Le boom de l'IA d'entreprise pousse Citi à relever ses prévisions de dépenses d'investissement à 2,9 billions de dollars

Les dépenses d'investissement en IA atteindront 2,9 billions de dollars d'ici 2030 grâce à la demande des entreprises

Citigroup a revu à la hausse ses prévisions à long terme pour l'industrie de l'intelligence artificielle, projetant que le revenu total atteindra 3,3 billions de dollars entre 2026 et 2030. La banque s'attend désormais à ce que les dépenses d'investissement connexes grimpent à environ 2,9 billions de dollars d'ici 2030, reflétant un taux de croissance annuel composé de 47,5%. Cette révision est motivée par des preuves que l'adoption par les entreprises passe des pilotes à petite échelle au déploiement complet en production à un rythme que le marché n'a pas pleinement apprécié. Le rapport note que la pression concurrentielle force les entreprises à accélérer l'intégration de l'IA, dépassant les phases expérimentales.

Cette demande est déjà visible dans les carnets de commandes des fournisseurs de cloud. Au quatrième trimestre 2025, les carnets de commandes combinés d'AWS, GCP, Azure et CoreWeave devraient croître de 100%, dépassant de loin la croissance de 70% des dépenses d'investissement et de 30% des revenus. Les vérifications de Citigroup confirment que cette croissance est généralisée parmi les entreprises traditionnelles, dissipant les craintes que la demande ne soit concentrée dans quelques laboratoires d'IA. La sortie de modèles comme Claude Opus 4.6 d'Anthropic stimule désormais directement la demande de location de nouveaux centres de données, un lien de causalité direct qui n'était pas apparent il y a un an.

Les hypothèses de dépenses d'investissement des centres de données augmentent de 30% en raison des besoins en énergie

L'augmentation du coût de construction de l'infrastructure d'IA est un facteur clé dans la révision à la hausse des prévisions de dépenses. Citigroup a augmenté son hypothèse de dépenses d'investissement pour chaque gigawatt (GW) de capacité de centre de données d'environ 30% pour la période 2026-2027. Cet ajustement découle d'un changement structurel dans la façon dont les hyperscalers gèrent l'énergie. Les grandes entreprises technologiques, y compris Google, Microsoft et Amazon, construisent de plus en plus leurs propres centrales électriques, transformant l'électricité d'une dépense opérationnelle récurrente en une dépense d'investissement initiale. Cette tendance est formalisée dans l'engagement "Build Your Own Power Plant" (BYOPP) parmi les principaux acteurs de l'IA.

Au-delà de l'électricité, les augmentations de prix pour les composants matériels essentiels comme la mémoire et le stockage contribuent également aux coûts de construction plus élevés. La banque soutient que les estimations industrielles précédentes d'environ 50 milliards de dollars par GW pour la construction de centres de données sont maintenant obsolètes et risquent de sous-estimer la véritable intensité capitalistique requise pour soutenir la prochaine vague de modèles d'IA.

La perturbation des logiciels traditionnels n'est pas encore intégrée dans les prix

Alors que l'adoption de l'IA s'accélère, Citigroup avertit que les prévisions de bénéfices consensuelles pour les entreprises de logiciels traditionnels n'ont pas encore tenu compte de la perturbation imminente. La menace principale provient de la capacité de l'IA à remplacer les outils dont les coûts augmentent linéairement avec l'utilisation. Cela représente une refonte fondamentale des modèles commerciaux, et pas seulement une mise à niveau de fonctionnalité. Les entreprises de logiciels établies sont confrontées à des pressions de deux côtés : des concurrents agiles, natifs de l'IA, et le risque de "contraction des postes", où l'IA permet à moins d'employés d'effectuer plus de tâches.

Les coûts de commutation élevés et le fort pouvoir de fixation des prix qui justifiaient autrefois les valorisations élevées des entreprises de logiciels en tant que service (SaaS) sont maintenant réévalués par le marché. Bien que les actions logicielles aient déjà commencé à prendre du retard par rapport aux acteurs de l'infrastructure IA, Citigroup estime que l'impact total n'a pas été intégré dans les prix. Le rapport conclut que les opportunités risque-rendement les plus favorables se trouvent dans les goulets d'étranglement de l'infrastructure, y compris la mémoire, le stockage, les interconnexions optiques et les équipements électriques.