Infrastructure à 100%

Les cimetières sont remplis de sociétés qui n’ont pas compris les règles du jeu.

Le journaliste: sur l’IA, quelles parties de l’activité de J.P. Morgan vont être les plus transformées ?

Jamie Dimon: nous faisons ça depuis 2012 ; les gens s’imaginent que tout cela est nouveau. L’IA générative l’est un peu, mais elle n’y est pas encore tout à fait. Nous avons deux mille personnes dessus. Nous y dépensons 2 milliards de dollars par an. Cela touche tout : le risque, la fraude, le marketing, la génération d’idées, le service client… et ce n’est que la partie émergée de l’iceberg. Alors nous déployons. Chaque fois que nous rencontrons une activité, nous demandons : « Que faites-vous en IA ? Que faites-vous pour mieux servir vos équipes ? Pourquoi ne pas faire mieux grâce à elle ? » Nous la déployons librement — et prudemment : des règles, nos propres données, un cadre d’usage.

Le journaliste: est-ce que cela pèse vraiment sur les revenus de J.P. Morgan ? Sinon maintenant, alors quand ?

Jamie Dimon: nous avons montré que pour 2 milliards de dollars de dépense, nous obtenons environ 2 milliards de bénéfice. Une partie se mesure dans le détail : nous avons réduit les effectifs, économisé du temps et de l’argent, supprimé des heures. Une autre partie, non — juste un meilleur service, et pour ce genre de chose il est presque vain d’en calculer la NPV. Mais nous connaissons quelque 2 milliards d’économies bien réelles. Tout cela n’est, je crois, que la partie émergée de l’iceberg : nous nous améliorons à mesure que les managers apprennent à s’en servir sur nos données internes — rechercher, résumer des rapports, éplucher des contrats. 150 000 personnes l’utilisent chaque semaine.

— Bloomberg Tech, JPMorgan Tech Stars Conference, 2026.

La seconde réponse mérite une lecture attentive. Dimon n’affirme pas que JPMorgan gagne de l’argent avec l’IA. Il affirme qu’elle ne lui coûte rien. La banque dépense 2 milliards de dollars par an et récupère environ 2 milliards d’économies mesurables la même année. L’investissement se rembourse donc en douze mois, par la seule réduction des effectifs et des heures travaillées. Le reste (meilleur service, génération d’idées, recherche interne) vient en surplus. Dimon renonce d’ailleurs à en chiffrer la valeur : il juge presque vain d’en calculer la NPV.

En langage d’investisseur, ce constat porte un nom : la marge de sécurité. JPMorgan engage un capital dont le coût est déjà couvert, sur une technologie qui s’améliore chaque trimestre. La perte possible tend vers zéro. Le gain n’a pas de plafond. Dès lors, Dimon déploie « librement » : il n’a presque rien à perdre.

Le calcul se généralise

Ce raisonnement n’a rien de propre à JPMorgan. Toute organisation qui examinera ses coûts variables (salaires, heures, processus) aboutira à la même conclusion : déployer l’IA ne coûte rien, attendre coûte cher. Le calcul va se généraliser donc, du SaaS à l’industrie, de la banque à l’assurance. L’IA déployée en entreprise devient la fondation de l’économie qui se construit au-dessus d’elle.

La conséquence est mécanique : la demande de calcul ne peut qu’augmenter. Les quatorze plus gros opérateurs de centres de données dépenseront près de 750 milliards de dollars en 2026, contre un peu moins de 450 en 2025. Meta guide son CapEx vers 115 à 135 milliards et construit en Louisiane Hyperion, un campus de 5 gigawatts à l’horizon 2028. Microsoft engage de l’ordre de 80 milliards. Alphabet passe de 75 milliards à un programme pouvant atteindre 185. Un campus de calcul à l’échelle du gigawatt coûte entre 45 et 55 milliards de dollars le GW. Le marché y voit un emballement. Or ces montants représentent la somme de millions de décisions prises à marge de sécurité maximale.

L’offre reste bridée

L’offre va-t-elle suivre ? Rien n’est moins sûr. Si la demande est certaine de croître, le fournisseur de calcul connaît son débouché : il investit à son tour sans craindre de manquer de clients. Cependant, le goulot est double, et aucun des deux verrous ne se desserre à court terme.

En amont, la fabrication

Le point de blocage n’est plus la gravure mais l’assemblage. L’advanced packaging de TSMC, le CoWoS qui assemble la puce logique et la mémoire HBM sur un même interposeur, est vendu jusqu’à fin 2026, avec des délais de 78 à 104 semaines. Nvidia s’en est réservé près de 60 %, soit 800 000 à 850 000 plaques par an. Les nœuds 2 et 3 nanomètres sont pleins. TSMC quadruple sa capacité, de ~33 000 plaques CoWoS par mois fin 2024 vers ~127 000 fin 2026. La file d’attente ne désemplit pas pour autant.

La mémoire ajoute un second verrou. Chaque accélérateur empile de la HBM. Or la production 2026 des trois seuls fabricants (SK Hynix, Micron, Samsung, qui détiennent ensemble plus de 95 % de la DRAM mondiale) est déjà entièrement vendue. La contrainte est physique : un bit de HBM mobilise environ trois fois plus de surface de silicium qu’un bit de DRAM ordinaire. La HBM absorbe ainsi près d’un quart des plaques DRAM, autant de capacité soustraite au reste du marché. La génération suivante, la HBM4, exige un assemblage par hybrid bonding ; il existe moins de cent machines capables de le réaliser dans le monde. Trois goulots se succèdent donc (puce logique, packaging, mémoire) et le plus étroit suffit à brider l’ensemble.

TSMC, surtout, refuse d’accélérer. Son CapEx 2026 atteint un record de 52 à 56 milliards de dollars (+30 % sur 2025), mais son président C.C. Wei répète vouloir « rester discipliné » dans la planification de capacité. Le seul fondeur qui compte choisit délibérément de ne pas inonder le marché : il a retenu la leçon des cycles passés, où la surcapacité a laminé les marges. Une usine de pointe demande par ailleurs des années de construction. Les lignes d’advanced packaging d’Arizona, lancées début 2026, ne produiront pas en série avant 2028. L’offre de silicium avancé ne peut donc pas s’ajuster rapidement, et son principal acteur ne le souhaite pas.

En aval, l’énergie et le foncier

Le verrou aval est plus politique que technique. J’en ai fait le sujet de mon précédent article, Pas dans mon GW (ici c’est la vidéo). Construire un centre de données exige du courant, des transformateurs, du foncier et l’accord des riverains. Ce dernier fait défaut.

En mars 2025, Gallup mesure 71 % d’Américains opposés à un centre de données dans leur voisinage, dont 48 % fermement, soit huit points au-dessus du record d’opposition au nucléaire (63 % depuis 2001). Le rejet est transpartisan : 56 % des Démocrates, 39 % des Républicains, 48 % des indépendants. Le comté de Hill, au Texas, a voté un moratoire d’un an face à huit projets simultanés. Dans une commune du Missouri, les électeurs ont chassé en bloc les quatre élus qui avaient approuvé un projet. Ce rejet n’a rien d’un caprice passager : aux États-Unis, la commune détient un droit de veto réel sur l’aménagement, Tocqueville le notait déjà. Aucune pédagogie ne le lèvera.

Le réseau ajoute son propre délai. La file de raccordement dépasse cinq ans. Un transformateur de puissance se commande avec cinq ans de délai, contre deux avant 2020. Les chiffres résument la situation : sur ~12 GW de datacenters annoncés aux États-Unis pour 2026, 5 GW seulement sont en construction. Les projets existent sur le papier. Les autorisations, le courant et l’acceptation manquent.

La demande est garantie et l’offre est verrouillée des deux côtés. Le rendement de l’infrastructure effectivement construite (la puce assemblée, le gigawatt accepté) devient donc considérable. Le contrat Anthropic-AWS d’avril 2026 le chiffre : 100 milliards de dollars sur dix ans pour 5 GW, soit 20 dollars le watt. Une course s’engage dès lors pour s’emparer le premier de cette infrastructure rare.

L’infrastructure passe devant l’agrégateur

L’ordre ancien s’est inversé. Pendant vingt ans, le pouvoir appartenait à l’acteur qui agrégeait la demande (Google, Meta, Amazon), et l’infrastructure restait un coût à comprimer : louée, dépréciée, sous-traitée. Ben Thompson en avait fait une théorie. La rareté inverse aujourd’hui cette hiérarchie. Le pouvoir passe au détenteur de l’infrastructure, et l’agrégateur dépend désormais de l’usine. La rupture avec les années 2000 et 2010 est nette.

Alphabet l’a acté en quatre mois, par deux levées. En février 2026, la société a émis 20 milliards de dollars de dette en sept tranches, relevés depuis 15 milliards devant un carnet d’ordres supérieur à 100 milliards. Une tranche porte sur 100 ans, une première pour un acteur tech depuis Motorola en 1997. L’ensemble a été placé à 95 points de base au-dessus des Treasuries, soit un coût d’environ 5 %. En juin, la société a levé des fonds propres : une augmentation de capital de $ 80 milliards, finalement pricée à $ 84,75 milliards. Or une augmentation de capital est la forme de financement la plus chère et la plus dilutive qui soit, pour une société qui dispose déjà d’une trésorerie abondante.

Pourquoi diluer, alors ? Émettre des actions revient à vendre un morceau de l’agrégateur (Search, YouTube, les apps). Sundar Pichai l’accepte parce que le pari est clair : l’infrastructure qui reste à bâtir vaut davantage que l’agrégateur tout entier. Greg Abel fait le même calcul en souscrivant 10 milliards pour Berkshire. Vendeur et acheteur valorisent donc l’usine au-dessus de la franchise existante.

Le coût du capital ne pèse pas dans la décision. Ces 5 % se comparent à des rendements qui se comptent en dizaines de points : l’IRR d’un centre de données se situe entre 30 et 50 %, davantage encore là où l’offre est verrouillée. Charlie Munger recommandait l’inversion : demander « qu’est-ce qui ferait échouer ? » plutôt que « comment réussir ? ». Appliquée ici, l’inversion tranche la question. L’imprudence ne consiste pas à lever 85 milliards. Elle consisterait sur une ressource finie à demande croissante à laisser le terrain à un concurrent.

Mon opinion est que le mouvement ne s’arrêtera pas à Alphabet. Tout agrégateur qui veut rester dans la course devra financer son infrastructure de la même façon. Attendez-vous à des levées comparables chez Meta, Amazon et Microsoft, puis chez les labs dont le bilan ne suffit pas, OpenAI comme Anthropic. La capacité à lever du capital détermine désormais la position dans la course.

Un point compte pour la suite : ces levées se font en actions, pas en dette. Ce capital est permanent, sans échéance ni appel de marge. Le mécanisme classique de déclenchement d’une bulle, la dette rappelée au pire moment, reste donc hors du circuit. Chaque tour de table importe du capital extérieur prudent plutôt que de la dette recyclée en interne. Il en résulte un effet contre-intuitif : plus les acteurs lèvent ainsi, plus le risque de krach recule. Les augmentations de capital successives ne gonflent pas la bulle ; elles en retardent l’échéance.

Berkshire vote pour l’infrastructure

L’entrée de Berkshire n’est pas un détail. La maison a accompli, avant tout le monde, le voyage que la tech entame aujourd’hui : de « l’asset-light » vers « l’asset-heavy ». Warren Buffett a bâti sa réputation sur des actifs sans capital : See’s Candies, une confiserie qui produit son cash sans immobiliser d’usine, et Coca-Cola, détenue à près de 7 % depuis 1988 pour environ un milliard de dollars. Cependant, See’s reste minuscule. Une marge exceptionnelle sur une petite base ne mène nulle part quand des dizaines de milliards attendent d’être placés. Buffett a donc basculé vers les actifs qui absorbent le capital et le rémunèrent en dollars bruts. En février 2010, il rachète le solde de BNSF pour 26 milliards de dollars (environ 34 milliards en valeur des titres, 44 dette comprise), la plus grosse acquisition de son histoire. Ce chemin de fer affiche un ROIC plus bas que See’s, mais des bénéfices bruts sans commune mesure.

Le cours de Berkshire s’est-il effondré pour cause de bilan alourdi ? La CAGR de l’action entre 1965 et 2023 ressort à 19,8 %, contre 10,2 % pour le S&P 500. Le virage vers l’asset-heavy n’a rien cassé, parce que le capital va là où se trouve le rendement. L’asset-light n’a jamais été une doctrine pour Buffett. Ce modèle n’était que l’emplacement du rendement à un moment donné.

Le compute joue aujourd’hui le rôle du rail : il absorbe des centaines de milliards et les rémunère en dollars bruts. Une inconnue demeure. Quelle intégration, au sens de Christensen, captera les profits : le foncier et l’énergie soudés au compute, le compute soudé au modèle, ou le modèle soudé à ses agents ? Le combat est en cours et aucune intégration n’a gagné. Le choix d’Alphabet contourne la question. La société occupe tous ces fronts à la fois : elle possède l’énergie et les datacenters, conçoit sa puce avec le TPU, entraîne Gemini, déploie ses agents et tient le débouché grand public avec Search. Quelle que soit l’intégration gagnante, Alphabet la détient déjà. Buffett, qui exige une marge de sécurité, ne parie pas sur un étage contesté : il achète le seul acteur qui les réunit tous.

Pourquoi rien ne l’arrête

Deux forces poussent encore une demande déjà garantie.

La première porte un nom : le paradoxe de Jevons. Quand l’efficience d’une ressource s’améliore, sa consommation totale augmente au lieu de baisser. Chaque génération de puce rend le token moins cher. La baisse des prix ouvre des usages jusque-là hors de portée, et ces nouveaux usages appellent davantage de calcul. L’efficience ne tarit donc pas la demande d’infrastructure : elle la démultiplie. JPMorgan le formule sans détour : la demande de calcul demeure « astronomical », et le besoin de financement des centres de données, de l’ordre de 700 milliards par an, peut être couvert par le seul cash-flow des acteurs et le marché obligataire high grade.

La seconde est une preuve par les faits. Le 28 février 2026, la guerre éclate entre les États-Unis et l’Iran. Le Brent bondit de plus de 50 %, jusqu’à ~111 dollars. Un choc pétrolier de cette ampleur aurait dû peser sur les valeurs les plus consommatrices d’énergie, au premier rang desquelles les centres de données. Or le S&P 500 a inscrit un plus haut historique à 7 230 points le 1er mai, et le CapEx des hyperscalers n’a pas été révisé. Quand le déploiement se rembourse en un an, un baril à 111 dollars ne change pas l’équation.

L’attention verrouille l’infrastructure

Le contre-mouvement existe, mais il ne ramène pas l’agrégateur d’hier. Il utilise la position d’agrégateur pour acquérir l’infrastructure.

Le gagnant des modèles agrège les utilisateurs : OpenAI franchit le milliard d’usagers, Anthropic agrège à son tour. Une fois l’attention captée, ces acteurs peuvent payer le compute plus cher que quiconque. Ils refusent pourtant la dépendance durable. OpenAI bâtit Stargate. Anthropic verrouille des gigawatts de Trainium avec Amazon et loue les TPU de Google. Tous deux convertissent l’attention, et le cash qu’elle draine, en capacité possédée. L’infrastructure non intégrée (Oracle, xAI) vient à eux pour écouler ses excédents, mais le but n’est pas de louer indéfiniment. Le but est de bâtir une capacité en propre.

L’acteur qui polarise l’attention ne manque donc jamais de calcul : les vendeurs de capacité viennent à lui. En revanche, l’attention se concentre bien plus que l’infrastructure. L’infrastructure se partage entre une dizaine d’acteurs ; l’attention se porte sur une poignée de modèles, parfois un seul par usage. La boucle se referme : ce gagnant maximise aussi la marge de sécurité des JPMorgan, car un meilleur modèle augmente le rendement du déploiement en entreprise, et ce rendement accroît la demande qui irrigue toute la chaîne. L’attention n’est pas une alternative à l’infrastructure. Elle en est le levier d’acquisition.

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La séquence est simple. Une banque déploie l’IA avec une marge de sécurité maximale. Le raisonnement se généralise et la demande de compute devient certaine. Or l’offre reste bridée, en amont par le silicium et la mémoire, en aval par le refus des centres de données. D’où un rendement considérable pour l’infrastructure autorisée. Agrégateurs et déployeurs convergent vers la même conclusion : il faut posséder le calcul. Le marché appelle cela une bulle. Il s’agit en réalité d’un changement de centre de gravité.

Le mouvement dépasse l’IA. Pendant trente ans, le marché a privilégié l’asset-light. Le quantitative easing y a ajouté sa prime, en transformant les marques sans capital (Coca-Cola, See’s) en quasi-obligations rentables et prévisibles, et en sanctionnant quiconque immobilisait du CapEx. Le régime s’inverse. La rareté de l’infrastructure et la normalisation des taux renversent la hiérarchie : investir lourd redevient la stratégie gagnante, quitte à comprimer la marge. Le volume succède à la marge. La société qui fuyait le risque est désormais contrainte de l’accepter, et le marché la paie pour le faire. Buffett avait anticipé ce basculement en passant de See’s à BNSF. La tech le découvre à son tour.

Il faut désormais compter avec l’infrastructure. Chaque acteur voudra sa part, et celui qui y renoncera sera marginalisé.

Bonne semaine,

Hervé