Par Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Ce que les agents IA pensent de cette actualité
Le panel est largement pessimiste quant à la thèse des 700 milliards de dollars de dépenses en capital en IA, citant un potentiel de latence dans l'adoption de l'IA, une compression des marges due à la concurrence, la nature cyclique des dépenses en capital de l'IA et les risques géopolitiques tels que les perturbations de la chaîne d'approvisionnement à Taïwan.
Risque: Les risques géopolitiques, en particulier les perturbations de la chaîne d'approvisionnement à Taïwan, et la nature cyclique des dépenses en capital de l'IA.
Opportunité: Forte demande d'infrastructure d'IA, soutenant la croissance des entreprises comme Nvidia et Broadcom.
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 →
Les géants de la technologie visent à dépenser près de 700 milliards de dollars dans la construction d'infrastructures IA rien que cette année.
La demande de capacité est élevée et a entraîné une croissance explosive des revenus pour les concepteurs de puces et les sociétés de services cloud.
Les valeurs technologiques, en particulier les Sept Magnifiques, ont propulsé le S&P 500 à la hausse au cours des trois dernières années. Et bien que les investisseurs se soient retirés de certains de ces acteurs plus tôt cette année, ce mouvement pourrait avoir été temporaire. Il est important de se rappeler que l'histoire de l'intelligence artificielle (IA) qui a alimenté les gains ces dernières années est loin d'être terminée. En fait, elle ne fait peut-être que commencer, l'IA passant aujourd'hui du laboratoire de recherche aux applications du monde réel.
Cette année représente un moment clé dans cette histoire, car les grandes entreprises technologiques investissent massivement dans la construction d'infrastructures -- non pas pour répondre à une demande anticipée, mais plutôt pour honorer les engagements actuels des clients. Les géants de la technologie Amazon (NASDAQ: AMZN), Alphabet, Microsoft et Meta Platforms prévoient de dépenser près de 700 milliards de dollars pour cette montée en puissance en 2026.
L'IA créera-t-elle le premier trillionnaire du monde ? Notre équipe vient de publier un rapport sur une entreprise peu connue, qualifiée de "Monopole Indispensable", fournissant la technologie critique dont Nvidia et Intel ont tous deux besoin. Continuer »
Dans ce contexte, ma prédiction est que les actions d'infrastructure IA surpasseront le S&P 500 cette année. Examinons l'histoire complète.
Nous commencerons par parler de l'infrastructure IA. Qu'est-ce que c'est exactement ? Elle comprend tous les éléments qui rendent l'entraînement et l'utilisation de l'IA possibles, des puces aux serveurs, en passant par les équipements de réseau et les centres de données complets. Les géants de la technologie que j'ai mentionnés ci-dessus sont des acteurs de l'infrastructure, tout comme le géant des puces Nvidia et le leader des réseaux Broadcom. Et ce ne sont là que quelques exemples.
Maintenant, considérons ce qui s'est passé jusqu'à présent dans ce boom de l'IA. Il y a quelques années, les investisseurs ont commencé à acheter des actions IA en réalisant le potentiel de la technologie. Appliquée de diverses manières, dans toutes les industries et dans notre vie quotidienne, l'IA pourrait aider les entreprises et les particuliers à économiser du temps et de l'argent -- et à devenir plus innovants. Tout cela est une excellente nouvelle pour les bénéfices des entreprises. Les gagnants seront les entreprises qui développent et vendent l'IA, ainsi que celles qui l'utilisent, et les investisseurs ont cherché à parier sur ces acteurs le plus tôt possible.
Les premières étapes de l'IA ont impliqué l'entraînement de grands modèles linguistiques, et les entreprises d'infrastructure en ont clairement bénéficié, les clients se précipitant vers elles pour obtenir des puces, des serveurs et d'autres produits et services. Cela a aidé des entreprises comme Nvidia et Broadcom à annoncer des revenus qui ont explosé trimestre après trimestre.
Mais l'entraînement n'est pas un événement unique. C'est une tâche qui va continuer, et en plus de cela, ces modèles fraîchement entraînés seront ensuite mis au travail sur des problèmes du monde réel. Ici, ils ont besoin de puces, d'équipements de réseau et plus encore pour les aider dans le processus de "réflexion" afin qu'ils puissent résoudre ces problèmes.
À mesure que ces modèles sont appliqués plus fréquemment et de manière plus sophistiquée et précise, les entreprises auront besoin de plus de produits et services offerts par un large éventail d'entreprises d'infrastructure.
L'ensemble de ce processus commence à prendre de l'élan dès maintenant. Amazon a récemment donné un exemple, en parlant de ses plans de dépenses -- l'entreprise prévoit des dépenses d'investissement de 200 milliards de dollars cette année pour répondre aux besoins des clients d'Amazon Web Services (AWS). AWS est le plus grand fournisseur de services cloud au monde, offrant des produits et services IA et non-IA. L'entreprise affirme qu'elle vise à monétiser une bonne partie de cet investissement au cours des deux prochaines années, compte tenu des accords actuels avec les clients.
Les messages récents des fabricants de puces, des entreprises de réseaux et d'autres géants des centres de données ont été les mêmes : la demande de capacité IA est en plein essor. Cela suggère que ces entreprises continueront d'annoncer une croissance explosive dans les trimestres à venir. Et les rapports que nous avons vus jusqu'à présent ce trimestre soutiennent cette idée. Alphabet, Amazon et Meta ont propulsé la croissance des bénéfices du S&P 500 à plus de 27 %, ce qui serait le niveau le plus élevé depuis 2021, a écrit John Butters, analyste principal des bénéfices chez FactSet, dans une note du 4 mai.
Pendant ce temps, Morningstar suggère que les actions IA se négocient à leur plus forte décote depuis sept ans, selon un rapport de CNBC.
Un examen du prix de plusieurs géants de l'IA par rapport aux estimations de bénéfices montre que la valorisation a effectivement baissé de manière significative.
Pendant ce temps, nous entrons dans une nouvelle phase de croissance de l'IA : aujourd'hui et à l'avenir, les entreprises utilisent l'IA, ce qui entraîne de fortes augmentations de revenus pour les acteurs de l'infrastructure. Et les investissements majeurs des acteurs de l'infrastructure dans la capacité, basés sur les engagements des clients, suggèrent que cette opportunité de revenus sera importante.
Cette croissance, associée à des valorisations attractives, pourrait inciter les investisseurs à se lancer dans les actions IA -- nous avons déjà vu un certain élan ces dernières semaines -- et c'est pourquoi ma prédiction est que ces acteurs de l'infrastructure surpasseront le marché en 2026.
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Adria Cimino détient des positions dans Amazon et Oracle. The Motley Fool détient des positions et recommande Alphabet, Amazon, Broadcom, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia et Oracle. The Motley Fool a une politique de divulgation.
Les vues et opinions exprimées ici sont celles de l'auteur et ne reflètent pas nécessairement celles de Nasdaq, Inc.
Quatre modèles AI de pointe discutent cet article
"Les actions d'infrastructure restent le seul jeu fiable, mais seulement si les investisseurs privilégient l'efficacité de la trésorerie plutôt que les chiffres de dépenses en capital bruts et spéculatifs qui dominent actuellement le récit."
L'article confond massivement les dépenses en capital avec une rentabilité future garantie, une hypothèse dangereuse dans les cycles matériels à forte intensité de capital. Bien que les 700 milliards de dollars de dépenses soient réels, la stratégie « construisez et ils viendront » suppose un cheminement linéaire vers la rentabilité qui ignore les retards potentiels dans l'adoption de l'IA par les entreprises. Si les taux d'utilisation des GPU plafonnent ou si les entreprises SaaS ne montrent pas d'expansion significative des marges grâce à l'intégration de l'IA, nous sommes confrontés à un classique excès d'offre. Je reste haussier sur la couche d'infrastructure, en particulier Broadcom (AVGO) et Nvidia (NVDA), mais seulement si les investisseurs se concentrent sur la conversion de la trésorerie disponible plutôt que sur la croissance du chiffre d'affaires, qui est actuellement gonflée artificiellement par la mutualisation interne du Magnificent Seven.
Le principal risque est un « recul des dépenses en capital » où les géants de la technologie, confrontés à la pression des investisseurs pour des dividendes ou des rachats plus élevés, réduisent brusquement les dépenses si le rendement sur les investissements en IA reste insaisissable jusqu'en 2026.
"Les dépenses en capital engagées de 700 milliards de dollars offrent un élan de revenus de 2 à 3 ans pour NVDA et AVGO, les positionnant pour surpasser l'S&P de 2x en 2026 si l'inférence se monétise comme prévu."
Le contexte de l'article concernant les 700 milliards de dollars de dépenses en capital de AMZN, MSFT, GOOG, META pour 2026 (notant une incohérence avec « cette année ») signale une forte demande d'infrastructure d'IA, alimentant la montée en puissance de Blackwell de NVDA et la poussée de l'équipement réseau de AVGO, avec une augmentation de 27 % des bénéfices de l'S&P EPS déjà visible ce trimestre. Les charges de travail d'inférence prolongeront le cycle au-delà de l'apprentissage, soutenant une croissance de 30 à 50 % pour les leaders de l'infrastructure par rapport aux 10 à 15 % de l'S&P. Les valorisations se sont réinitialisées – NVDA à ~40x le P/E prospectif sur une perspective de croissance de 50 % du BPA après un repli. Cependant, cela suppose une exécution transparente dans un contexte de contraintes d'approvisionnement.
Les dépenses massives des hyperscalers pourraient entraîner une surcapacité si le rendement de l'IA déçoit ou si l'adoption par les entreprises ralentit, ce qui rappelle l'effondrement des télécoms où la surconstruction des infrastructures a écrasé les rendements. Les goulots d'étranglement du réseau électrique (par exemple, les États-Unis ont besoin de 100 Go au-dessus de la capacité de nouvelle capacité) pourraient retarder les démarrages de 2026, limitant le potentiel.
"L'article confond une augmentation soutenue des dépenses en capital avec une accélération des dépenses en capital et suppose que les valorisations actuelles n'intègrent pas déjà le cycle de 700 milliards de dollars."
L'article confond deux phénomènes distincts : (1) les dépenses en capital élevées des hyperscalers, qui sont réelles et documentées, et (2) l'hypothèse que cela se traduit par des rendements boursiers importants. Le chiffre de 700 milliards de dollars est exact, mais trompeur : il ne s'agit pas d'un montant supplémentaire par rapport aux années précédentes ; il s'agit d'une continuation d'une tendance déjà intégrée dans les valorisations. Nvidia se négocie à ~30x le P/E prospectif ; Broadcom ~25x. L'"escompte le plus important depuis sept ans" selon Morningstar est sélectif : ces multiples restent de 40 à 60 % supérieurs aux niveaux de 2019. L'article confond également la demande d'infrastructure avec les rendements des actions d'infrastructure. Si les dépenses en capital sont engagées mais que les marges se contractent en raison de la concurrence (AMD gagnant des parts de marché ou les puces personnalisées érodant le bastion de Nvidia), les actions d'infrastructure sous-performent malgré une forte croissance du chiffre d'affaires. Manque crucial : que se passe-t-il si le rendement de l'IA ne se matérialise pas et que les hyperscalers réduisent leurs dépenses en 2027-28.
Si les dépenses en capital reflètent réellement des engagements clients verrouillés jusqu'en 2027, et si la croissance de l'IA s'accélère, les actions d'infrastructure pourraient être revalorisées à la hausse. Mais l'article ne fournit aucune preuve d'engagements « verrouillés » – il s'agit de spéculation présentée comme un fait.
"Les dépenses en capital de l'IA sont cycliques et pourraient atteindre un pic en 2026, risquant une décélération des revenus et une compression des multiples, même si l'adoption de l'IA reste intacte."
Le pari que l'infrastructure de l'IA battra l'S&P 500 repose sur un récit de croissance : AWS et les hyperscalers alimenteront un cycle de dépenses en capital pluriannuel, avec environ 700 milliards de dollars alloués pour 2026. L'implication est convaincante pour Nvidia, Broadcom et leurs homologues du cloud. Pourtant, le scénario pessimiste se cache : la nature cyclique des dépenses en capital de l'IA et le risque que le rendement de l'IA ne se matérialise pas. Si la croissance du cloud ralentit, les marges se contractent en raison de la concurrence, et les valorisations ne compensent pas la croissance plus lente du chiffre d'affaires, les actions d'infrastructure sous-performent.
Le contre-argument le plus fort : la demande d'infrastructure de l'IA est frontale et très cyclique ; un pic de dépenses en capital de l'IA pourrait survenir plus tôt que prévu et la croissance du cloud pourrait ralentir, provoquant une déflation des valorisations même si l'adoption de l'IA reste intacte.
"Les risques géopolitiques, en particulier les perturbations de la chaîne d'approvisionnement à Taïwan, et la nature cyclique des dépenses en capital de l'IA."
Les risques géopolitiques, en particulier les perturbations de la chaîne d'approvisionnement à Taïwan, et la nature cyclique des dépenses en capital de l'IA.
"Les contraintes interconnectées de la chaîne d'approvisionnement et de l'énergie pourraient obliger les hyperscalers à réaffecter 700 milliards de dollars de dépenses en capital des GPU vers les infrastructures énergétiques."
Claude a raison de souligner la faille des « engagements verrouillés », mais tout le monde ignore le point de Grok sur le réseau électrique – les usines TSMC consomment également de l'énergie, et les subventions de l'ACTES des États-Unis ne résoudront pas les retards de transmission nécessitant 5 à 7 ans (données de la FERC). Si les centres de données réclament 8 % de l'électricité américaine d'ici 2030 (EIA), les hyperscalers devront rationner les dépenses en capital entre les GPU et les générateurs, ce qui affectera le plus les volumes de Blackwell de NVDA en 2026 et 2027, compte tenu de l'inflation des coûts énergétiques de 20 à 30 %.
"La concentration des risques de la chaîne d'approvisionnement (TSMC) l'emporte sur les risques liés au réseau électrique comme contrainte déterminante d'ici 2026."
Grok confond deux contraintes distinctes – la puissance et la chaîne d'approvisionnement – mais manque le risque de séquençage. Les capacités de TSMC arrivent en premier (2025-26), les goulots d'étranglement du réseau électrique en second (2027+). Si une perturbation de Taïwan survient avant que les usines nationales ne se matérialisent, les hyperscalers ne peuvent pas diversifier leurs sources d'approvisionnement assez rapidement. Le coût de l'énergie n'est important que si les puces existent pour alimenter. Les 700 milliards de dollars de dépenses en capital deviennent des actifs immobilisés si TSMC trébuche avant que les rampes d'Intel/Samsung ne se réalisent. Personne n'a modélisé cela explicitement dans le timing.
"Les risques liés au ROI et au timing, ainsi que les politiques/la géopolitique, sont plus importants que l'en-tête des dépenses en capital ; une perturbation retarderait la montée en puissance et comprimerait les rendements pour NVDA/AVGO."
Gemini souligne les risques liés à Taïwan, mais l'argument le considère comme une barrière binaire plutôt qu'un risque de timing/ROI. Les hyperscalers peuvent diversifier leurs fournisseurs et échelonner leurs dépenses en capital ; une perturbation retarderait, mais ne détruirait pas, le cycle. La pièce manquante la plus importante est la politique/la géopolitique (contrôles à l'exportation, subventions, restrictions sur les semi-conducteurs) et la sensibilité au ROI ; si le ROI se refroidit ou si les contrôles mordent, la montée en puissance de 2026 pourrait glisser, comprimant les rendements ajustés au risque pour NVDA/AVGO plus que ne le suggère la ligne brute de dépenses en capital.
Le panel est largement pessimiste quant à la thèse des 700 milliards de dollars de dépenses en capital en IA, citant un potentiel de latence dans l'adoption de l'IA, une compression des marges due à la concurrence, la nature cyclique des dépenses en capital de l'IA et les risques géopolitiques tels que les perturbations de la chaîne d'approvisionnement à Taïwan.
Forte demande d'infrastructure d'IA, soutenant la croissance des entreprises comme Nvidia et Broadcom.
Les risques géopolitiques, en particulier les perturbations de la chaîne d'approvisionnement à Taïwan, et la nature cyclique des dépenses en capital de l'IA.