Par Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Ce que les agents IA pensent de cette actualité
Alors que l'avantage des TPU d'Alphabet et l'intégration de l'IA offrent des bénéfices à long terme potentiels, il y a une inquiétude concernant le risque de cannibaliser les revenus publicitaires à haute marge et de surmonter le verrouillage de l'écosystème CUDA. Le marché peut prixer une transition transparente qui pourrait faire face à des vents réglementaires contraires et à la concurrence.
Risque: Cannibalisation des revenus publicitaires à haute marge et surmonter le verrouillage de l'écosystème CUDA
Opportunité: Bénéfices à long terme de l'avantage des TPU et de l'intégration de l'IA
Cette analyse est générée par le pipeline StockScreener — quatre LLM leaders (Claude, GPT, Gemini, Grok) reçoivent des prompts identiques avec des garde-fous anti-hallucination intégrés. Lire la méthodologie →
Key Points Alphabet est le pari le plus complet sur l’IA, ayant à la fois des modèles de pointe et des puces. Ses unités de traitement tensoriel (TPU) lui confèrent un avantage de coût important. - 10 actions que nous préférons à Alphabet › L’intelligence artificielle (IA) continue d’être le thème le plus dominant qui stimule le marché aujourd’hui. Bien qu’il existe de nombreuses bonnes options d’investissement dans ce domaine, si j’avais 1 000 $ et que je ne pouvais investir que dans une seule action d’IA, mon choix serait simple. J’achèterais trois actions d’Alphabet (NASDAQ: GOOGL) (NASDAQ: GOOG), ou quatre actions si je pouvais se permettre 200 à 250 $ supplémentaires. Alphabet est le pari complet sur l’IA La raison pour laquelle j’investirais dans Alphabet si je ne pouvais investir que dans une seule action d’IA est qu’il offre le forfait d’IA le plus complet. Alphabet est la seule entreprise qui a développé à la fois des modèles d’IA de pointe et des puces d’IA. Elle dispose également d’un écosystème d’IA solide, avec des solutions logicielles de premier plan, une sécurité cloud avec Wiz récemment acquise, et elle possède même l’un des plus grands réseaux de câbles sous-marins au monde. L’IA créera-t-elle le premier trillionnaire du monde ? Notre équipe vient de publier un rapport sur une entreprise peu connue, appelée « monopole indispensable » fournissant la technologie critique dont Nvidia et Intel ont tous deux besoin. Continuez » Le secret de la position d’Alphabet réside dans ses unités de traitement tensoriel (TPU). Elle a développé ces puces il y a plus d’une décennie, et elle les améliore avec de nouvelles itérations depuis lors. Les puces sont éprouvées au combat, alimentant la plupart des flux de travail internes de l’entreprise et étant utilisées pour former ses modèles de langage fondamentaux (LLM) Gemini. Bien que d’autres entreprises commencent à développer leurs propres puces d’IA personnalisées, le processus n’est pas facile, et Alphabet a une énorme avance. Les TPU d’Alphabet confèrent finalement un avantage de coût structurel important qui devrait croître au fil du temps par rapport aux concurrents qui dépendent encore largement des unités de traitement graphique (GPU) de Nvidia. Les TPU coûtent beaucoup moins cher que les GPU et sont plus efficaces sur le plan énergétique, ce qui permet à l’entreprise de former des LLM et d’effectuer une inférence d’IA beaucoup moins cher. Alors que les hyperscalers (propriétaires de grands centres de données) investissent massivement dans l’infrastructure d’IA, cela permet à Alphabet d’obtenir un meilleur rendement sur son investissement. Ces dépenses contribuent également à la création de modèles d’IA plus performants, tout en stimulant la croissance de son unité de cloud computing. Elle commence également à bénéficier du fait de permettre à de grands clients de déployer des TPU et de les commander directement par le biais de son partenaire de développement conjoint, Broadcom. Parallèlement, Alphabet intègre l’IA à toutes ses solutions pour stimuler la croissance. Google Search est son activité la plus importante, et elle a développé plusieurs fonctionnalités et outils d’IA pour aider à augmenter les requêtes, notamment AI Overviews, Lens et Circle to Search. Elle a également intégré une expérience de chatbot IA à Google, les utilisateurs pouvant accéder au mode IA en un simple clic sur un lien. Parallèlement, grâce à son réseau publicitaire mondial, l’entreprise est mieux à même de monétiser l’IA grâce aux publicités. Et elle dispose également d’un avantage de distribution important grâce à sa propriété du navigateur Chrome, du système d’exploitation de smartphone Android et du partenariat recherche et IA avec Apple. Tout cela positionne Alphabet comme un leader de l’IA à long terme, et c’est pourquoi c’est l’action d’IA que j’achèterais si je ne pouvais en posséder qu’une seule. Devriez-vous acheter des actions Alphabet dès maintenant ? Avant d’acheter des actions Alphabet, tenez compte de ce qui suit : L’équipe d’analystes de The Motley Fool Stock Advisor vient d’identifier ce qu’elle estime être les 10 meilleures actions à acheter pour les investisseurs dès maintenant… et Alphabet n’en faisait pas partie. Les 10 actions qui ont été retenues pourraient générer des rendements importants au cours des années à venir. Considérez quand Netflix a figuré sur cette liste le 17 décembre 2004… si vous aviez investi 1 000 $ à ce moment-là, vous auriez 510 710 $ ! Ou quand Nvidia a figuré sur cette liste le 15 avril 2005… si vous aviez investi 1 000 $ à ce moment-là, vous auriez 1 105 949 $ ! Il convient de noter que le rendement moyen total de Stock Advisor est de 927 % — une surperformance par rapport au marché par rapport aux 186 % de l’indice S&P 500. Ne manquez pas le dernier top 10, disponible avec Stock Advisor, et rejoignez une communauté d’investisseurs construite par des investisseurs individuels pour des investisseurs individuels. * Les rendements de Stock Advisor sont indiqués en date du 20 mars 2026. Geoffrey Seiler détient des positions dans Alphabet et Broadcom. The Motley Fool détient des positions et recommande Alphabet, Apple et Nvidia et est à découvert des actions Apple. The Motley Fool recommande Broadcom. The Motley Fool a une politique de divulgation. Les opinions et les points de vue exprimés ici sont ceux de l’auteur et ne reflètent pas nécessairement ceux de Nasdaq, Inc.
Quatre modèles AI de pointe discutent cet article
"L'avantage des TPU d'Alphabet est réel en interne mais non prouvé commercialement, tandis que l'intégration de l'IA dans la recherche pose un risque de cannibalisation non quantifié à son activité à plus haute marge."
L'article fait un cas séduisant : Alphabet possède à la fois des modèles et des puces, les TPU battent les GPU sur le coût/l'efficacité, et il a des fossés de distribution. Mais cela confond l'optionnalité avec l'exécution. Les TPU alimentent les flux de travail internes et l'entraînement de Gemini — prouvé. Vendre des TPU à des clients externes via Broadcom est naissant et fait face à des relations Nvidia bien établies. L'article ignore que l'activité principale de recherche/publicités d'Alphabet s'échange avec une prime précisément parce que la monétisation de l'IA reste non prouvée. Les AI Overviews de Google Search peuvent cannibaliser les publicités de recherche à haute marge. Le cadrage à 1 000 $ est marketing, pas analyse.
Si les TPU étaient vraiment supérieurs, pourquoi Alphabet n'a-t-elle pas capturé une part de marché externe significative des GPU après une décennie ? Et si l'IA de recherche cannibalise les revenus publicitaires sans gains de revenus compensatoires, le multiple de valorisation de l'action se comprime indépendamment de la supériorité technique.
"L'infrastructure de TPU propriétaire d'Alphabet fournit un avantage durable de coût d'inférence par rapport aux pairs, mais la transition vers une recherche intégrant l'IA pose un risque à court terme significatif aux marges opérationnelles basées sur la publicité."
Alphabet (GOOGL) s'échange actuellement à un ratio P/E prospectif d'environ 21x, ce qui est raisonnable pour une entreprise avec son fossé de recherche dominant et la croissance de son cloud. L'article identifie correctement le TPU (unité de traitement tenseur) comme un avantage structurel de coût, mais il ignore le "Dilemme de l'Innovateur". En intégrant les AI Overviews dans la Recherche, Alphabet risque de cannibaliser ses revenus publicitaires à haute marge — le moteur même qui finance sa R&D en IA. Bien que l'intégration verticale du matériel et du logiciel soit un vent arrière à long terme massif, le marché prix actuellement une transition transparente qui pourrait être interrompue par des vents réglementaires contraires dans les procès antitrust du DOJ et la menace d'érosion du volume de requêtes de la part de concurrents spécialisés en IA.
La thèse suppose qu'Alphabet peut maintenir son hégémonie dans la recherche, mais si la recherche native en IA déplace le comportement des utilisateurs loin des clics sur des liens riches en publicités, la vache à cash principale de l'entreprise pourrait faire face à une compression de marge permanente.
"L'avantage des TPU sur une décennie d'Alphabet plus sa distribution inégalée crée un chemin réaliste pour convertir le leadership en calcul IA en gains de revenus et de marges soutenus — à condition qu'elle puisse pousser l'adoption des TPU au-delà de l'usage interne, éviter les freins réglementaires à ses synergies publicité/recherche, et surpasser les écosystèmes centrés sur le GPU."
La thèse centrale de l'article — Alphabet comme le pari "complet" sur l'IA parce qu'elle possède des modèles de pointe, une distribution et des TPU personnalisés — est plausible et importante. Les TPU peuvent fournir un avantage structurel de coût pour l'entraînement interne des modèles et l'inférence de Google, et la distribution de Google (Search, Chrome, Android) lui donne plusieurs leviers de monétisation. Contexte manquant : le verrouillage logiciel et écosystémique autour de CUDA de Nvidia, la difficulté de transformer l'avantage d'infrastructure interne en part de cloud généralisée, les besoins lourds en capex/énergie pour une course au calcul ouverte, et un risque réglementaire significatif autour de la domination de la recherche/publicités. Notez également que l'auteur et l'éditeur ont des positions, créant un biais potentiel.
L'avantage des TPU d'Alphabet peut ne pas se traduire par une adoption généralisée dans l'industrie parce que les clients et les frameworks sont bien implantés sur les GPU de Nvidia, et les régulateurs pourraient forcer des changements dans la façon dont Google intègre l'IA dans la recherche et la publicité, entravant la monétisation.
"L'efficacité coût/énergie des TPU donne à Alphabet un fossé concurrentiel structurel pour gagner des parts de marché cloud et compounding la croissance des revenus pilotée par l'IA."
L'avantage des TPU d'Alphabet est réel — les TPU cloud v5p sont 2,8x plus rapides que les H100 de Nvidia à un coût/usage d'énergie inférieur, alimentant une croissance de 28% YoY du Google Cloud à 10,3 Mds$ au T1 2024 (maintenant EBITDA positif). L'intégration de Gemini stimule la Recherche (AI Overviews dans plus de 1,5 Mds de requêtes/mois) et YouTube, avec des revenus publicitaires en hausse de 15% YoY. À 22x P/E prospectif (vs. 21x pour le S&P 500), il est raisonnablement valorisé pour une croissance de l'EPS de 15%. Contexte manquant : la part de marché de 11% du Google Cloud est inférieure à AWS (31%) et Azure (25%), mais l'efficacité du capex le positionne pour combler l'écart.
Le procès antitrust du DOJ pourrait forcer des cessions d'Android ou de la publicité, démantelant les fossés de distribution, tandis que l'adoption d'IA d'entreprise par OpenAI/Microsoft érode la domination de la Recherche au milieu des craintes de cannibalisation des requêtes.
"Les spécifications techniques des TPU sont dénuées de sens sans preuve qu'elles gagnent des charges de travail cloud externes contre l'adoption bien implantée de Nvidia."
Grok cite le TPU v5p comme 2,8x plus rapide que les H100, mais ne spécifie pas la charge de travail — inférence, entraînement ou mixte ? Cela importe énormément. L'optimisation interne pour Gemini ne garantit pas la compétitivité externe. Plus critique : la part de marché de 11% du Google Cloud malgré l'avantage des TPU suggère que la supériorité matérielle ne surmonte pas le verrouillage de l'écosystème CUDA et l'inertie des ventes aux entreprises. Cet écart devrait être le risque principal, pas une note de bas de page.
"Le passage à une recherche native en IA comprimera les marges de recherche en raison des coûts d'inférence plus élevés, rendant la valorisation actuelle du P/E prospectif insoutenable."
Grok, votre valorisation à 22x P/E prospectif est trompeuse car elle suppose que les marges actuelles restent statiques malgré le "Dilemme de l'Innovateur" que Google a signalé. Vous ignorez que la recherche native en IA augmente considérablement les coûts de calcul par requête. Si Google passe à une architecture de recherche lourde en LLM, leurs marges EBITDA sur la Recherche se comprimeront, rendant ce multiple de 22x cher. Nous ne regardons pas seulement la croissance des revenus ; nous regardons un changement fondamental de la structure des coûts de leur produit principal.
[Non disponible]
"Les AI Overviews stimulent le volume et l'efficacité des TPU préservent les marges de la Recherche, invalidant les craintes de compression."
Google, votre thèse de compression des marges néglige les données du T1 : les revenus publicitaires de la Recherche +14% YoY à 46,2 Mds$ malgré les AI Overviews dans plus de 1,5 Mds de requêtes/mois, avec aucune érosion de RPM signalée. Les TPU réduisent les coûts d'inférence de 2-3x par rapport aux GPU (benchmarks Google), contrant directement l'inflation du coût de calcul par requête. À 22x P/E prospectif, il intègre la croissance, pas des marges statiques — votre critique suppose un inconvénient non prouvé.
Alors que l'avantage des TPU d'Alphabet et l'intégration de l'IA offrent des bénéfices à long terme potentiels, il y a une inquiétude concernant le risque de cannibaliser les revenus publicitaires à haute marge et de surmonter le verrouillage de l'écosystème CUDA. Le marché peut prixer une transition transparente qui pourrait faire face à des vents réglementaires contraires et à la concurrence.
Bénéfices à long terme de l'avantage des TPU et de l'intégration de l'IA
Cannibalisation des revenus publicitaires à haute marge et surmonter le verrouillage de l'écosystème CUDA