L’investissement dans l’infrastructure d’intelligence artificielle (IA) nécessiterait un marché d’environ 6 trillions de dollars par an en 2031 pour être soutenu, mais la société de conseil Bain & Company n’en voit clair qu’entre 1,2 et 1,8 trillion. C’est la thèse principale de leur Rapport sur la technologie 2026, publié le 29/09/2026, qui laisse un écart d’environ 4,2 trillions de dollars que, selon ses auteurs, devront provenir de marchés encore inexistants ou à peine émergents.

Les éléments clés du rapport de Bain sur le financement de l’IA en 20 secondes

• Le capex des cinq géants hyper-scalaires pourrait atteindre 780 milliards de dollars en 2026.
• Bain estime à 1,5 trillion de dollars la dépense annuelle en infrastructure d’IA en 2031.
• Pour le soutenir, il faudrait un marché de l’IA de 6 trillions par an.
• Consommation et entreprises contribueraient ensemble au maximum à 1,8 trillion.

L’article, signé par David Crawford, Kristie Tagawa, Cory Boles et Tatum Quinn, repose sur une idée simple : jusqu’ici, la conversation s’est concentrée sur la capacité à construire autant d’infrastructure, mais la vraie question est si l’IA générera suffisamment de valeur économique pour la rémunérer. Leur conclusion est que les gains de productivité dans les applications actuelles, pour les entreprises et les consommateurs, ne suffiront pas.

Comment Bain envisage le marché de 6 trillions

Le point de départ est la dépense. Selon Bain, le capex (investissement en actifs) de Microsoft, Google, Amazon, Meta et Oracle pourrait atteindre 780 milliards de dollars en 2026, soit presque cinq fois le niveau d’il y a trois ans. Les centres de données spécialisés en IA frôlent déjà le gigawatt (GW) de puissance, et la société de conseil anticipe que beaucoup atteindront 2 GW en 2027, voire que des campus de 9 GW apparaîtront d’ici la fin de la décennie.

Pour illustrer cela, le rapport s’appuie sur des estimations d’Epoch AI concernant le plus grand centre de données IA au monde à chaque étape. Il cite l’installation Prometheus de Meta, mise en service en 2025 avec environ 0,6 GW et une expenditure de 24 milliards de dollars, et prévoit un campus de 4 à 5 GW, avec un coût de 120 à 175 milliards de dollars en 2029, puis un autre de 9 GW pour 200 milliards en 2030. À prendre avec précaution : la note explicative indique que ces valeurs pour 2027, 2029 et 2030 sont extrapolées d’une tendance de doublement tous les 12 à 16 mois, sans liens direct avec des projets annoncés, illustrant simplement la croissance exponentielle en puissance, circuits intégrés et investissements, comme déjà évoqué dans la guerre des gigawatts.

Avec cette courbe, Bain calcule qu’en 2031, la dépense annuelle en infrastructure IA pourrait atteindre 1,5 trillion de dollars, en intégrant de nouveaux centres, capacité de calcul et renouvellement des GPU, mémoire et réseaux existants. Ensuite, ils font l’hypothèse que le capex représenterait environ 25 % des revenus du secteur, une proportion que les auteurs qualifient d’« ambitieuse mais raisonnable », en se basant sur les fournisseurs de cloud. De cette manière, on aboutirait à un marché de 6 trillions de dollars par an. Si la proportion était plus élevée, la valeur nécessaire diminuerait, et si elle était plus basse, elle augmenterait.

Ce qui est déjà perceptible et ce qui manque

Une partie de cette somme est déjà en vue. Les produits d’IA destinés aux consommateurs, via abonnements et publicité, pourraient générer entre 200 et 400 milliards de dollars en 2031. L’adoption par les entreprises apporterait entre 1 et 1,4 trillion de dollars aux fournisseurs, grâce à des gains de productivité dans le développement logiciel, la vente, le marketing, le support client et les opérations TI. Au total, cela représenterait entre 1,2 et 1,8 trillion, laissant environ 4,2 trillions à couvrir.

Pour combler cette lacune, Bain identifie quatre catégories :

• Recherche et publicité (100 à 200 milliards ou plus): annonces intégrées dans les chatbots et remplacement partiel de la recherche traditionnelle.
• Autonomie complète (400 milliards): véhicules autonomes (voitures, camions, drones), robotaxis, logistique et automatisation industrielle.
• IA physique (900 milliards): simulations, jumeaux numériques et robotique, y compris humanoïdes, dans l’automobile, l’électronique, les semi-conducteurs et la défense. La baisse des coûts de R&D et de fabrication pourrait atteindre 10 %.
• Nouveaux produits: médicaments pour maladies rares, soutien en santé mentale, nouveaux matériaux pour batteries et semi-conducteurs, ainsi que la recherche scientifique autonome.

Ce point clé du rapport est la constatation que ces trois premières catégories, quantifiées, totalisent entre 1,4 et 1,5 trillion de dollars. Cela signifie que plus de la moitié du gap — environ 2,7 trillions — dépendra de la quatrième catégorie, celle des « nouveaux produits », que Bain ne chiffre pas précisément. Les auteurs eux-mêmes soulignent que l’infrastructure est en train d’être construite avant même que la demande soit totalement là, et la question est de savoir si ces applications arriveront à temps pour en financer l’expansion.

De 2 à 6 trillions en une seule année

La comparaison avec le précédent rapport permet de mieux situer l’ampleur du changement. En septembre 2025, Bain estimait que l’IA aurait besoin de 2 trillions de dollars de revenus annuels en 2030 pour couvrir les investissements en puissance de calcul prévue, estimée à environ 200 GW supplémentaires dans le monde, tout en anticipant un déficit de 800 milliards, même en tenant compte des économies que pourrait générer l’IA. Les deux chiffres ne sont pas parfaitement comparables, car ils se réfèrent à des années et des périmètres différents, mais l’ordre de grandeur du défi a considérablement augmenté.

Bain ne parle pas de bulle, mais son diagnostic s’inscrit dans le débat qui traverse le secteur depuis plusieurs mois, sur la possibilité que l’IA puisse être réelle tout en alimentant une bulle, ainsi que sur le volume d’engagements de chips déjà pris par les géants de l’hyperécaille. La société de conseil affirme que la productivité des entreprises n’est que le premier bénéfice visible de l’IA, et qu’il faudra une vague d’applications équivalente à celles qu’ont apporté le mobile et le cloud. Selon eux, financer durablement l’infrastructure nécessiterait d’ajouter environ un point de croissance annuelle du PIB mondial.

Questions fréquentes

Combien d’argent l’IA devra-t-elle générer selon Bain ?

Bain estime qu’un marché de l’IA de 6 trillions de dollars par an en 2031 sera nécessaire pour soutenir un investissement en infrastructure de 1,5 trillion, en supposant que le capex représente environ 25 % des revenus.

D’où viendraient ces revenus ?

Entre 1,2 et 1,8 trillion de dollars provenant de la consommation et des entreprises. Le reste, environ 4,2 trillions, devra provenir de la recherche et de la publicité, des systèmes autonomes, de l’IA physique et des nouveaux produits.

Combien les hyper-scalaires investissent-ils en 2026 ?

Selon Bain, le capex de Microsoft, Google, Amazon, Meta et Oracle pourrait atteindre 780 milliards de dollars en 2026, presque cinq fois plus que ce qu’ils ont investi trois ans auparavant.

Que disait le rapport de Bain de 2025 ?

Il indiquait qu’en 2030, l’IA aurait besoin de 2 trillions de dollars de revenus annuels et qu’un déficit de 800 milliards existerait. Les chiffres de 2026 utilisent un autre cadre temporel et une autre méthodologie, donc ils ne sont pas directement comparables.

Sources :