L’essor de l’intelligence artificielle a déclenché une course sans précédent pour construire l’infrastructure technologique capable de la soutenir, entraînant des dépenses colossales dans les centres de données, les réseaux énergétiques et les partenariats stratégiques. Selon Jensen Huang, PDG de Nvidia, entre 3 et 4 billions de dollars seront investis dans l’infrastructure IA d’ici la fin de la décennie, une partie substantielle provenant directement des entreprises spécialisées en IA. Ce mouvement a mis sous pression les réseaux électriques et poussé les capacités de construction à leurs limites. Le catalyseur initial de cette révolution a été l’investissement de 1 milliard de dollars de Microsoft dans OpenAI en 2019, suivi d’un accord exclusif de cloud via Azure. Ce partenariat s’est étoffé jusqu’à atteindre près de 14 milliards de dollars, principalement en crédits cloud. Cependant, en 2024, OpenAI a annoncé une sortie du monopole Azure, optant pour une approche plus flexible avec un droit de préemption, tandis que Microsoft développait ses propres modèles fondamentaux. Cette évolution a inspiré d’autres accords : Anthropic a reçu 8 milliards de dollars d’Amazon, Google Cloud collabore avec des startups comme Lovable et Windsurf, et OpenAI a même obtenu un investissement de 100 milliards de dollars de Nvidia, en échange de GPU. Oracle, lui, a marqué un tournant avec deux annonces spectaculaires en 2025 : un contrat de 30 milliards de dollars avec OpenAI, puis un engagement de 300 milliards sur cinq ans à partir de 2027. Ces chiffres, bien au-delà des capacités actuelles d’OpenAI, reflètent une confiance massive dans la croissance future, faisant grimper la valeur d’Oracle et rendant son fondateur, Larry Ellison, temporairement le plus riche du monde. Nvidia, principal fournisseur de GPU pour l’IA, a lui aussi adopté une stratégie inédite : il a investi 5 milliards de dollars dans Intel, puis annoncé un investissement de 100 milliards de dollars en GPU pour OpenAI, ainsi qu’un accord similaire avec xAI d’Elon Musk. Ces échanges en matériel plutôt qu’en espèces renforcent la rareté des GPU, maintenant leur valeur, tout en maintenant un cycle d’investissement autoalimenté. Meta, pour sa part, prévoit d’investir 600 milliards de dollars en infrastructures aux États-Unis d’ici 2028. En 2025, elle a déjà dépensé 30 milliards de plus qu’en 2024, notamment pour deux centres de données majeurs : Hyperion en Louisiane (10 milliards de dollars, 5 gigawatts, intégrant une centrale nucléaire) et Prometheus en Ohio (alimenté au gaz naturel). Parallèlement, xAI a construit une installation hybride à Memphis, critiquée pour ses émissions polluantes. Le projet Stargate, lancé en janvier 2025 par Trump, SoftBank et OpenAI, visait à construire 8 centres de données à Abilene, au Texas, pour 500 milliards de dollars. Bien que controversé — notamment en raison de son financement incertain — il a avancé malgré des tensions internes, avec une livraison prévue d’ici la fin de 2026. Enfin, le défi du capital investi (capex) est devenu central : Amazon prévoit 200 milliards de dollars en 2026, Google entre 175 et 185 milliards, Meta 115 à 135 milliards. Au total, les hyperscalers prévoient dépenser près de 700 milliards de dollars en 2026. Ces sommes, souvent financées par la dette, inquiètent les investisseurs, alors que les dirigeants technologiques restent optimistes. La question demeure : pourra-t-on justifier ces dépenses colossales par des retours économiques tangibles ? Le succès de l’IA dépend désormais autant de l’infrastructure que du modèle d’affaires.