Récemment, lors de la conférence d'investissement majeure de Wall Street, la conférence Sohn 2026, le grand investisseur technologique Gavin Baker, chef des investissements chez Atreides Management, a accordé une interview exclusive.
Baker a géré plus de 17 milliards de dollars d'actifs chez Fidelity et est un investisseur chevronné dans le secteur des semi-conducteurs.
Il a émis plusieurs jugements directement en contradiction avec le consensus du marché : le puce AI la plus sous-estimée actuellement est Trainium d'Amazon ; la stratégie de production prudente de TSMC aide l'industrie à éviter une bulle ; le calcul en orbite spatiale sera prouvé faisable dans les deux prochaines années et commencera à perturber l'industrie des centres de données terrestres à la fin de cette décennie.
Il a déclaré qu'il ne vendrait jamais à découvert Google ni Broadcom, mais il pense effectivement que Trainium est actuellement fortement sous-évalué.
Trainium est sous-évalué bien plus que les autres. L'importance de Trainium pour 2026, particulièrement après le véritable déploiement du Trainium 3 au second semestre de cette année, est comparable à celle de TPU pour 2025. Si quelqu'un est très optimiste sur TPU aujourd'hui, il devrait consulter leurs déclarations 13F pour vérifier s'ils détiennent Lumentum ou Celestica — ce sont les deux meilleurs actifs pour investir dans TPU. J'possède l'un d'entre eux, donc je parle avec conviction.
Il a également déclaré que TSMC ne souhaite pas augmenter sa production aussi rapidement que Jensen Huang le souhaite. « Jensen Huang se rend chez TSMC tous les trois mois, et ils augmentent leur production d’environ 5 %. Huang souhaite qu’ils doublent ou triplent leur capacité de production. Si la capacité était vraiment doublée ou triplée, NVIDIA pourrait vendre environ 1 500 milliards de dollars de puces l’année prochaine — je suis sérieux. »
Concernant le cycle de mémoire, Baker a déclaré que, d'après les cycles passés des 25 dernières années, il est à 100 % temps de vendre la mémoire maintenant.
J'étais en fait analyste chez Micron en 2000, je me souviens avoir participé à leur journée analystes à Sun Valley ; j'ai vécu de nombreuses cycles mémoire, et selon les tendances historiques, il est effectivement temps de vendre maintenant.
Cependant, il existe un cycle qu'il ne faut absolument pas vendre — celui du milieu des années 1990, que je considère comme le dernier véritable cycle de capacité. Par rapport à ce cycle, nous sommes probablement encore à un stade très précoce.
Concernant les revenus liés à l'IA, Baker a déclaré que la structure de la main-d'œuvre des entreprises du S&P 500 subira un « ajustement majeur », mais que le passage du modèle de tarification de l'IA de l'abonnement mensuel à la facturation à la consommation permettra une croissance des revenus plus rapide que ce que prévoient les observateurs — il compare cela au modèle rentable de l'industrie des appels mobiles, qui facturait les minutes supplémentaires au-delà du forfait.
Il a également déclaré que la lecture revêt une importance primordiale et a souligné qu'il ne rencontrait presque plus activement la direction des entreprises cotées — une direction rigoureusement formée dont les déclarations ne dépassent jamais les conférences téléphoniques sur les résultats ou les documents 10-Q.
Et je lis ces documents bien plus vite qu'ils ne parlent. Voici les contenus essentiels rassemblés par le représentant du cahier de devoirs d'investissement (WeChat ID : touzizuoyeben), partagés avec vous :
Amazon Trainium : le puce AI la plus sous-estimée par le marché
Lors de son entretien avec Baker, Jas Khaira, associé senior de Blackstone, a demandé lequel des concurrents d’NVIDIA — Google TPU, Amazon Trainium, Intel Gaudi — était le plus sous-évalué selon le marché. Baker a répondu : « Trainium, sans aucun doute. »
Il a fourni la logique technique spécifique. Les modèles d'IA de pointe actuels utilisent tous une architecture appelée « Mixture of Experts » (MoE). Pour effectuer l'inférence sur ces modèles, il faut une infrastructure appelée « Switched Scaleup Network ».
Baker dit : « Il n'existe actuellement dans le monde que deux entreprises disposant d'un réseau d'extension commuté en fonctionnement — l'une alimente les GPU NVIDIA, l'autre les Trainium d'Amazon. »
C'est un seuil technique souvent négligé. Les TPU de Google ne possèdent pas les mêmes capacités à cet égard — Baker souligne directement un détail : « Google a inventé le benchmark ML Perf, mais ils ne soumettent pas les résultats de leurs TPU à ce benchmark même, ce qui rend Jensen (Huang Renxun) fou. »
Baker estime également qu'après la production de masse du Trainium 3 au second semestre de cette année, le Trainium occupera en 2026 une position équivalente à celle du TPU en 2025. Il affirme avoir investi dans des entreprises de la chaîne d'approvisionnement du TPU, comme Celestica, et « je pense que j'ai les compétences pour dire cela ».
Il a ajouté : « Je ne vais jamais vendre à découvert Google ni Broadcom, mais je pense effectivement que Trainium est actuellement fortement sous-évalué. »
Centre de données spatial : les résultats se verront dans les deux prochaines années, avec une course pour capturer des parts de marché d'ici la fin de cette décennie.
Un autre sujet qui a suscité de l'intérêt dans cette discussion est le « Orbital Compute » — l'idée de placer des centres de données dans l'espace.
Khaira demande à Baker : Quand cela sera-t-il véritablement commercialisé ?
La réponse de Baker fournit des délais clairs : « Je pense que sa faisabilité et sa rentabilité seront vérifiées dans les deux prochaines années. D'ici la fin de cette décennie, il commencera à occuper une part de marché significative. »
La logique réside dans le fait que les centres de données au sol font face à deux contraintes majeures : l'électricité et le refroidissement. Dans l'espace, l'électricité provient du soleil et le refroidissement vient du côté ombragé des satellites.
Baker a décrit le schéma de conception satellite d'un fournisseur potentiel de calcul orbital : des radiateurs longs de plusieurs centaines de pieds, avec le corps du satellite étant simplement un rack — 8 pieds de haut, 2,5 pieds de large et 4 pieds de profondeur — plusieurs racks connectés par laser pour former un centre de données virtuel. Les radiateurs sont placés derrière l'ombre des racks.
Il a souligné que, une fois cette voie viable, les plus grands impactés seraient les fournisseurs d'équipements électriques et de refroidissement pour les centres de données au sol : « Les entreprises industrielles ayant massivement augmenté leur production pour soutenir la construction de centres de données pourraient faire face à une chute soudaine de la demande. »
Il a également souligné que les centres de données terrestres déjà construits conservent leur valeur, et que l'entraînement et l'apprentissage par renforcement continueront d'être effectués au sol : « Je ne peux pas imaginer que, dans les sept prochaines années, nous n'érigions plus jamais un seul centre de données terrestre », mais la direction de la demande supplémentaire est en train d'être redéfinie.
Les « vieux récalcitrants » de TSMC : en train d’aider les marchés mondiaux à éviter une bulle
Une question courante sur le marché : l’investissement dans l’IA deviendra-t-il une répétition de la bulle internet ?
La réponse de Baker est : Cette fois-ci, cela pourrait être différent, et la raison est inattendue — la prudence de la direction de TSMC.
Il a déclaré que, historiquement, chaque fois qu'une nouvelle technologie majeure apparaissait — du chemin de fer, des canaux, de l'ordinateur personnel, d'Internet à l'IA — presque invariablement, une bulle se formait. Les investisseurs s'enthousiasment pour la nouvelle technologie, un consensus de marché se développe, la bulle se gonfle, et finalement, les fonds de la bulle servent à construire les infrastructures — Internet en est un exemple.
Nous ne voulons pas de bulle. Les bulles sont mauvaises, traverser une bulle est douloureux, et cela l’est encore plus après son éclatement.
Mais cette fois, il est « optimiste » en pensant que nous pourrions éviter la bulle, précisément en raison des contraintes physiques existantes dans le monde réel — le manque de watts (électricité) et de wafers.
La clé de la pénurie de wafers réside dans l'attitude de TSMC. Baker dit : « TSMC est gérée par des personnes âgées de plus de 70 ans, têtues. » (Il ajoute aussitôt une plaisanterie : 70 ans, c'est le nouveau 50 ans, et lui, il a 50 ans.)
Ces personnes ont vécu le fait que la puce taïwanaise, autrefois considérée comme un « rêve impossible à accomplir de toute une vie » en essayant de rattraper Intel, a fini par y parvenir en consacrant toute une existence. Elles savent parfaitement ce qu’une bulle et un effondrement signifient pour TSMC.
Ils refusent donc d'augmenter leur production aussi rapidement que le souhaite Jensen Huang.
Huang Renxun se rend chez TSMC tous les trois mois, et ils augmentent environ leur production de 5 %. Huang Renxun souhaite qu'ils doublent ou triplent leur capacité de production. Si la capacité est effectivement doublée ou triplée, NVIDIA pourrait vendre environ 1 500 milliards de dollars de puces l'année prochaine — je suis sérieux. Mais l'autre côté de cette histoire pourrait être extrêmement douloureux pour tout le monde.
La conclusion de Baker est que ces « vieux récalcitrants », en appliquant une contrainte physique réelle du monde réel, ont objectivement aidé tout le monde à éviter une bulle — une contrainte qui n'a jamais existé lors de précédentes révolutions technologiques.
Cycle de mémoire et explosion des revenus liés à l'IA
Dans le dialogue, Baker a également mentionné deux jugements à surveiller.
Concernant le cycle mémoire : les prix des mémoires ont augmenté de 60 % à 70 % cette année, et la marge brute de Micron pourrait dépasser 60 %, bien au-delà de la moyenne historique (environ 16 %).
Baker admet que, selon les cycles de mémoire des 25 dernières années, « il faudrait vendre 100 % des actions de mémoire maintenant ». Mais il pense que cette fois-ci, cela pourrait ressembler au véritable cycle de capacité des années 1990, « nous pourrions encore être au début », et qu'il ne faut pas appliquer mécaniquement les modèles historiques.
Concernant le volume de revenus de l'IA : Baker estime que le moment où OpenAI et Anthropic atteindront ensemble 200 milliards de dollars de revenus n'est plus loin.
Il cite Huang Renxun : Huang Renxun souhaite que ses meilleurs ingénieurs dépensent au moins la moitié de leur salaire sur des tokens AI.
La conclusion de Baker est que cette tendance signifie que la structure de la main-d'œuvre des entreprises de l'S&P 500 fera face à un « ajustement majeur », mais que le passage du modèle de tarification de l'IA de l'abonnement mensuel à la facturation à la consommation permettra une croissance des revenus supérieure aux attentes du marché — il compare cela au modèle rentable de la téléphonie mobile, où les frais étaient facturés à la minute au-delà du forfait.
La philosophie de l'investissement : lire, reconnaître des modèles et une lettre mal adressée
Lors de l'interview, Khaira a également demandé à Baker d'où provenaient ses avantages en matière d'investissement.
La réponse de Baker est concise : « Lire, c'est de loin le plus important. » Il dit qu'il ne prend presque plus rendez-vous avec les cadres des entreprises cotées — « Ils sont très bien formés et ne disent jamais rien qui ne soit pas dans les appels téléphoniques sur les résultats ou les rapports 10-Q, et je lis beaucoup plus vite qu'ils ne parlent. »
Il a reconnu l'une des leçons les plus douloureuses de sa carrière : avoir écrit une lettre au conseil d'administration d'une entreprise pour demander un rachat d'actions, alors que cette entreprise a fait faillite 18 mois plus tard. « C'est une leçon permanente sur l'effet de levier élevé — parfois, tout ne se passe pas comme prévu. »
Baker a mentionné que tout au long de sa carrière, il a essayé de surmonter ce dicton de Peter Lynch : arracher les mauvaises herbes et arroser les fleurs, c'est-à-dire vendre les pertes et conserver les gagnants. Mais, pour une raison quelconque, cela lui était extrêmement difficile.
Baker est extrêmement sensible à la valorisation et est, par nature, un investisseur contrarié ; le classement des plus bas niveaux sur 52 semaines est son endroit le plus confortable. Il admet qu'il s'accroche fermement aux actions de mémoire. Mais c'est un parcours de vie, et chaque année, il tente d'améliorer légèrement ses compétences dans ce domaine.