Datacenters IA : usines à cash, usines à crash ?

De simples infrastructures techniques, les datacenters IA sont devenus des actifs industriels et financiers stratégiques, mobilisant une ingénierie financière toujours plus sophistiquée pour en absorber le coût… sans faire exploser le bilan des acteurs de l’IA.

« On ne parle plus d’investissements en centaines de millions, mais en dizaines de milliards de dollars ou d’euros », s’exclame Xavier Boileau, partner chez Oliver Wyman. Bien que « de nombreux investissements soient communiqués », les projets seraient toutefois « loin de tous démarrer ».

« Moins de 50 % des projets dépassent le stade de l’effet d’annonce »

C’est l’estimation de Jonathan Zelmanovitch, associé de PMP Strategy. « Cela s’explique par les difficultés de construction, d’alimentation électrique ou de sécurisation d’un premier gros contrat ». Le cabinet revendique sa participation « à 85 projets de financement de datacenters au cours des 3 ou 4 dernières années ». Dans ce contexte en effet, les analyses de marché, incluant des tests de soutenabilité des hypothèses à divers égards (remplissage des datacenters, coût, durée des contrats), se font décisives.

« Depuis 2 ans, avec l’explosion de la GenAI, chaque année, nos prévisions sont un peu en dessous de la réalité de la demande des clients », reconnaît pour sa part le partner d’EY-Parthenon Thomas Solelhac. Selon le baromètre réalisé par le cabinet pour France Datacenter, la puissance électrique installée en France devrait être multipliée par un peu plus de 3 d’ici 2030 – à 2,3 gigawatts – dont 35 à 40 % liés à l’IA. 

Il faut dire que « la puissance au mètre carré requise par les datacenters destinés à l’IA est bien supérieure à celle des datacenters classiques », explique Xavier Boileau. Jonathan Zelmanovitch précise. « Dans les datacenters, on est passé de racks à 1–2 kilowatts à 130, 150 voire 300 kilowatts par rack – selon le design poussé par Nvidia. » Or, quand la densité augmente, le refroidissement à l’eau – et non à l’air pulsé – s’impose. Cela complique la rénovation de nombreux sites et accroît la pression sur la construction des nouveaux.

Thomas Solelhac distingue par ailleurs deux dynamiques structurantes pour les investisseurs. « Les datacenters d’entraînement des modèles, très capacitaires, se concentrent surtout aux États-Unis à l’heure actuelle, tandis que ceux dédiés à l’inférence doivent être plus proches des utilisateurs pour des raisons de latence et se développent davantage en Europe. »

Autant de facteurs aboutissant, selon le senior partner de Kéa Karim Hatem, à plonger les clients dans une situation d’urgence opérationnelle. « Tous me disent que ce n’est pas le prix qui est un sujet, mais le délai. »

D’après le think tank The Shift Project cité par l’associé, la contrainte temporelle est telle que les donneurs d’ordre ne peuvent attendre « que de nouvelles capacités nucléaires » ou autres modalités de production d’énergie décarbonée « soient mises en route ». À l’échelle mondiale, cela aboutit à la réactivation « de centrales à charbon extrêmement polluantes. Les innovations qui permettent d’intégrer sobriété et/ou circularité énergétique (comme la chaleur fatale) permettront de faire, à terme, mieux avec moins ».

Un actif industriel au long cours… sous contrainte d’innovation rapide

Certains paradoxes sont au cœur du modèle. « Un datacenter est conçu pour durer 15 à 20 ans, mais les puces qu’il héberge ont une durée de vie économique de 18 mois à 3 ans », fait observer Xavier Boileau.  

L’enjeu est donc de parvenir à limiter les risques. « L’une des façons de le faire, pour les investisseurs, est de sécuriser très tôt les débouchés, avec des contrats de long terme. Un peu comme pour les énergies renouvelables », explique Karim Hatem.

Ce déséquilibre alimente-t-il les interrogations quant à une éventuelle bulle IA ? « Le risque n’est pas tant sur l’infrastructure que sur la (sur)valorisation des sociétés qui font de l’IA », estime Xavier Boileau. Car la valorisation en question se fonde « sur des hypothèses d’usage encore incertaines » et sur un modèle économique du type « winner-takes-all ».

Fonds d’infrastructure, dette privée, consortiums : la nouvelle galaxie des financeurs

Face à des montants colossaux, la palette des investisseurs s’est considérablement élargie. Fonds d’infrastructure, dette privée, fonds de pension, fonds souverains – notamment du Golfe –, mais aussi fonds immobiliers se positionnent désormais sur ces actifs. En France, Bpifrance et la Caisse des Dépôts participent également à cette dynamique.

« On assiste à une accélération nette des dossiers depuis début 2024 », confirme Xavier Boileau. Les opérations prennent des formes variées : acquisitions, cessions, joint-ventures et montages beaucoup plus hybrides.

« Sur les projets hyperscalers, les contrats long terme permettent encore des financements bancaires très importants, ajoute Jonathan Zelmanovitch. Mais sur les datacenters IA et les nouveaux acteurs [Neoclouds et nouveaux développeurs IA, ndlr], on voit de plus en plus de montages mêlant dette bancaire, dette privée et fonds propres, avec des investisseurs prêts à prendre davantage de risque. »

L’enjeu est clair : financer sans alourdir excessivement les bilans des porteurs de projets. Karim Hatem observe que ces derniers cherchent à dissocier détention du capital et contrôle opérationnel, et à faire entrer des partenaires financiers et énergétiques dans des montages de plus en plus sophistiqués. « Qui investit ? Qui exploite ? Qui garantit la demande ? Ce sont ces arbitrages qui font ou défont un projet. »

Sélectivité accrue et ingénierie financière fine

Dans ce contexte, les cabinets de conseil interviennent très en amont des décisions d’investissement. Chez Oliver Wyman, les équipes travaillent « sur la construction des business cases : analyses de marché, trajectoires d’usages, projections de revenus et de coûts, mais aussi évaluation de la capacité des acteurs à gagner durablement sur ces segments émergents », explique Xavier Boileau.

PMP Strategy se concentre sur la robustesse économique des projets. « Nous analysons le marché, la concurrence, la régulation, et surtout la viabilité réelle des projets greenfield [partant de zéro, ndlr] ou brownfield [transformant l’existant] », détaille Jonathan Zelmanovitch. « Cela passe par des tests très concrets : la demande existe-t-elle ? Le calendrier est-il compatible avec l’accès à l’électricité ? Les besoins des clients finaux sont-ils correctement anticipés ? »

Chez Kéa, l’accent est mis sur les modèles d’investissement et le partage du risque. « Nous travaillons sur la qualification du marché, les modèles d’investissement, les choix de consortiums et contrats, ou la planification de bâtiments évolutifs, indique Karim Hatem. L’idée est de rendre l’actif finançable aujourd’hui, tout en le gardant adaptable et soutenable pour demain. »

EY-Parthenon, de son côté, intervient sur la discipline financière et l’industrialisation des projets. « Les datacenters sont désormais traités comme une véritable classe d’actifs, explique Thomas Solelhac. Cela implique des due diligences comparables à celles menées sur d’autres infrastructures, avec une attention particulière portée à la modularité, au phasage des investissements et à la gestion des risques financiers. »

L’acquisition en 2021 du spécialiste américain des datacenters CMA offrirait à EY-Parthenon « une vision globale du marché et un avantage compétitif pour accompagner stratégiquement et financièrement les acteurs du secteur ».

Quant à Arthur D. Little, il est intervenu, aux États-Unis, sur la due diligence commerciale du projet de coentreprise Hyperion, dont Meta et le fonds Blue Owl Capital sont les principaux investisseurs. Le projet, valorisé autour de 27 milliards de dollars, repose sur un schéma dans lequel Blue Owl détient 80 % de la coentreprise et Meta 20 %, combinant apport en numéraire, foncier et actifs en construction.

Le début d’une rationalisation financière ?

À ce stade de développement, les datacenters apparaissent comme l’un des rares actifs capables d’absorber des volumes de capitaux aussi massifs, tout en répondant à des enjeux technologiques, énergétiques et de souveraineté. Mais l’enthousiasme reste encadré par une exigence croissante de rigueur financière.

« Nous assistons à une industrialisation très sélective du marché, souligne Thomas Solelhac. Ce n’est plus une logique d’expérimentation, mais d’investissement encadré et planifié, où la robustesse financière des projets est déterminante. »

Un appel à la vigilance partagé par l’ensemble de nos interlocuteurs. « L’enjeu est d’éviter que le financement de l’IA replonge dans certains excès du passé », conclut Xavier Boileau.

Sans doute. Cela n’empêche pas certains acteurs de la tech de vouloir déployer des datacenters IA en orbite. Les premiers tests du projet « Suncatcher » de Google pourraient débuter dès 2027. Elon Musk estime de son côté que ces infrastructures deviendront « le moyen le moins coûteux d’entraîner les IA d’ici 5 ans ». 

À ce stade, les investissements initiaux seraient… stratosphériques.