Arthur Hayes, co-fondateur de BitMEX et directeur des investissements de Maelstrom, soutient dans un nouvel essai intitulé « Safety First » que les récents engagements des principaux laboratoires d'intelligence artificielle américains de ralentir la course vers l'intelligence artificielle générale (AGI) au nom de la sécurité relèvent peut-être moins de la prudence que d'un affaiblissement de la demande de produits d'IA aux prix actuels. Il souligne la préférence généralisée du marché pour les modèles chinois moins chers, suggérant qu'un rythme de développement plus lent offre un prétexte commode aux laboratoires sous pression commerciale.

Si les budgets d'entraînement venaient à se contracter, la demande de centres de données et de semi-conducteurs pourrait chuter brutalement, écrit Hayes, faisant peser une pression sur plus de 1 000 milliards de dollars de dette investment grade et plusieurs centaines de milliards de dollars de prêts moins bien notés liés aux infrastructures d'IA. À cette échelle, la préoccupation de l'essai se déplace de la technologie elle-même vers le financement empilé par-dessus.

L'essai affirme que les grands laboratoires d'IA ne génèrent aucun profit et dépendent plutôt d'entreprises technologiques rentables pour apporter un soutien hors bilan à la dette émise afin de financer les baux de centres de données et les achats de puces. Par conséquent, toute baisse de la demande de calcul exercerait une pression sur la valorisation de cette dette, qu'il y ait ou non des défauts de paiement à court terme. La question cruciale, argue Hayes, est de savoir qui détient cette dette — et si elle a été achetée avec effet de levier.

Hayes a promu son essai dans une publication sur X le 22 septembre 2026 :

Check out my new essay "Safety First". Trump has a choice, print or print. "Did you hear that? The AI bros suddenly developed a conscience and are worried about humanity's survival in the face of their almost silicon-God's ascendance. It's been almost silicon-God for some time… pic.twitter.com/xMRydV3lFf

— Arthur Hayes (@CryptoHayes) September 22, 2026

Le secteur de l'assurance signalé comme risque caché ; un plan de sauvetage jugé probable

Selon l'essai, une grande partie de l'exposition se situe au sein du secteur américain de l'assurance, à travers une structure que Hayes décrit comme l'assurance captive. Ce dispositif relie deux fils des marchés de capitaux : le financement de la construction des infrastructures d'IA et le tournant du capital-investissement vers les assureurs comme réservoir de capitaux de longue durée. Il raconte que des sociétés de capital-investissement, confrontées à des rendements décroissants et à une hausse du coût du capital, ont acquis des assureurs proposant des produits d'assurance vie et de rente, dont les primes fournissent des capitaux de long terme et patients. Les fonds des assurés ont ensuite été orientés vers le crédit privé et la dette des centres de données d'IA, tandis que des réassureurs captifs affiliés — souvent domiciliés dans des États comme le Vermont, où les exigences de divulgation sont limitées — fournissaient des tampons de capital réglementaire avec un backing réel minimal. Comme le coussin provient d'entités affiliées plutôt que de capitaux indépendants, sa solidité dépend du sort du même groupe qui prend le risque, tel que l'essai le présente.

En s'appuyant sur l'analyse de Nick Nameth, Hayes suggère que ces dispositifs de réassurance affiliée pourraient totaliser environ 1 540 milliards de dollars, leur véritable qualité d'actifs étant obscurcie par l'opacité réglementaire.

Le mécanisme de défaillance, tel qu'il le décrit, est simple : si les laboratoires d'IA ne consomment pas le calcul aux niveaux anticipés, les flux de trésorerie soutenant les titrisations de centres de données se dégradent, provoquant des dégradations de notation. Les dégradations forceraient les assureurs mères à lever des capitaux que les réassureurs captifs ne peuvent pas fournir, exposant l'insolvabilité dans tout le secteur. Les assurés, note-t-il, ne sont protégés qu'à hauteur d'environ 250 000 à 300 000 dollars par police dans la plupart des États, les assureurs survivants finançant la garantie après coup. Comme le capital sous-jacent provient des primes des assurés, ce scénario place l'argent des ménages à un pas de la dette des infrastructures d'IA, ces plafonds constituant la dernière ligne de défense.

Hayes conclut que le gouvernement américain fait face à deux réponses plausibles : agir comme « acheteur de calcul en dernier ressort » pour des raisons de sécurité nationale, ou imprimer de la monnaie pour soutenir les assureurs détenant de la dette d'IA dégradée. Il caractérise les deux scénarios comme une expansion de la liquidité en dollars qui profiterait à Bitcoin et aux autres actifs crypto, tout en prévoyant une abondance de calcul bon marché qui pourrait accélérer l'adoption des agents d'IA. L'essai fournit ainsi sa propre liste de suivi : qui détient finalement la dette et avec quel effet de levier, si la demande de calcul suit le rythme du financement, et laquelle des deux réponses gouvernementales se matérialisera en cas de stress.

Il reconnaît que cette thèse n'est pas immédiate, décrivant la récente volatilité du marché crypto comme temporaire tout en s'attendant à une poursuite de la croissance de masse monétaire en dollars. Pour les lecteurs crypto, le canal de transmission revendiqué n'est donc pas les fondamentaux propres à l'industrie, mais la liquidité en dollars — la même force, selon Hayes, qu'il s'attend à voir continuer de s'étendre.

Source : Metaverse Post