Les dépenses liées à l’IA de six grands hyperscalers pourraient totaliser 7 700 milliards de dollars entre 2026 et 2030, selon les estimations d’UBS Global Research présentées le 26 octobre 2026. La question centrale est de savoir si ces investissements peuvent générer des bénéfices suffisants : UBS calcule qu’un rendement de 15 % sur le capital investi d’ici 2031 nécessiterait environ 1 000 milliards de dollars de bénéfices supplémentaires avant intérêts et impôts.
Points clés
- Selon UBS, 6 800 milliards de dollars des investissements prévus dépasseraient le rythme de dépenses d’investissement des entreprises avant l’IA.
- Avec les marges actuelles du cloud, les bénéfices supplémentaires visés nécessiteraient environ 3 400 milliards de dollars de chiffre d’affaires additionnel.
- Les gains de productivité pourraient soutenir la demande, mais les fournisseurs d’infrastructures doivent capter une part suffisante de cette valeur économique pour justifier leurs investissements.
Table des matières
- Les dépenses liées à l’IA modifient l’équation du rendement
- Les gains économiques ne garantissent pas les bénéfices des entreprises
- Les tensions sur le crédit et l’approvisionnement en électricité restent des contraintes
- Conclusion
Les dépenses liées à l’IA modifient l’équation du rendement
Les prévisions décrivent un scénario d’investissement, et non des dépenses déjà réalisées ni un engagement collectif annoncé par les six entreprises. De même, le besoin de bénéfices de 1 000 milliards de dollars correspond à un calcul fondé sur l’hypothèse d’un rendement de 15 %, et non à des bénéfices déclarés ou à des prévisions communiquées par les entreprises.
Historiquement, les hyperscalers ont dégagé des rendements avant impôts supérieurs à 40 % grâce à des activités relativement peu capitalistiques dans les logiciels, les réseaux sociaux et le commerce électronique. La construction d’infrastructures d’IA rend leurs activités plus capitalistiques. UBS s’attend à ce que ce changement réduise le rendement du capital investi de 20 à 25 points de pourcentage.
Même en tenant compte de rendements plus faibles, l’objectif de bénéfices reste considérable. Le supplément d’EBIT estimé représente un peu moins du double de l’EBIT combiné actuel du groupe. Le besoin de 3 400 milliards de dollars de chiffre d’affaires dépend également des marges actuelles du cloud ; il ne s’agit pas d’un objectif de ventes fixe, indépendant de la rentabilité future.
Dans un commentaire distinct du 21 octobre sur la rentabilité de l’IA et les risques liés au développement des infrastructures, UBS a indiqué que les marchés évalueraient les rendements des investissements des hyperscalers en tenant compte des risques de financement et d’exécution. Ce commentaire situe les enjeux plus larges de cette surveillance, mais ne valide pas les estimations de dépenses et de bénéfices.
| Élément | Détails |
|---|---|
| Économie mondiale de référence en 2031 | Environ 136 000 milliards de dollars sans impulsion liée à l’IA, selon l’hypothèse d’UBS d’une croissance conforme aux tendances historiques. |
| Gain annuel de productivité de 0,5 % | Scénario d’UBS : le PIB mondial serait supérieur d’environ 3 000 milliards de dollars au niveau de référence en 2031. |
| Gain annuel de productivité de 1 % | Scénario d’UBS : le PIB mondial serait supérieur d’environ 7 000 milliards de dollars au niveau de référence en 2031. |
| Gain annuel de productivité de 1,5 % | Scénario d’UBS : le PIB mondial serait supérieur d’environ 10 000 milliards de dollars au niveau de référence en 2031. |
Les gains économiques ne garantissent pas les bénéfices des entreprises
UBS identifie deux conditions pour obtenir des rendements acceptables : l’IA doit générer de véritables gains de productivité et les entreprises qui fournissent la technologie doivent réussir à monétiser une part significative de ces gains.
La banque estime que l’économie nominale mondiale, actuellement d’environ 110 000 milliards de dollars, pourrait atteindre près de 136 000 milliards de dollars d’ici 2031 au rythme de croissance de la dernière décennie, sans impulsion supplémentaire de l’IA. Ses scénarios de productivité montrent comment l’IA pourrait encore accroître cette base économique.
Toutefois, une production économique plus élevée ne se transforme pas automatiquement en chiffre d’affaires pour les propriétaires d’infrastructures. UBS établit une comparaison avec les investissements dans les télécommunications et les réseaux câblés à l’époque de la bulle Internet, où une grande partie des bénéfices a profité aux entreprises bâties sur ces réseaux plutôt qu’aux seules sociétés qui les finançaient.
UBS estime que les hyperscalers disposent de davantage de moyens pour capter de la valeur dans l’ensemble de leurs activités que n’en avaient les opérateurs télécoms réglementés ou titulaires de licences. Il s’agit d’un avantage potentiel, et non de la preuve que le chiffre d’affaires nécessaire s’est déjà concrétisé.
Les tensions sur le crédit et l’approvisionnement en électricité restent des contraintes
Sunil Tirumalai, stratège d’UBS pour les marchés émergents, a mis en garde contre le fait de considérer les difficultés des emprunteurs du secteur du néocloud, tels que CoreWeave, comme la preuve que le cycle d’investissement plus large se dégrade. UBS estime que les acteurs du néocloud ne représentent que 5 % à 7 % des dépenses d’investissement prévues dans les centres de données d’IA au cours des quatre à cinq prochaines années.
La banque a indiqué que la hausse des rendements des bons du Trésor américain expliquait presque entièrement l’augmentation des rendements obligataires des hyperscalers en 2026. Elle estime que les tensions sur le crédit se concentrent chez les émetteurs considérés comme ayant des bilans plus fragiles ou des passifs éventuels importants, plutôt que de toucher uniformément l’ensemble du secteur.
L’électricité constitue un autre risque d’exécution. L’équipe mondiale d’UBS spécialisée dans les semi-conducteurs estime qu’il est possible d’assurer un approvisionnement suffisant pour les centres de données prévus, mais cette évaluation dépend d’une législation favorable, d’une exécution sans heurts et de l’absence de retard dans les ajouts de capacités sur le réseau ou hors réseau.
Conclusion
L’enjeu des dépenses liées à l’IA ne consiste pas simplement à savoir si cette technologie accroît la production économique, mais si les fournisseurs d’infrastructures parviennent à capter suffisamment de chiffre d’affaires et de bénéfices. Alors que la saison des résultats du troisième trimestre est en cours, les informations communiquées par les hyperscalers sur leurs investissements, leur monétisation et leur financement constitueront le prochain point de contrôle pour évaluer cet écart.
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