Le pari de 475 milliards de dollars : les Big Tech redoublent d'efforts malgré les inquiétudes des investisseurs

Alors que la saison des résultats de janvier 2026 entre dans sa phase la plus intense, le récit autour du secteur technologique a changé radicalement. Il y a deux ans, le marché récompensait toute mention de l'IA générative (generative AI) par une envolée des cours. Aujourd'hui, alors que Microsoft, Amazon, Alphabet et Meta se préparent à publier leurs résultats trimestriels, l'ambiance à Wall Street se résume à une seule question pressante : où est le retour sur investissement ?

De nouvelles projections indiquent que ces quatre hyperscalers sont en passe de dépenser collectivement 475 milliards de dollars uniquement pour l'infrastructure d'IA en 2026 — un chiffre qui a presque doublé depuis 2024. Cette astronomique dépenses d'investissement (capital expenditure) (CapEx) représente la plus grande construction industrielle de l'histoire moderne, éclipsant le coût ajusté de l'inflation du programme Apollo. Si l'engagement en faveur de l'intelligence artificielle reste inébranlable, la patience des investisseurs s'amenuise. La phase « construisez-le et ils viendront » est terminée ; le marché exige désormais la preuve que les trillions investis dans les centres de données et le silicium sur mesure génèrent des revenus durables et non circulaires.

L'ampleur des dépenses : une anomalie historique

Pour comprendre la rigueur de l'examen auquel sont soumis les géants de la tech cette semaine, il faut saisir l'ampleur du engagement financier. Le chiffre de 475 milliards de dollars n'est pas simplement une dépense opérationnelle ; c'est une transformation structurelle de la couche de calcul de l'économie mondiale.

Selon des données circulant avant les appels aux résultats, Amazon devrait mener la danse avec un CapEx en trésorerie supérieur à 125 milliards de dollars, principalement alimenté par son expansion agressive des centres de données AWS et le déploiement de ses puces Trainium. Alphabet est proche derrière, avec des prévisions resserrées autour de 93 milliards de dollars, tandis que les dépenses de Meta devraient atteindre 72 milliards de dollars, soutenues par sa recherche en intelligence artificielle générale (AGI) et l'intégration de l'IA dans le métavers.

Cependant, c'est Microsoft qui se trouve au centre de la tempête. Avec des projections pour l'exercice fiscal suggérant des dépenses supérieures à 85 milliards de dollars, le géant de Redmond est sans doute le plus exposé au scepticisme des investisseurs. La stratégie de l'entreprise repose fortement sur la relation symbiotique entre Azure et OpenAI, un pari qui exige une mise à l'échelle incessante de l'infrastructure pour supporter des modèles comme GPT-5.2.

Détails de la facture

Les dépenses ne sont pas uniformes. En 2024, près de 70 % du CapEx IA a afflué directement dans les coffres de Nvidia pour les GPU. En 2026, cette répartition évolue. Une part significative est désormais allouée à :

• R&D en silicium personnalisé : réduire la dépendance à Nvidia.
• Infrastructure énergétique : acquisition d'énergie nucléaire et renouvelable pour alimenter des campus à l'échelle du gigawatt.
• Installations physiques : le béton et l'acier des centres de données, souvent retardés par des goulets d'étranglement liés aux permis.

La contre-attaque du silicium : Microsoft dévoile Maia 200

À seulement 24 heures de son rapport sur les résultats, Microsoft a tenté de changer la narration en annonçant le Maia 200, son accélérateur IA personnalisé de deuxième génération. Le timing était calculé pour rassurer les investisseurs sur le fait que l'entreprise gère activement sa structure de coûts.

Le Maia 200 représente un défi direct au statu quo de l'industrie. Construit sur le process 3 nm de TSMC et doté de 216 Go de mémoire HBM3e, Microsoft affirme que la puce offre trois fois les performances des Trainium d'Amazon sur certaines charges d'inférence et surpasse le dernier TPU v7 de Google sur des benchmarks en virgule flottante.

Pour les lecteurs de Creati.ai, l'importance de ce lancement matériel ne peut être sous-estimée. En déplaçant les charges d'inférence — l'exécution effective des modèles d'IA pour les utilisateurs — sur son propre silicium, Microsoft vise à améliorer drastiquement ses marges. Si Copilot et les services Azure AI peuvent fonctionner sur Maia 200 plutôt que sur des clusters coûteux H100 ou Blackwell, la voie vers la rentabilité devient beaucoup plus claire. La réaction du marché, cependant, a été tiède, l'action Nvidia chutant de moins de 1 %, signalant que les investisseurs considèrent cela comme une couverture à long terme plutôt qu'un remplacement immédiat de la domination de Nvidia en matière d'entraînement.

Du FOMO au ROI : le changement de sentiment des investisseurs

Le changement psychologique sur le marché est palpable. En 2024, la peur de rater le train (FOMO) faisait affluer des capitaux vers toute entreprise achetant des GPU. En 2026, l'attention est strictement portée sur l'économie unitaire (unit economics).

Des analystes de Goldman Sachs et de Morgan Stanley ont publié des notes avertissant que les « bénéficiaires de productivité » — les entreprises utilisant l'IA pour réduire les coûts — deviennent plus attractifs que les « constructeurs d'infrastructure ». L'inquiétude porte sur l'émergence d'une « économie circulaire » où les géants de la tech enregistrent des revenus en vendant des outils d'IA à des startups qu'ils financent simultanément.

Les prochains appels sur les résultats seront un test de résistance pour cette thèse. Les investisseurs recherchent trois métriques spécifiques :

1. Taux d'adoption de Copilot : les clients d'entreprise dépassent-ils les phases pilotes pour passer à des licences complètes ?
2. Consommation Azure AI : la croissance est-elle tirée par une demande organique ou par des crédits subventionnés ?
3. Préservation des marges : les marges d'exploitation peuvent-elles rester stables alors que les coûts de dépréciation liés à ces investissements massifs explosent ?

Prévisions stratégiques 2026 et analyse des risques

La table suivante résume le paysage d'investissement projeté pour les « Big Four » hyperscalers à mesure que nous entrons plus avant en 2026. Ces chiffres représentent un consensus d'estimations d'analystes et des récentes mises à jour des orientations.

La réalité physique : énergie et autorisations

Au-delà des états financiers, un constat physique s'impose. La contrainte pour 2026 n'est plus seulement l'approvisionnement en puces — c'est l'électricité.

Avec des files d'attente pour les raccordements au réseau dans des pôles majeurs comme le nord de la Virginie et l'Irlande qui s'étirent jusqu'à cinq ans, les hyperscalers sont contraints de devenir des entreprises énergétiques. Les récents accords de Microsoft pour des capacités d'énergie nucléaire et l'investissement d'Amazon dans de petits réacteurs modulaires (SMR) répondent directement à ce goulet d'étranglement.

Cependant, ces projets énergétiques ont de longs délais. En attendant, il existe un risque réel d'une « poche d'air » où des milliards de dollars de puces restent inutilisés dans des entrepôts, en attendant l'électricité nécessaire pour les mettre en service. Ce risque d'« actifs échoués » est un principal argument baissier pour 2026. Si les retards des centres de données persistent, l'horloge de la dépréciation sur ces puces tourne indépendamment, pouvant tirer les bénéfices par action (BPA) vers le bas même si la demande reste robuste.

Conclusion : le trimestre du « montrez-moi »

Alors que nous attendons le coup d'envoi de cette semaine critique de résultats, les enjeux pour le secteur de l'intelligence artificielle (artificial intelligence) n'ont jamais été aussi élevés. Le pari de 475 milliards de dollars est engagé. L'infrastructure est en cours de déploiement. Les puces sont en cours de conception.

Pour les dirigeants de Microsoft, Amazon, Alphabet et Meta, la tâche n'est plus de vendre une vision du futur, mais de démontrer que le futur est rentable aujourd'hui. S'ils n'apportent pas de preuves concrètes d'une accélération des revenus proportionnelle à leurs dépenses, la correction du marché pourrait être rapide et sévère. À l'inverse, s'ils peuvent prouver que l'économie unitaire de l'IA est en train de tourner une page — aidés par des innovations comme le Maia 200 — la course haussière actuelle pourrait bien ne faire que commencer.