Retrait de Blackstone : La construction de centres de données IA aux États-Unis est-elle surévaluée par le marché ?

Récemment, QTS, l'opérateur de centres de données appartenant à Blackstone, a officiellement annoncé l'abandon du projet Digital Gateway, d'un investissement de plus de 100 milliards de dollars, qui devait initialement devenir le plus grand campus de centres de données au monde. Après des années d'opposition des résidents, de poursuites judiciaires et de blocages d'approbation, et après que le promoteur partenaire Compass Datacenters s'est retiré en mai, QTS a finalement décidé d'arrêter le projet.

Ce n'est pas un cas isolé. En raison de multiples contraintes telles que l'électricité, les approbations, le foncier, l'opposition des communautés et les goulots d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement, un grand nombre de projets de centres de données d'IA sont continuellement retardés, l'avancement réel de la construction étant nettement inférieur aux attentes du marché. Au premier trimestre de cette année, au moins 75 projets de centres de données (d'une valeur d'environ 130 milliards de dollars) ont été annulés ou retardés aux États-Unis, un chiffre déjà proche du total de l'année dernière ; et plus de 60 % des centres de données devant être mis en service avant 2027 n'ont pas encore officiellement commencé la construction, tandis que 7 % d'entre eux font face à des retards explicites.

Parallèlement, les géants de la technologie comme Microsoft, Google, Meta et Amazon continuent d'augmenter leurs budgets de dépenses en capital (725 milliards de dollars prévus en 2026), poussant les attentes du marché concernant la demande en puissance de calcul pour l'IA et l'ampleur de la construction des centres de données à augmenter sans cesse. Cependant, cette extrapolation linéaire basée sur la demande au niveau des modèles surestime considérablement la capacité de livraison réelle des centres de données dans le monde physique. Une fois que la construction est entravée, les dépenses en capital de centaines de milliards de dollars des géants de la technologie ne pourront pas se convertir en actifs de calcul efficaces comme prévu, entraînant inévitablement une réévaluation de la chaîne d'approvisionnement.

De plus, à mesure que le cycle de construction des centres de données d'IA s'allonge, le délai de récupération des flux de trésorerie des projets fortement dépendants du financement par emprunt recule constamment, ce qui entraîne une accumulation rapide des amortissements d'actifs, des coûts de financement et des risques de location. L'infrastructure d'IA passera progressivement d'une logique industrielle à une logique financière.

Les CapEx ne sont pas équivalents à une nouvelle capacité de calcul. Quand le marché réévaluera-t-il l'efficacité des investissements dans l'IA ?

Au cours des deux dernières années, une logique d'investissement relativement simple sur les marchés financiers était la suivante : la demande d'IA continue de croître, les géants de la technologie augmentent constamment leurs dépenses en capital, la construction de centres de données s'accélère en conséquence, et les entreprises de la chaîne industrielle en profitent. Ainsi, l'ampleur des dépenses en capital (CapEx) est devenue l'indicateur clé le plus important pour le marché.

Mais les dépenses en capital ne sont pas équivalentes à une nouvelle capacité de calcul. Les centres de données sont des infrastructures typiquement lourdes en actifs, nécessitant généralement plusieurs années de la mise en projet, l'approbation, l'acquisition du foncier, la connexion au réseau électrique à la mise en service officielle.