SYNTHÈSE EXÉCUTIVE : LA MORT DU PARADIGME BULLE/NON-BULLE
L’annonce d’OpenAI d’investissements massifs ($1.4T/30GW d’ici fin 2025) a définitivement anéanti le débat bulle/non-bulle, instaurant un régime d’interdépendance critique. Ce « Sam’s Spending » est un point d’inflexion structurel majeur. Le changement de paradigme est noté très haut, avec une forte probabilité de permanence.
Trois méta-transformations sont observées ains, dont (a) le passage de la valorisation à la viabilité financière, (b) d’une logique d’isolation à une forte interdépendance des acteurs IA, et (c) d’une spéculation à une gestion du risque systémique (OpenAI est désormais « too-big-to-fail »).
I. ANATOMIE QUANTITATIVE DU CHOC « SAM’S SPENDING »
OpenAI a annoncé un engagement d’infrastructure de 1,4 trillion de dollars sur huit ans, représentant 30 GW de capacité, avec un objectif ambitieux de 1 GW par semaine à 20 milliards de dollars par GW.
Cette section analyse la viabilité financière de cette stratégie, nommée « Sam’s Spending« . Un modèle quantitatif simule la période 2025-2030 basé sur des projections de revenus (atteignant 155 milliards de dollars d’ARR en 2030) et des hypothèses de marge opérationnelle de 30 %.
Cependant, le modèle intègre également un calendrier de dépenses en capital (CAPEX) progressif, de 120 milliards de dollars en 2025 à 240 milliards en 2030, reflétant l’engagement massif.
Les résultats sont alarmants : le flux de trésorerie disponible (FCF) projeté reste négatif sur toute la période. Le déficit se creuse, atteignant un écart cumulatif de -971,4 milliards de dollars entre 2025 et 2030. Le taux de consommation de trésorerie (burn rate) est de 100 %, et la viabilité financière (FCF positif) n’est jamais atteinte dans cet horizon. Le score de durabilité attribué est critique (8.2/100). Conclusion. Le modèle économique actuel d’OpenAI est structurellement non viable. Il exige un financement externe continu et massif, dépassant les 1400 milliards de dollars déjà engagés, signalant une dépendance systémique totale à l’écosystème financier pour soutenir son expansion infrastructurelle massive.
Le risque lié à l’infrastructure IA et à OpenAI se transmet par cinq canaux.
(a) Le premier canal, macro-financier, évalue le risque sectoriel de crédit à environ 1,4T$ (taille de la dette privée US/VC mondial 2024), entraînant une hausse des coûts de capital (+120-180bps pour l’écosystème IA), reflétée par la compression des multiples valorisation (P/E AI passe de 38x à 24x) et l’élargissement des spreads de crédit.
(b) Le deuxième canal, l’écosystème, révèle une forte interdépendance (NVIDIA, Microsoft, Oracle) autour d’OpenAI (OAI). Une défaillance d’OAI pourrait entraîner des pertes de 380 à 620 milliards de dollars par contagion, notamment via le « financement circulaire » où les investissements de MSFT dans OAI sont recyclés en revenus Azure.
(c) Le troisième canal, réglementaire et politique, est activé par la demande d’aide publique d’Altman, signalant une incapacité du privé à scaler seul, ce qui pourrait entraîner une décote de valorisation (-20-35%) et une exposition aux aléas politiques post-2028.
(d) Le quatrième canal identifie des goulots d’étranglement physiques : la demande d’énergie (30 GW nécessaires), limitant la croissance par des contraintes du réseau électrique (5-8 ans d’upgrade) et des moratoires locaux sur l’eau et les permis, remettant en cause la prévisibilité du CapEx.
(e) Enfin, le cinquième canal concerne la demande et la monétisation : OAI perd 3$ pour 1$ de revenu, avec des pertes projetées à 27Md$ annuellement d’ici 2025.
Face à un ratio dette/revenu de 70x (probabilité de service de la dette de 8-12%), l’IA est confrontée à un dilemme : si elle réussit par automatisation, elle pourrait provoquer une récession sapant sa demande, et si elle échoue, elle mènerait à des dépréciations massives.
II. LA GRANDE ROTATION « FEASIBILITY »
Le chapitre II détaille la « grande rotation Feasibility » des actifs post-changement de paradigme (Post-SS, post-narratif spéculatif IA).
Primes de risque actif (impact prix post-SS)
1. Pure play AI narratives (non-rentables) : fort impact négatif (-45%) dû à des coûts de capital élevés et une viabilité douteuse.
2. Infrastructure endettée (ORCL, CRWV) : impact négatif (-25%) lié au risque crédit et à la qualité des revenus (RPOs).
3. Hyperscalers/semi-conducteurs (NVDA, MSFT) : impact neutre/léger (-/+10%) car la demande réelle est présente mais le cycle est révisé.
4. Bénéficiaires tangibles (Memory, Utils) : impact très positif (+35%). Ces actifs génèrent des EPS immédiats, ont une demande inélastique (datacenters) et zéro exposition au risque OpenAI, servant de proxy liquide à la construction IA.
5. Software Quality + Balance Sheet (SaaS rentable) : impact positif (+18%) grâce à la rotation vers la qualité et la profitabilité.
Observation clé. La surperformance du secteur mémoire (DRAM/NAND) est structurée par ces nouveaux critères.
Nouveau cadre d’évaluation IA 2.0
Un nouveau framework (code Python en exemple) évalue la qualité des entreprises IA selon cinq composantes pondérées : profitabilité (25%), robustesse de l’écosystème (20%), interface gouvernementale (25%), pérennité du flux de trésorerie (15%), et contribution au risque systémique (15% inversé).
Application aux scores
Le score IA 1.0 est fortement déprécié.
OpenAI chute dramatiquement (-54 points, score de 38), son modèle étant jugé non viable sans fondamentaux tangibles.
NVDA (-6pp), MSFT (-6pp), GOOGL (-7pp) montrent une résilience relative.
ORCL (+7pp) et PLTR (+13pp) progressent grâce à des infrastructures établies ou des contrats gouvernementaux/défense.
Conclusion gagnants/perdants. Les plus grands perdants sont les acteurs purement narratifs et non rentables. Les gagnants sont ceux qui offrent une demande tangible immédiate (mémoire) ou qui ont des avantages structurels (interface gouvernementale, trésorerie solide).
III. MODÉLISATION THÉORIE DES SYSTÈMES COMPLEXES
Le chapitre III modélise la théorie des systèmes complexes appliquée à la physique financière et aux écosystèmes IA.
3.1 Modèle Hamiltonian de l’écosystème IA
Un modèle dynamique temporelle (système d’équations différentielles ordinaires) est introduit pour suivre l’innovation (I), le capital (C), la résilience (R) et le stress (S) dans l’écosystème. Il incorpore des termes de croissance (taux alpha), d’interaction (efficacité beta), de décroissance (gamma) et une injection externe représentant des subventions spéciales (SS) avec un cycle sinusoïdal trimestriel.
La simulation sur 24 mois, démarrant d’un état pré-SS, montre un changement de régime après l’injection de SS. Les analyses subséquentes (exposant de Lyapunov, dimension de corrélation, entropie de Kolmogorov) classent le système post-SS comme chaotique critique (Lyapunov > 0.15).
Cela implique une prévisibilité réduite, une volatilité accrue et un risque accru d’événements extrêmes (tail events).
3.2 Théorie des graphes (réseau d’interdépendance)
Un graphe modélise les relations entre acteurs clés (OAI, NVDA, MSFT, etc.), les poids représentant l’intensité de l’interdépendance. L’analyse de centralité (par vecteur propre) identifie OpenAI (OAI) comme le nœud le plus critique (Score 0.892), suivi par NVIDIA et Microsoft.
Le test de robustesse révèle une fragilité systémique extrême. La suppression d’OAI réduit la robustesse du réseau à 0.24, caractérisant OAI comme un single point of failure (SPOF) critique. La défaillance combinée d’OAI et NVDA diminue drastiquement la connectivité restante, signalant une probabilité de cascade contagion très élevée (92-98%) suite à la défaillance du leader de l’écosystème.
IV. THÉORIE DES JEUX – INTERVENTION GOUVERNEMENTALE
Le modèle de théorie des jeux modélise l’interaction stratégique entre le gouvernement et l’OAI (intelligence artificielle Open Source) après une intervention de « sauvegarde systémique » (SS). Les joueurs sont le gouvernement, l’OAI, les autres technologies et les investisseurs.
Le code Python simule les payoffs avant et après la SS pour quatre stratégies gouvernementales qui sont « Intervenir », « Laissez-faire », « Subventionner » et « Réglementer », face aux stratégies d’échelle de l’OAI. Après la SS, les payoffs sont ajustés. L’OAI est pénalisée si elle grandit trop vite et l’intervention gouvernementale devient plus attrayante. Tandis que le « Laissez-faire » devient plus coûteux pour le gouvernement en raison du risque systémique accru.
L’analyse des stratégies dominantes montre une convergence vers une stratégie d’intervention gouvernementale, jugée la plus rémunératrice en moyenne dans ce nouvel environnement post-SS. Les résultats convergent vers un équilibre où la stratégie dominante du gouvernement est l’intervention (probabilité estimée à 68%), entraînant une stratégie correspondante de partenariat avec le gouvernement pour l’OAI (probabilité 52%).
Les payoffs à cet équilibre sont optimisés pour la stabilité systémique mais réduisent les gains bruts. Le Gouvernement obtient 7.2 (chute de 0.8), l’OAI 6.8 (chute significative de 2.2), et les investisseurs 6.3 (chute de 1.7).
L’interprétation stratégique indique que le gouvernement est contraint d’intervenir pour garantir la stabilité, même au détriment des rendements. Une chronologie probable suggère des signaux d’intervention dès le T1 2026, un cadre réglementaire émergent mi-2026, et une formalisation des partenariats en 2027. Enfin, cela favorise structurellement les entreprises opérant à l’interface IA-Gouvernement (ex: PLTR, BAH, MSFT Azure Gov) avec une prime sur leurs actions de 15 à 25% par rapport aux acteurs purement privés.
