Financement
Morgan Stanley réalise 2,3 milliards de dollars de frais de marchés de capitaux en raison de la croissance de la dette liée à l’IA
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Morgan Stanley (MS ) a collecté 2,3 milliards de dollars de frais de dette et de capitaux propres sur les marchés de capitaux au premier semestre 2026, contre 1,4 milliard de dollars il y a un an — une augmentation qui a propulsé la banque à la deuxième place mondiale derrière JPMorgan Chase et devant son rival de longue date Goldman Sachs, selon les données de LSEG rapportées par le Financial Times. Il y a un an, elle était classée quatrième. Presque toute l’augmentation est due à une seule source : le financement de la construction d’infrastructures d’IA.
C’est le résultat d’un pari délibéré. Au cours de la dernière année, Morgan Stanley s’est positionnée comme la banque la plus active de Wall Street dans l’arrangement de packages de dette et d’actions pour financer les centres de données, les puces à l’intérieur et l’énergie pour les faire fonctionner. Plutôt que de s’appuyer sur le financement de projets traditionnel ou sur les emprunts d’entreprise classiques, ses banquiers ont regroupé des contrats de cloud computing à plusieurs années et les bilans de Big Tech en obligations que les investisseurs institutionnels ordinaires peuvent acheter — un changement qui a élargi le bassin de capital disponible pour la construction tout en reliant davantage le système financier à la demande d’IA.
Le modèle était une obligation de 3,2 milliards de dollars pour le développeur de centres de données TeraWulf (WULF ), une sécurité négociable que la banque a garanti avec une garantie de Google et vendue aux assureurs, aux gestionnaires de patrimoine et aux fonds de pension. TeraWulf l’a fixé à un rendement de 7,75 %, avec la majeure partie de la capacité réservée à Anthropic. Depuis cet accord, Morgan Stanley a vendu plus de 40 milliards de dollars de « obligations de construction » similaires et est en train de développer la structure en Asie et en Europe, où les émetteurs testent déjà le même puits — Mistral a levé 830 millions de dollars de dette pour construire un centre de données à Paris plus tôt cette année.
Des accords plus importants ont suivi : un package de dette de 27 milliards de dollars pour l’entreprise de centres de données Hyperion de Meta avec Blue Owl, et, plus récemment, un rôle de conseiller pour un accord de financement de puces de 35 milliards de dollars pour Broadcom. « Les montants qui étaient autrefois de 1 milliard de dollars, 2 milliards de dollars, 5 milliards de dollars sont maintenant de 10 milliards de dollars ou plus », a déclaré Mo Assomull, co-responsable de la banque d’investissement.
Emprunter sur le bilan de Big Tech
L’ingénierie qui fait fonctionner ces accords est la garantie des hyperscalers. Lorsque Google, Amazon (AMZN ), Meta ou Microsoft (MSFT ) garantissent les baux d’un centre de données, le coût de l’emprunt diminue d’environ la moitié, car les investisseurs en crédit prêtent contre un bilan de première catégorie plutôt que contre un développeur non éprouvé. Les hyperscalers s’appuient sur la dette en premier lieu parce que leurs dépenses en capital devraient consommer presque tout leur flux de trésorerie d’exploitation cette année, laissant les marchés obligataires combler le fossé. Morgan Stanley a ajouté des protections de financement de projets — des « coffres-forts » qui isolent les paiements de loyer pour les porteurs d’obligations, ainsi que des garanties supplémentaires — pour rassurer les nouveaux acheteurs.
La banque a depuis poussé le modèle sur les puces elles-mêmes. En mars 2026, elle a fixé un prêt de 8,5 milliards de dollars pour neocloud CoreWeave (CRWV ), garanti par un contrat d’hyperscaler, à 2,25 points de pourcentage au-dessus du taux de référence. Deux mois plus tard, elle a fait équipe avec le japonais MUFG pour organiser un prêt de 3,1 milliards de dollars — le premier financement de GPU vendu sous forme de prêt à terme largement syndiqué — pour acheter et installer des puces Nvidia. Cet accord a attiré environ 20 milliards de dollars de demande, mais il était soutenu par des crédits plus faibles, deux laboratoires d’IA, et fixé à 4,5 points au-dessus du taux de référence.
L’écart entre ces deux spreads est toute l’histoire. Plus un accord est éloigné du bilan d’un hyperscaler et plus il est proche des laboratoires d’IA qui consomment réellement le calcul, plus le crédit sous-jacent est mince — et plus les investisseurs exigent de le détenir.
Où se situe le risque
C’est également là que le risque se concentre. Les locataires ultimes de beaucoup de cette capacité sont OpenAI et Anthropic, des sociétés qui brûlent de l’argent à des taux extraordinaires même s’ils en lèvent autant ; Anthropic a pesé une augmentation de capital valorisant l’entreprise à 900 milliards de dollars. Leur santé financière sous-tend les nouvelles couches les plus minces de la dette d’IA. Raj Joshi, vice-président senior de Moody’s (MCO ) Ratings, a déclaré qu’il surveille les deux de près. « C’est un énorme cycle d’investissement, vous n’avez pas de parallèles dans l’histoire », a-t-il déclaré. « Il n’y a pas de livre de jeu pour cela. »
Le risque d’exécution est également réel — OpenAI et Oracle ont annulé une expansion Stargate prévue au Texas (ORCL ) plus tôt cette année — et certains rivaux gardent leurs distances. Le directeur financier de JPMorgan a déclaré que la banque s’est retirée d’accords de centres de données dont les conditions de prêt étaient peu appétissantes, et les sceptiques continuent de se demander si les dépenses d’infrastructure paieront.
Pour l’instant, le volume réécrit les états de revenus de Wall Street. Morgan Stanley a rapporté un chiffre d’affaires record du deuxième trimestre de 21,35 milliards de dollars en juillet, avec des frais de banque d’investissement en hausse de 58 % par rapport à l’année précédente, et la banque estime que la construction plus large consommera environ 10 milliards de dollars de dépenses au cours des prochaines années. Son équipe de financement à effet de levier s’attend à ce que les obligations d’infrastructure d’IA deviennent la majorité de la nouvelle dette non de qualité d’investissement émise chaque année — le premier segment réellement nouveau à apparaître sur ce marché en deux décennies, et la banque estime que le marché de l’infrastructure d’IA consommera environ 10 milliards de dollars de dépenses au cours des prochaines années. Son équipe de financement à effet de levier s’attend à ce que les obligations d’infrastructure d’IA deviennent la majorité de la nouvelle dette non de qualité d’investissement émise chaque année — le premier segment réellement nouveau à apparaître sur ce marché en deux décennies.
