Course aux capex : cartographier les dépenses IA des hyperscalers et ce qu’elles achètent

Chaque trimestre, la saison des résultats double désormais de recensement d’infrastructures. Entre le 21 et le 29 octobre 2026, Meta, Microsoft, Alphabet et Amazon ont publié leurs résultats du trimestre de septembre, et le message combiné était simple : le capex IA continue de monter, les factures dépassent de plus en plus les cash-flows qui les finançaient autrefois, et le goulot s’est déplacé de l’argent vers la livraison physique — puces, bâtiments et puissance électrique.

Cet article cartographie ce que les plus gros acheteurs de compute ont réellement reporté, comment leurs chiffres diffèrent selon les définitions, et — question plus intéressante — ce que tout cet investissement IA hyperscaler achète réellement.

Les derniers chiffres, société par société

Tous les montants ci-dessous viennent des communiqués de résultats, filings SEC ou conférences d’earnings des sociétés. Attention aux périodes : Microsoft et Oracle ont des exercices fiscaux qui ne collent pas au calendrier civil.

Amazon : le plus gros chèque unitaire

Le tableau des flux d’Amazon pour les trois mois clos au 30 septembre 2026 montre 77,259 milliards de dollars d’achats de property and equipment, plus du double des 35,095 milliards du même trimestre en 2025. En nettant 1,381 milliard de produits de cessions d’actifs et d’incitations, on obtient environ 75,9 milliards — la mesure de « cash capex » dont le CFO Brian Olsavsky a dit qu’elle « concerne principalement AWS et l’IA ».

Sur douze mois glissants, les achats nets de property and equipment ont atteint 210,7 milliards. Cela a poussé le free cash flow trailing à une sortie de 42,4 milliards, contre une entrée de 14,8 milliards un an plus tôt ; le communiqué attribue la hausse de 94,8 milliards en glissement annuel du capex net principalement aux investissements en intelligence artificielle. Le 10-Q montre aussi 48,1 milliards de produits de dette long terme sur le seul trimestre. Dans son communiqué T3, Amazon a dit continuer « à anticiper des dépenses d’investissement cash 2026 d’environ 220 milliards de dollars ». Pendant ce temps, le résultat opérationnel d’AWS est monté à 17,8 milliards contre 11,4 — preuve que la dépense atterrit sur une activité en croissance et rentable, même si les retours cash arrivent avec retard.

Alphabet : d’abord les serveurs, ensuite les bâtiments

L’exhibit 8-K d’Alphabet reporte 51,355 milliards de dollars d’achats de property and equipment au T3 2026, contre 23,953 milliards un an plus tôt, et 131,95 milliards sur les neuf premiers mois. La CFO Anat Ashkenazi a livré l’un des splits les plus utiles de la saison : environ 65 % de l’investissement d’infrastructure technique du T3 est allé aux serveurs et au networking (durées d’utilité d’environ six ans), et 35 % aux data centers (sept à 40 ans).

Alphabet a maintenu sa guidance 2026 à 195–205 milliards et a dit s’attendre à ce que le capex « augmente significativement en 2027 ». Le free cash flow trimestriel était négatif de 9,1 milliards, aussi affecté par des stocks constitués pour les ventes de systèmes TPU et par un paiement d’amende CE de 5,2 milliards. Le côté payoff est visible aussi : le chiffre d’affaires Google Cloud a bondi de 103 % à 30,7 milliards, avec les ventes de systèmes TPU citées comme contributeur significatif.

Microsoft : capacité retardée, pas d’ambition réduite

Le capex du T1 fiscal 2027 de Microsoft (juillet–septembre 2026) s’est établi à 45,2 milliards de dollars, dont 7,4 milliards de finance leases ; le cash payé pour le PP&E était de 39,4 milliards. La CFO Amy Hood a dit que le total était inférieur au plan parce que « certaines livraisons de capacité tiers attendues au T1 ont été retardées ». Environ trois quarts sont allés à des actifs à courte durée de vie — surtout CPU et GPU, y compris des coûts mémoire et stockage plus élevés.

Pour le trimestre de décembre, Hood a guidé à plus de 50 milliards, et à environ 170 milliards pour l’année civile 2026, en citant ces retards tiers — en baisse par rapport à un chiffre antérieur d’environ 175 milliards donné en juillet, selon CNBC. Microsoft est restée historiquement free-cash-flow positive (FCF de 18,6 milliards sur le trimestre) et s’attend à le rester en FY2027, tout en signalant qu’elle ira chercher des sources de financement supplémentaires quand c’est attractif.

Meta : la fourchette la plus étroite

Meta a reporté des dépenses d’investissement T3 2026, y compris les remboursements de principal sur finance leases, de 34,91 milliards de dollars, et a resserré sa perspective 2026 à 135–145 milliards depuis 130–145 milliards. Le free cash flow du trimestre était négatif de 2,12 milliards. Sur 2027, la société a seulement dit qu’elle développe encore son budget et ses plans de capacité.

Oracle : le défi sous levier

Oracle est plus petit mais dépense à un rythme saisissant relativement à sa taille. Le capex du T1 fiscal 2027 (juin–août 2026) était de 28,499 milliards de dollars, contre 8,502 milliards un an plus tôt — et plus de la moitié du total FY2026 entier d’Oracle, soit 55,663 milliards. Particularité : 11,363 milliards du cash opérationnel du trimestre venaient de prépaiements clients avec une composante de financement significative, si bien que le management a placé le cash capex net à environ 18 milliards. Sur l’appel, Oracle a réitéré 90–95 milliards de capex pour FY2027, avec pas plus de 70 milliards en cash capex net, et a noté avoir achevé une émission d’actions de 20 milliards.

Additionner — avec précaution

Sommer les derniers trimestres donne environ 237 milliards de dollars pour les cinq sociétés (Amazon 77,3 Md$, Alphabet 51,4, Microsoft 45,2, Meta 34,9, Oracle 28,5). En prenant les milieux des quatre guidances année civile 2026 d’Amazon, Alphabet, Microsoft et Meta, on obtient environ 730 milliards de dépenses IA Big Tech pour l’année.

Traitez ces totaux comme un ordre de grandeur, pas comme un chiffre comptable. Les définitions divergent : Microsoft et Meta comptent les finance leases à la date de commencement, ce qui tire des obligations de lease futures dans le capex d’aujourd’hui ; Alphabet reporte les achats cash ; le « cash capex » d’Amazon est net d’incitations ; le trimestre d’Oracle se clôt en août. Chaque dollar n’est pas de l’IA non plus — entrepôts, bureaux et cloud général en absorbent encore une part — mais chaque équipe de direction nomme désormais l’infrastructure IA comme le principal moteur.

Ce que l’argent achète réellement

1. Accélérateurs et serveurs : la majorité à courte durée de vie

La tendance la plus claire de 2026 est le basculement de mix vers les actifs à courte durée. Microsoft dit qu’environ 75 % du capex trimestriel va désormais aux CPU et GPU ; Alphabet place serveurs et networking à environ 65 % de la dépense d’infrastructure technique. Ce sont des actifs amortis sur environ six ans ou moins, ce qui veut dire que la vague de capex devient une vague d’amortissement : l’amortissement trimestriel du property and equipment d’Alphabet est monté à 8,4 milliards contre 5,6 un an plus tôt, et celui d’Oracle à 3,2 contre 1,4.

C’est là que la course aux modèles de fondation apparaît dans le ledger. Entraîner des modèles frontier et, de plus en plus, servir agents et inference à l’échelle consomme des flottes d’accélérateurs — GPU Nvidia, TPU Google, Trainium Amazon et autre silicium maison. Microsoft a explicitement signalé la hausse des prix mémoire et stockage, rappel que la mémoire haute bande passante est devenue une ligne de coût à part entière.

2. Enveloppes de data centers, foncier et refroidissement : la base longue durée

L’autre tiers environ achète du béton, de l’acier, des locaux électriques et des installations de refroidissement — des actifs à durée de vie de sept à 40 ans selon la comptabilité d’Alphabet. La densité est ce qui rend ces bâtiments différents des salles cloud d’il y a dix ans : des racks d’accélérateurs liquid-cooled tirent bien plus de puissance par mètre carré, forçant de nouveaux designs pour le refroidissement, la charge au sol et la distribution électrique. Ces dépenses se convertissent plus lentement en revenus, mais elles fixent le plafond du nombre de puces que l’on pourra installer plus tard.

3. Capacité louée et tierce

Toute la capacité n’est pas possédée. Les finance leases ont mis 7,4 milliards dans le chiffre trimestriel de Microsoft, et Microsoft a attribué son shortfall à des retards chez des fournisseurs de capacité tiers — les soi-disant neoclouds et fournisseurs GPU-as-a-service. Ce modèle hybride laisse les hyperscalers ajouter du compute plus vite qu’ils ne peuvent construire, mais rend aussi le calendrier de leur capex dépendant des calendriers de construction d’autres sociétés.

4. Networking

Des dizaines de milliers d’accélérateurs ne se comportent comme un seul ordinateur que s’ils sont câblés ensemble. Le seau 65 % d’Alphabet regroupe explicitement serveurs et networking : switches, optique et interconnects à l’intérieur et entre data centers. À mesure que les clusters d’entraînement grossissent, le réseau devient une part matérielle de chaque rack.

5. La puissance — la ligne que personne ne reporte

Voici le trou dans les disclosures : aucune des cinq ne reporte le capex en mégawatts, et l’achat d’énergie siège surtout hors capex, dans des power purchase agreements de long terme. Pourtant la disponibilité de puissance est désormais la contrainte liante sur la vitesse à laquelle le capex peut être déployé. Oracle a été une exception partielle : son communiqué T1 FY2027 a cité la livraison de 850 MW de capacité data center additionnelle sur le trimestre. Pour les lecteurs, la leçon pratique est que les guidances en dollars ne deviennent du compute que quand raccordements réseau, postes et génération arrivent à l’heure — et le T3 a montré que les calendriers peuvent glisser.

Qui paie : le tournant du financement

Pendant des années, Big Tech a financé le capex sur cash-flow opérationnel avec de la marge. Ce n’est plus universellement vrai :

• Amazon : free cash flow trailing de −42,4 Md$ et 48,1 Md$ de nouvelle dette long terme en un trimestre.
• Alphabet : free cash flow trimestriel de −9,1 Md$.
• Meta : free cash flow trimestriel de −2,12 Md$.
• Oracle : free cash flow trimestriel d’environ −5,4 Md$, en partie compensé par des prépaiements clients et une levée d’equity de 20 Md$.
• Microsoft : encore positif à 18,6 Md$, mais prévoit d’accéder à des financements supplémentaires.

Cela change la nature de la course à l’armement. Quand le capex est financé par dette, equity et prépaiements clients, la question passe de « peuvent-ils se le permettre ? » à « combien de temps prêteurs, actionnaires et clients continueront-ils à le souscrire ? » Les backlogs offrent une partie de la réponse : Microsoft a reporté 677 milliards de remaining performance obligations commerciales, et Oracle 664 milliards — de la demande contractée que les managements pointent comme justification.

Ce qu’il faut surveiller ensuite

1. Les guidances 2027. Alphabet a déjà dit que le capex montera « significativement ». Amazon, Microsoft et Meta fixeront leurs chiffres sur les appels T4 début 2027.
2. Livraison versus intention. Les retards de capacité tierce chez Microsoft et Alphabet sont le signe que les chaînes d’approvisionnement — puces, mémoire, transformateurs, raccordements réseau — fixent désormais le rythme plus que les budgets.
3. La courbe d’amortissement. Des actifs à courte durée veulent dire un amortissement en hausse pendant des années. Les marges diront si le revenu IA croît plus vite que la base d’actifs ne s’use.
4. Le mix possédé versus loué. Plus de finance leases et de contrats neocloud rendraient le capex reporté moins comparable — et le risque plus dur à voir.

En résumé

La course aux capex hyperscaler fin 2026 n’est plus une histoire d’annonces ; c’est une histoire de livraison et de financement. Environ trois dollars sur quatre de la dépense Microsoft, et environ deux sur trois de la dépense d’infrastructure Alphabet, vont désormais dans des puces, serveurs et networking qui seront obsolètes en environ six ans. Le reste se déverse dans des bâtiments et des infrastructures de puissance qui survivront à plusieurs générations de modèles. Que cela s’avère visionnaire ou excessif dépendra moins de la prochaine guidance que de savoir si modèles de fondation et agents IA génèrent du revenu assez vite pour distancer l’horloge d’amortissement.

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