La répartition des dépenses dans les centres de données se transforme
Selon une étude de modélisation menée par PwC avec Oxford Economics dans 46 pays, la mise en place de l’infrastructure mondiale de l’intelligence artificielle nécessite un total de 31,6 billions de dollars de dépenses d’investissement d’ici 2050. Les dépenses d’investissement annuelles devraient passer de 800 milliards de dollars en 2026 à 1,8 billion de dollars en 2050. Les États-Unis assument à eux seuls une part de 15,1 billions de dollars, correspondant à 48 % des dépenses totales. La région Asie-Pacifique, menée par la Chine et l’Inde, arrive en deuxième position avec 8,2 billions de dollars, tandis que les dépenses d’investissement restantes sont réparties entre l’Europe et le Moyen-Orient.
Le principal élément mis en évidence par l’étude concerne la transformation de la structure des coûts des centres de données. Alors que le matériel et les équipements représentent aujourd’hui environ 70 % des dépenses d’investissement des centres de données, leur part devrait atteindre 93 % d’ici 2050. Cette évolution éloigne rapidement les centres de données d’une structure d’actifs à dominante immobilière pour les faire évoluer vers une structure hybride à dominante d’équipements technologiques.
Alors que l’amortissement des bâtiments peut s’étaler sur plusieurs décennies, les racks d’accélérateurs d’intelligence artificielle deviennent technologiquement obsolètes en quelques années, ce qui influe directement sur les modèles de financement.
Approches de financement et contraintes physiques
Le raccourcissement des périodes d’amortissement des équipements complique l’application des méthodes d’investissement traditionnelles par les fonds d’infrastructure. Les fonds reposant sur des flux de trésorerie prévisibles à long terme cherchent de nouvelles méthodes pour financer des installations nécessitant un renouvellement complet des équipements tous les cinq ans. Alors que les entreprises géantes du secteur poursuivent leurs recherches de financement, l’émission d’actions de 10,2 milliards de dollars réalisée récemment par Alibaba pour son infrastructure d’intelligence artificielle révèle l’ampleur des besoins de financement.
Dans la région européenne, les stratégies d’intelligence artificielle souveraine soutenues par des ressources publiques se distinguent. Le programme de méga-usines, la plus grande initiative européenne impliquant une coordination et doté d’un budget de 30 milliards d’euros (environ 32,5 milliards de dollars), est confronté à des retards. Les experts du secteur indiquent que la principale contrainte provient davantage des infrastructures physiques et des processus d’approvisionnement que des capitaux.
Les projets en attente de raccordement au réseau, les délais de livraison des transformateurs et l’installation des systèmes de refroidissement progressent plus lentement que les apports de capitaux. blockquote>”L’infrastructure de l’intelligence artificielle devient l’un des problèmes les plus déterminants d’allocation des capitaux pour la prochaine génération. Compte tenu de la nature hybride des actifs qui la composent, les investisseurs doivent redéfinir leurs profils de risque et de rendement.”
Les attentes du secteur et les perspectives d’avenir
L’évolution de la structure du capital des centres de données se traduit par les indicateurs suivants :
Les dépenses mondiales annuelles passent de 800 milliards de dollars à 1,8 billion de dollars.
La part des États-Unis dans les investissements mondiaux s’élève à 48 % et correspond à 15,1 billions de dollars.
L’investissement total dans la région Asie-Pacifique atteint 8,2 billions de dollars.
La part des dépenses consacrées au matériel et aux équipements dans les dépenses d’investissement passe de 70 % à 93 %.
Le budget du programme européen de méga-usines est indiqué à 30 milliards d’euros (environ 32,5 milliards de dollars).
Les données de McKinsey prévoient qu’environ 7 billions de dollars seront investis dans les centres de données d’ici 2030. Le modèle à long terme de PwC va également dans le sens de ces prévisions.
Avec le raccourcissement des générations de puces, les modèles de financement à court terme reposant sur les flux de trésorerie continueront de jouer un rôle plus critique dans le secteur.