Les serveurs et GPU IA deviennent obsolètes en 2 à 3 ans plutôt qu’en 5 à 6 ans, ce qui double les amortissements, explose les charges de dépréciation (116 milliards $ en 2026 pour les 4 hyperscalers) et menace la rentabilité des géants de la tech. Ce problème de 400 milliards de dollars de puces pourrait transformer le boom de l’IA en bulle si les entreprises ne raccourcissent pas leurs cycles d’amortissement.
Pourquoi l’obsolescence accélère-t-elle ?
Les nouveaux cycles des architectures annuelles de Nvidia – Hopper (2022), Blackwell (2024), Rubin (2026) – entraînent une obsolescence technique de 2–3 ans. Dans le même temps, les exigences des modèles IA (GPT-4, Llama, DALL-E, etc.) nécessitent plus de puissance et un stockage matériel « fonctionnel » mais non optimal. Les GPU chauffent trop, leur usure est intensive, chez Meta (Llama) le taux de panne annuel est de 9 %. La dégradation physique se révèle plus rapide qu’attendue. L’ensemble entraîne une double dépréciation technologie et physique, sans parallèle dans d’autres industries. La valeur perdue est de 85–90 % en 3–4 ans.
Cela a un impact financier : la dépréciation des hyperscalers explose. En pourcentage du revenu estimé pour 2027, elle passe de 7 % à 12 % si la durée d’amortissement se réduit de 5 à 3 ans, ce qui se traduit par une forte réduction des profits.
Alors que les hyperscalers allongent les durées d’amortissement (5–6 ans) pour augmenter les bénéfices déclarés, la durée économique réelle n’est que de 1–3 ans. Les économistes alertent sur ce qu’ils considère comme une « bombe à retardement financière ».
Le risque du data center obsolète avant livraison
Le risque est réel, il repose sur la pénurie d’électricité (30–50 % des projets retardés en 2026) ; la pénurie d’équipements électriques (5 ans de délai pour les transformateurs, contre 24–30 mois auparavant) ; les projets annulés (environ 50 % des data centers prévus pour 2026) ; et l’obsolescence avant extraction de valeur du data center conçu pour 20 ans mais obsolète en 2 ans.
Les risques sont également opérationnels et environnementaux : la cybersécurité avec des serveurs obsolètes (failles critiques, firmwares non actualisés) ; des pannes système entrainant des interruptions de service aux coûts considérables ; la réduction du cycle des déchets électroniques réduit de 5–7 ans à 3–5 ans, qui se traduit par une montagne de déchets, un gaspillage de ressources, et une augmentation de l’empreinte ; enfin les risques de conformité si réemploi sans stratégie de sécurité des données.
Confrontés à une équation complexe et à des acteurs qui manquent de transparence, les investisseurs surveillent désormais deux indicateurs : le FCF (Free cash flow ou flux de trésorerie disponible, qui représente l’argent qu’une entreprise génère grâce à son activité après avoir financé les investissements nécessaires à son fonctionnement et à sa croissance) et le ROIC (Return on Invested Capital ou rendement du capital investi). Or, le Capex IA est aujourd’hui proche de l’ensemble du Cash flow opérationnel des hyperscalers… Les actionnaires ne vont pas être satisfaits !
Quelles solutions pour limiter la casse ?
Des solutions stratégiques existent et sont déjà mises en avant par les géants de l’IA. L’objectif est de réduire le risque si la demande n’est pas au rendez-vous avec moins de capital immobilisé, moins de dette, et moins de capacité inutilisée. Également de préserver le cash-flow afin de conserver davantage de trésorerie, ce qui aura un impact positif sur le FCF (Free Cash Flow), le bilan et la capacité d’emprunt.
- À commencer par la stratégie phased Investment staggering (étalement progressif des investissements par phases), pour rester agile et éviter l’obsolescence. Au lieu d’investir des milliards d’euros immédiatement pour construire la capacité finale dès le premier jour, les acteurs investissent une première tranche, vérifient la demande du marché, et déclenchent les phases suivantes uniquement lorsque certains objectifs sont atteints.
- Également le recours non plus à l’investissement sur leurs fonds propres, obtenus grâce à leurs marges insolantes sur les services de cloud, au profit de la location évolutive IT, qui leur donne accès aux innovations sans risque financier, avec une empreinte réduite. Un report du risque sur leurs fournisseurs…
- La dépréciation par composant GPU portée à 3,5 à 4,5 ans (soit 30–35 % de valeur résiduelle) et pour l’infrastructure à 6–8 ans.
- Et aux États-Unis la production électrique sur site en alternative aux pénuries de power grid.
Pour contrer le risque structurel de l’obsolescence rapide des serveurs IA, les acteurs raccourcissent leurs amortissements, adoptent la location évolutive et anticipent les pénuries d’électricité et d’équipements. Mais le risque de transformer le boom en bulle demeure…
