Le secteur de l’IA et des infrastructures critiques observe une montée en puissance du financement via des véhicules spéciaux (SPV) et du shadow banking technologique, une tendance adoptée par les géants de la technologie (Big Tech, Semi, Cloud). Ces schémas, illustrés par NVIDIA/xAI, visent à accélérer la (i) reconnaissance des revenus, (ii) externaliser l’endettement (hors bilan), (iii) créer une demande artificielle garantie pour leurs produits (GPU, cloud) et (iv) monétiser leurs écosystèmes via des structures financières opaques mais légales.
Cinq acteurs majeurs utilisent des mécanismes similaires :
1. Microsoft (Azure AI Infrastructure SPVs)
Crée des SPV pour acheter des clusters GPU (NVIDIA H100) financés par des fonds d’infrastructure. Cela permet à Microsoft de comptabiliser immédiatement les revenus Azure et de placer le risque crédit dans la SPV.
Estimation : 12–15 Md$ d’actifs titrisés en 2024.
2. Meta (AI Compute Trusts)
Utilise des SPV détenues minoritairement, financées par des assureurs, pour leurs besoins en puissance de calcul Llama. Meta loue cette puissance à ses propres R&D, générant des revenus internes et bénéficiant d’optimisations fiscales.
3. Amazon (AWS – AI Infrastructure YieldCo)
Structure ses SPV comme des YieldCos, avec des contrats take-or-pay de 5 à 7 ans sur des clusters Trainium/Inferentia et NVIDIA, garantissant des revenus pré-engagés pour AWS.
4. Alphabet (Google Cloud – TPU Infrastructure SPVs)
Spécialisé dans l’achat de TPU, financé par des fonds de crédit privés. Google utilise la classification « infrastructure critique » pour stabiliser les flux de revenus locatifs, notamment vers Anthropic et le secteur de la défense.
Estimation : 8 Md$ d’actifs sous-jacents en 2024.
5. AMD (MI300X Leasing SPVs)
Pour concurrencer NVIDIA, AMD (i) vend ses GPU à des SPV qui les (ii) louent ensuite aux fournisseurs cloud, transformant AMD en acteur financier de l’infrastructure IA.
Ces SPVs partagent des caractéristiques communes : elles évitent la consolidation comptable (participation <20%), impliquent des fonds d’infrastructure ou de crédit, utilisent des actifs technologiques comme collatéral et reposent sur des contrats de location/capacité.
Elles bénéficient d’un faible niveau de transparence, souvent masqué dans les notes de bas de page.
Le risque systémique réside dans l’interconnexion de ces structures, représentant potentiellement 300 à 500 Md$ d’actifs financés massivement par la dette.
En l’absence de régulation spécifique, un choc de la demande IA ou un problème technologique pourrait déclencher une cascade de défauts, affectant le marché repo et les entités exposées, transformant la vente de hardware en un moteur sophistiqué de titrisation hors bilan.
