Brookings a publié le 23 septembre 2026 un résumé du travail de Stijn Van Nieuwerburgh, présenté le 25 septembre. Son modèle estime à 10 300 milliards de dollars les investissements américains dans l’infrastructure d’IA entre 2025 et 2032. Dans le scénario central, il calcule aussi un seuil de 3 725 milliards de dollars de revenus annuels à maturité en 2032. Le résumé de Brookings et le document de Van Nieuwerburgh distinguent ces deux calculs : l’un porte sur des investissements cumulés, l’autre sur des revenus annuels nécessaires selon des hypothèses données.
Ce que le modèle de Brookings estime
Les 10 300 milliards de dollars couvrent les bâtiments des centres de données, les systèmes électriques, les réseaux, les puces spécialisées et les autres équipements. Il s’agit d’un scénario d’investissement pour 2025–2032, pas d’un total de dépenses déjà réalisées. Le calcul inclut aussi des sommes engagées avant l’achèvement de certains projets qui, dans le scénario, seraient terminés après 2032.
Le modèle répartit les capacités envisagées en trois groupes : 182,7 GW seraient opérationnels à la fin de 2032, 117,2 GW seraient achevés plus tard et 226,9 GW ne seraient pas réalisés. Ce sont des résultats de scénario appliqués au portefeuille de projets étudié, pas des prévisions projet par projet.
À titre concret, le modèle estime à 8,216 milliards de dollars le coût initial d’un campus représentatif de 200 MW consacré à l’entraînement de l’IA. Sur ce montant, 2,2 milliards iraient au bâtiment, 0,4 milliard aux infrastructures électriques supplémentaires et 5,616 milliards aux équipements informatiques. C’est un cas modélisé, et non le devis d’un site particulier.
Investissement et seuil de revenus : deux mesures différentes
Le modèle évalue à 3,63 % du PIB en moyenne la part des investissements d’infrastructure IA entre 2025 et 2032. Le chiffre de 9,2 %, lui, correspond aux 3 725 milliards de dollars de revenus annuels à maturité calculés pour 2032, rapportés au PIB de cette année-là tel que le modèle le projette.
Ces pourcentages ne décrivent donc pas la même grandeur : le premier rapporte une moyenne d’investissements sur huit ans au PIB ; le second compare un seuil de revenus annuels au PIB modélisé d’une seule année. Le seuil n’est pas une prévision des ventes futures de services d’IA, ni une estimation des dépenses des ménages.
Les hypothèses du scénario central
Le calcul central suppose un rendement annuel de 10 % avant effet de levier financier et une marge de trésorerie opérationnelle de 50 %. Cette marge représente la part des revenus qui se transforme en trésorerie opérationnelle. Le modèle attribue une durée de vie économique de six ans aux équipements informatiques, qui représentent 68 % des actifs, et de vingt ans aux autres actifs, soit les 32 % restants.
Le montant requis varie fortement selon les hypothèses de rendement et de marge : les combinaisons présentées par le modèle donnent des seuils de revenus annuels allant de 2 291 à 6 724 milliards de dollars. Le chiffre central de 3 725 milliards dépend donc d’un ensemble précis de paramètres ; ce n’est pas un résultat garanti.
Comment ce scénario se compare aux cycles d’infrastructure américains
Le document compare la part moyenne annuelle des dépenses d’investissement dans le PIB pour le scénario IA et plusieurs épisodes historiques américains.
| Épisode d’infrastructure | Période | Dépenses d’investissement annuelles moyennes en part du PIB |
| Infrastructure IA, scénario modélisé | 2025–2032 | 3,63 % |
| Chemins de fer | 1870–1890 | 2,24 % |
| Autoroutes | 1956–1973 | 1,13 % |
| Télécommunications et fibre | 1996–2003 | 1,10 % |
| Canaux | 1836–1841 | 0,66 % |
| Électrification | 1905–1925 | 0,50 % |
Le modèle place ainsi l’investissement IA projeté au-dessus des épisodes historiques retenus, selon cette mesure. Van Nieuwerburgh souligne toutefois que les périmètres et les conventions comptables diffèrent selon les périodes. Les dépenses brutes consacrées aux processeurs, dont la durée de vie est courte, ne se comparent pas directement à la formation nette de capital dans des infrastructures qui durent plus longtemps.
Les financements et les risques évoqués
L’analyse décrit un recours croissant aux contrats de location, aux coentreprises, à la dette de projet, au crédit privé, à la titrisation et aux véhicules dédiés. Ces structures peuvent déplacer des actifs et des engagements hors du bilan des entreprises qui exploitent les services ; elles peuvent aussi rendre les obligations moins visibles et concentrer l’exposition financière.
Les risques recensés concernent notamment la demande future en IA, les changements technologiques, l’accès à l’électricité et au matériel, ainsi que la solidité financière des entreprises locataires. Van Nieuwerburgh juge prématuré de conclure que l’infrastructure IA présente déjà un risque systémique comparable à celui de précédents booms du crédit.
