Pendant des années, le commerce de l’intelligence artificielle (IA) a semblé d’une simplicité trompeuse : acheter Nvidia (NVDA), récolter les bénéfices, répéter. C’était la bonne décision en 2023. Aujourd’hui, cela ne représente qu’une partie beaucoup plus petite de l’histoire.
Pour comprendre pourquoi, il est utile de revenir plus loin que le boom de l’IA lui-même : en remontant à 1990, lorsque les usines américaines fabriquaient 37 % des semi-conducteurs mondiaux. En 2020, cette part était tombée à seulement 12 %, selon données compilé par la Semiconductor Industry Association et le Boston Consulting Group, et les analystes s’attendent à ce qu’il continue de baisser à mesure que de nouvelles capacités de fabrication continuent d’être construites en Asie.
Les chips n’étaient pas les seules victimes. Pendant trois décennies, les États-Unis ont systématiquement externalisé ou sous-construit la capacité physique derrière de vastes pans de leur économie – production d’électricité et équipements de réseau, fabrication à l’échelle industrielle, emballages avancés, optique de précision. Pendant longtemps, il était tout simplement moins coûteux de confier les usines à quelqu’un d’autre.
Puis le boom de l’IA est arrivé, et elle n’a pas demandé la permission. Les dépenses en capital combinées des grandes technologies en centres de données et en infrastructures d’IA sont passées d’environ 142 milliards de dollars en 2022 à environ 600 milliards de dollars cette année, d’ici un an. décompte de l’industrie largement cité — une multiplication par plus de quatre en quatre ans.
Alphabet (GOOGL) a augmenté son budget d’investissement pour 2025 à trois reprises, de 52,5 milliards de dollars en 2024 à 93 milliards de dollars ; Microsoft (MSFT) a dépensé 34,9 milliards de dollars sur un seul trimestre, soit une hausse de 74 % par rapport à l’année précédente ; Amazon (AMZN) devrait atteindre 125 milliards de dollars pour 2025, soit un bond de 61 % par rapport à l’année précédente. Goldman Sachs prévoit désormais que Meta Platforms (META), Microsoft, Amazon et Alphabet dépenseront à eux seuls 5 300 milliards de dollars en dépenses d’investissement entre l’exercice 2025 et l’exercice 2030.
Rassemblez ces deux forces – des décennies de capacité physique sous-construite répondant à des milliards de dollars de demande nouvelle par an – et vous obtenez quelque chose de prévisible : une chaîne de chocs de demande, se déplaçant un maillon à la fois dans la chaîne d’approvisionnement de l’IA, chacun d’entre eux cédant temporairement le pouvoir de fixation des prix au fournisseur qui se trouve dans le goulot d’étranglement.
Le modèle est déjà bien établi. Cela a d’abord touché les GPU : le chiffre d’affaires annuel des centres de données de Nvidia pour son dernier exercice fiscal s’est élevé à 194 milliards de dollars, soit une hausse de 68 % par rapport à l’année précédente et près de 13 fois ce qu’il était lors du lancement de ChatGPT, avec une marge brute supérieure à 75 %. Cela a frappé les assembleurs de serveurs comme Dell (DELL) et Super Micro (SMCI) ensuite.
Puis le courant est arrivé : l’opérateur nucléaire Constellation Energy (CEG) a signé des contrats d’approvisionnement à long terme à des prix supérieurs de 30 à 40 dollars aux tarifs d’électricité régionaux en vigueur, et son bénéfice par action ajusté a augmenté de plus de 25 % au cours du seul trimestre dernier. C’est ensuite que les puces à large bande passante de Micron (MU) ont été vendues jusqu’à la fin de l’année, tandis que les marges brutes ont grimpé en flèche jusqu’au milieu des années 80, alors qu’elles étaient inférieures à 40 % il y a un an.
(Crédit image : Getty Images)
On s’oriente désormais vers la connectivité optique et les puces spécialisées qui transportent les données entre les GPU à l’intérieur d’un rack de serveur.
Chaque choc finit par se calmer à mesure que de nouveaux approvisionnements arrivent en ligne et que la foule comprend. Mais le capital derrière cela continue de se déplacer vers le prochain goulot d’étranglement, et il y en aura encore beaucoup plus à venir. Perspectives mondiales des centres de données de PwC maintenant projets 31 600 milliards de dollars de dépenses cumulées pour les centres de données de l’ère de l’IA jusqu’en 2050, les dépenses annuelles passant d’environ 800 milliards de dollars cette année à 1 100 milliards de dollars d’ici 2030 et 1 800 milliards de dollars d’ici le milieu du siècle.
Contrairement aux précédents booms d’infrastructures qui ont augmenté les dépenses et les ont diminués, celui-ci nécessite que les équipements des centres de données (GPU, serveurs, mémoire, matériel réseau) soient remplacés tous les quatre à six ans, indéfiniment. C’est pourquoi PwC s’attend à ce que la facture annuelle continue d’augmenter plutôt que de baisser une fois la construction initiale terminée.
C’est la configuration pour les cinq actions ci-dessous. Chacun d’entre eux est confronté à un goulot d’étranglement dû à une offre limitée et absorbe actuellement une partie de ces dépenses – certains sont déjà bien en état de choc, d’autres ne font que commencer.
(Crédit image : Piotr Swat/SOPA Images/LightRocket via Getty Images)
La plus grande contrainte de l’IA aujourd’hui ne vient pas des puces, mais de l’électricité, et les gigawatts de nouvelle capacité ne se construisent pas du jour au lendemain. GE Vernova (GEV) oblige les services publics de turbines à gaz et d’équipements de réseau à ajouter cette capacité, et la demande dépasse ce que l’entreprise peut expédier.
Au cours du dernier trimestre, le chiffre d’affaires a atteint 11,1 milliards de dollars, avec des commandes du secteur Énergie en hausse de 134 % et des commandes du secteur Électrification en hausse de 66 %, toutes deux de manière organique. La direction s’attend désormais à ce que son carnet de commandes – déjà supérieur à 160 milliards de dollars – dépasse les 200 milliards de dollars d’ici la fin de 2027, un an plus tôt que prévu au début de l’année.
Microsoft a déjà aligné sept turbines à gaz de l’entreprise pour un projet de centre de données au Texas aux côtés de Chevron (CVX), et des accords similaires se multiplient dans l’ensemble du secteur. Le matériel industriel a déjà fait un énorme pas en avant, alors envisagez d’acheter des baisses plutôt que de rechercher de nouveaux sommets.
(Crédit image : Cheng Xin/Getty Images)
Chaque centre de données IA a besoin de fibre physique pour connecter ses racks aux vitesses exigées par les GPU modernes, et Corning (GLW) invente encore plus de cette fibre que n’importe quelle entreprise sur Terre. Au cours du dernier trimestre, les ventes de base ont augmenté de 17 % pour atteindre 4,74 milliards de dollars et la marge opérationnelle a augmenté de près de deux points de pourcentage pour atteindre 20,9 %. Et à l’intérieur de ce chiffre, les ventes spécifiquement liées aux centres de données IA ont presque doublé par rapport au trimestre précédent, selon le directeur financier de l’entreprise.
Corning a également conclu un partenariat approfondi de fabrication de fibres optiques avec Amazon et un accord pluriannuel distinct d’une valeur pouvant atteindre 6 milliards de dollars pour câbler les centres de données d’IA de nouvelle génération de Meta.
Le plan à long terme de l’entreprise prévoit que les ventes devraient presque doubler, passant d’un taux annualisé de 20 milliards de dollars cette année à 30 milliards de dollars d’ici 2028 et 40 milliards de dollars d’ici 2030 – un pari que le choc de la fibre a encore des années à courir.
(Crédit image : Kyle Green/Bloomberg via Getty Images)
Aucun secteur n’illustre mieux « vendez tout ce que vous fabriquez au prix que vous voulez » que les puces mémoire à l’heure actuelle. Technologie Micron (UM) la capacité de mémoire à large bande passante est épuisée jusqu’à la fin de l’année, et son chiffre d’affaires trimestriel le plus récent s’est élevé à 41,5 milliards de dollars, en hausse de 346 % par rapport à l’année dernière, avec une marge brute grimpant à près de 85 % contre moins de 40 % un an plus tôt.
Samsung (SSNLF) et SK Hynix (SKHY), les deux plus grands rivaux mondiaux de Micron, s’attendent tous deux à ce que la pénurie de mémoire plus large persiste jusqu’en 2027 ou plus tard.
L’action Micron a déjà réalisé une course légendaire – en hausse de près de 340 % au cours du seul premier semestre 2026 – avant de se refroidir de plus de 20 % par rapport à son sommet historique. Dans un choc qui n’est pas terminé, ce type de recul a tendance à être le point d’entrée le plus intéressant, et non un signe d’avertissement.
(Crédit image : Andrey Rudakov/Bloomberg via Getty Images)
Groupe Nébius (NBIS) ne conçoit pas de puces ni ne forme de modèles d’IA – il loue les clusters GPU dont tout le monde a besoin, dans un arrangement que Wall Street a commencé à appeler un « néocloud ».
Le chiffre d’affaires du dernier trimestre a bondi de 454 % par rapport à l’année précédente pour atteindre 582 millions de dollars, et la rentabilité ajustée est devenue positive pour la première fois dans l’histoire de l’entreprise.
Nebius a conclu un accord d’infrastructure de cinq ans avec Meta d’une valeur pouvant atteindre 27 milliards de dollars, et Nvidia lui-même a investi 2 milliards de dollars directement dans l’entreprise pour aider à garantir un accès prioritaire à sa capacité future.
La propre description de l’entreprise par la direction est une définition aussi claire d’un choc de demande que l’on peut trouver n’importe où sur le marché : la contrainte n’est pas de trouver des clients, elle se construit assez vite pour les suivre.
(Crédit image : Thomas Fuller/SOPA Images/LightRocket via Getty Images)
À mesure que les racks de serveurs IA contiennent des puces de plus en plus nombreuses et plus rapides, les connexions entre ces puces deviennent leur propre goulot d’étranglement – et ce problème peu glorieux est Laboratoires Astera (ALAB) toute l’entreprise.
Le chiffre d’affaires au cours de son dernier trimestre a atteint un record de 392,4 millions de dollars, en hausse de 104 % par rapport à l’année précédente, dépassant les estimations de Wall Street tant en termes de chiffre d’affaires que de résultat. Et la direction a guidé les revenus du prochain trimestre dans une fourchette d’environ 30 % supérieure à ce que modélisaient les analystes.
Ses nouveaux commutateurs Fabric Scorpio X sont entrés récemment en production de masse et devraient déjà devenir la plus grande gamme de produits de l’entreprise dans un délai d’un trimestre après son lancement.
JPMorgan, Jefferies et Morgan Stanley ont tous relevé leurs objectifs de cours de 20 % ou plus immédiatement après la publication. C’est également le nom le plus petit et le plus volatile de cette liste, alors dimensionnez n’importe quelle position en gardant cela à l’esprit.
Chaque Actions d’IA sur cette liste a déjà connu un grand succès, et plusieurs – parmi eux Micron, Nebius et GE Vernova – se négocient à des valorisations qui supposent que les bons moments continuent de se dérouler sans hoquet en cours de route. C’est simplement la nature de l’adhésion à un choc de demande que le reste du marché peut déjà constater.
L’argument en faveur de la possession de ces noms n’est pas qu’ils ne soient pas découverts ; beaucoup d’argent professionnel les a déjà trouvés. Le problème est que les dépenses en capital qui les sous-tendent – estimées à 31 600 milliards de dollars au cours du prochain quart de siècle, selon PwC – sont loin d’être terminées, et chaque nouvelle étape de cette construction a jusqu’à présent couronné un nouveau gagnant dont personne ne parlait dix-huit mois plus tôt.
Achetez par étapes plutôt qu’en une seule fois, gardez des tailles de position raisonnables compte tenu de la volatilité et rappelez-vous qu’un choc de demande finit par se résoudre de lui-même à mesure que de nouvelles offres se créent. L’objectif est de détenir ces actions pendant que le déséquilibre joue toujours en leur faveur – et non après leur clôture.
