Salle de serveurs intérieure moderne, centre de données. Connexion et cyber réseau dans des serveurs sombres. Sauvegarde, minage, hébergement, mainframe, ferme, cloud et racks informatiques avec stockage d’informations. Rendu 3D | Crédits image : Mikhail Konoplev / Getty Images Il faut énormément de puissance de calcul pour faire fonctionner un produit d’IA — et alors que l’industrie technologique se précipite pour exploiter le potentiel des modèles d’IA, une course parallèle est en cours pour construire l’infrastructure qui les alimentera. Lors d’une récente conférence téléphonique sur les résultats, Jensen Huang, PDG de Nvidia, a estimé qu’entre 3 000 et 4 000 milliards de dollars seront investis dans l’infrastructure IA d’ici la fin de la décennie — la majeure partie de cet argent provenant des entreprises d’IA. En cours de route, ces investissements exercent une pression énorme sur les réseaux électriques et poussent la capacité de construction de l’industrie à sa limite.
Ci-dessous, nous avons rassemblé tout ce que nous savons sur les plus grands projets d’infrastructure IA, y compris les investissements majeurs de Meta, Oracle, Microsoft, Google et OpenAI. Nous maintiendrons cette liste à jour alors que la frénésie continue et que les chiffres grimpent encore plus haut.
C’est sans doute l’accord qui a lancé toute la vague contemporaine de l’IA : En 2019, Microsoft a investi 1 milliard de dollars dans une organisation à but non lucratif appelée OpenAI, principalement connue pour son association avec Elon Musk. Un point crucial de cet accord faisait de Microsoft le fournisseur exclusif de cloud pour OpenAI — et à mesure que les exigences d’entraînement des modèles augmentaient, une part croissante de l’investissement de Microsoft a pris la forme de crédit cloud Azure plutôt qu’en numéraire.
C’était un excellent accord pour les deux parties : Microsoft pouvait revendiquer davantage de ventes Azure, et OpenAI obtenait plus de ressources pour sa plus grande dépense. Dans les années qui ont suivi, Microsoft a augmenté son investissement jusqu’à près de 14 milliards de dollars — un mouvement qui devrait rapporter énormément lorsque OpenAI se convertira en entreprise à but lucratif.
Le partenariat entre les deux entreprises s’est récemment distendu. L’an dernier, OpenAI a annoncé qu’elle n’utiliserait plus exclusivement le cloud de Microsoft, accordant à la société un droit de premier refus sur ses besoins futurs en infrastructure, mais cherchant ailleurs si Azure ne pouvait pas satisfaire à ses exigences. Microsoft a également commencé à explorer d’autres modèles de base pour alimenter ses produits IA, établissant ainsi une indépendance accrue vis-à-vis du géant de l’IA.
L’arrangement entre OpenAI et Microsoft a connu un tel succès qu’il est devenu courant pour les services IA de s’associer à un fournisseur de cloud spécifique. Anthropic a reçu 8 milliards de dollars d’investissement de la part d’Amazon, tout en modifiant le noyau du matériel d’Amazon pour l’adapter à l’entraînement IA. Google Cloud a également signé avec de plus petites sociétés IA comme Lovable et Windsurf en tant que « partenaires informatiques principaux », bien que ces accords n’impliquaient aucun investissement. Même OpenAI est revenu à la charge, recevant un investissement de 100 milliards de dollars de Nvidia en septembre, lui permettant d’acheter encore plus de GPU de la société.
Le 30 juin 2025, Oracle a révélé dans un dépôt auprès de la SEC avoir signé un contrat de services cloud de 30 milliards de dollars avec un partenaire non nommé ; c’est plus que les revenus cloud de l’entreprise sur l’ensemble de l’exercice précédent. OpenAI a finalement été révélée comme le partenaire, assurant à Oracle une place aux côtés de Google dans la liste des partenaires d’hébergement post-Microsoft d’OpenAI. Sans surprise, l’action de la société a grimpé en flèche.
Quelques mois plus tard, cela s’est reproduit. Le 10 septembre, Oracle a annoncé un contrat de 300 milliards de dollars sur cinq ans pour la puissance de calcul, qui doit débuter en 2027. L’action d’Oracle a encore grimpé, faisant brièvement de son fondateur Larry Ellison l’homme le plus riche du monde. L’ampleur de l’accord est stupéfiante : OpenAI ne dispose pas de 300 milliards de dollars à dépenser, donc ce chiffre suppose une croissance immense pour les deux entreprises et pas mal de foi en l’avenir.
Mais avant qu’un seul dollar ne soit dépensé, l’accord a déjà consacré Oracle comme l’un des principaux fournisseurs d’infrastructure IA — et une force financière majeure.
Alors que les laboratoires d’IA se précipitent pour construire de l’infrastructure, ils achètent principalement des GPU à une seule société : Nvidia. Ce commerce a permis à Nvidia d’accumuler d’énormes liquidités — et la société réinjecte cet argent dans l’industrie de manière de plus en plus originale. En septembre 2025, Nvidia a acheté une participation de 4 % dans Intel pour 5 milliards de dollars — mais encore plus surprenants sont les accords passés avec ses propres clients. Une semaine après l’annonce de l’accord avec Intel, la société a annoncé un investissement de 100 milliards de dollars dans OpenAI, payé en GPU qui seront utilisés dans les projets de data centers en cours d’OpenAI. Nvidia a depuis annoncé un accord similaire avec xAI d’Elon Musk, et OpenAI a lancé un accord séparé GPU-contre-actions avec AMD.
Si cela peut sembler circulaire, c’est parce que ça l’est. Les GPU de Nvidia sont précieux parce qu’ils sont rares — et en les injectant directement dans un schéma de data centers en constante expansion, Nvidia s’assure qu’ils le restent. On pourrait en dire autant des actions privées d’OpenAI, dont la valeur est d’autant plus importante qu’elles ne sont pas accessibles sur les marchés publics. Pour l’instant, OpenAI et Nvidia surfent sur la vague et personne ne semble trop inquiet — mais si la dynamique faiblit, ce genre d’arrangement sera examiné de beaucoup plus près.
Pour des entreprises comme Meta qui disposent déjà d’une infrastructure existante significative, la situation est plus complexe — et tout aussi coûteuse. Mark Zuckerberg, PDG de Meta, a déclaré que l’entreprise prévoyait de dépenser 600 milliards de dollars dans l’infrastructure américaine d’ici la fin de 2028.
Au premier semestre 2025, la société a dépensé 30 milliards de dollars de plus que l’année précédente, principalement motivée par l’ambition croissante de Meta en matière d’IA. Une partie de ces dépenses va à des contrats cloud de grande ampleur, comme un récent contrat de 10 milliards de dollars avec Google Cloud, mais encore plus de ressources sont investies dans deux nouveaux centres de données gigantesques.
Un nouveau site de 2 250 acres en Louisiane, baptisé Hyperion, coûtera environ 10 milliards de dollars à construire et fournira environ 5 gigawatts de puissance de calcul. Notamment, le site inclut un accord avec une centrale nucléaire locale pour gérer l’augmentation de la demande énergétique. Un site plus petit dans l’Ohio, appelé Prometheus, devrait entrer en service en 2026, alimenté par du gaz naturel.
Un tel déploiement a des conséquences environnementales réelles. Le xAI d’Elon Musk a construit son propre centre de données hybride et centrale de production d’énergie à South Memphis, Tennessee. L’usine est rapidement devenue l’un des plus grands émetteurs de produits chimiques générateurs de smog du comté, grâce à une série de turbines à gaz naturel qui, selon les experts, violent le Clean Air Act.
À peine deux jours après sa seconde investiture en janvier dernier, le président Trump a annoncé une coentreprise entre SoftBank, OpenAI et Oracle, destinée à investir 500 milliards de dollars dans la construction d’une infrastructure IA aux États-Unis. Baptisé “Stargate” d’après le film de 1994, le projet a été lancé avec un battage médiatique considérable, Trump le qualifiant de “plus grand projet d’infrastructure IA de l’histoire”. Sam Altman, d’OpenAI, semblait d’accord, déclarant : “Je pense que ce sera le projet le plus important de cette ère.”
Dans les grandes lignes, le plan prévoyait que SoftBank fournirait le financement, Oracle se chargerait de la construction avec l’apport d’OpenAI. À la supervision, Trump promettait d’écarter toute barrière réglementaire susceptible de ralentir le chantier. Mais des doutes subsistaient dès le début, notamment de la part d’Elon Musk, rival commercial d’Altman, qui affirmait que le projet ne disposait pas des fonds nécessaires.
Le battage s’est estompé, et le projet a perdu de son élan. En août, Bloomberg a rapporté que les partenaires peinaient à se mettre d’accord. Néanmoins, le projet a progressé avec la construction de huit centres de données à Abilene, Texas, la construction du dernier bâtiment devant s’achever d’ici fin 2026.
Les “dépenses d’investissement” (capex) sont généralement un indicateur assez sec, désignant les investissements d’une entreprise dans des actifs physiques. Mais alors que les entreprises technologiques se sont succédé pour annoncer leurs plans capex pour 2026, la ruée sur les data centers a rendu les chiffres bien plus intéressants — et bien plus élevés.
Amazon a été leader du capex, prévoyant 200 milliards de dollars de dépenses en 2026 (contre 131 milliards en 2025), tandis que Google arrivait juste derrière avec une estimation entre 175 et 185 milliards de dollars (contre 91 milliards en 2025). Meta estimait entre 115 et 135 milliards de dollars (contre 71 milliards l’année précédente), bien que ce chiffre soit un peu trompeur car bon nombre de projets de data centers ont été totalement sortis de leur comptabilité. Au total, les hyperscalers prévoient de dépenser près de 700 milliards de dollars dans des projets de data centers rien qu’en 2026.
Cette somme a suffi à effrayer certains investisseurs. Les entreprises sont cependant restées largement indifférentes, expliquant que l’infrastructure IA était vitale pour leur avenir. Cela a créé une dynamique étrange. Comme on pouvait s’y attendre, les dirigeants tech sont plus optimistes sur l’IA que leurs homologues de Wall Street — et plus les entreprises technologiques dépensent, plus leurs banquiers s’inquiètent. Ajoutez-y les énormes dettes que beaucoup d’entreprises contractent pour financer ces constructions, et on commence à entendre les directeurs financiers de la Silicon Valley grincer des dents.
Cela n’a pas encore freiné les investissements dans l’IA, mais cela pourrait bientôt arriver — à moins, bien sûr, que les hyperscalers prouvent qu’ils peuvent rentabiliser ces investissements.
Cet article a été publié pour la première fois le 22 septembre.
