La construction des infrastructures d'IA bat son plein—et elle est extraordinairement coûteuse. Les estimations d'analystes compilées par Bloomberg projettent qu'Amazon, Alphabet, Microsoft et Meta dépenseront collectivement plus de 720 milliards de dollars en dépenses d'investissement cette année, la majeure partie étant consacrée aux infrastructures d'IA. S'exprimant cette semaine au sommet Fortune Most Powerful Women, la présidente et directrice des investissements d'Alphabet, Ruth Porat, a confirmé qu'Alphabet entend dépenser « significativement plus » en 2027.

Alphabet a indiqué s'attendre à des dépenses d'investissement de 195 à 205 milliards de dollars cette année—soit plus du double des 91,4 milliards de dollars dépensés en 2025. Interrogée sur le point de savoir si les dépenses du secteur dans cette expansion ont atteint leur pic, Porat a déclaré que le cycle d'investissement en est encore à ses débuts par rapport à la valeur économique ultime qu'Alphabet pense que l'IA peut générer. « Nous considérons effectivement cela comme une opportunité qui s'étend sur une période assez longue », a-t-elle déclaré.

La dette joue également un rôle croissant dans le financement de cette expansion. Les fonds de crédit privé tels que Blue Owl, Apollo et KKR sont devenus une source de financement de plus en plus importante, les prêts privés consentis aux entreprises liées à l'IA ayant grimpé au-delà de 200 milliards de dollars selon certaines estimations, selon la Banque des règlements internationaux basée à Bâle. Une grande partie de ces prêts est destinée à des véhicules à usage spécial—des entités de financement autonomes—et à de plus petits opérateurs « neocloud », ces sociétés spécialisées qui louent de la capacité de calcul pour les charges de travail en IA, plutôt qu'aux géants de la Big Tech disposant de ressources considérables. Même Alphabet a affiché un flux de trésorerie disponible négatif au deuxième trimestre pour la première fois depuis son entrée en bourse en 2004 pour aider à financer son offensive dans l'IA, et sa dette à long terme s'élevait à environ 98 milliards de dollars à fin juin, soit plus de quatre fois le niveau d'un an plus tôt.

Alphabet peut absorber de tels paris long-termes coûteux—et fait face, selon toute vraisemblance, à un risque plus grand en ne les prenant pas. de nombreux acteurs moins bien capitalisés sont vulnérables, et les récents bouleversements du paysage concurrentiel risquent de l'aggraver.

L'un des changements les plus significatifs : les modèles à poids ouverts—dont les paramètres sous-jacents sont publiés afin que quiconque puisse les télécharger, les exécuter et les adapter—en particulier ceux développés en Chine, captent de plus en plus l'activité et l'usage des modèles fermés tels qu'Anthropic, OpenAI et Gemini de Google. De nouveaux chiffres financiers publiés par Anthropic cette semaine suggèrent également que la croissance de l'entreprise pourrait s'être stabilisée.

Cette tendance a conduit Chris Wood, responsable mondial de la stratégie actions chez Jefferies, à affirmer que l'issue à long terme la plus probable du boom de l'IA est une destruction massive de capital aux États-Unis, selon Bloomberg. Wood a soutenu que les modèles open-source chinois, moins coûteux, menacent de transformer les grands modèles de langage en produits banalisés, érodant ainsi l'économie des dépenses américaines dans l'IA, et que la Chine « est devenue une pair technologique des États-Unis en matière d'IA ».

La portée mondiale des modèles chinois à poids ouverts a été soulignée lors d'une récente conversation avec Moonshot AI, l'un des principaux développeurs chinois du secteur : 70 % de l'usage de Moonshot provient de l'extérieur de la Chine.

Interrogée directement sur la thèse de Wood selon laquelle une grande partie de l'argent investi dans la course américaine à l'IA pourrait être détruite, Porat a exprimé son désaccord.

« Il est illogique de dire que nous sommes dans une situation de contrainte de capacité alors qu'il existe une demande si forte pour ces insights capables d'améliorer les entreprises et les gouvernements, et qu'on ne pourrait pas en tirer de rendement », a-t-elle déclaré. Concernant la confrontation entre modèles à poids ouverts et fermés, Porat a ajouté que les entreprises d'IA qui apportent une valeur différenciée trouveront des clients prêts à payer pour leurs services.

Porat a eu une place au premier rang lors des précédentes bulles, d'abord en tant que responsable de l'équipe de banque technologique de Morgan Stanley à l'époque de la bulle Internet, puis lors de la crise financière de 2008, où elle a contribué à conseiller le alors secrétaire au Trésor américain Hank Paulson. Elle est ensuite devenue directrice financière de Morgan Stanley en 2010.

Sa leçon de ces périodes est que les entreprises qui utilisent l'IA pour créer des expériences véritablement différenciées seront celles qui l'emporteront.

« L'une des leçons clés de la crise financière était qu'il fallait identifier tôt votre plus grande source de vulnérabilité et s'en prémunir, car on ne peut pas y remédier sur le moment. Pour les banques, c'était la liquidité. Sans liquidité, impossible de faire fonctionner une activité de trading. Sans liquidité, on ferme », a déclaré Porat.

« On me pose souvent cette question depuis : quelle est la plus grande source de vulnérabilité aujourd'hui ? Je pense que pour nous tous dans l'industrie, l'un des éléments les plus importants est l'innovation dans votre activité. Si quelqu'un communique avec vos clients d'une manière dont vous êtes incapable, parce qu'il utilise l'IA et pas vous, vous êtes en situation de désavantage concurrentiel. »

La chronique reconnaissait Porat défendait, en réalité, la position de sa propre entreprise, et que la vision consistant à « simplement ajouter plus d'IA » n'élimine pas le risque économique systémique potentiel d'une surconstruction. Elle notait également que l'IA n'est pas près de disparaître, et que la pression sur les entreprises pour s'adapter ne fera qu'augmenter.

Chez Alphabet, Porat a indiqué que l'entreprise continuera d'investir massivement dans l'IA par conviction du potentiel économique à long terme.

« Il faut investir pour la croissance à long terme », a-t-elle déclaré. « Au moment où vous en aurez besoin, il sera trop tard pour dire : OK, maintenant on commence. »

Les remarques de Porat proviennent d'un essai publié dans l'édition du 17 octobre 2026 de la newsletter Fortune 500 Digest de Fortune, qui récapitule les principaux titres économiques de la semaine et la couverture des entreprises du Fortune 500. L'intégralité de la conversation de Fortune avec Porat est également disponible, avec la vidéo sur YouTube.

Cet article a été publié à l'origine sur Fortune.com.