Jefferies met en garde contre un "moment 2008" : l'IA pourrait entraîner une "destruction massive de capital" aux États-Unis, avec des parts se dirigeant vers des modèles open source chinois
Jefferies avertit : Parmi les 2 340 milliards de dollars de commandes en attente des quatre principaux fournisseurs de cloud américain, environ la moitié est due à OpenAI et Anthropic, deux sociétés déficitaires, créant un risque de concentration du crédit similaire à la crise des subprimes de 2008. Wood estime que le scénario le plus probable à long terme pour l’IA est une "destruction massive de capital" aux États-Unis, la part de marché se dirigeant vers les modèles open source bon marché de Chine, et que ce cycle pourrait se terminer par une crise des marchés du crédit.
Le risque d'endettement dans l'industrie de l'IA suscite une série d'avertissements de la part de stratèges chevronnés de Wall Street. Chris Wood, responsable mondial de la stratégie actions chez Jefferies et auteur de « GREED & fear », compare dans son dernier rapport trimestriel le boom actuel de l'IA à la crise des subprimes de 2008, en soulevant un risque structurel : les fournisseurs cloud hyperscale accordent d'énormes crédits « non garantis » à deux laboratoires d'IA encore lourdement déficitaires.
Wood estime : « À l’échelle du marché, l’issue la plus probable à long terme du récit de l’IA sera une destruction massive de capital aux États-Unis, avec un transfert de parts de marché vers les grands modèles de langage open source chinois, bien meilleur marché. »
L’histoire de l’IA aboutira « à un grand réajustement à un moment donné dans un avenir proche ».
Modèles chinois : de « bon marché » à « équivalents »
L’avertissement de Wood n’est pas nouveau, mais l’ampleur du phénomène augmente.
D’après les données d’OpenRouter suivies par Wood, la semaine du 27 septembre, les modèles chinois de premier plan ont traité 76,12 trilliards de tokens, contre seulement 4,37 trilliards fin avril ; durant la même période, les modèles américains de pointe en ont traité 14,2 trilliards. Le chiffre en Chine a doublé en dix semaines.
La qualité aussi évolue. Wood souligne que le Kimi K3 de Moonshot « se situe à la frontière du secteur IA », sa performance étant estimée à 95 % de celle d'Anthropic Claude Fable 5. Un modèle atteignant 95 % de performance à prix très réduit n’est plus une marque « discount », mais un concurrent sérieux.
Les effets sur les prix sont déjà perceptibles. Selon l’indice des dépenses de tokens LLM de Silicon Data, le prix moyen du token d'IA a chuté de 52 % depuis le sommet de mai, tombant à un niveau historiquement bas de 0,98 dollar pour un million de tokens.
2 300 milliards de dollars de commandes en attente aux États-Unis : risque de concentration du crédit
Wood compare le risque de crédit lié au boom de l’IA à la crise immobilière de 2008, selon la logique suivante :
À la fin du deuxième trimestre 2026, le total des obligations restantes à exécuter (RPO) des quatre principales plateformes — Microsoft, Google, Amazon et Oracle — s’élève à 2 340 milliards de dollars, soit une hausse de 186 % sur un an et un bond de 1 520 milliards de dollars.
Le problème : environ la moitié de ce montant est dû par OpenAI et Anthropic — dont aucune n’est aujourd’hui rentable.
Wood écrit : « Les fournisseurs cloud hyperscale ont en réalité accordé des prêts non garantis concentrés à des locataires qui brûlent toujours du cash, puisque ni Anthropic ni OpenAI ne sont rentables actuellement. Pour les nouveaux fournisseurs cloud (neo-clouds), le risque est encore plus grand, car eux-mêmes empruntent pour louer des puces. »
Les analystes tech de Jefferies estiment qu’au deuxième trimestre 2026, ces deux laboratoires d’IA à la pointe représenteront environ 45 % du chiffre d’affaires de Google Cloud, 25 % de celui d’Azure chez Microsoft, et leur part dans AWS devrait doubler voire tripler au troisième trimestre, pour atteindre 12 à 18 %.
L’analogie de Wood est directe et tranchante : « Les fournisseurs cloud hyperscale investissent dans leurs centres de données sur la base de promesses de paiement futur de leurs locataires — tout comme la crise du crédit immobilier de 2008. »
Dettes hors-bilan : un autre niveau de risque caché
Wood pointe aussi un niveau de risque situé hors du bilan.
Moody’s indiquait en février que les cinq plus grands fournisseurs cloud hyperscale avaient contracté pour 662 milliards de dollars de location de centres de données sans que ces projets n’aient démarré, contre seulement 152 milliards fin 2023. Selon une étude de Nikkei, la « dette implicite » des cinq groupes atteindrait 1 650 milliards de dollars à la fin du deuxième trimestre 2026, soit plus que leur dette inscrite au bilan (1 350 milliards).
Dans le même temps, les cinq grands fournisseurs ont déjà émis 229 milliards de dollars d’obligations cette année, 108 milliards seulement pour l’ensemble de 2025. Wood note que les spreads de crédit d’Amazon, Google et Meta ont augmenté de 13 à 16 points de base depuis début juin ; « les besoins de financement à long terme des fournisseurs hyperscale entrent désormais en concurrence avec l’État fédéral ».
Sa conclusion : les spreads de crédit des entreprises liées à l’IA « doivent désormais être surveillés de près, pour détecter si les investisseurs commencent à refuser de financer les dépenses en capital de l’IA » ; la titrisation des actifs centres de données est « un secteur à surveiller de près ».
La réalité du profit : ingénierie financière cyclique ?
La remise en cause par Wood de la qualité des profits générés par les fournisseurs cloud hyperscale constitue sans doute la partie la plus percutante de son rapport.
Les chiffres montrent qu’au cours des quatre trimestres jusqu’au deuxième trimestre 2026, les profits annualisés des quatre géants ont augmenté de 222 milliards pour atteindre 581 milliards de dollars. Or, dans le même temps, la ligne « autres revenus/pertes non opérationnels » — surtout constitué des gains latents sur la valorisation des investissements non cotés — a augmenté de 224 milliards.
En d’autres termes, la totalité de la croissance des profits des fournisseurs cloud hyperscale peut être attribuée aux plus-values latentes sur leur participation dans des startups IA valorisées au prix du marché.
Wood décrit ainsi cette logique circulaire : les fournisseurs cloud hyperscale investissent dans des laboratoires d’IA, ces laboratoires achètent de la puissance de calcul aux mêmes fournisseurs cloud, qui inscrivent alors dans leurs profits la valorisation privée plus élevée de ces mêmes laboratoires.
Il ajoute que les profits par action reportés du S&P 500 ont progressé à un rythme annuel de 18 % ces trois dernières années, alors que les profits des entreprises non financières dans les comptes nationaux n’ont crû que de 5 %. La dernière divergence aussi importante remonte à la bulle internet. Wood écrit : « Tout indique une forme d’ingénierie financière. »
Dépenses en capital : qui va payer ?
Bien que le flux de trésorerie disponible soit brutalement tombé de 60 milliards au quatrième trimestre 2025 à 7 milliards au deuxième trimestre 2026, et devrait passer à -13 milliards au troisième trimestre, les dépenses en capital ne ralentissent pas.
Le consensus prévoit que les dépenses d’investissement des quatre principaux fournisseurs cloud passeront de 723 milliards de dollars cette année à 993 milliards en 2027.
La question de Wood est directe : « Ces quatre fournisseurs cloud hyperscale vont-ils vraiment dépenser 993 milliards de dollars de capital en 2027 ? C’est l’estimation du consensus actuel. »
Son scénario de référence est : l’histoire de l’IA « connaîtra un réajustement majeur à un moment donné dans un avenir proche ».
« Sûreté » ou cartel ?
L’analyse de Wood des appels récents à une « pause de sécurité » dans l’IA est tout aussi captivante.
Dario Amodei d’Anthropic, Sam Altman d’OpenAI et Elon Musk ont tous récemment prôné un ralentissement du développement IA d’avant-garde, immédiatement rejeté par Donald Trump.
Wood ne croit pas au discours sur la « sûreté » ; il écrit : « Il faut regarder les incitations. Un moratoire coordonné au nom de la ‘sécurité’ pourrait servir à instaurer un rempart réglementaire, en particulier si l’étape suivante vise à interdire les modèles open source, notamment en provenance de Chine. Une autre possibilité — non exclusive — est que les géants de l’IA commencent à se rendre compte que le coût du calcul devient trop élevé, et/ou que la demande pour les modèles se stabilise. Dans ce cas, pourquoi ne pas tenter de verrouiller un cartel dès à présent ? »
À noter : Mark Zuckerberg de Meta a refusé d’appeler au ralentissement, et l’action Meta a bondi de 18 % par la suite.
Le marché du crédit est la clé
Le conseil d’investissement de Wood n’a pas changé depuis 2023 : détenir les « pelles et pioches » (c’est-à-dire les fabricants de puces facturant les dépenses en capital aux fournisseurs cloud hyperscale) et non les fournisseurs cloud eux-mêmes. Cette stratégie fonctionne tant que les clients continuent d’acheter.
Mais selon lui, le point final sera fixé par le marché du crédit, pas par la bourse.
Sa conclusion : « Les obligations de longue maturité émises par l’écosystème IA dépassent actuellement celles du Trésor américain, dans un contexte de volatilité obligataire, de relèvement des taux par la Fed, de financements destinés aux centres de données et de locataires déficitaires. »
Wood évoque un parallèle historique avec la crise asiatique de 1997 — et SocGen, par la voix d’Albert Edwards, a proposé une analyse similaire à la même époque — en rappelant que le « miracle » thaïlandais ne s’est pas éteint du fait de la productivité, mais parce que les créanciers ont ouvert les yeux sur les problèmes.
Novogratz disait que la bulle « n’est pas assez énorme » pour éclater. Wood affirme qu’elle n’a pas besoin de l’être : il suffit que ceux qui prêtent refusent de continuer.
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