Crise du crédit hypothécaire de puissance de calcul : la vague de dettes dans l'infrastructure IA, le levier des mineurs et la disparition de la « liquidité de liquidation »

Auteur : Anita @anitahityou

Si vous ne regardez que les actualités technologiques de 2025, vous pourriez penser que le monde va pour le mieux : les investissements dans l’IA continuent, la construction de centres de données en Amérique du Nord s’accélère, et les mineurs de cryptomonnaies ont enfin « sorti le cycle » en transformant avec succès leur activité de minage à forte volatilité en services stables de puissance de calcul IA.

Mais dans le département du crédit de Wall Street, l’atmosphère est tout autre.

Les investisseurs en dette (Credit Investors) ne discutent pas de l’efficacité des modèles, ni ne se soucient de la génération de GPU la plus performante. Ils scrutent les hypothèses clés sur leurs tableaux Excel, et commencent à ressentir un frisson : il semble que nous utilisons un modèle de financement immobilier à 10 ans pour acheter un produit frais dont la durée de vie n’est que de 18 mois.

Reuters et Bloomberg ont révélé en décembre un aperçu de cette situation : l’infrastructure IA devient rapidement une « industrie à forte intensité de dette ». Mais ce n’est qu’une façade, la véritable crise réside dans un décalage structurel profond : lorsque des actifs de puissance de calcul à forte dépréciation, des garanties de mineurs à haute volatilité, sont forcés d’être liés à des dettes d’infrastructure rigides, une chaîne de transmission de défauts cachée s’est déjà formée.

1. Déflation de l’actif : la revanche cruelle de la « loi de Moore »

La logique centrale pour les émetteurs de dette est le ratio de couverture de flux de trésorerie (DSCR). Au cours des 18 derniers mois, le marché a supposé que la location de puissance de calcul IA resterait stable comme le loyer immobilier, voire résisterait à l’inflation comme le pétrole.

Les données brisent impitoyablement cette hypothèse.

Selon SemiAnalysis et Epoch AI, les coûts unitaires d’inférence IA ont diminué de 20 à 40 % en glissement annuel au cours du dernier an.

• La popularisation de la quantification (Quantization), de la distillation (Distillation), et l’amélioration de l’efficacité des ASIC de déduction entraînent une croissance exponentielle de l’offre de puissance de calcul.
• Cela signifie que la « location de puissance » possède une propriété déflationniste intrinsèque.

Cela constitue le premier décalage de durée (Duration Mismatch) : une entité émettrice de dette achetant des GPU à un prix élevé en 2024 (CapEx), se retrouve avec une courbe de revenus locatifs qui s’effondrera après 2025.

Si vous êtes un investisseur en actions, cela s’appelle une avancée technologique ; si vous êtes un créancier, cela s’appelle une dépréciation du collatéral.

2. L’aliénation du financement : transformer le risque du capital-risque en rendement infrastructurel

Si le rendement de l’actif s’amenuise, la partie endettée rationnelle devrait être plus prudente.

Mais la réalité est tout autre.

Selon les dernières statistiques de The Economic Times et Reuters, le total des financements par dette pour les centres de données IA et infrastructures associées a explosé de 112 % en 2025, atteignant 25 milliards de dollars. La principale force motrice de cette hausse est constituée par des acteurs comme CoreWeave, Crusoe, et d’autres « Neo-Cloud », ainsi que par des mineurs en transition, qui adoptent massivement le prêt adossé à des actifs (Asset-Backed Lending, ABL) et le financement de projets (Project Finance).

Ce changement structurel dans la nature du financement est extrêmement dangereux :

• Autrefois : l’IA était le jeu des VC technologiques, et l’échec signifiait la perte totale de l’action.
• Aujourd’hui : l’IA devient un jeu d’infrastructure, et l’échec entraîne un défaut de paiement.

Le marché place à tort des actifs technologiques à haut risque et à forte dépréciation (Venture-grade Assets) dans un modèle de financement à faible risque qui devrait appartenir aux autoroutes et centrales hydroélectriques (Utility-grade Leverage).

3. La « fausse » transformation des mineurs et le véritable effet de levier

L’élément le plus vulnérable se trouve chez les mineurs de cryptomonnaies. Les médias aiment vanter la transition des mineurs vers l’IA comme une « dé-risque », mais du point de vue du bilan, c’est une superposition de risques.

En consultant les données de VanEck et TheMinerMag, on découvre une vérité contre-intuitive : le ratio d’endettement net des principales sociétés minières cotées en 2025 n’a pas substantiellement diminué par rapport à leur pic de 2021. Certains mineurs radicaux ont même vu leur dette augmenter de 500 %.

Comment ont-ils fait ?

• La main gauche (actifs) : ils détiennent toujours des BTC/ETH très volatils, ou utilisent leurs futurs revenus de puissance de calcul comme collatéral implicite.
• La main droite (passifs) : ils émettent des obligations convertibles ou des dettes à haut rendement, empruntant en dollars pour acheter des H100/H200.

Ce n’est pas une désendettement, mais un rollover (renouvellement de la dette).

Cela signifie que les mineurs jouent à un jeu de « double levier » : utiliser la volatilité de la crypto pour garantir, et parier sur, la trésorerie des GPU. En période favorable, cela génère le double de profits, mais si l’environnement macroéconomique se resserre, la « chute du prix des monnaies » et la « baisse des loyers de puissance » se produiront simultanément**. Dans le modèle de crédit, cela s’appelle une convergence de corrélation (Correlation Convergence), un cauchemar pour tous les produits structurés.

4. Le marché de rachat inexistant (Le marché de rachat manquant)

Ce qui réveille les gestionnaires de crédit en pleine nuit, ce n’est pas le défaut lui-même, mais la liquidation qui suit.

Dans la crise des subprimes immobiliers, les banques pouvaient encore vendre aux enchères les maisons saisies. Mais dans le financement de la puissance de calcul IA, si un mineur fait défaut, que font les créanciers lorsqu’ils récupèrent ces 10 000 cartes H100 ?

C’est un marché secondaire gravement surestimé en liquidité :

1. Dépendance physique : les GPU haut de gamme ne se branchent pas simplement sur un PC, ils dépendent fortement de racks de refroidissement liquide spécifiques et d’une densité électrique (30-50 kW/rack).
2. Obsolescence matérielle : avec la sortie des architectures NVIDIA Blackwell ou Rubin, les anciennes cartes subissent une dévaluation non linéaire.
3. Ventre de marché : lors d’une vente systémique, il n’y a personne pour acheter ces déchets électroniques obsolètes, même en dernier recours.

Il faut se méfier de cette illusion de collatéral — le LTV en comptabilité semble sûr, mais le marché secondaire de rachat (Repo Market), capable d’absorber des dizaines de milliards de dollars de pression, n’existe tout simplement pas dans la réalité.

Ce n’est pas seulement une bulle IA, c’est une défaillance du prix du crédit

Il faut clarifier que cet article ne nie pas le potentiel technologique de l’IA, ni la véritable demande en puissance de calcul. Ce que nous remettons en question, c’est la structure financière erronée.

Lorsque la déflation des actifs pilotée par la loi de Moore (GPU) est utilisée comme une valeur anti-inflation, comme l’immobilier, ou lorsque des mineurs non désendettés sont financés comme de véritables opérateurs d’infrastructure — le marché mène en réalité une expérience de crédit qui n’a pas encore été pleinement évaluée.

L’expérience historique montre que le cycle de crédit atteint souvent son sommet avant le cycle technologique. Pour les stratégistes macro et les traders en crédit, la priorité avant 2026 pourrait ne pas être de prédire quel grand modèle gagnera, mais de réexaminer la véritable prime de crédit de la combinaison « IA Infra + Crypto Miners ».