L’addition donne le vertige. En 2026, les géants du numérique s’apprêtent à dépenser plus de 600 milliards de dollars en investissements productifs. Cette vague d’achats ne relève pas du caprice : elle traduit une transformation industrielle. Les hyperscalers font entrer l’économie numérique dans un cycle d’équipement rarement observé depuis l’essor d’Internet. Serveurs spécialisés, accélérateurs, centres de données, réseaux d’énergie et de transport, eau, terrains : tout s’agrège pour bâtir l’usine du XXIᵉ siècle, dédiée à l’IA générative et aux modèles de fondation. Selon plusieurs estimations concordantes, le capex combiné des « Big Four » franchira bien la barre des 600 milliards de dollars cette année. Près des trois quarts seront fléchés vers l’IA et l’infrastructure qui la rend possible.
Ce mouvement n’est pas uniforme, mais il est général.
Microsoft accélère la cadence après une année 2025 marquée par l’ouverture de nouveaux sites et l’upgrade massif de ses régions Azure en environnement « AI-first ». L’éditeur met en avant des capacités de refroidissement liquide et des déploiements à l’échelle mondiale qui servent de colonne vertébrale à ses offres Copilot. Cette stratégie industrielle vise moins le prestige que la latence, la disponibilité et la densité de calcul, trois critères décisifs pour l’IA temps réel.
Chez Amazon, le ton est encore plus offensif : le groupe prévoit jusqu’à 200 milliards de dollars d’investissements sur 2026, avec une priorité donnée à AWS. L’annonce a bousculé la Bourse, mais elle éclaire le pari stratégique : capter une demande de calcul qui explose et verrouiller l’accès aux ressources les plus rares, du foncier aux puces, en passant par l’électricité décarbonée. Les dépenses ciblent des data centers à haute densité, des chaînes logistiques robotisées, des puces maison et même des constellations satellitaires pour sécuriser les flux.
Alphabet suit une trajectoire similaire.
Le moteur est double : l’entraînement de modèles internes et la fourniture de puissance à ses clients cloud. La firme a déjà préempté des capacités électriques, multiplié les partenariats avec des fournisseurs alternatifs de calcul et accéléré ses mises en production de TPU. L’enjeu tient à la maîtrise du coût unitaire d’inférence, qui conditionne la profitabilité des usages de masse, de la recherche assistée aux assistants multimodaux. Les analystes s’interrogent sur l’ampleur de l’effort en 2026, mais la tendance reste à la hausse.
Quant à Meta, son virage IA est assumé. Le groupe prévoit de porter ses dépenses annuelles à une fourchette inédite, entre environ 115 et 135 milliards de dollars, afin d’installer l’infrastructure nécessaire à sa feuille de route « superintelligence ». Le financement vient de la vigueur publicitaire et d’une allocation plus fine du capital. L’objectif : doper la recommandation, automatiser la création, et abaisser le coût des services conversationnels à l’échelle de WhatsApp et d’Instagram.
Une logique industrielle, pas un feu de paille
Pourquoi cette ruée ? D’abord parce que l’IA est devenue une technologie d’infrastructure. La valeur ne se limite plus au modèle ou à l’algorithme, mais au triptyque calcul-données-énergie. Qui contrôle la chaîne contrôle la marge. Les dirigeants ont tiré la leçon des pénuries de 2023-2024 : sans accès garanti aux GPU, à l’électricité et au foncier, pas de croissance crédible dans l’IA. Résultat : contrats pluriannuels avec les foncières, sécurisation d’énergie bas-carbone, commandes anticipées de puces, et verticalisation accélérée des stacks logicielles pour réduire la facture d’inférence à la requête.
Ensuite, l’IA n’est plus un « produit » mais une plateforme. Les assistants intégrés aux systèmes d’exploitation, les studios de génération de contenus, la recherche augmentée, ou la programmation assistée créent des relais de revenus partout. Cette capillarité justifie d’amortir des actifs lourds sur un portefeuille d’usages très large. La bascule vers des modèles multimodaux à contexte long pousse, elle aussi, à densifier le calcul et à rapprocher la donnée pertinente du cœur de l’infrastructure. Plusieurs maisons d’analyse estiment que 70 % à 80 % des dépenses 2026 des hyperscalers auront un lien direct avec ces objectifs.
Le coût du progrès : puissance, eau, foncier
Le premier poste, c’est le silicium. Les accélérateurs de dernière génération captent une part considérable du capex. Les fabricants et assembleurs avalent les carnets de commandes et exigent des acompte-capacité pour sécuriser la production. En parallèle, les groupes multiplient les puces internes pour alléger la dépendance aux fournisseurs dominants et optimiser l’architecture autour de leurs besoins. La bataille se joue aussi sur la mémoire à haute bande passante et sur l’interconnexion optique, deux variables clés pour des grappes de calcul massives.
Vient ensuite l’énergie. Les nouveaux sites demandent des centaines de mégawatts chacun. Pour lisser les risques, les groupes signent des PPA renouvelables de longue durée, investissent dans la flexibilité, et testent des solutions de récupération de chaleur. Plusieurs campus intègrent le refroidissement liquide et, à terme, des micro-réseaux. Les contraintes hydriques et les permis retardent des projets : il faut donc diversifier les régions, accélérer l’obtention des raccordements et travailler en bonne intelligence avec les autorités.
Le foncier enfin s’envole. Les terrains capables d’accueillir des data centers haute densité se raréfient à proximité des grands nœuds réseau. Cela explique l’essor de nouvelles géographies, hors des pôles historiques, et l’intérêt pour des infrastructures modulaires. Sur ce terrain, Microsoft revendique plus de 400 sites et une présence dans 70 régions, ce qui lui confère un avantage d’échelle pour répliquer rapidement des capacités IA.
La Bourse s’interroge, mais les revenus suivent
L’ampleur des montants effraie. Chaque guidance provoque une réaction immédiate du marché, souvent à la baisse. L’annonce des 200 milliards de capex chez Amazon a illustré ce réflexe : les investisseurs redoutent une compression des marges à court terme et questionnent le retour sur capital. Pourtant, les moteurs de chiffre d’affaires liés à l’IA s’installent. AWS progresse de plus de 20 % sur un trimestre récent, tandis que la publicité et les services tirent la croissance ailleurs. Le signal est clair : la demande de calcul spécialisé n’a rien d’éphémère, même si la monétisation par utilisateur nécessitera des gains de productivité côté logiciels.
Chez Meta, la hausse du capex n’a pas été sanctionnée de la même manière. Les marchés valident l’idée qu’un réseau social poussé par l’IA peut améliorer la pertinence des recommandations, la sécurité et l’efficacité publicitaire. Le groupe maintient sa trajectoire de revenus et fait le pari d’un rattrapage de marge lorsque le coût d’inférence par session baissera. Cette asymétrie de réaction boursière, d’un groupe à l’autre, souligne une vérité simple : plus l’alignement entre dépenses et usage final est visible, plus le marché est tolérant.
Un bras de fer sur la chaîne d’approvisionnement
La montée en cadence exacerbe la pression sur l’écosystème. Les contrats se nouent avec les foncières de data centers, les équipementiers, les spécialistes du refroidissement, les intégrateurs réseaux, les énergéticiens et les acteurs de la sécurité. Les géants verrouillent des créneaux de production pluriannuels. Les seconds couteaux, eux, doivent financer leur propre capex pour suivre. Cela crée un « effet d’aspiration » : certains fournisseurs acceptent des marges plus faibles temporairement pour rester dans la course, misant sur la récurrence.
Côté logiciels, la dynamique n’est pas moins intense. La pile IA se consolide autour de frameworks maison et de services managés. Les éditeurs tiers ressentent la concurrence : assistants natifs, fonctions génératives intégrées et API de haut niveau débordent sur leurs segments historiques. L’alerte récente des marchés sur les « risques de disruption » dans le logiciel et la donnée montre que la chaîne de valeur se recompose vite, au profit des opérateurs d’infrastructure et des plateformes qui contrôlent l’accès à la puissance.
Le calcul souverain, nouvel horizon stratégique
Cette marée d’investissements soulève une question politique : qui maîtrise l’accès aux ressources critiques du calcul ? Les États-Unis, par la densité de leurs champions, disposent d’un avantage décisif. L’Europe s’organise, mais part avec un retard sur plusieurs maillons : accélérateurs, packaging avancé, réseaux optiques, et surtout disponibilité électrique sécurisée. Les rapports publics multiplient les recommandations sur les infrastructures numériques, l’urbanisme, l’énergie et la gestion de l’eau. Le calcul de pointe devient un sujet de souveraineté, au même titre que les semi-conducteurs ou le cloud.
Dans ce contexte, les groupes privés arbitrent entre autonomie et partenariats. Certains louent des capacités chez des spécialistes de calcul intensif pour des besoins ponctuels. D’autres internalisent des briques clés pour réduire la facture et renforcer la résilience. Le marché voit émerger des acteurs intermédiaires, capables d’offrir du GPU as a service à la demande, avec des SLA stricts et des réseaux haut débit optimisés pour l’entraînement distribué.
Le pari économique : baisser le coût d’inférence
Au bout du compte, tout se jouera sur la courbe d’apprentissage. Si le coût d’inférence par requête baisse plus vite que la complexité des usages, les modèles économiques tiendront leurs promesses. Les hyperscalers visent plusieurs leviers : conception de puces dédiées, compilation et graphes d’exécution plus efficaces, mise en cache intelligente, compression des poids, sparsity et quantification maîtrisée, ainsi que des architectures serveur pensées pour limiter les goulots d’étranglement mémoire.
À cela s’ajoute la distribution. Passer d’une IA concentrée à quelques applications vitrines à une IA disséminée dans chaque workflow suppose de l’intégration, de la gouvernance de données et de la sécurité. Les plateformes qui standardisent ces couches intermédiaires captureront une part croissante de la valeur. En face, les entreprises clientes devront hiérarchiser leurs cas d’usage : gains de productivité mesurables, réduction des coûts d’opérations, nouveaux revenus. La discipline financière comptera autant que l’innovation. Les avertissements se multiplient d’ailleurs : à court terme, nombre d’organisations investissent sans encore observer de gains nets.
Un cycle « énergie-capex-logiciel » appelé à durer
L’IA a changé d’échelle. Les budgets annoncés par Microsoft, Alphabet, Meta et Amazon confirment que nous entrons dans un cycle pluriannuel où l’énergie, le capex et le logiciel se renforcent mutuellement. Il y aura des à-coups boursiers, des surinvestissements ponctuels, des projets repensés. Mais la trajectoire reste lisible : l’économie numérisée, de la santé à l’industrie, s’équipe pour produire et consommer de l’IA à grande échelle.
Pour l’épargnant comme pour l’entreprise, la grille de lecture doit évoluer. L’IA n’est plus un thème « d’avenir » : c’est une dépense d’infrastructure, avec ses cycles, ses amortissements et ses rendements d’échelle. Les gagnants seront ceux qui orchestrent finement leur capital, sécurisent des ressources rares et convertissent rapidement la puissance en usages rentables. La facture 2026 paraît lourde ; elle constitue surtout le ticket d’entrée d’un marché où la demande de calcul utile ne cesse de monter.
Communication non contractuelle
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Notez qu’un entretien auprès d’un conseiller est indispensable afin de vérifier que les solutions présentées sont en cohérence avec votre situation. Sachez que la souscription à cette solution prendra en compte les objectifs et le profil d’investisseur de l’épargnant. L’investissement portant sur des supports en unités de compte présente un risque de perte en capital.
