170 ans plus tard, la même mécanique se rejoue avec l'intelligence artificielle. Reste à savoir qui, cette fois, vend les pelles.
Une course à l'investissement
Depuis 2023, Amazon, Microsoft, Alphabet et Meta, les hyperscalers, ces géants du cloud qui exploitent les plus grands data centers de la planète, se livrent à une course aux dépenses d'investissement (capex) sans équivalent récent, presque entièrement consacrée à l'IA. Le total cumulé de ces quatre groupes est passé d'environ 136 milliards de dollars en 2023 à 354 en 2025, et les estimations le portent à 640 milliards en 2026, puis près de 780 en 2027. En quatre ans, leur effort d'investissement aura donc été multiplié par près de cinq, et il double sur la seule année 2026. Difficile de saisir une telle somme. En la dépensant au rythme d'un million de dollars par jour, il faudrait plus de deux mille ans pour l'écouler, et elle représente près de 80 % du PIB annuel de la Suisse.
Ces montants finissent par peser sur leur trésorerie. Le free cash-flow cumulé des quatre entreprises culminait à 237 milliards en 2024. Il est retombé à 200 en 2025, puis à 77 milliards attendus en 2026, soit les deux tiers envolés en deux ans, alors même que leur chiffre d'affaires continue de croître. L'investissement absorbe désormais la quasi-totalité du cash qu'elles génèrent. Chez Amazon, il le dépasse même, puisque le groupe devrait afficher un free cash-flow négatif en 2026. Signe que le cash généré ne suffit plus à financer les capex, Alphabet a levé en juin près de 85 milliards de dollars en actions, sa première augmentation de capital depuis son entrée en Bourse en 2004.
Rien n'indique pour autant une fragilité financière. Ces sociétés génèrent trop de trésorerie pour être menacées, et cette course est financée en grande partie par leurs autres cœurs de métier, très rentables, comme la publicité pour Alphabet et Meta ou les logiciels pour Microsoft. Leurs prévisions tablent d'ailleurs sur un redressement du free cash-flow dès 2027. Mais un tel niveau de dépense n'a de sens qu'à une condition, que les sommes investies finissent par être rentabilisées.
Qui capte la valeur
Où part tout cet argent ? Comme au temps de Brannan, les vrais gagnants ne cherchent pas l'or, ils vendent les pelles. Aujourd'hui, ces pelles, ce sont les semi-conducteurs. Les puces qui exécutent les calculs, les composants qui les alimentent, les machines qui les gravent. Sur chaque dollar de capex engagé par les hyperscalers, une large part finit dans cette chaîne du matériel. Et tant que la course à l'infrastructure dure, ce sont ces fournisseurs qui encaissent le plus, et avec les meilleures marges. La valeur revient à ceux qui équipent l'IA, bien plus qu'à ceux qui en vendent l'usage.
Paie-t-on le vrai prix de l'IA ?
Récapitulons qui fait quoi. Les fabricants de puces vendent le matériel, et ce sont eux qui encaissent le plus aujourd'hui. Les hyperscalers, eux, achètent ces puces, bâtissent les data centers et louent la puissance de calcul. Leur activité est rentable aujourd'hui. Mais toute la question, pour eux, est de savoir si ces centaines de milliards investis le seront aussi demain. Reste le dernier maillon, celui qui vend l'IA au client final. Et lui, il perd déjà de l'argent.
Aujourd'hui, on peut utiliser ChatGPT, Gemini ou Claude sans rien payer, et même un abonnement payant ne couvre pas toujours le coût réel de l'utilisation qui en est faite. Ceux qui conçoivent ces modèles perdent donc de l'argent, parfois énormément. OpenAI, le cas le plus visible, a creusé près de 21 milliards de dollars de pertes opérationnelles en 2025 et n'attend pas de bénéfice avant la fin de la décennie. Mais ces pertes ne traduisent pas un désintérêt, au contraire. La demande explose : OpenAI revendique plus de 900 millions d'utilisateurs hebdomadaires et un chiffre d'affaires annualisé (ARR) supérieur à 20 milliards de dollars, tandis que celui d'Anthropic est passé d'environ 1 à 19 milliards en quinze mois. Leur problème n'est pas d'attirer des clients, ils en ont des centaines de millions. C'est que chaque utilisation leur coûte plus cher qu'elle ne leur rapporte.
Pour tenir, ces laboratoires lèvent des fonds en continu. Les hyperscalers comptent parmi leurs principaux bailleurs, mais pas les seuls, et les capitaux continuent d'affluer tant que le pari sur l'IA reste crédible.
C'est là le point essentiel. Pour qu'une chaîne économique tienne dans la durée, chaque maillon doit finir par gagner de l'argent. Dans l'IA, ce n'est pas encore le cas. Les modèles se vendent à perte, l'utilisateur final ne paie qu'une fraction du coût réel, et ce qui fait tenir l'ensemble, ce ne sont pas les revenus tirés de l'usage, mais des capitaux qui parient sur la suite.
Le marché n'a donc pas trouvé son équilibre. Pour qu'il le trouve, il faudra qu'une ou plusieurs de ces variables changent. Soit l'utilisateur paie davantage, soit le coût du calcul baisse, soit l'IA finit par créer assez de valeur pour justifier ces centaines de milliards investis. Tant que ce moment n'est pas venu, la rentabilité de toute la chaîne reste une promesse, financée par ceux qui croient qu'elle se réalisera.
Que se passe-t-il quand le marché doit s'équilibrer ?
Trois leviers peuvent rétablir l'équilibre, et ils peuvent jouer ensemble.
Le premier, le prix monte. Les modèles gratuits deviennent payants, les abonnements augmentent, les entreprises facturent l'IA à son coût réel. Chaque utilisateur rapporte alors davantage. Le risque, c'est que la demande recule dès que le service n'est plus subventionné.
Le deuxième, le coût baisse. Des puces plus efficaces et des modèles plus légers réduisent ce que coûte chaque requête. L'équation se règle non pas en facturant plus, mais en dépensant moins pour rendre le même service.
Le troisième, le volume augmente massivement. Une partie de ces dépenses sont des coûts fixes, développer et entraîner les modèles, construire les data centers. Plus l'IA est adoptée largement, plus ces coûts initiaux se répartissent sur un grand nombre d'utilisateurs et pèsent peu rapportés à chacun. La nuance, c'est que chaque requête supplémentaire consomme tout de même de la puissance de calcul, donc une part du coût continue de croître avec l'usage. Le volume ne suffit pas seul, mais il dilue la lourde facture de départ, d'autant plus que l'IA s'installe partout.
Et maintenant ?
Une chose est sûre. L'IA est là, la demande est massive et bien réelle, et l'infrastructure se construit à un rythme inédit. Ce qui ne l'est pas, c'est de savoir qui, au bout du compte, gagnera de l'argent.
Aujourd'hui la valeur se concentre sur ceux qui vendent les outils, pendant que ceux qui vendent l'usage avancent à perte, portés par des capitaux qui parient sur la suite. Ce déséquilibre n'a rien d'anormal au début d'un cycle d'investissement. Toute la question est de savoir s'il se résorbe par le haut, quand les revenus rattraperont les dépenses, ou par le bas, quand les investisseurs cesseront d'attendre.
Les grandes vagues technologiques offrent les deux précédents. Internet a tenu ses promesses, mais a ruiné en chemin une bonne partie de ceux qui avaient financé ses tuyaux. Le pari sur l'IA peut être juste sur le fond et douloureux pour beaucoup de ceux qui le financent. Reste à chacun de décider de quel côté de la chaîne il préfère se situer.
Sources : Zonebourse (capex et free cash-flow, chiffres publiés et estimations de consensus) ; Fortune, CNBC et communiqués d'entreprise (pertes et revenus des laboratoires d'IA, augmentation de capital d'Alphabet).