Amazon face au mur des capacités : 100 milliards de dollars pour l’IA en 2025

L’intelligence artificielle n’est pas seulement une affaire de logiciels, de modèles conversationnels ou d’assistants capables de rédiger un texte. Pour les grands groupes technologiques, elle est aussi devenue une affaire d’immenses bâtiments, de serveurs spécialisés, de puces difficiles à obtenir et d’électricité en quantité. C’est cette réalité industrielle qui a rattrapé Amazon au début de février 2025, au moment où le groupe annonce vouloir investir plus de 100 milliards de dollars en 2025.

L’ambition est à la hauteur de l’enjeu : répondre à une demande très forte pour les outils d’IA hébergés dans le cloud, en particulier via Amazon Web Services, ou AWS. Mais Andy Jassy, directeur général d’Amazon, a également reconnu que cette croissance se heurtait à des contraintes de capacité. À Francfort, l’action Amazon a reculé de 4 % après ces annonces, signe que les marchés ne jugent pas seulement la taille des investissements. Ils veulent aussi savoir à quelle vitesse ils pourront se transformer en revenus.

Pourquoi Amazon engage plus de 100 milliards de dollars

Amazon prévoit des dépenses d’investissement supérieures à 100 milliards de dollars en 2025, contre 83 milliards de dollars dépensés l’année précédente selon les éléments communiqués par l’entreprise. La plus grande partie de cet effort doit être consacrée à AWS, l’activité de cloud computing du groupe.

Le cloud consiste à louer, à distance, de la puissance de calcul, du stockage de données et des logiciels. Avec l’IA générative, les besoins changent d’échelle. Entraîner un grand modèle ou faire tourner ses réponses pour des millions d’utilisateurs exige des grappes de serveurs très puissantes, équipées notamment de puces conçues pour accélérer les calculs d’intelligence artificielle.

Pour Amazon, le raisonnement est simple : si les entreprises veulent déployer des assistants internes, analyser leurs données avec des modèles génératifs ou créer de nouvelles applications, elles auront besoin de capacité informatique. AWS entend leur fournir cette capacité, ainsi que des outils et services permettant d’utiliser différents modèles d’IA.

L’entreprise a déjà renforcé son offre sur ce terrain avec, notamment, ses modèles génératifs Nova et ses puces Trainium. Les premières servent à produire ou traiter du contenu à partir d’instructions, tandis que les secondes sont conçues pour les calculs nécessaires à l’entraînement de modèles d’IA. Ces produits ne dispensent toutefois pas Amazon d’investir dans le socle physique indispensable : les centres de données et leurs équipements.

AWS peut-il répondre assez vite à la demande en IA ?

C’est le point qui préoccupe les investisseurs. Andy Jassy a expliqué que la croissance d’Amazon aurait pu être plus rapide sans certaines limites de capacité au sein d’AWS. Deux difficultés ont été mises en avant : les retards dans l’approvisionnement en matériel et l’insuffisance d’électricité disponible pour alimenter de nouvelles installations.

Ces contraintes peuvent sembler éloignées de l’image d’une entreprise numérique. Elles sont pourtant au cœur de l’économie de l’IA. Un centre de données ne se construit pas instantanément. Il faut obtenir les terrains, bâtir les infrastructures, installer les serveurs, raccorder le site au réseau électrique, assurer son refroidissement et déployer les équipements de réseau. Chaque étape peut devenir un goulot d’étranglement.

La disponibilité des composants est tout aussi stratégique. Les processeurs et accélérateurs dédiés à l’IA sont très demandés. Lorsque l’offre matérielle n’est pas suffisante, un fournisseur de cloud ne peut pas toujours mettre à disposition autant de machines qu’il le souhaiterait, même si les clients sont prêts à les louer.

Dans ce contexte, une limite de capacité ne signifie pas nécessairement que la demande faiblit. Elle peut au contraire indiquer que les commandes et les projets des clients progressent plus vite que les infrastructures. Mais elle place Amazon devant une équation difficile : investir massivement et vite, sans que les dépenses ne pèsent trop longtemps sur les attentes de rentabilité.

Des résultats qui ont fait naître des doutes sur le rythme de croissance

La réaction boursière ne s’explique pas uniquement par le montant des investissements. Les investisseurs ont aussi réagi aux prévisions de revenus plus faibles pour AWS et à des performances jugées inférieures aux attentes. Pour une entreprise comme Amazon, AWS occupe une place particulièrement scrutée : cette activité est centrale dans sa stratégie technologique et dans sa capacité à tirer parti de la vague de l’IA.

Le problème est moins l’absence d’une opportunité que la difficulté à la capter au bon rythme. Une entreprise peut avoir des clients intéressés, des produits crédibles et une forte demande, tout en étant temporairement freinée par ses propres infrastructures. C’est précisément le risque que les déclarations d’Andy Jassy ont mis en lumière.

Les marchés financiers acceptent souvent des investissements élevés lorsqu’ils sont associés à une croissance visible et durable. En revanche, ils deviennent plus prudents lorsque les dépenses augmentent alors que les capacités de production, ici les capacités de calcul, ne peuvent pas être livrées assez rapidement.

Amazon doit donc convaincre sur deux fronts. Le groupe doit montrer que ses dépenses permettront de lever les contraintes actuelles. Il doit aussi prouver que les clients adopteront suffisamment ses services d’IA pour rentabiliser, avec le temps, les centres de données et les équipements achetés aujourd’hui.

Une guerre de capitaux entre Amazon, Google et Microsoft

Amazon n’est pas seul à engager des sommes considérables. La vague de l’IA générative, accélérée depuis le lancement de ChatGPT par OpenAI en 2022, a déclenché une course mondiale à l’infrastructure. Les entreprises qui fournissent du cloud cherchent toutes à disposer de davantage de capacité de calcul que leurs rivales.

Google a annoncé environ 75 milliards de dollars d’investissements pour l’année 2025. Microsoft prévoit pour sa part d’allouer 80 milliards de dollars à ses projets. Ces chiffres montrent que les géants technologiques ne considèrent pas l’IA comme une fonctionnalité parmi d’autres. Ils la traitent comme une infrastructure de base, au même titre que le réseau, le stockage ou les centres de données eux-mêmes.

Cette concurrence a plusieurs conséquences. D’abord, elle augmente la pression sur les chaînes d’approvisionnement en matériel informatique. Ensuite, elle intensifie la recherche de sites capables d’accueillir des centres de données et de disposer d’une alimentation électrique fiable. Enfin, elle oblige chaque acteur à justifier ses dépenses auprès des actionnaires.

Pour AWS, le défi est particulièrement sensible. Amazon doit préserver son rôle dans le cloud tout en faisant face à des concurrents qui consacrent eux aussi des dizaines de milliards de dollars à l’IA. La bataille ne se jouera donc pas seulement sur les modèles proposés aux clients, mais sur la disponibilité concrète des ressources permettant de les faire fonctionner.

L’électricité, un enjeu désormais central pour l’IA

L’évocation d’une insuffisance d’électricité est révélatrice d’un changement profond. Longtemps, le développement du numérique a été pensé d’abord en termes de logiciels et de connectivité. L’IA générative remet l’énergie au centre de l’équation, car les calculs requis par les modèles sont particulièrement intensifs.

Un centre de données doit alimenter les serveurs, les systèmes de stockage, les équipements réseau et les dispositifs de refroidissement. Lorsque les installations accueillent de très grandes quantités de matériel spécialisé, la demande électrique devient un facteur limitant. Il ne suffit donc pas à Amazon de commander des puces : il faut aussi pouvoir les installer dans des sites prêts à les accueillir et les alimenter.

Cette contrainte explique pourquoi la réponse à la demande ne peut pas être immédiate. L’entreprise doit coordonner de nombreux éléments : commandes de matériel, construction, raccordements, déploiements techniques et disponibilité énergétique. La réussite dépend autant de cette exécution opérationnelle que de la qualité de ses services d’IA.

Les produits d’IA ne suffisent pas sans infrastructure

Amazon continue parallèlement de développer ses produits d’intelligence artificielle. Les modèles Nova et les puces Trainium illustrent cette volonté de proposer des briques technologiques allant du matériel aux services accessibles via AWS. Cette intégration peut donner au groupe davantage de maîtrise sur ses coûts et ses capacités techniques.

Les puces Trainium répondent notamment à un enjeu majeur : diversifier les options disponibles pour l’entraînement des modèles d’IA. Les grands fournisseurs de cloud ne veulent pas dépendre d’une seule catégorie de composants ou d’un seul fournisseur. Disposer de puces maison peut leur permettre d’adapter plus finement leurs infrastructures aux charges de travail de leurs clients.

Mais l’innovation produit ne résout pas automatiquement les contraintes mentionnées par Andy Jassy. Une puce, même performante, doit être produite, livrée, intégrée dans des serveurs et installée dans un centre de données disposant d’assez d’énergie. À l’échelle d’Amazon, la chaîne est mondiale et complexe.

C’est pourquoi la stratégie du groupe ne se résume pas au lancement de nouveaux modèles génératifs. Elle repose sur une capacité à transformer des investissements géants en services disponibles, fiables et suffisamment compétitifs pour attirer les entreprises. Les prochains résultats d’AWS seront observés sous cet angle : non seulement la demande, mais aussi la vitesse à laquelle Amazon peut l’absorber.

Ce qu’il faut surveiller

Dans les prochains mois, plusieurs indicateurs permettront de juger si Amazon parvient à réduire l’écart entre ses ambitions et ses capacités. Le premier sera le niveau réel des dépenses d’investissement : le groupe a annoncé un montant supérieur à 100 milliards de dollars, principalement destiné à l’IA et à AWS. Le deuxième concernera la disponibilité effective des infrastructures, notamment les serveurs et l’électricité nécessaires aux centres de données.

Il faudra aussi observer l’évolution des revenus d’AWS et la capacité de cette activité à transformer la forte demande pour l’IA en croissance durable. Une hausse des investissements peut soutenir la position d’Amazon à long terme, mais elle suppose que l’entreprise lève progressivement les obstacles matériels qui ralentissent aujourd’hui son déploiement.

Enfin, la comparaison avec Google et Microsoft restera déterminante. Avec respectivement environ 75 milliards et 80 milliards de dollars annoncés pour leurs propres investissements, ces groupes engagent eux aussi une bataille de grande ampleur. En février 2025, la question n’est donc plus de savoir si l’IA mérite des infrastructures massives. Elle est de savoir quels acteurs réussiront à les construire assez vite, au bon coût et avec l’énergie nécessaire pour répondre à une demande qui s’accélère.