L'IA brûle-t-elle trop d'argent ? Les géants technologiques chinois les plus riches se précipitent pour lever des fonds

Plusieurs des entreprises internet chinoises les plus riches ont récemment commencé à lever des fonds à l’extérieur.

Alibaba a lancé une augmentation de capital, Tencent a émis des obligations et ByteDance a obtenu un prêt syndiqué de 29,6 milliards de dollars auprès d’environ 30 banques.

Mais la question est la suivante : manquent-elles vraiment d’argent ? Du moins sur le papier, ce n’est pas du tout évident.

Au 30 juin dernier, Alibaba détenait encore 474,5 milliards de yuans en trésorerie et autres placements liquides. Le « montant total de trésorerie » officiellement déclaré par Tencent s’élevait aussi à 511,2 milliards de yuans. ByteDance, qui ne publie pas de rapports financiers, figure également parmi les entreprises internet chinoises les plus rentables.

Puisqu’elles sont déjà si riches, pourquoi cherchent-elles encore des fonds partout ?

La réponse est simple : l’IA.

Le dernier à rejoindre cette vague de financement est ByteDance.

Le 3 septembre, selon des médias, ByteDance envisageait initialement d’emprunter seulement 20 milliards de dollars. Après la diffusion de l’information, près de 30 banques issues de Chine, des États-Unis, d’Europe et de Singapour ont participé, avec des engagements dépassant 30 milliards de dollars. ByteDance a ensuite porté le montant du prêt à 29,6 milliards de dollars (environ 200 milliards de yuans), ce qui en fait la deuxième plus importante opération de prêt en dollars en Asie cette année.

Ce qui est encore plus remarquable, c’est qu’une somme aussi importante a été obtenue sans garantie.

Une personne directement impliquée dans cette opération a indiqué qu’un prêt non garanti d’une telle ampleur est très rare. Autrement dit, les banques ont osé prêter cet argent uniquement sur la base de la solvabilité de ByteDance.

En 2024, ByteDance avait déjà emprunté 10,8 milliards de dollars auprès d’une vingtaine de banques et autres établissements prêteurs nationaux et étrangers. Aujourd’hui, le montant emprunté est presque triplé par rapport à celui d’il y a deux ans, tandis que les conditions de financement sont encore meilleures.

À quoi servira cet argent ? ByteDance indique qu’il sera utilisé à « des fins générales de l’entreprise », mais, selon les médias, il servira principalement à soutenir le développement de l’IA au sein de la société.

Alibaba a choisi une autre voie.

Fin août, Alibaba a placé de nouvelles actions à Hong Kong, levant ainsi d’un seul coup 80 milliards de dollars hongkongais, et a clairement précisé leur usage : l’intégralité de ces fonds sera investie dans l’IA, principalement pour étendre sa puissance de calcul, construire de grands centres de données IA et moderniser son infrastructure cloud.

Tencent s’est tournée vers le marché obligataire. En juin, elle a émis des obligations pour 2,45 milliards de dollars et 15 milliards de yuans, dont certaines obligations en yuans viennent à échéance en 2056, soit sur une durée de 30 ans. Tencent n’a pas précisé que ces fonds étaient destinés spécifiquement à l’IA, mais ses investissements dans les infrastructures IA se sont également nettement accélérés.

Ce phénomène, où de grandes entreprises cherchent des fonds partout, n’est pas propre à la Chine.

Au 7 juillet de cette année, Amazon, Alphabet, Meta et Oracle avaient émis environ 194 milliards de dollars de titres à revenu fixe, soit près de 80 % de plus que les 108 milliards de dollars émis sur l’ensemble de l’année 2025.

Parmi eux, Meta a émis 25 milliards de dollars de titres en une seule émission fin avril. Oracle prévoit de lever entre 45 et 50 milliards de dollars cette année via des émissions d’obligations et d’actions afin de financer son infrastructure croissante dans le cloud et l’IA.

De la Chine aux États-Unis, de plus en plus de géants technologiques cherchent activement un financement externe. Ce n’est pas qu’ils manquent de liquidités, mais parce que l’IA exige des investissements massifs.

Si vous vous rendez dans le comté de Guangling, à Datong (Shanxi), et observez les infrastructures informatiques de ByteDance, vous pourrez mieux comprendre l’expression « l’IA brûle de l’argent ».

Là-bas, Volcano Engine, filiale de ByteDance, a déployé un vaste centre de calcul Taihang. Pour la seule deuxième phase, l’investissement total s’élève à 4,5 milliards de yuans, avec la prévision de plus de 15 000 armoires serveur ; cette phase inclut aussi la construction d’un réseau de transport et de transformation électrique de 220 kV.

▲ Source : site web du gouvernement populaire du comté de Guangling

En général, l’IA que nous voyons se résume à un chatbot ou une vidéo générée en quelques secondes. Mais concrètement, elle se traduit par des salles de serveurs, des rangées de serveurs et une infrastructure de soutien considérable.

Bien que les puces attirent généralement le plus d’attention, leur acquisition ne constitue que la première étape. La véritable difficulté réside dans la capacité à transformer des puces individuelles en puissance de calcul stable et opérationnelle.

Depuis le début de l’année, les ventes de puces H200 de NVIDIA vers la Chine ont fait l’objet de multiples procédures d’approbation et de livraison. Même avec une licence obtenue, les puces ne sont pas immédiatement disponibles. Par ailleurs, la construction des centres de données, le déploiement des équipements et leur mise sous tension nécessitent du temps.

Cela signifie également que les investissements dans l’infrastructure IA sont non seulement colossaux, mais exigent aussi une planification anticipée et des financements continus.

À mesure que la demande de puissance de calcul augmente, les dépenses en capital des grandes entreprises se sont également fortement accrues.

Début 2025, Alibaba a annoncé qu’il investirait au moins 380 milliards de yuans sur trois ans pour construire son infrastructure IA et de cloud computing, dépensant à elle seule 67,7 milliards de yuans au deuxième trimestre.

ByteDance adopte une stratégie encore plus ambitieuse. Selon des médias, elle envisage d’augmenter ses dépenses en capital pour 2026 jusqu’à 70 milliards de dollars (environ 470 milliards de yuans), principalement consacrées aux centres de données et autres infrastructures IA. Ce chiffre pourrait être ajusté, mais il illustre clairement l’envergure de cette course.

Ce sentiment d’urgence est également perceptible chez Zhang Yiming.

En annonçant sa démission de la direction générale de ByteDance en 2021, Zhang Yiming avait indiqué dans une lettre interne souhaiter « adopter une vision à dix ans », consacrant davantage de temps à l’apprentissage, à une réflexion systémique et à la recherche de nouveautés.

En juillet dernier, il s’est rarement exprimé lors d’une réunion interne de l’équipe Seed, précisant explicitement de ne pas compter sur la simple imitation des modèles concurrents pour améliorer rapidement son classement, et affirmant sa volonté de sacrifier certains gains à court terme au profit d’objectifs à long terme.

En matière de R&D de modèles, Zhang Yiming insiste toujours sur la vision à long terme, mais concernant les investissements en puissance de calcul et en infrastructure, ByteDance accélère nettement.

La raison en est simple : si un modèle accuse un retard aujourd’hui, il peut être mis à jour dans six mois. En revanche, si les concurrents ont déjà installé des milliers d’unités GPU dans leurs salles serveur et les exploitent, tandis que votre centre de données est encore en construction et attend la mise sous tension, ce décalage temporel sera très difficile à combler.

Par ailleurs, à l’ère de l’IA, l’infrastructure n’est plus simplement un soutien au cœur de l’activité : elle devient elle-même une composante essentielle de celle-ci.

Les performances d’un modèle, le nombre d’utilisateurs qu’il peut servir et la réduction possible des coûts dépendent directement de la puissance de calcul disponible. Dans une certaine mesure, l’emplacement et la qualité de l’infrastructure définissent le plafond de l’activité.

Ainsi, la compétition en IA pourrait durer de nombreuses années, mais la course à l’infrastructure se concentre sur ces quelques années. Ce que les grandes entreprises se disputent vraiment, ce n’est pas seulement les puces, mais aussi le temps.

Cela soulève toutefois une autre question : puisqu’elles détiennent des centaines de milliards de yuans en trésorerie, pourquoi n’investissent-elles pas directement leurs propres fonds ?

Car l’argent d’une entreprise n’est jamais affecté à un seul usage : rachats d’actions, acquisitions et développement de nouvelles activités exigent tous des ressources, et il faut préserver une marge pour les risques et opportunités futurs.

Les serveurs, les centres de données et autres infrastructures génèrent de la valeur sur plusieurs années. Financer des investissements à long terme par des fonds à long terme est donc un choix tout naturel.

Tencent constitue un exemple très parlant : bien qu’elle n’ait pas explicitement lié les recettes de son emprunt aux investissements en IA, des fonds à long terme offrent clairement plus de marge pour de futurs investissements massifs.

Bien entendu, un autre prérequis essentiel permet aux grandes entreprises d’oser investir ainsi : les chiffres commencent à être cohérents.

Lors de la conférence des résultats du deuxième trimestre de Tencent cette année, un analyste a posé une question très directe : si l’on calcule les dépenses en capital sur la base des environ 53 milliards de yuans du deuxième trimestre, les dépenses annuelles dépasseraient 200 milliards de yuans. Comment l’amortissement futur affecterait-il les bénéfices ? Combien de temps faudrait-il pour que les nouveaux revenus issus de l’IA couvrent ces coûts ?

James Mitchell, directeur stratégique de Tencent, a révélé une autre couche de logique derrière les dépenses en capital du groupe.

Selon lui, compte tenu de la demande actuelle en puissance de calcul et des prix de location, si Tencent louait directement sa nouvelle puissance de calcul à des tiers — comme certaines jeunes entreprises de cloud computing —, elle couvrirait presque immédiatement l’amortissement des équipements et obtiendrait rapidement des rendements satisfaisants.

Martin Lau, président de Tencent, a ajouté un autre calcul : certaines unités de puissance de calcul commandées et payées il y a quelques mois pourraient désormais être revendues avec un profit potentiel supérieur à 30 %.

Cela constitue effectivement une « marge de sécurité » pour les dépenses en capital de Tencent dans le domaine de l’IA : si son activité IA progresse rapidement, elle utilise elle-même cette puissance de calcul ; si la demande externe est plus forte, elle peut aussi la monétiser via ses services cloud.

La puissance de calcul se transforme d’un simple coût en un actif productif générant des revenus.

Alibaba procède également à des calculs similaires. En août de cette année, Eddie Wu, PDG du groupe Alibaba, a déclaré lors de la conférence des résultats que, sur la base de la marge brute moyenne actuelle des produits IA, les dépenses en capital liées à l’IA seraient rentabilisées en environ trois ans. Avec des améliorations de la marge brute et de l’efficacité opérationnelle, ce délai pourrait passer à 2,5 ans, voire à environ deux ans à l’avenir.

Il a également précisé que les puces A100 achetées par Alibaba en 2020, et même les puces V100 acquises en 2018, fonctionnent encore à près de pleine capacité, leur durée de vie réelle dépassant largement leur période théorique d’amortissement.

Parallèlement, les revenus commencent à rattraper les investissements : les produits IA d’Alibaba affichent une croissance à trois chiffres depuis 12 trimestres consécutifs, avec des revenus annualisés supérieurs à 49,5 milliards de yuans. Au deuxième trimestre de cette année, les revenus de Kling IA de Kuaishou ont également dépassé 850 millions de yuans.

Ces chiffres ne prouvent pas encore que les centaines de milliards de yuans investis en IA ont été entièrement rentabilisés. Toutefois, les grandes entreprises ne se fondent plus uniquement sur l’imagination pour évaluer l’avenir de l’IA : le montant à investir, le délai de rentabilisation et le revenu attendu deviennent de plus en plus clairs.

Un nouveau cycle commence ainsi à se dessiner : davantage de puissance de calcul permet d’entraîner plus de modèles et de servir plus de clients ; à mesure que les revenus augmentent, l’entreprise gagne en confiance pour poursuivre ses investissements et obtient plus facilement le financement suivant.

L’argent devient puissance de calcul, la puissance de calcul stimule l’activité, et l’activité finance le prochain cycle d’investissement.

Mais la direction des marchés financiers évolue aussi.

Au premier semestre de cette année, les capitaux étaient enthousiastes face à l’IA, en Chine comme aux États-Unis. Or, au second semestre, le marché s’est montré plus prudent, accordant une attention croissante à la réalisation des valorisations élevées et au délai nécessaire pour rentabiliser les investissements massifs.

C’est aussi pourquoi l’augmentation de capital d’Alibaba de 80 milliards HKD est remarquable. Alibaba ne manque pas de liquidités, et pourtant elle a choisi de lever ces fonds dès maintenant. ByteDance a élargi son prêt syndiqué, et Tencent a émis des obligations à long terme — des considérations similaires motivent également ces opérations.

Pour les grandes entreprises technologiques, accumuler des liquidités pour les prochaines années, tant que l’accès au financement reste aisé, constitue clairement une stratégie plus sûre que d’attendre d’avoir un besoin réel avant de lever des fonds.

Car ces sociétés ne sont en aucun cas les seules à avoir besoin de capitaux à l’avenir. Les entreprises de plateformes, les fabricants de puces, les fournisseurs de services cloud et celles spécialisées dans les grands modèles devront toutes poursuivre leurs investissements. Lorsque tous nécessitent simultanément des dizaines ou des centaines de milliards de yuans, le capital lui-même pourrait devenir une ressource rare.

Ces géants technologiques prennent de plus en plus conscience que cette bataille autour de l’IA diffère de celle de l’ère internet : la technologie détermine si vous obtenez une place à la table, mais la profondeur de vos poches décidera peut-être de la durée de votre présence à cette table.