L’embellie des investissements dans les data centers d’IA pourrait laisser plus de 3 500 milliards de dollars de dépenses exposées à une dépréciation d’ici fin 2030 : selon Gartner, les opérateurs devraient générer 8 500 milliards de dollars de revenus cumulés pour couvrir les capex annoncés, les coûts de financement et une rentabilité de 12 % du capital investi, alors que le chiffre d’affaires IA attribuable à ces infrastructures ne dépasserait pas 3 600 milliards, soit un écart d’au moins 4 900 milliards de dollars.
Ce déséquilibre repose sur un cycle d’investissement massif : Gartner projette environ 7 500 milliards de dollars de Capex IA cumulés entre 2025 et 2030, avec une dépense annuelle approchant 2 000 milliards de dollars en 2030, tandis que les dépenses en IaaS optimisées pour l’IA passeraient de 66 milliards en 2027 à 174 milliards en 2030.
La vulnérabilité est particulièrement forte chez les « neoclouds », que Gartner estime être plus de 80 % à perdre leur indépendance d’ici 2030, face à des hyperscalers mieux armés pour absorber la pression financière ; la question devient donc moins celle de la capacité de calcul disponible que celle du modèle économique capable de remplir cette capacité et de rentabiliser des milliards investis.
