Torsten Slok, économiste en chef d'Apollo Global Management, a consacré la semaine écoulée à une succession d'avertissements sur le boom de l'IA. Sa thèse centrale : les chiffres qui alimentent le pari sur l'IA commencent à vaciller, au moment même où les actions liées à l'IA chutent.

Une courbe plate là où on en attendait une raide

Mardi, Slok a signalé un récent ralentissement de la croissance des dépenses en tokens. Dans l'IA, les tokens sont les petits segments de texte que les modèles traitent, et les clients paient généralement au token, ce qui fait de ces dépenses un indicateur direct de l'utilisation. Selon les conclusions de la recherche, cet aplatissement était devenu visible dès la fin octobre 2026, la croissance des dépenses en tokens ayant ralenti sur la période tout en devenant de plus en plus liée aux prix.

Slok a décrit la courbe de demande de calcul comme plate et très sensible aux variations de prix. Un acheteur sensible aux prix, selon lui, est celui qui renonce dès que la facture augmente. Si les clients de l'IA se comportent ainsi, les fournisseurs ne peuvent pas facilement augmenter leurs prix pour rentabiliser leurs investissements.

Slok est également intervenu sur Bloomberg le 22 octobre 2026, où il a décrit un écart significatif entre les dépenses massives en capital des hyperscalers — les plus grands opérateurs d'infrastructure cloud — et la productivité stagnante observée dans l'ensemble de l'économie.

Le problème du S&P 493

La partie la plus tranchante de l'argumentaire de Slok concerne ce qu'il appelle le S&P 493 — le S&P 500 amputé des Magnificent Seven, ces valeurs technologiques à très grande capitalisation qui ont dominé les rendements. Selon son analyse, ces 493 sociétés affichent un revenu par salarié et des marges bénéficiaires stagnants malgré leurs investissements dans l'IA.

Par conséquent, de nombreuses entreprises considèrent les dépenses en IA comme un coût d'exploitation plutôt que comme un moteur de croissance. Le résumé de la recherche cite également des données de Ramp, la société de cartes d'entreprise et de gestion des dépenses, dont les chiffres montrent que les dépenses liées à l'IA se concentrent de plus en plus parmi un petit nombre d'entreprises soutenues par du capital-risque. La recherche souligne en outre que les valorisations de l'IA risquent une « réévaluation douloureuse » si les rendements attendus tardent à se matérialiser.

Des capex à l'échelle macroéconomique

Les projections de Slok mettent en pleine lumière l'ampleur du pari : il estime que les dépenses en capital des hyperscalers pourraient atteindre environ 3 % du PIB américain par an entre 2027 et 2029. Les conclusions de la recherche notent que ce niveau d'investissement rappelle des booms économiques antérieurs qui se sont soldés par des corrections de marché.

Les spreads de crédit — le supplément de rendement exigé par les investisseurs pour détenir de la dette d'entreprise plutôt que des références gouvernementales plus sûres — se creusent sur la dette liée à l'IA, selon la recherche, et l'inflation ajoute également une pression. Pour les projets de data centers financés par emprunt, cela peut signifier des retards. L'analyse de Slok avertit que des projets critiques pourraient être repoussés sous ces pressions combinées, ce qui refroidirait davantage l'enthousiasme pour l'investissement dans l'IA.

Ce que cela signifie pour les investisseurs et le pari sur l'IA

L'implication la plus directe concerne les actions dont les valorisations reposent sur une croissance continue des dépenses en IA. Si la demande de tokens est réellement plate et sensible aux prix, les projections de revenus fondées sur une utilisation en hausse régulière pourraient apparaître optimistes rétrospectivement.

Les données du S&P 493 révèlent un problème distinct. Même si les hyperscalers continuent de dépenser, la justification ultime de ces dépenses est que les autres entreprises deviennent plus productives grâce à l'IA. Un revenu par salarié et des marges stagnants dans ces sociétés est le signe le plus clair que le dividende de productivité promis n'est pas arrivé au calendrier prévu.

Pour les traders, plusieurs signaux méritent une attention particulière : la reprise ou la poursuite du ralentissement de la croissance des dépenses en tokens, la poursuite du creusement des spreads de crédit sur la dette liée à l'IA, et le glissement éventuel des calendriers des data centers.

Les marges bénéficiaires et le revenu par salarié dans le S&P 493 pourraient être les plus déterminants. S'ils commencent à progresser, les haussiers auront leur preuve. S'ils restent stagnants pendant que les capex grimpent vers 3 % du PIB, le risque de réévaluation décrit par Slok devient plus difficile à ignorer.