La Chine continue de financer des centres de données en grande partie inutilisés. Les crédits répondent à des critères politiques plutôt qu’économiques, et les coûts sont répercutés sur les travailleurs et les petites entreprises.
15 OCTOBRE 2026
Tout au long de cette année 2026, la surcapacité de production chinoise a fait l’objet d’intenses débats, notamment en ce qui concerne les panneaux solaires et les voitures électriques, au cœur de conflits commerciaux internationaux de plus en plus vifs. Mais en examinant les documents les plus récents, j’ai relevé un paradoxe. Le même problème réapparaît précisément dans le secteur qui aurait dû aider la Chine à le surmonter, celui de l’intelligence artificielle. Alors que les investissements dans les installations industrielles et les infrastructures diminuent dans tout le pays, ceux destinés aux centres de données continuent de croître à un rythme soutenu, mais une grande partie de leur capacité installée reste inutilisée.
Comment expliquer ce phénomène de nouvelle surcapacité ? Pour tenter d’y répondre, j’ai croisé des sources chinoises et des analyses internationales, en examinant les fondements d’un mécanisme qui se reproduit dans des secteurs très divers. Il en ressort que la Chine continue d’investir dans des capacités de production même en l’absence d’une demande suffisante, car le crédit est distribué en fonction de priorités politiques plutôt que des perspectives de rendement. Tout cela se produit alors que les dettes accumulées au cours des cycles précédents ne sont pas résorbées et, au contraire, ne cessent de croître. Ce sont surtout les ménages et les petites entreprises qui en subissent les conséquences.
Les centres de données que personne n’utilise
On peut commencer par un cas emblématique, celui d’une entreprise qui, jusqu’à récemment, n’avait rien à voir avec l’informatique. Lotus Holdings est le premier producteur chinois de glutamate monosodique, l’exhausteur de goût des cubes de bouillon, et en 2025, elle s’est lancée dans la location de puissance de calcul pour l’intelligence artificielle. Selon les informations fournies par l’entreprise, ses installations de calcul fonctionnaient à près de 90 % de leur capacité, à tel point qu’en décembre, elle a commandé plusieurs milliers de cartes graphiques supplémentaires. Au cours de l’année 2026, cependant, plusieurs clients ont résilié leurs contrats, et en juillet de cette année, les nouvelles cartes étaient encore toutes emballées. Pour les entreprises qui gèrent des centres de données, une telle situation constitue un problème grave, car elles doivent supporter des investissements très élevés pour acquérir de la puissance de calcul, en comptant récupérer leur coût au cours des années suivantes, huit en moyenne. Or, les clients louent généralement la puissance de calcul pour une seule année et, à l’échéance, peuvent décider de ne pas renouveler leur contrat. Le risque est donc de se retrouver avec des équipements coûteux, loin d’être amortis, sans qu’il y ait de nouveaux clients prêts à payer pour les utiliser.
Cette situation se répète dans toute la Chine. Selon l’Administration nationale des données, l’agence gouvernementale qui coordonne les infrastructures numériques, plus de 500 centres de données équipés pour l’IA étaient opérationnels en juin, tandis que près de 400 autres étaient en construction ou en phase de conception. Les estimations des opérateurs indiquent qu’en moyenne, seuls 20 à 30 % de la capacité disponible sont utilisés, alors qu’il faudrait atteindre au moins 40 % pour couvrir les coûts.
Ces centres ont été construits selon la même logique que celle appliquée aux grands chantiers. On décide de l’échelle, on achète les serveurs, puis on cherche la demande. Le magazine Banyuetan, publié par l’agence de presse d’État Xinhua, a identifié dans une province du centre de la Chine trois centres conçus pour une puissance totale six fois supérieure à la demande prévue sur le territoire. Dans le même temps, ceux qui en ont besoin peinent à trouver de la puissance de calcul. China Mobile, le plus grand opérateur de téléphonie mobile du pays, a plus que doublé au premier semestre son chiffre d’affaires lié aux services de calcul pour l’IA et a signé des contrats portant sur des capacités qu’il doit encore construire. Ni China Mobile ni les grandes entreprises d’IA ne peuvent utiliser les cartes graphiques qui restent inutilisées dans les autres provinces, car l’entraînement d’un grand modèle nécessite de grands groupes de processeurs du même type, et les cartes disponibles proviennent souvent de fabricants différents, avec des logiciels qui ne communiquent pas entre eux.
Ceux qui ont acheté des serveurs sans avoir de clients en subissent déjà les conséquences. Hengrun, un groupe industriel du Jiangsu qui a ajouté la location de puissance de calcul à ses activités, a expliqué dans son rapport financier de 2025 que la quasi-totalité de la marge générée par cette branche avait été absorbée par les amortissements.
Tout est en baisse, sauf un poste
Dans tout le pays, les investissements globaux connaissent un ralentissement brutal. L’année 2025 s’était achevée sur la première baisse des investissements fixes depuis 1989, et au cours des sept premiers mois de cette année, le recul a atteint 6,7 %. Un seul poste d’investissement affiche une croissance nette : celui relatif à la transmission d’informations, qui comprend les centres de données et a progressé de plus d’un quart au premier semestre.
Un article paru dans *Qiushi*, la revue théorique du Comité central du Parti communiste, reconnaît qu’au premier semestre, l’industrie et les services ont progressé plus rapidement que le PIB, tandis que les ventes au détail n’ont augmenté que de 1,3 %. Le texte qualifie pudiquement ce phénomène de « contradiction entre une offre forte et une demande faible », en attribuant ses causes au vieillissement de la population et à l’« ajustement » (en réalité un véritable effondrement) du marché immobilier, mais sans faire la moindre allusion au système bancaire et financier, qui est le véritable levier de la surcapacité chinoise, comme nous le verrons ci-dessous.
La Chine a déjà connu une situation similaire avec les infrastructures de transport. Li Xunlei, économiste en chef chez Zhongtai Financial International, l’a rappelée fin août dans un article publié sur son blog WeChat et traduit en anglais par la newsletter The East is Read. Le trafic de passagers en Chine a atteint son pic en 2012, près de dix ans avant que la population ne commence à diminuer, et depuis lors, le réseau de transport n’a cessé de s’étendre. Le Guizhou, l’une des provinces les plus pauvres, dispose d’un nombre de kilomètres d’autoroutes presque égal à celui de l’ensemble du Japon, dont l’économie est treize fois plus importante. Le dernier bilan publié concernant les autoroutes nationales, celui de 2021, montre que les péages d’une année entière ne couvraient qu’environ la moitié des dépenses, et que la majeure partie des dépenses était consacrée au remboursement du capital et au paiement des intérêts. Depuis 2022, le ministère des Transports a cessé de publier ces données, choisissant ainsi de passer le problème sous silence, à l’instar du ministère de l’Industrie qui, aujourd’hui, ne publie aucun chiffre sur l’utilisation des centres de données.
D’où vient l’argent ?
Pour comprendre comment la bulle économique est alimentée, il faut suivre les flux financiers. En Chine, ce sont surtout les banques qui financent les entreprises et, comme l’explique une étude publiée en septembre par le Rhodium Group de New York, les décisions en matière de prêts dépendent souvent davantage des priorités politiques que des perspectives de rentabilité. Les banques d’État contrôlent 44 % des activités bancaires commerciales et la loi leur impose d’orienter le crédit en fonction des politiques industrielles du gouvernement. En 2024, la banque centrale a mis en place un programme destiné à financer l’innovation technologique et la modernisation des installations. Les banques prêtent de l’argent aux entreprises sélectionnées par les ministères des Sciences et de l’Industrie, puis obtiennent de la banque centrale plus de la moitié de cette somme à des taux très bas. En avril, 1 500 milliards de yuans avaient déjà été accordés. Il en résulte que les financements affluent vers les secteurs choisis par le gouvernement, même lorsque la demande ne justifie pas de nouveaux investissements.
Dans le même temps, les banques peinent à trouver des clients disposés à s’endetter aux conditions habituelles. En décembre 2025, 58 % des nouveaux prêts ont été accordés à des taux égaux ou inférieurs à ceux réservés à la meilleure clientèle. Début septembre, le ministère des Finances a approuvé la recapitalisation de huit établissements publics à hauteur de 360 milliards de yuans, un montant jugé par Citi inférieur aux attentes. L’objectif est de permettre aux banques de continuer à financer les secteurs stratégiques. Et c’est là que réside le mécanisme qui alimente la bulle : même là où la production dépasse déjà ce que le marché est capable d’absorber, le crédit continue de circuler pour financer de nouveaux investissements.
Les fonds publics financent les centres de données en deux étapes. La première concerne la construction des infrastructures, dont les coûts sont en grande partie couverts par des obligations spéciales émises par les collectivités locales pour financer des projets individuels, comme le montre une analyse de Guolian Minsheng Securities portant sur dix projets. Lorsque le centre est prêt mais reste en grande partie inutilisé, de nouvelles aides publiques interviennent pour attirer les clients. En 2026, le Guizhou a alloué des bons couvrant 30 % des dépenses pour ceux qui achètent de la puissance de calcul dans la province. À la mi-année, plus de 90 % des bénéficiaires provenaient d’autres provinces.
Le gouvernement central est conscient du problème. En 2024, quatre agences ont interdit la conception de nouveaux centres dans les villes où ceux déjà en service depuis au moins un an avaient encore la plupart de leurs armoires vides. Une interdiction qui ne semble pas avoir d’effet particulier, compte tenu des 400 centres déjà mentionnés, en cours de construction ou en projet. Aux États-Unis, avant de financer la construction d’un centre de données, les prêteurs exigent généralement qu’environ 60 % de l’espace soit déjà loué. En Chine, on ne recherche des clients qu’après coup, lorsque les serveurs ont déjà été achetés et que les dettes ont déjà été contractées. Si, comme c’est le plus souvent le cas, la demande s’avère insuffisante, ceux qui ont construit ces nouvelles capacités ne parviennent pas à rentabiliser leurs coûts.
Prêts et tokens
Depuis quelques mois, les banques chinoises ont trouvé un autre moyen de financer les entreprises d’intelligence artificielle. Lorsqu’on utilise un modèle d’IA, la quantité de texte traitée est mesurée en petites unités appelées « tokens », qui servent également à calculer le montant que le client doit payer. Depuis cet été, certaines banques ont commencé à accorder des prêts aux entreprises d’IA en fonction du nombre de tokens qu’elles consomment. Le premier financement de ce type a été accordé en juin par une succursale de Shanghai de l’Agricultural Bank of China. Le 14 août, dans le district de Haizhu à Guangzhou, la Bank of China et deux autres établissements ont présenté des produits similaires. Au cours des semaines suivantes, l’initiative s’est étendue à d’autres villes.
Une analyse publiée par le site singapourien ThinkChina explique ce mécanisme à l’aide d’une comparaison. Une banque qui doit financer une usine ne disposant pas de biens immobiliers à offrir en garantie peut examiner sa consommation d’électricité. Si celle-ci est régulière et augmente au fil du temps, il est raisonnable de penser que la production est en hausse. Pour les entreprises d’IA, qui ne disposent ni d’usines ni de chaînes de montage, les jetons joueraient le même rôle que la facture d’électricité. Mais pour qu’une banque puisse s’en servir pour évaluer la fiabilité d’une entreprise, trois conditions doivent être réunies. La consommation doit être certifiée par un organisme indépendant, le prix des jetons doit être stable et leur comptabilisation doit suivre des critères uniformes. Selon ThinkChina, aucune de ces trois conditions n’est actuellement remplie.
Le principal problème est de déterminer qui contrôle la consommation. Ce sont les plateformes mêmes qui vendent la puissance de calcul qui enregistrent le nombre de jetons utilisés. Et ce sont toujours elles qui présentent les clients aux banques, qui encaissent l’argent des prêts à taux préférentiels devant servir à acheter leurs services, ainsi que qui gèrent les bons financés par les collectivités locales, comme ceux du Guizhou. Il est évident que cela crée un cercle vicieux. Si une plateforme baisse ses prix, les clients peuvent acheter davantage de jetons et paraître ainsi plus fiables aux yeux des banques. Ils obtiennent alors de nouveaux prêts, qu’ils dépensent sur cette même plateforme. Il existe par ailleurs un risque supplémentaire, signalé par les experts du secteur. Les entreprises peuvent gonfler artificiellement leur consommation à l’aide d’opérations totalement fictives, en l’absence de critères uniformes permettant de vérifier la fiabilité des données. Et surtout, le nombre de jetons utilisés mesure ce qu’une entreprise dépense pour l’intelligence artificielle, sans rien dire ou presque sur son chiffre d’affaires.
Pour l’instant, ce tout nouveau phénomène reste d’une ampleur modeste. Les prêts accordés sur la base de la consommation de jetons ne représentent que 0,01 % du crédit destiné à la filière de l’intelligence artificielle, pour un total déclaré de quelques dizaines de millions de yuans dans toute la Chine. Mais leur signification va au-delà des chiffres, qui pourraient d’ailleurs augmenter considérablement à l’avenir. Cette solution est en effet révélatrice de la rapidité avec laquelle les banques s’adaptent aux priorités fixées par le gouvernement, s’empressant de mettre au point des montages financiers sans disposer d’outils fiables pour évaluer le risque.
Zongyuan Zoe Liu, chercheuse au Council on Foreign Relations, propose une interprétation légèrement différente dans un essai publié dans le China Leadership Monitor. Depuis 2020, affirme-t-elle, le Parti a réorganisé le système financier pour favoriser l’autosuffisance technologique, en demandant aux banques et aux investisseurs d’accepter des délais très longs avant de récupérer l’argent investi. L’État prend en charge jusqu’à 80 % du risque lié aux prêts accordés aux petites entreprises technologiques. Dans cette perspective, les centres de données inutilisés ne sont pas nécessairement le résultat d’investissements erronés, mais un coût que Pékin est prêt à supporter afin de réduire sa dépendance vis-à-vis des technologies étrangères. La newsletter Tech Buzz China souligne un autre avantage. Même lorsqu’ils fonctionnent à perte, les centres de données permettent de tester les puces et les logiciels chinois, d’en identifier les défauts et de les améliorer. Une activité qui peut s’avérer précieuse, à l’heure où, selon une estimation de l’institut de recherche Epoch AI, sept grandes entreprises américaines disposent à elles seules d’une puissance de calcul pour l’IA environ neuf fois supérieure à celle installée dans toute la Chine.
L’autre moitié du mécanisme
Les banques ne sont pas les seules à financer les investissements des grandes entreprises chinoises. Leurs fournisseurs y contribuent également, presque toujours sans le vouloir, contraints d’attendre des mois avant d’être payés. Ce phénomène a pris des proportions énormes. Fin août, selon les données de l’Office national des statistiques reprises par le magazine économique Caijing, les entreprises industrielles de taille moyenne à grande affichaient des créances non encore recouvrées pour un montant record de 29 480 milliards de yuans. Cela équivaut à 21 % du PIB chinois, soit plus que la valeur totale des économies du Guangdong et du Jiangsu, les deux provinces les plus riches du pays. Et il faut garder à l’esprit que ce chiffre n’inclut pas les millions de petites entreprises qui occupent les derniers maillons de la chaîne de production.
Ce sont surtout les plus grandes entreprises qui profitent de ce système. Une analyse du journal chinois Zhibenshe, reprise par 36Kr, a examiné les bilans des sociétés cotées en bourse et a révélé qu’en huit ans, les délais moyens de paiement aux fournisseurs sont passés d’environ 84 à près de 107 jours. Les grandes entreprises peuvent ainsi retenir pendant des mois l’argent qu’elles doivent à d’autres entreprises, en l’utilisant pour financer leurs propres activités. Parmi les vingt plus grandes entreprises manufacturières examinées, les intérêts perçus sont désormais presque égaux à ceux versés et, dans le cas des entreprises privées ou à capitaux mixtes, ils les dépassent. Selon l’auteur de l’analyse, ce mécanisme s’autoalimente. Les grandes entreprises obtiennent des crédits auprès des banques d’État, les utilisent pour renforcer leur pouvoir de négociation vis-à-vis des fournisseurs et peuvent ainsi se permettre de les payer de plus en plus tard.
Le magazine Caijing retrace la manière dont les retards de paiement se répercutent tout au long de la chaîne de production. Les collectivités locales ne paient pas dans les délais les entreprises publiques chargées des travaux publics ; celles-ci retardent à leur tour les paiements aux sous-traitants privés, et les grandes entreprises font à leur tour attendre les plus petites. Selon une étude de l’université Renmin de Pékin, les administrations publiques ont des dettes envers les entreprises s’élevant à plus de 10 000 milliards de yuans, dont environ 4 500 milliards sont déjà échus. La plupart des arriérés concernent la construction d’infrastructures et, par conséquent, ce sont précisément les entreprises qui les ont construites qui doivent supporter une partie des coûts des travaux réalisés au cours des années passées, même lorsqu’il n’y avait pas de demande suffisante pour les justifier.
Début septembre, le Bureau général du Conseil d’État a publié une circulaire imposant aux grandes entreprises de payer leurs petits fournisseurs en espèces dans un délai de 60 jours. Cette mesure limite également à six mois la durée de validité des titres de paiement électroniques, utilisés par de nombreuses grandes entreprises pour reporter les paiements plutôt que de verser immédiatement les sommes dues. Mais ce délai de 60 jours avait déjà été prévu par un règlement entré en vigueur en 2025, sans grand résultat. Au premier semestre de cette année, toutes les marques automobiles chinoises continuaient de payer leurs fournisseurs au-delà du délai fixé.
Qui paie le prix de la bulle ?
Ce sont également les ménages qui supportent le coût des investissements de l’industrie chinoise, souvent sans en avoir conscience. Telle est la thèse d’Alicia García Herrero, économiste en chef pour l’Asie-Pacifique de la banque française Natixis et chercheuse au centre d’études Bruegel à Bruxelles. Dans un article publié dans le China Leadership Monitor, dont elle a parlé en septembre dans le podcast Pekingology du CSIS de Washington, l’économiste affirme que le système financier chinois fait peser sur les travailleurs une grande partie des coûts de la modernisation industrielle.
En Chine, les salaires ne représentent que 30 % du revenu national, soit environ la moitié de leur part aux États-Unis. Selon les calculs d’Alicia García Herrero, basés sur les bilans des entreprises, à la fin de l’année 2025, les salaires réels n’avaient augmenté que de 1 % en glissement annuel. Dans le même temps, les ménages contribuent à hauteur d’environ 80 % à l’épargne nationale, mais les contrôles sur les mouvements de capitaux et le peu d’alternatives d’investissement disponibles les poussent à déposer leur argent dans les banques ou à l’investir dans des produits financiers gérés par d’autres intermédiaires. Ce sont ensuite ces derniers qui orientent l’épargne vers les secteurs privilégiés par la politique industrielle, y compris les centres de données. Il en résulte que les travailleurs, bien qu’ils ne perçoivent qu’une part relativement faible de la richesse produite, contribuent par leurs économies à financer l’expansion du secteur.
García Herrero explique également pourquoi, alors que le crédit continue d’affluer vers les secteurs technologiques privilégiés, les investissements dans les travaux publics sont en baisse. Les collectivités locales doivent soutenir les entreprises de leur territoire pour éviter les licenciements et, dans le même temps, continuer à financer de nouvelles infrastructures. Ne disposant pas de ressources suffisantes pour faire les deux, elles renoncent aux travaux publics. Selon l’économiste, un tiers des sociétés cotées dans le secteur des technologies vertes ne gagnent pas assez pour couvrir ne serait-ce que les intérêts de leurs dettes. Malgré cela, elles continuent de recevoir des financements, souvent de la part de banques contrôlées par les mêmes collectivités locales qui souhaitent soutenir leur croissance. Les actionnaires ont eux aussi peu d’influence, car seule une petite partie des actions est librement négociable en bourse. Dans ces conditions, les entreprises visent avant tout à se développer, même au prix d’une baisse constante des prix. Sur le marché intérieur, la concurrence comprime ainsi les marges bénéficiaires, tandis qu’à l’étranger, elles parviennent en moyenne à dégager des bénéfices bien plus élevés. Selon García Herrero, c’est précisément cette différence de rentabilité qui les pousse à exporter de plus en plus.
La soupape de sécurité
Pour l’instant, les exportations chinoises progressent à un rythme exceptionnel. En septembre, elles ont augmenté de 36,3 % par rapport à l’année précédente, après une hausse de 25 % en août, enregistrant ainsi la plus forte progression depuis le début de l’année 2021. Ce sont surtout les produits liés à l’intelligence artificielle qui tirent les exportations. En septembre, les puces et les équipements de traitement des données représentaient 17,9 % des ventes à l’étranger et ont contribué à hauteur de 13 points de pourcentage à la croissance globale. Mais l’augmentation de la valeur des exportations ne correspond pas toujours à une hausse des quantités vendues. Capital Economics a constaté que les exportations de semi-conducteurs ont plus que doublé en valeur malgré une baisse des volumes, grâce à la hausse des prix des puces provoquée par la bulle mondiale de l’intelligence artificielle.
Dans le secteur automobile également, la dépendance vis-à-vis des marchés étrangers est de plus en plus manifeste. Au premier semestre, les ventes en Chine ont baissé d’environ un cinquième, tandis que les exportations ont progressé de près des deux tiers. Le chiffre d’affaires à l’étranger de BYD, le plus grand constructeur mondial de voitures électriques, a dépassé pour la première fois la moitié de son chiffre d’affaires total. Ceux qui ne parviennent pas à exporter restent exposés à la guerre des prix sur le marché intérieur. Entre janvier et juin, 576 nouveaux modèles de voitures ont fait leur apparition sur le marché chinois, soit près de trois par jour. Le quotidien économique National Business Daily rapporte que certains se vendent à vingt mille exemplaires par mois, d’autres à peine à quelques dizaines. La pression exercée par les exportations chinoises est telle qu’elle suscite de vives réactions, et il est probable que l’accès de la Chine aux marchés étrangers soit considérablement réduit suite à l’adoption de contre-mesures. Si cela devait se produire, ce serait un coup dur pour le système économique du pays.
Combien de temps la bulle peut-elle durer ?
Selon le Rhodium Group, le système chinois peut continuer à financer des investissements excessifs bien plus longtemps que ce ne serait le cas dans d’autres économies. En effet, les pertes sont réparties entre les banques, les entreprises et les collectivités locales, sans que personne ne soit contraint d’en assumer immédiatement l’intégralité du coût.
L’interprétation de Zoe Liu, selon laquelle les centres de données inutilisés constituent un sacrifice délibéré au nom de l’autosuffisance technologique, soulève toutefois une question. Pour accepter un coût, il faut au moins en connaître l’ampleur. Et l’absence de données officielles sur l’utilisation effective de ces centres laisse planer le doute : même Pékin ne sait peut-être pas combien il dépense pour des infrastructures qui risquent de rester vides. García Herrero attire quant à lui l’attention sur les ménages, affirmant que leur mécontentement naît de la conviction que le système économique favorise les entreprises à leurs dépens. C’est une interprétation qui concerne des centaines de millions de personnes et que les données sur les salaires rendent crédible.
Il reste enfin à déterminer combien de temps il faudra pour que les investissements s’adaptent à la demande effective. Le précédent des transports donne une idée des délais. La construction de nouvelles lignes à grande vitesse s’est poursuivie jusqu’en 2025, soit plus de dix ans après le pic du trafic de passagers de 2012. Pour les centres de données, les délais pourraient être plus courts. Une carte graphique est amortie en huit ans au maximum, contre trente ans pour un viaduc, ce qui, en théorie, pourrait favoriser une correction plus rapide des investissements erronés. Mais la rapidité avec laquelle les équipements perdent de la valeur peut également rendre moins visibles les conséquences de ces investissements. Il y a de fortes chances que, lorsque viendra le moment de remplacer les serveurs désormais obsolètes, une partie d’entre eux n’ait pas généré suffisamment de revenus pour en amortir le coût. Une bulle pourrait ainsi en engendrer une autre, dans une succession d’investissements qui ne cessent de croître en s’autoalimentant.
Traduction ML
