Essor ou bulle de l'IA ? Trois convictions pour les investisseurs

Points clés

• IA 2.0 = de "construire" à "prouver" : L'investissement des géants de la tech dans l'IA se chiffre déjà en centaines de milliards, mais la monétisation reste modeste. Le cycle passe des dépenses en capacité à la livraison d'impact sur la productivité et les revenus.
• L'infrastructure est là où réside la rareté : Les puces mémoire, l'emballage, la capacité du réseau et l'espace des centres de données sont les nouvelles contraintes. Pour les investisseurs, les services publics, l'infrastructure énergétique et les REIT de centres de données peuvent offrir une hausse plus stable que les paris sur des logiciels non éprouvés.
• La Chine offre un arbitrage d'efficacité et de valorisation : Avec DeepSeek mettant en évidence l'innovation à moindre coût et des géants comme Alibaba, Tencent, Baidu et Meituan se négociant avec des décotes par rapport à leurs homologues américains, la technologie chinoise pourrait attirer des flux si les risques politiques et géopolitiques restent contenus.

Pourquoi le cycle de hype a heurté un mur

Après un rallye extraordinaire depuis avril, les actions technologiques ont trébuché ces derniers jours, rappelant aux investisseurs que les marchés ont peut-être pris de l'avance dans l'histoire du boom de l'IA. Le déclencheur a été un rapport direct du MIT révélant que 95% des dépenses d'entreprise en IA générative ne produisent que peu ou pas de rendements mesurables — une statistique qui fait réfléchir pour un secteur dont le prix est fixé pour la perfection.

Ajoutant à la prudence, Sam Altman a averti que les valorisations sont devenues "insensées" au milieu de l'exubérance excessive des investisseurs, alimentant davantage les craintes que certaines parties du marché avancent plus vite que la capacité de la technologie à générer des gains tangibles.

La vente massive souligne la fragilité du récit de l'IA : alors que les dépenses en capital sur les puces, les modèles et l'infrastructure ont augmenté, les preuves d'une monétisation généralisée restent minces. Les investisseurs commencent à faire la différence entre le hype et les rendements réels — poussant le secteur vers ce qui ressemble davantage à une phase de "preuve" qu'à l'éclatement d'une bulle.

Source : Bloomberg

Où va l'IA à partir d'ici ?

1. Des dépenses d'investissement à la monétisation

La phase facile, dépenser pour les GPU et les projets pilotes, est terminée. La prochaine phase du cycle de l'IA sera définie par la preuve, non par la promesse. Les géants de la technologie ont déversé une vague immense de dépenses en capital dans l'IA, mais la monétisation n'a pas encore rattrapé.

• En 2025, les géants de la tech ont déjà dépensé environ 155 milliards de dollars dans l'IA, avec des projections dépassant les 400 milliards de dollars alors que les entreprises développent des centres de données et se procurent des puces d'IA dans tout l'écosystème.
• Microsoft seul devrait dépenser environ 80 milliards de dollars en infrastructure d'IA cette année ; Amazon, Alphabet et Meta ont chacun des dépenses d'investissement dans la fourchette de 60 à 100 milliards de dollars.

Mais les rendements sont bien plus faibles :

• Microsoft affirme avoir réalisé plus de 500 millions de dollars d'économies grâce aux centres d'appels pilotés par l'IA et aux outils de développement.
• Meta lie ses produits publicitaires pilotés par l'IA à de fortes augmentations de revenus — mais pour le marché plus large, le ROI reste insaisissable, et les conseils d'administration pourraient bientôt passer de "construire rapidement" à "prouver ou faire une pause".

Les entreprises passent des projets pilotes à l'exigence de gains de productivité ou de nouveaux flux de revenus. Les entreprises qui montrent une réelle adoption par les clients, un pouvoir de fixation des prix ou des économies opérationnelles grâce à l'IA se démarqueront de celles qui continuent à colporter des récits.

Sans ROI mesurable, les conseils d'administration pourraient commencer à resserrer les budgets.

2. Des modèles à l'infrastructure

Alors que la concurrence entre les modèles d'IA est féroce, les goulots d'étranglement se déplacent vers l'infrastructure. Les puces mémoire (HBM), l'emballage avancé, l'espace des centres de données et même l'approvisionnement en électricité sont de plus en plus rares et de plus en plus précieux. On estime que le réseau américain est sous pression : les centres de données pourraient consommer jusqu'à 12% de l'électricité d'ici 2028, avec 20GW de nouvelle charge attendue d'ici 2030.

Les entreprises de services publics et d'infrastructure énergétique qui fournissent des mises à niveau du réseau, les REIT de centres de données et les entreprises de matériel spécialisées dans le refroidissement, la distribution d'énergie et l'emballage pourraient capturer des gains plus durables que les jeux spéculatifs de logiciels d'IA à court terme.

3. États-Unis contre technologie chinoise

Les États-Unis dominent toujours le paysage de l'IA, mais l'histoire de la technologie chinoise refait surface et rattrape son retard. Des modèles comme DeepSeek, formés pour une fraction du coût (construits à un coût estimé à moins de 6 millions de dollars américains contre plus de 100 millions de dollars pour GPT-4), ont déclenché une remise en question mondiale des marges et de la monétisation de l'IA.

La Chine bénéficie également d'une infrastructure énergétique robuste comprenant l'hydroélectricité et le nucléaire, créant un avantage structurel pour l'expansion de l'IA.

Le commerce de l'IA américaine reste dominant, mené par Nvidia et les hyperscalers, mais avec des valorisations étirées, l'attention pourrait revenir vers le secteur technologique chinois moins cher mais plus efficace. Les géants technologiques chinois comme Alibaba, Tencent, Meituan, Baidu et Xiaomi, souvent appelés les "Terrific Ten", offrent un arbitrage de valorisation et regagnent l'attention des investisseurs.

Si les tensions entre les États-Unis et la Chine s'apaisent, le capital pourrait de plus en plus s'écouler vers l'est, cherchant une exposition à l'IA via des noms moins chers et à l'échelle nationale.

Que surveiller ensuite

• Résultats de Nvidia (27 août) : Les orientations sur la montée en puissance de Blackwell, la demande chinoise et les marges brutes donneront le ton pour l'ensemble du secteur.
• Histoires de ROI d'entreprise : Recherchez des études de cas concrètes de monétisation de l'IA dans les mises à jour logicielles ou les conférences téléphoniques sur les résultats.
• Signaux d'infrastructure : L'approvisionnement en mémoire à haute bande passante, la capacité d'emballage et les contrats d'énergie sont les nouveaux canaris dans la mine de charbon.
• Politique et flux chinois : Toute continuation des trêves tarifaires ou d'assouplissement du capital pourrait raviver l'appétit étranger pour la technologie chinoise.
• Superposition macro : Les taux d'intérêt, les prix de l'énergie et la réglementation peuvent tous faire basculer l'équilibre entre les dépenses d'investissement et le ROI.

Conclusion

Le commerce de l'IA n'est pas terminé, mais il entre dans une phase de "preuve". Les investisseurs récompenseront l'infrastructure de qualité et les plateformes avec des voies de monétisation claires tout en punissant le hype "adjacent à l'IA".

Pour les investisseurs, la clé est de distinguer entre les récits dont le prix est fixé pour la perfection et les entreprises qui génèrent des rendements aujourd'hui. La dispersion, non l'effondrement, est l'histoire du prochain chapitre de l'IA.

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