à la commercialisation et à la valeur résiduelle des actifs, étant ainsi mieux adaptés aux entreprises de modèles IA sans cash-flow stable, aux Neocloud et aux opérateurs de centres de données.

Au cours de la dernière décennie, les sociétés cotées aux USA et en Chine ont préféré racheter leurs propres actions et augmenter leurs dividendes, réduisant la liquidité du capital et augmentant le bénéfice par action ; cette « démocratisation » a affaibli le rôle des actions cotées en tant que voie de financement. La « remobilisation » du capital suggère que cette tendance pourrait s’inverser, les entreprises repartant à la recherche de nouveaux financements par émission d’actions. La réussite du financement par action dépend fortement des valorisations et fenêtres de marché ; en cas de volatilité ou de correction des valorisations, le rythme de financement pourrait ralentir sensiblement.

Graphique 10 : cette année, le financement en actions TMT du marché US devrait atteindre un record

Note : inclut IPO, placements privés, émissions publiques, apports en actions, données à jour au 14 juillet 2026.

Sources : Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

Produits de titrisation : du crédit entreprise au crédit actif

Nous supposons que la taille du financement IA par produits de titrisation de 2026 à 2030 doublera par rapport à 2025, évaluant à environ 300 milliards de dollars pour ABS, CMBS et autres financements adossés à des actifs, soit environ 9 % des besoins de financement externe. Les financements titrisés conviennent surtout aux centres de données et actifs de puissance de calcul déjà en exploitation, disposant d’un bail à long terme ou de cash-flows identifiables, permettant de basculer la base de crédit du crédit d’entreprise vers des actifs spécifiques, des baux et des cash-flows.

La titrisation aide à libérer les prêts de construction et les capitaux privés, fournissant aux assurances, fonds de pension et investisseurs fixed income des actifs long terme, mais son expansion dépend de la stabilité des baux, du crédit des locataires, de la valeur résiduelle des actifs et du degré de standardisation. Pour les équipements à forte progression technologique comme les GPU, le rythme d’amortissement et la valeur sur le marché secondaire seront des contraintes clés pour la notation et les designs de produit.

Graphique 11 : En 2025, le financement titrisé des data centers US s’élève à environ 30 milliards

Note : données à jour au 14 juillet 2026

Sources : Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

Capitaux privés : complément flexible pour le déficit de financement

Nous estimons que les capitaux privés (fonds d’infrastructure, private equity, crédit privé, fonds immobiliers, etc.) pourraient absorber environ 1 100 milliards de dollars, soit 30 % du besoin de financement externe, juste derrière les obligations de qualité investissement. L’avantage des capitaux privés réside dans leur flexibilité structurale : ils peuvent combiner actions, actions privilégiées, financements mezzanine et prêts de projet, absorbant les risques de construction et de non standardisation difficiles à évaluer sur le marché public. Les fonds privés peuvent également établir des JV ou des SPV avec les fournisseurs cloud au niveau du projet, introduisant capital et dette au niveau du projet ; sous certaines conditions comptables, ces dispositifs permettent un effet hors bilan, réduisent l’investissement initial et la charge de consolidation pour les fournisseurs cloud, tout en répartissant le risque vers le capital externe.

Toutefois, l’offre de capitaux privés rencontre certaines contraintes sur le passif. Selon Preqin et McKinsey, pour les 12 mois précédant juin 2025, la proportion de distribution de cash des fonds de private equity par rapport à l’AUM est d’environ 6 %, un creux récent ; la pression de retrait sur certains produits semi-liquides de crédit privé a augmenté en 2026. Ainsi, bien que les capitaux privés puissent devenir une source importante de financement IA, leur capacité d’absorption dépendra de la collecte des fonds et de la liquidité des produits.

Graphique 12 : Investissement dans les centres de données en forte hausse

Sources : Preqin, Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

Graphique 13 : la collecte des capitaux privés en baisse, mais les fonds d’infrastructure progressent rapidement

Sources : Preqin, McKinsey, Département recherche China International Capital Corporation

Graphique 14 : la proportion de distribution de cash des fonds de private equity tombe à un niveau bas

Sources : Preqin, McKinsey, Département recherche China International Capital Corporation

Une question à un milliard de dollars : comment rembourser la dette de l’IA ?

1 000 milliards : combien de revenus faut-il pour « rentabiliser » le financement IA ?

Dans le cas de base, nous estimons que pour satisfaire les exigences de remboursement de la dette et de rendement actionnaire, sous une hypothèse de ROIC à 10 %, les applications IA devront générer environ 1 000 milliards de dollars de revenus commerciaux durables par an (958 milliards dans le cas de base). L’estimation intègre le ratio d’endettement, la durée de vie économique de l’infrastructure, la marge bénéficiaire de maturité, etc. Nous supposons qu’environ 70 % de la valeur économique provient des revenus des applications, le reste (30 %) des économies de coûts et gains d’efficacité pour les entreprises.

Les estimations du marché sur les revenus nécessaires à long terme pour l’IA varient de 600 à 2 000 milliards de dollars, avec des écarts importants selon les hypothèses et méthodologies. Notre estimation de 1 000 milliards se situe dans le moyen de la fourchette, mais implique que la commercialisation de l’IA devra croître par ordre de grandeur dans les prochaines années : pour atteindre cette taille avant 2030, les revenus des applications IA devront presque doubler chaque année pendant cinq ans.

Graphique 15 : Calcul du remboursement du capital d’investissement IA

Note : Illustration seulement, non représentative d’une prévision effective ; revenus de l’industrie des grands modèles IA supposés être la somme d’OpenAI, Anthropic, Zhipu et Minimax multipliée par 90 % ; hypothèse de ratio d’endettement projet de 85 % ; ROIC = taux de rendement du capital avant impôt ; marge bénéficiaire inclut les dépenses de maintenance.

Sources : Annonces des sociétés cotées, IMF, Counterpoint Research, Département recherche China International Capital Corporation

1 000 milliard par an représente 0,7 % du PIB mondial, ou une dépense mensuelle de 46 dollars par iPhone, mais la monétisation de l’IA ne se réduit pas aux paiements individuels, les revenus pouvant provenir de dépenses d’entreprise, de la publicité, du commerce électronique ou de marchés publics. Selon Gartner, en 2025, les dépenses mondiales des utilisateurs finaux SaaS sont estimées à 300 milliards, et celles des services cloud public à 700 milliards. En comparaison, 1 000 milliards d'IA représentent 3,2 fois le marché SaaS mondial et 1,4 fois celui des services cloud publics projetés pour 2025. Du point de vue sectoriel, 1 000 milliards est une cible ambitieuse mais réaliste ; le remboursement de la dette et le rendement des actionnaires IA ne sont donc pas hors d’atteinte.

Analyse de sensibilité des hypothèses clés

Dans ces estimations, les hypothèses sur la marge bénéficiaire et la durée d’amortissement des infrastructures comportent une forte incertitude. Nous supposons une marge EBITDA de 50 % à maturité, mais ce niveau reste à confirmer par les données financières ; les grands modèles sont encore en phase d’investissement, certains affichant des taux de pertes nets ajustés de 300-500 %.

Autre variable essentielle, la durée de vie des infrastructures. Les bâtiments et infrastructures des data centers peuvent durer plus de dix ans, mais les puces et équipements électroniques connaissent une évolution technologique plus rapide, avec des amortissements plus rapides, ce qui raccourcit la durée de vie utile globale des data centers.

En conséquence, nous faisons une analyse de sensibilité sur ces deux variables :

1. Pour une durée d’amortissement de 7 ans, il suffit que la marge EBITDA soit d’environ 30 % pour atteindre une rentabilité proche de l’équilibre ; en dessous de 20 %, la durée de vie plus longue ne suffit toujours pas à couvrir le coût du capital.

2. Avec une hypothèse de marge EBITDA de 50 %, une durée d’amortissement de cinq ans suffit à assurer un rendement positif ; si la durée s’étend, le rendement est encore plus élevé.

En bref, déterminer si l’investissement IA sera « rentable » ne dépend pas seulement du volume de revenus, mais encore plus de la marge et de l’amortissement ; une marge inférieure aux prévisions ou une dépréciation accélérée des équipements élèvent fortement le seuil de revenu nécessaire.

Graphique 16 : L’impact du taux de marge et de la durée d’amortissement sur le rendement des investissements IA

Note : calcul sur la base d’un revenu annuel IA de 1 000 milliards de dollars.
Sources : Département recherche China International Capital Corporation

Graphique 17 : Les principaux acteurs IA restent en phase de lourdes pertes

Note : la perte nette ajustée est un indicateur non-IFRS, excluant les paiements en actions, les variations de juste valeur ou de valeur comptable des instruments financiers avant IPO et les frais d’introduction.

Sources : Annonces des sociétés cotées, Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

Opportunités et risques pour les institutions financières

L’investissement IA stimule l’expansion du bilan bancaire

Les projets de centres de données en construction manquent de cash-flow stable et nécessitent généralement des prêts bancaires ; une fois les projets en exploitation et dotés de baux, le crédit peut être remplacé par des produits à long terme, tels que des obligations, du crédit privé, etc. La banque fait ainsi le pont entre la construction et les marchés financiers.

Le financement des institutions non bancaires pousse aussi la croissance du crédit bancaire. Via des abonnements à des fonds, des prêts NAV, etc., les banques accordent de l’effet de levier à ces institutions. Les capitaux privés absorbent les risques de long terme des projets, tandis que les banques fournissent des financements généralement plus courts et prioritaires. Jusqu’en juin 2026, les prêts bancaires aux institutions financières non bancaires ont augmenté de 25 % en glissement annuel, nettement plus vite que les prêts ordinaires. Cette croissance reflète l’impact des investissements des capitaux privés sur les prêts bancaires, l’infrastructure IA étant une destination majeure.

Graphique 18 : Le crédit non bancaire stimule le cycle du crédit US

Note : Les données sur les crédits non bancaires, commerciaux et de consommation corrigent l’effet des changements de périmètre.

Sources : Fed, Wind, Département recherche China International Capital Corporation

Le financement IA génère des revenus de marché pour les banques

L’impact direct du financement IA sur les banques apparaît à travers l’augmentation du revenu hors intérêt : au 2e trimestre 2026, les six grandes banques américaines enregistrent une hausse de 40 % du bénéfice net, de 22 % des revenus d’exploitation, et de 32 % de leurs revenus hors intérêt. Les IPO, M&A et émissions d’obligations stimulées par le financement IA sont des moteurs clés de cette croissance.

Les grandes banques intégrées disposent d’une forte capacité de services financiers, pouvant générer des commissions via le financement IA tout en réduisant l’utilisation d’actifs de longue durée. Les banques de taille moyenne ou petite peuvent profiter de la marge sur les prêts de projet, mais cela s’accompagne d’une pression plus forte sur le capital et le risque de crédit.

À noter : les revenus des banques se constatent généralement au stade du financement, tandis que le risque de crédit ne survient qu’au stade de remboursement, soit un schéma « revenus anticipés, risques différés ».

Graphique 19 : La croissance des revenus du secteur bancaire US en partie tirée par le marché

Note : les six grandes banques américaines incluent JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup, Wells Fargo, Goldman Sachs et Morgan Stanley.

Sources : Annonces des sociétés cotées, Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

Du risque IA au risque financier

Le refinancement peut-il se substituer aux flux de trésorerie ? Les grandes sociétés de cloud émettent des obligations à long terme, les fonds d’infrastructure investissent sur plus de dix ans ; les centres de données en exploitation peuvent refinancer leur construction par des obligations de projet ou des produits de titrisation. Ces dispositifs réduisent la pression de remboursement à court terme et laissent du temps pour la commercialisation IA. Si les revenus tardent à arriver, les entreprises peuvent encore prolonger la maturité de leur dette par refinancement. Cependant, le refinancement ne fait que gagner du temps : si le taux d’utilisation, la marge et la durée de vie des actifs restent inférieurs aux prévisions, un financement continu ne fera qu’augmenter l’effet de levier et les coûts. Nous estimons que la période 2027-2032 verra un pic d’échéances d’obligations chez les grands fournisseurs de cloud, avec environ 28 milliards de dollars arrivant à maturité chaque année, soit +60 % par rapport à 2024-2026, et une pression de refinancement accrue.

Graphique 20 : À partir de 2027, pic d’échéances des obligations des grands fournisseurs cloud

Sources : Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

Le crédit des fournisseurs cloud est l’ancre du risque. Les grands fournisseurs cloud sont les principaux porteurs des dépenses IA, les émetteurs obligataires, les locataires de centres de données, les clients de Neocloud et les contreparties pour les SPV de projet ; leur état de crédit conditionne la viabilité des flux de trésorerie de toute la chaîne. Le spread CDS des fournisseurs cloud est un indicateur de risque de crédit de haute fréquence : depuis fin 2025, les spreads CDS ont généralement augmenté, mais la divergence entre acteurs s’est accentuée. À juillet 2026, les spreads CDS à cinq ans de Microsoft, Amazon, Alphabet et Meta restent autour de 45-80 points de base ; ceux d’Oracle et CoreWeave atteignent 180 et 600 points, témoignant d’une valorisation du risque sur les acteurs fortement endettés, faibles en cash-flow et dépendants du refinancement.

Graphique 21 : augmentation des spreads de crédit sur la dette des fournisseurs IA

Sources : Bloomberg, Département recherche China International Capital Corporation

Voies de propagation du risque financier. Si la commercialisation de l’IA ne répond pas aux attentes, le risque apparaît d’abord sous la forme d’une baisse de l’utilisation des centres de données, des revenus et des marges, et d’une dépréciation de la valeur résiduelle des actifs. Les pertes sont d’abord absorbées par les actionnaires des fournisseurs cloud, de Neocloud et des SPV de projet, puis reflétées dans le marché action par une correction de capitalisation ; si la situation des flux de trésorerie continue de se dégrader et que la marge de sécurité sur les capitaux propres s’épuise, le risque se propagera aux obligations, au financement à effet de levier, à la titrisation et au crédit privé. Les prêts bancaires sont en général prioritaires, de sorte qu’ils n’absorbent la perte qu’en dernier ressort.

L’IA est-elle une « bulle » ? Du point de vue du système financier

La taille du financement ne suffit pas à qualifier une bulle ; l’essentiel est de savoir si le nouveau capital est capable de générer une demande finale et des cash-flows suffisamment stables. Les marchés financiers peuvent répondre à la question « peut-on construire l’infrastructure IA », mais pas à « peut-on rentabiliser l’investissement ». Selon nos calculs, l’investissement devra soutenir environ 1 000 milliards de dollars de revenus annuels IA, un objectif atteignable mais qui impose des exigences élevées sur l’utilisation des capacités, la marge et la durée de vie des équipements. Si la croissance commerciale reste durablement inférieure aux dépenses, le risque passera progressivement de corrections de valorisation à la surcapacité, à la baisse de la valeur résiduelle et à la dégradation de la qualité de crédit, se diffusant via refinancements en boucle, crédit privé et titrisation. La taille du financement n’est pas un problème en soi : le véritable test est la capacité à boucler le cycle des cash-flows avant que les coûts de financement n’augmentent et que les actifs ne se déprécient.

Graphique 22 : chaîne de propagation du risque financier IA

Sources : Département recherche China International Capital Corporation