Pendant que les géants de l’IA engloutissent des centaines de milliards dans leur course en avant, certains ont trouvé le moyen de gagner sans même avoir à choisir le vainqueur. Les grandes banques financent, structurent, prélèvent leur part… puis transfèrent une partie du risque ailleurs. Dans la ruée vers l’IA, les pelles et les pioches ne sont décidément pas les seuls bons commerces…
Nous terminons, cette semaine, notre série de rentrée consacrée aux gagnants méconnus de la course à l’IA. Après avoir découvert comment Caterpillar séduit les opérateurs de data centers grâce à ses turbines et générateurs, puis comment Air Liquide profite de la foire d’empoigne sur les puces électroniques grâce à ses gaz industriels, nous nous penchons aujourd’hui sur des acteurs qui ont su capter – avec un effort minimal – une partie des centaines de milliards d’investissements déversés dans les infrastructures numériques.
Les grandes banques, JPMorgan (NYSE:JPM) et Goldman Sachs (NYSE:GS) en tête, se sont révélées irremplaçables pour faire le lien entre les grands noms de l’IA – comme OpenAI et Anthropic –, et leurs financeurs.
Traditionnellement, les banques se rémunèrent lors des levées de fonds en prélevant une partie des capitaux levés. Elles valorisent ainsi leur travail de mise en relation entre investisseurs et industriels, leur carnet d’adresses, ainsi que le conseil apporté lors de la structuration des opérations.
Cette activité est non seulement très rémunératrice pour les banques, mais elle présente aussi l’avantage d’être peu risquée. Contrairement aux activités de marché, où les gains d’un établissement sont les pertes d’un autre, ou à l’activité de prêt, toujours soumise au risque de défaut, le montage d’opérations financières relève du conseil.
Lorsque la banque ne prend pas part au tour de table, son risque se limite au coût des employés mobilisés pour préparer le dossier. Et lorsqu’elle met ses propres fonds sur la table, elle dispose de mécanismes permettant de transférer le risque de défaut à des tiers, notamment par la titrisation.
Pile, elle gagne ; face, d’autres acteurs perdent. La rentabilité n’est plus qu’une question de flux.
Or, les investissements dans l’IA ont atteint des niveaux démesurés par rapport aux montants traditionnellement levés dans l’industrie ou les services. Alors qu’un projet dépassant les 10 Mds$ était encore récemment considéré comme systémique, il est devenu courant, depuis deux ans, de voir des entreprises évoquer des investissements se chiffrant en dizaines, voire en centaines de milliards de dollars, sans que les marchés financiers ne s’affolent.
Pour les banques, c’est une nouvelle manne, qui promet une explosion de leurs bénéfices tant que les investissements se poursuivront au rythme actuel.
Quand les réseaux voient passer des milliards
A tout seigneur, tout honneur : la palme du besoin en financement revient sans nul doute à Nvidia. Avec un tour de table de 500 Mds$, le concepteur de puces a levé un montant historique.
Pour rassembler une telle somme, il a fallu réunir les plus grands noms de la finance américaine. Les spécialistes du non-coté BlackRock, Blackstone, KKR et Apollo se sont joints à Goldman Sachs pour monter l’opération, qui permettra de financer la construction d’infrastructures, de solvabiliser les clients de Nvidia et d’apporter de la visibilité sur les volumes de vente grâce à la conclusion de contrats à terme.
De son côté, JPMorgan a commencé à financer largement OpenAI dès octobre 2024, en octroyant au concepteur de ChatGPT une ligne de crédit de 4 Mds$. Dès janvier 2025, 2,3 Mds$ supplémentaires étaient débloqués pour financer la construction du futur centre de données au Texas.
Quelques mois plus tard, la banque mettait 7 Mds$ sur la table pour accompagner le projet Stargate, un gigantesque ensemble de centres de données qui devrait engloutir la puissance de dix réacteurs nucléaires.
Le grand retour de la titrisation
Pour éviter d’avoir à matérialiser des pertes en cas d’explosion de la bulle de l’IA, les grands établissements bancaires ont mis en place une série de mesures de gestion du risque.
Le premier outil de protection est la diversification : lorsqu’elles financent des projets se chiffrant en dizaines ou en centaines de milliards, les banques n’interviennent pas seules. L’exposition de 7 Md$ de JPMorgan dans Stargate, par exemple, peut sembler disproportionnée… mais elle ne représente que 1,4 % du montant total du projet d’OpenAI.
Un autre mécanisme revient au goût du jour : la titrisation. Il consiste à séparer les créances en tranches, selon le niveau de protection apporté au prêteur. Bien entendu, l’intérêt pour les banques est de conserver les créances garanties par des actifs solides et de céder celles qui ne pourront pas être remboursées en cas de faillite.
Les montants ainsi transférés sont confidentiels, mais le Financial Times indiquait, dès le mois de mai, que JPMorgan s’apprêtait à externaliser 4 Mds$ de risque de défaut de dette auprès d’acteurs du crédit privé. Quelques jours plus tard, Bloomberg rapportait que Goldman Sachs s’apprêtait à titriser 5 Mds$ de dette.
Les banques américaines ne sont d’ailleurs pas les seules à avoir recours à ce procédé : le Néerlandais ING aurait, toujours selon Bloomberg, titrisé 10 Mds$ de prêts au mois de juillet, dont 6 Mds$ dédiés au financement de centres de données utilisés pour entraîner et exécuter des IA.
De l’autre côté de la transaction se trouvent les spécialistes du non-coté, comme Blackstone. La firme américaine amasse à tour de bras ce papier rentable, mais particulièrement risqué. Un pari sur la bonne santé future des acteurs de l’IA que les banques, elles, ne font pas.
Les quelques points de base de marge que JPMorgan et consorts réalisent sur ces prêts peuvent paraître négligeables. Mais, multipliés par les centaines de milliards qui changent de main, ils représentent des sommes significatives. Le tout sans avoir à parier sur l’avenir d’un secteur dont la pérennité reste encore bien incertaine.
Gagner à tous les coups : avec l’engouement pour l’IA, les banques ont trouvé une nouvelle occasion de reproduire ce modèle d’affaires qui leur a si bien réussi à travers les siècles.
