L'IA brûle trop d'argent ? Les géants chinois les plus riches cherchent désespérément des fonds

Auteur : Huashang Taolue

Plusieurs des entreprises Internet les plus riches de Chine ont récemment commencé à chercher des fonds à l'extérieur.

Alibaba procède à un placement d'actions, Tencent émet des obligations, et ByteDance a obtenu un prêt syndiqué de 29,6 milliards de dollars auprès de près de 30 banques.

Mais la question est : ont-elles vraiment besoin d'argent ? Du moins sur le papier, cela n'en a pas l'air.

À la fin juin de cette année, Alibaba disposait encore de 474,5 milliards de yuans en liquidités et autres placements liquides, et Tencent, selon les chiffres officiels, affichait une « trésorerie totale » de 511,2 milliards de yuans. ByteDance, qui ne publie pas de rapports financiers, est également l'une des entreprises Internet les plus rentables de Chine.

Elles sont déjà si riches, alors pourquoi cherchent-elles des fonds partout ?

La réponse est simple : à cause de l'IA.

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La dernière à rejoindre cette vague de financement est ByteDance.

Le 3 septembre, selon les médias, ByteDance ne prévoyait initialement d'emprunter que 20 milliards de dollars. Après l'annonce, près de 30 banques de Chine, des États-Unis, d'Europe et de Singapour ont participé, avec des souscriptions dépassant 30 milliards de dollars. ByteDance a ensuite porté le montant du prêt à 29,6 milliards de dollars, soit environ 200 milliards de yuans, ce qui en fait la deuxième plus grande opération de prêt en dollars d'Asie cette année.

Plus remarquable encore, un montant aussi important n'est assorti d'aucune garantie.

Une personne directement impliquée dans la transaction a déclaré qu'un prêt non garanti d'une telle ampleur est très rare. En termes simples, les banques osent prêter de l'argent en s'appuyant uniquement sur la crédibilité de ByteDance.

En 2024, ByteDance avait déjà emprunté 10,8 milliards de dollars auprès d'une vingtaine de banques nationales et étrangères et d'autres institutions de prêt. Aujourd'hui, le montant du prêt est près de trois fois supérieur à celui d'il y a deux ans, et les conditions de financement sont encore meilleures.

À quoi servira cet argent ? ByteDance a évoqué des « besoins généraux de l'entreprise », mais selon les médias, ces fonds serviront principalement à soutenir l'expansion de l'entreprise dans l'IA.

Alibaba, de son côté, a choisi une autre voie.

Fin août de cette année, Alibaba a procédé à un placement de nouvelles actions à Hong Kong, levant 80 milliards de dollars de Hong Kong en une seule fois, et a indiqué très clairement que la totalité de ces fonds serait investie dans l'IA, principalement pour accroître la puissance de calcul, construire de grands centres de données d'IA et moderniser l'infrastructure cloud.

Tencent s'est tournée vers le marché obligataire. En juin de cette année, Tencent a émis 2,45 milliards de dollars d'obligations et 15 milliards de yuans d'obligations, dont une partie des obligations en yuans arrive à échéance en 2056, soit une durée de 30 ans. Tencent n'a pas précisé que ces fonds seraient spécifiquement alloués à l'IA, mais dans le même temps, ses investissements dans l'infrastructure d'IA s'accélèrent nettement.

La recherche de fonds par les géants de la tech ne se limite pas à la Chine.

Au 7 juillet de cette année, Amazon, Alphabet, Meta et Oracle avaient déjà émis environ 194 milliards de dollars d'obligations au cours de l'année, soit près de 80 % de plus que les 108 milliards de dollars émis en 2025.

Meta a notamment émis à elle seule 25 milliards de dollars d'obligations fin avril. Oracle prévoit cette année de lever entre 45 et 50 milliards de dollars via des obligations et des actions pour financer ses investissements croissants dans le cloud et l'infrastructure d'IA.

De la Chine aux États-Unis, de plus en plus de géants de la tech commencent à lever des fonds à l'extérieur. Non pas parce qu'ils manquent d'argent, mais parce que l'IA coûte extrêmement cher.

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Si vous vous rendez dans le comté de Guangling, à Datong, dans la province du Shanxi, pour observer l'infrastructure de calcul de ByteDance, vous comprendrez peut-être plus concrètement ce que signifie « l'IA brûle de l'argent ».

Là-bas, Volcano Engine, filiale de ByteDance, a déjà déployé l'immense centre de calcul Taihang. Rien que pour la deuxième phase, l'investissement total atteint 4,5 milliards de yuans, avec plus de 15 000 armoires de serveurs prévues, et la deuxième phase comprend également la construction d'un projet de transport et de transformation d'électricité de 220 kV.

▲ Source : site du gouvernement populaire du comté de Guangling

L'IA que nous voyons habituellement, ce sont des chatbots, des vidéos générées en quelques secondes, mais sur le terrain, ce sont des bâtiments remplis de serveurs, des rangées de machines, et tout un ensemble d'infrastructures massives.

Bien que les puces soient ce qui attire le plus l'attention, obtenir des puces n'est que la première étape. La vraie difficulté est de transformer ces puces en puissance de calcul stable et opérationnelle.

Depuis le début de l'année, les ventes de H200 de Nvidia en Chine ont connu des processus d'approbation et de livraison répétés. Même avec une licence, cela ne signifie pas que les puces sont immédiatement disponibles. Parallèlement, la construction des centres de données, le déploiement des équipements et la mise sous tension prennent également du temps.

Cela signifie que les investissements dans l'infrastructure d'IA sont non seulement énormes, mais doivent aussi être planifiés à l'avance et réalisés en continu.

À mesure que la demande de puissance de calcul augmente, les dépenses d'investissement des géants de la tech gonflent rapidement.

Début 2025, Alibaba a annoncé qu'elle investirait au moins 380 milliards de yuans sur les trois prochaines années dans la construction d'infrastructures d'IA et de cloud computing, et a dépensé environ 67,7 milliards de yuans rien qu'au deuxième trimestre de cette année.

ByteDance est encore plus agressive. Selon les médias, ByteDance a discuté en interne de porter ses dépenses d'investissement pour 2026 à un maximum de 70 milliards de dollars, soit environ 470 milliards de yuans, en mettant toujours l'accent sur les centres de données et autres infrastructures d'IA. Ce chiffre pourrait être ajusté, mais il suffit à illustrer l'ampleur de cette course.

Ce sentiment d'urgence se retrouve également chez Zhang Yiming.

Lorsqu'il a annoncé son départ du poste de PDG de ByteDance en 2021, Zhang Yiming avait déclaré dans une lettre interne qu'il espérait « sur une période de dix ans » consacrer plus de temps à l'apprentissage, à la réflexion systématique et à l'étude de nouvelles choses.

En juillet de cette année, il s'est rarement exprimé lors d'une réunion interne de l'équipe Seed, affirmant clairement qu'il ne fallait pas compter sur la distillation de modèles concurrents pour obtenir des classements à court terme, et se disant prêt à sacrifier une partie des bénéfices à court terme pour des objectifs à long terme.

En matière de développement de modèles, Zhang Yiming continue de privilégier le long terme, mais en ce qui concerne la puissance de calcul et les investissements dans les infrastructures, ByteDance accélère clairement.

La raison est simple : si un modèle est en retard aujourd'hui, il peut encore être amélioré dans six mois. Mais si d'autres ont déjà installé un grand nombre de GPU dans leurs centres de données et les font fonctionner, alors que votre centre de données est encore en construction ou en attente d'électricité, ce temps sera difficile à rattraper.

De plus, à l'ère de l'IA, l'infrastructure n'est plus seulement un support derrière les activités, elle devient elle-même une partie de l'activité.

Ce que les modèles peuvent accomplir, le nombre d'utilisateurs qu'ils peuvent servir, et la possibilité de réduire les coûts dépendent directement de la puissance de calcul. Dans une certaine mesure, là où s'arrête l'infrastructure, s'arrêtent aussi les limites de l'activité.

La concurrence dans l'IA pourrait donc durer de nombreuses années, mais la course aux infrastructures se concentre sur les prochaines années. Ce que les géants de la tech se disputent vraiment, ce ne sont pas seulement les puces, mais aussi le temps.

Mais cela soulève une autre question : puisqu'ils ont des centaines de milliards de yuans en liquidités, pourquoi ne pas simplement utiliser leurs propres fonds ?

Parce que l'argent d'une entreprise ne sert jamais à une seule chose. Le rachat d'actions, les acquisitions, le développement de nouvelles activités nécessitent tous des fonds, et il faut aussi garder une marge pour les risques et les opportunités futurs.

Or, les serveurs et les centres de données sont des infrastructures qui généreront de la valeur pendant de nombreuses années. Utiliser du financement à long terme pour soutenir des investissements à long terme est un choix tout à fait naturel.

Tencent en est un exemple très parlant. Bien qu'elle n'ait pas spécifiquement lié les fonds levés par obligations à l'IA, le financement à long terme laisse clairement plus de marge pour de futurs investissements massifs.

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Bien sûr, si les géants de la tech osent dépenser autant, c'est aussi parce qu'il y a une condition préalable importante : les comptes commencent à être rentables.

Lors de la conférence sur les résultats du deuxième trimestre de Tencent, un analyste a posé une question très directe : si l'on calcule sur la base d'environ 53 milliards de yuans de dépenses d'investissement au deuxième trimestre, les dépenses annualisées dépasseront 200 milliards de yuans. Comment les amortissements futurs affecteront-ils les bénéfices ? Et combien de temps faudra-t-il pour que les nouveaux revenus générés par l'IA couvrent ces coûts ?

La réponse de James Mitchell, directeur de la stratégie de Tencent, a révélé une autre logique derrière les dépenses d'investissement de l'entreprise.

Selon lui, avec la demande actuelle en puissance de calcul et les prix de location, si Tencent louait directement sa nouvelle puissance de calcul à des tiers, comme le font certaines entreprises émergentes de cloud computing, elle pourrait presque immédiatement couvrir l'amortissement des équipements et obtenir rapidement de bons rendements.

Le président de Tencent, Martin Lau, a ensuite ajouté un autre calcul : certaines puissances de calcul prépayées et commandées il y a quelques mois pourraient, si elles étaient revendues maintenant, générer un bénéfice de plus de 30 %.

Cela équivaut à fournir un « coussin de sécurité » aux dépenses d'investissement de Tencent dans l'IA : si ses propres activités d'IA croissent rapidement, elle utilisera la puissance de calcul elle-même ; si la demande externe est plus forte, elle pourra la monétiser via les services cloud.

La puissance de calcul est en train de passer d'un simple coût à un actif productif capable de générer des revenus.

Alibaba commence également à faire des calculs similaires. En août de cette année, Eddie Wu, PDG du groupe Alibaba, a déclaré lors de la conférence sur les résultats qu'au niveau actuel de marge brute moyenne des produits d'IA, les dépenses d'investissement liées à l'IA pourraient être amorties en environ trois ans, et qu'avec l'amélioration des marges brutes et de l'efficacité opérationnelle, ce délai pourrait être réduit à 2,5 ans, voire environ 2 ans.

Il a également mentionné que les A100 achetés par Alibaba en 2020, et même les V100 achetés en 2018, fonctionnent encore presque à pleine capacité, avec une durée de vie réelle bien supérieure au cycle d'amortissement théorique.

Parallèlement, les revenus commencent à suivre. Les revenus des produits liés à l'IA d'Alibaba ont enregistré une croissance à trois chiffres pour le douzième trimestre consécutif, avec un revenu annualisé dépassant 49,5 milliards de yuans. Au deuxième trimestre de cette année, les revenus de l'IA de Kuaishou Kling ont également dépassé 850 millions de yuans.

Ces chiffres ne prouvent pas encore que les centaines de milliards de yuans investis dans l'IA ont été entièrement récupérés. Mais au moins, les géants de la tech ne sont plus obligés de calculer l'avenir de l'IA uniquement sur la base de l'imagination. Combien investir, combien de temps pour récupérer, combien de revenus générer : ces calculs deviennent de plus en plus clairs.

Ainsi, un nouveau cycle commence à se former : plus il y a de puissance de calcul, plus on peut entraîner de modèles et servir de clients ; une fois les revenus en hausse, l'entreprise a plus de confiance pour continuer à investir et obtient plus facilement le prochain tour de financement.

L'argent se transforme en puissance de calcul, la puissance de calcul génère des activités, et les activités soutiennent le prochain tour d'investissement.

Mais le vent tourne aussi sur les marchés des capitaux.

Au premier semestre de cette année, tant en Chine qu'aux États-Unis, les capitaux étaient très enthousiastes à l'égard de l'IA. Mais au second semestre, le marché est devenu plus prudent, et l'on s'interroge de plus en plus sur la capacité à concrétiser les valorisations élevées et sur le temps nécessaire pour rentabiliser les investissements massifs.

C'est aussi ce qui rend le placement d'actions de 80 milliards de dollars de Hong Kong par Alibaba digne d'attention. Alibaba n'a pas besoin d'argent, mais elle a choisi de lever des fonds maintenant. L'augmentation du prêt syndiqué de ByteDance et l'émission d'obligations à long terme de Tencent relèvent probablement de considérations similaires.

Pour les géants de la tech, il est clairement plus prudent de profiter du moment où les financements sont faciles à obtenir pour préparer des munitions pour les prochaines années, plutôt que d'attendre d'en avoir réellement besoin pour se financer.

Car les prochaines années, ce ne sont pas seulement ces entreprises qui auront besoin d'argent. Les plateformes, les fabricants de puces, les fournisseurs de cloud, les entreprises de grands modèles devront tous continuer à augmenter leurs investissements. Lorsque tout le monde aura besoin de dizaines, voire de centaines de milliards de yuans en même temps, le capital lui-même pourrait devenir une ressource rare.

Ces géants de la tech comprennent de plus en plus que la bataille de l'IA est différente de celle de l'ère Internet. La technologie détermine si vous pouvez vous asseoir à la table, mais l'épaisseur de votre portefeuille pourrait déterminer combien de temps vous y resterez.