Le déploiement de l’IA a un nouveau problème : les puces qu’il a achetées l’année dernière sont déjà trop anciennes.

Microsoft réduit progressivement sa capacité Oracle louée, car les machines utilisent des puces Nvidia plus anciennes, et il examine plus de 80 milliards de dollars d’engagements cloud auprès de tiers. Les dépenses d’Oracle en centres de données ont fait basculer son flux de trésorerie disponible dans le négatif, avec une notation à un cran au-dessus de la catégorie spéculative, tandis que Gartner avertit que ce déploiement risque des dépréciations à mesure que du matériel plus rapide arrive.

Depuis deux ans, la question dans l’infrastructure d’IA était de savoir si l’on pouvait construire suffisamment de puissance de calcul. La question est désormais de savoir à qui appartiendront les machines lorsqu’elles ne seront plus les bonnes machines.

Microsoft a commencé à désactiver de la capacité de serveurs louée chez Oracle et ne renouvellera pas un accord signé en 2023, selon Bloomberg, qui a rapporté cette décision cette semaine. Les systèmes hébergés par Oracle utilisaient des générations plus anciennes de processeurs Nvidia qui ne correspondent plus aux besoins des charges de travail de Microsoft. Aucune des deux entreprises n’a divulgué la valeur du contrat initial, qui soutenait les fonctionnalités d’IA de Bing.

Le même reportage décrit un examen plus large : Microsoft réévalue plus de 80 milliards de dollars d’engagements cloud externes, y compris des accords avec CoreWeave, Nscale et Nebius, après l’accumulation de coûts et de retards de livraison. Microsoft a récemment décliné une option visant à plus que doubler un déploiement au Texas avec Nscale — une extension qui aurait valu des dizaines de milliards — quelques semaines après s’être retirée du site prévu de Nscale à Loughton, en Angleterre, où les raccordements électriques avaient glissé vers les années 2030.

La demande n’a pas chuté. Le matériel a vieilli

La distinction compte, car les deux choses peuvent être vraies en même temps.

Les accélérateurs d’IA ne sont pas des serveurs génériques. Chaque génération améliore les performances par watt, et un centre de données est limité par la puissance et le refroidissement bien avant de manquer d’espace au sol. Une salle pleine de cartes vieilles de trois ans peut être à la fois entièrement réservée et économiquement obsolète : elle coûte autant à alimenter, produit moins de tokens par mégawatt et ne peut pas servir les plus grands modèles aux latences que les clients attendent aujourd’hui.

C’est pourquoi le marché du « matériel de génération précédente » existe, mais se raréfie rapidement. Oracle affirme que la demande pour son infrastructure d’IA reste solide, y compris pour les équipements des générations antérieures. Les bailleurs décrivent rarement leur propre stock comme étant immobilisé.

Le bailleur porte le risque

Le changement pèse le plus lourdement sur les entreprises qui ont emprunté pour construire des capacités, puis les ont louées.

Oracle a investi massivement dans des centres de données d’IA, et ces dépenses ont fait basculer son flux de trésorerie disponible dans le rouge. Sa note de crédit se situe un cran au-dessus de la catégorie spéculative, et l’action a perdu plus de la moitié de sa valeur depuis un pic en juin. Le titre a chuté d’environ 3 % après le rapport sur Microsoft. Une tentative antérieure de louer des capacités supplémentaires à Microsoft aurait échoué en juin.

Les néoclouds présentent la même forme d’exposition avec un bilan plus léger : CoreWeave, Nscale et Nebius ont tous bâti leur activité sur de longs contrats avec une poignée de gros clients. Pour le vendeur, ces contrats ressemblent à des revenus ; pour l’acheteur, à un passif, lorsque le matériel sous-jacent vieillit plus vite que le papier.

La comptabilité arrive plus tard

Gartner a averti que des dépenses d’investissement agressives dans les infrastructures d’IA risquent d’entraîner d’importantes dépréciations, à mesure que des puces plus rapides et plus efficaces arrivent sur le marché. C’est la partie silencieuse du cycle. Une dépréciation n’est pas un effondrement de la demande ; c’est le moment où une entreprise admet que l’actif vaut moins que ce qu’indique son bilan.

Les plans d’amortissement supposent une durée d’utilité de cinq à six ans pour cet équipement. La vie commerciale d’une génération d’accélérateurs s’avère plus courte — peut-être deux à trois ans à la pointe, plus longue à la périphérie.

Ce qui change maintenant

Trois choses en découlent, et aucune n’est « l’IA, c’est terminé ».

Premièrement, les contrats raccourcissent et les conditions de sortie retiennent plus l’attention que la valeur affichée. Un engagement de dix ans à prix fixe n’est attractif que si le matériel qu’il contient reste compétitif, et les acheteurs ont appris qu’il pourrait ne pas le rester.

Deuxièmement, l’acheteur marginal devient plus attentif à qui détient la valeur résiduelle. La location transfère l’obsolescence au bailleur, ce qui explique pourquoi les hyperscalers louent — et pourquoi la solvabilité des preneurs fait désormais partie de l’histoire.

Troisièmement, les chiffres de croissance du secteur et la qualité de ses actifs commencent à diverger. Les revenus peuvent continuer d’augmenter tandis que les rendements du capital déjà engagé diminuent, et c’est dans cet écart que se situe généralement la prochaine vague de mauvaises nouvelles.

Le déploiement ne ralentit pas parce que personne ne veut la puissance de calcul. Il ralentit là où la puissance de calcul est la plus ancienne, et quelqu’un doit comptabiliser l’écart.

Source : reportages de Bloomberg et du Financial Times sur les engagements cloud de Microsoft, tels que résumés par le Times of India ; prévisions de Gartner sur les dépenses d’infrastructure d’IA ; états financiers publiés d’Oracle.

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