Morgan Stanley : dans les coulisses de l’usine à dette qui finance le boom de l’IA

Ce qu’il faut retenir :

• Morgan Stanley a monté les plus gros financements d’infrastructures IA, de TeraWulf (3,2 milliards) à Broadcom (35 milliards de dollars).
• Ses commissions sur les marchés de capitaux ont bondi à 2,3 milliards de dollars au premier semestre, devant Goldman Sachs.
• La banque anticipe 10 000 milliards de dollars de dépenses pour le déploiement de l’IA dans les années à venir.

Derrière chaque data center géant se cache désormais un banquier. Morgan Stanley s’est imposée comme l’architecte en chef des montages financiers du boom de l’IA, avec des modèles de dette et de capital inédits qui canalisent des dizaines de milliards de dollars vers la construction de centres de données, raconte le Financial Times. Au menu des douze derniers mois : une obligation de 3,2 milliards de dollars pour le développeur TeraWulf adossée à Google, un paquet de dette de 27 milliards pour le projet Hyperion de Meta avec Blue Owl, et un rôle de conseil sur un financement de puces de 35 milliards pour Broadcom.

Comment Wall Street titrise le boom des data centers ?

Les montants qui s’élevaient auparavant à 1 milliard, 2 milliards ou 5 milliards de dollars s’élèvent désormais à 10 milliards ou 20 milliards de dollars, voire davantage.

Mo Assomull, codirecteur de la banque d’investissement chez Morgan Stanley

L’innovation tient dans l'emballage. Plutôt que de s’en remettre au financement de projet classique ou à l'emprunt d’entreprise, les banquiers empaquettent des contrats de calcul de long terme et les bilans des géants de la tech dans des titres vendables aux investisseurs traditionnels. La clé du modèle : la garantie d’un hyperscaler. Quand Google, Amazon, Meta ou Microsoft, arrivés dans la course avec des bilans immaculés, garantissent les loyers d’un data center, le coût de financement est à peu près divisé par deux.

L’obligation TeraWulf, conçue par l’équipe de William Graham, co-responsable du financement à effet de levier, sert de matrice. Ce titre hybride, distribuable à grande échelle mais doté de protections dignes d’un prêt de projet et adossé au bilan de Google, a permis de lever 3,2 milliards de dollars à un rendement de 7,75 %, avec des mécanismes de “lockbox” qui fléchent les loyers directement vers les créanciers. L’essentiel de la capacité du site servira à Anthropic, selon des proches du dossier. Le directeur financier de TeraWulf salue un instrument qui a permis d'emprunter sur la solidité du bilan de Google, sans les lents décaissements par étapes du financement de projet bancaire. La structure a attiré assureurs, gérants d’actifs et fonds de pension : Morgan Stanley en a écoulé pour plus de 40 milliards de dollars depuis, et exporte le produit vers l’Asie et l’Europe. Résultat comptable, les commissions de la banque sur les marchés de capitaux ont grimpé à 2,3 milliards de dollars au premier semestre, contre 1,4 milliard un an plus tôt selon LSEG, de quoi doubler Goldman Sachs et se hisser au deuxième rang mondial derrière JPMorgan.

Des data centers aux GPU : financer la Ferrari et son garage

Le modèle déborde désormais des bâtiments. En mai, Morgan Stanley et MUFG ont arrangé un prêt de 3,1 milliards de dollars pour le neocloud CoreWeave, destiné à acheter et installer des GPU Nvidia, le premier financement de puces monté en prêt syndiqué à large diffusion. La demande des investisseurs a frôlé les 20 milliards de dollars. Dans ce schéma, l’immeuble et les puces sont financés séparément : le data center s’adosse à un bail, les GPU à des contrats d’usage ferme de long terme (take-or-pay). Graham compare la puce à une Ferrari qui a besoin d’un garage, et précise que les créanciers regardent moins la valeur du bolide que la signature de celui qui le loue.

Un crédit qui s’amincit à mesure qu’on s’éloigne des hyperscalers

Les prix racontent le risque. En mars, un prêt de puces de 8,5 milliards de dollars pour CoreWeave, garanti par un contrat d’hyperscaler, s’est traité à 2,25 % au-dessus du taux de référence. Le prêt de mai, adossé à deux laboratoires d’IA à la signature plus fragile, est ressorti à 4,5 % au-dessus. Plus le financement s’éloigne des bilans des géants pour se rapprocher des laboratoires qui consomment le calcul, plus le crédit sous-jacent s’affine. Raj Joshi, vice-président senior chez Moody’s Ratings, surveille de près la santé financière d’Anthropic et d’OpenAI. “Il n’existe aucun manuel pour cela”, prévient-il à propos d’un cycle d’investissement sans équivalent historique.

La concurrence avance d’ailleurs à pas comptés. Certains rivaux rechignent à apparaître comme numéro un d’un secteur impopulaire auprès des communautés américaines qui voient pousser les data centers, et le directeur financier de JPMorgan, Jeremy Barnum, a reconnu avoir écarté certains dossiers aux conditions de prêt jugées inacceptables. Graham, lui, prédit que les obligations d’infrastructure IA finiront par représenter la majorité des nouvelles émissions à haut rendement, le premier segment de marché inédit en vingt ans. Morgan Stanley chiffre le déploiement de l’IA à 10 000 milliards de dollars de dépenses dans les années à venir.

Ce qu’il faut surveiller

Trois signaux mesureront la solidité de l’édifice : l’écart de taux entre les financements garantis par les hyperscalers et ceux adossés aux laboratoires d’IA, la santé financière de ces mêmes laboratoires, et l’accueil réservé aux obligations de construction en Europe et en Asie. Le revers de l’ingénierie financière est connu : plus le système financier se lie à la demande de calcul IA, plus un ralentissement du secteur se propagerait au-delà de la tech. La correction en cours sur les valeurs des semi-conducteurs offre un premier test grandeur nature.