[Analyse du marché] Entreprises américaines d'extraction de Bitcoin, se précipitant pour se transformer en intelligence artificielle… L'histoire lance un avertissement sur le « piège de l'infrastructure »

Les entreprises américaines de minage de Bitcoin cotées en bourse investissent massivement dans la construction de centres de données AI. Certaines ont même changé de nom pour annoncer leur séparation avec Bitcoin. Cependant, l’histoire regorge d’exemples d’entreprises ayant construit des infrastructures pour de nouvelles technologies sans en récolter réellement les bénéfices. La controverse sur cette grande transformation, s’agit-il d’un choix stratégique ou d’une répétition des erreurs du passé, devient de plus en plus intense.

“Nous ne sommes plus une entreprise de Bitcoin”

L’un des plus grands mineurs américains, Cipher Mining, valorisé à environ 600 milliards de dollars (87 000 milliards de won), a récemment changé de nom pour devenir “Cipher Digital”, annonçant officiellement sa transformation en entreprise d’infrastructures AI et de calcul haute performance. La société a vendu 49 % de ses actifs miniers principaux et a signé un contrat de location de 15 ans pour 300 MW avec AWS, ainsi qu’un contrat de 10 ans pour 300 MW avec FluidStack, assurant ainsi une capacité confirmée totale de 600 MW.

Ben Gagnon, PDG de Bitfarms, a déclaré lors d’une interview avec CoinDesk : “Nous ne sommes plus une entreprise de Bitcoin.” Bien que le nom de la société conserve le mot “Bit”, ses activités se sont entièrement tournées vers l’AI.

En observant les mouvements des principales entreprises de minage, IREN Limited a signé en avril cette année un contrat de 97 milliards de dollars sur 5 ans avec Microsoft ; TeraWulf a conclu un contrat de 10 ans de plus de 200 MW avec FluidStack, soutenu par Google ; Hut 8 a signé un contrat de location de 245 MW sur 15 ans avec le soutien de Google ; Core Scientific, en partenariat avec CoreWeave, qui gère les charges de travail de Microsoft et OpenAI, a augmenté la part de ses activités HPC à 270 MW.

Riot Platforms a signé un contrat de location de 10 ans pour 25 MW avec AMD, et évalue la transformation de ses installations de Coosa Creek en une infrastructure AI et HPC de 600 MW ; MARA Holdings collabore avec Stroud Capital pour développer une infrastructure AI de grande envergure pouvant atteindre 2,5 GW.

L’aggravation de la rentabilité du minage accélère la transition

Le contexte immédiat de cette transformation est la détérioration de la rentabilité du minage. Kent Haliburton, co-fondateur et CEO de Sazmining, analyse : “Actuellement, le coût moyen de minage d’un Bitcoin est d’environ 87 000 dollars, alors que le prix spot du Bitcoin est d’environ 70 000 dollars. La majorité du secteur est en perte, et les entreprises cotées en bourse utilisent cela comme motif pour se transformer.”

Cependant, il ne cache pas ses critiques envers ces transformations : “Ces entreprises disposaient de tous les contrats d’électricité, terrains et infrastructures nécessaires pour miner Bitcoin à faible coût. Mais maintenant, elles échangent ces ressources contre des revenus de location avec Microsoft et Google. Ceux qui protégeaient autrefois le réseau Bitcoin protègent aujourd’hui l’espace rack d’entreprises de grande envergure, en qualifiant cela de stratégie. Pendant ce temps, elles ont vendu plus de 15 000 Bitcoins pour financer leur transition.”

L’engouement pour l’investissement dans l’AI… un écart de 600 milliards de dollars entre dépenses en capital et revenus

Les sceptiques quant à la vague d’investissements dans l’infrastructure AI s’intensifient également. Goldman Sachs a averti dans un rapport d’octobre 2025 que la taille des investissements en AI des géants technologiques approchait un niveau difficile à justifier par les bénéfices actuels, évoquant un possible “effet de bulle”.

David Chen de Sequoia Capital a souligné dès 2023 l’écart entre les dépenses en capital AI et les revenus réels, estimant qu’il atteignait déjà 600 milliards de dollars. En 2026, l’engagement total en investissements matériels des très grandes entreprises dépassait 700 milliards de dollars, alors que les revenus totaux des entreprises purement AI restent insignifiants. Bien que le chiffre d’affaires annuel récurrent d’OpenAI atteigne 20 milliards de dollars, cela ne représente qu’environ 3 % des investissements en équipements des très grandes entreprises.

Le capital-risqueur Chammas Parikhati a exprimé publiquement ses inquiétudes quant au fait que l’investissement dans l’infrastructure AI pourrait ne pas générer de retours. Il souligne que les entreprises pourraient réaliser qu’exposer leurs secrets commerciaux à l’AI dans le cloud comporte des risques, et qu’elles pourraient préférer construire leur propre infrastructure AI. En réalité, un récent jugement du tribunal de district du sud de New York a statué que la consultation juridique via un chatbot AI ne bénéficie pas du privilège avocat-client, ce qui étend la méfiance envers l’IA au domaine juridique.

Les avertissements du passé… une impression de bulle ferroviaire et Internet

Certains professionnels craignent que cette vague d’infrastructures AI ne ressemble à des épisodes historiques. À la fin du XIXe siècle, la fièvre de la construction ferroviaire aux États-Unis a entraîné une concurrence basée sur une dette excessive, culminant avec la panique financière de 1873. De nombreuses entreprises ferroviaires en faillite ont vu leurs actifs rachetés à bas prix par J.P. Morgan et d’autres.

Ce même schéma s’est répété au début du XXIe siècle lors de la bulle Internet et de la course à l’infrastructure de fibre optique. De nombreuses entreprises de câbles ont fait faillite lorsque la bulle a éclaté, leurs actifs étant rachetés à bas prix par Google, Meta et d’autres géants. L’infrastructure était en place, mais les profits allaient ailleurs.

De plus, la tendance croissante à la demande d’AI auto-hébergée devient un facteur d’incertitude. Comme le montre le cas récent de “OpenClaw”, un agent AI open source sur GitHub ayant reçu plus d’étoiles que Linux ou React, la tendance à exécuter l’AI localement sur des appareils personnels s’intensifie. La nouvelle gamme de Mac d’Apple, équipée d’une architecture mémoire unifiée, facilite également l’exécution locale de l’AI. Si l’avenir de l’AI ne se trouve pas dans le cloud mais sur les appareils personnels, alors le pari des mineurs qui transforment leur modèle commercial pour louer des racks à de grandes entreprises pourrait être mal choisi.

Face à cette leçon historique selon laquelle “les infrastructures ne garantissent pas toujours des profits”, la grande question demeure : la transformation massive des mineurs de Bitcoin cotés en bourse aux États-Unis vers l’AI est-elle une stratégie avisée ou une erreur historique, et le temps seul le dira.