Variables clés déterminant le marché haussier de l'IA

Article rédigé par Zhao Ying

Source : Wall Street Journal

Le prix du pétrole se situe au-dessus de 100 $ le baril, le détroit d'Hormuz n'a pas encore retrouvé une ouverture normale, les pressions inflationnistes et sur les taux d'intérêt réapparaissent, et les attentes de baisse des taux par la Réserve fédérale deviennent plus fragiles. Selon le cadre macroéconomique traditionnel, ce n'est pas l'environnement le plus favorable pour les actions technologiques surévaluées. Toutefois, les marchés américains atteignent de nouveaux sommets, et la chaîne de l'IA continue d'être recherchée par les capitaux.

L'analyste macroéconomique de Guojin Securities, Song Xuetao, a indiqué dans un rapport du 25 mai : « La tendance actuelle de l'IA se trouve dans une phase d'enthousiasme rationnel : une bulle est apparue, mais elle n'est pas hors de contrôle. » L'élément clé ne réside pas dans le terme « bulle », mais dans l'« enthousiasme rationnel » : l'IA agente évolue d'un outil d'assistance vers un outil d'exécution autonome, permettant au marché de voir pour la première fois plus clairement la boucle commerciale de l'IA passant de « dépenser de l'argent » à « générer des revenus ».

D’un côté rationnel, la diffusion des applications Agent entraîne une consommation accrue de tokens, une demande croissante en puissance de calcul pour l’inférence et une forte croissance du ARR des principaux fabricants ; d’un autre côté, l’enthousiasme excessif fait que les valorisations ont déjà anticipé les prévisions de croissance pour 2027–2028. Au 20 mai, le PER anticipé des sept géants américains s’élève à environ 35 fois, contre environ 25 fois pour les 493 autres entreprises du S&P 500. Cette prime implique non pas une logique de croissance ordinaire, mais une pénétration de l’IA cinq à huit fois plus rapide que celle des révolutions technologiques passées.

Mais ce qui déterminera réellement si le marché haussier de l'IA peut se poursuivre, ce ne sont pas les résultats d'un seul trimestre, ni une seule application à succès, mais trois variables : à court terme, les chocs de liquidité, notamment liés au prix du pétrole, à l'inflation, aux taux d'intérêt et au délestage des trades carry en yen ; à moyen terme, la concrétisation industrielle, c'est-à-dire si la vitesse d'adoption de l'IA peut correspondre à la valorisation actuelle ; à long terme, les contraintes plus rigides comme l'énergie, le réseau électrique, l'emploi, les résistances sociales et les mutations technologiques matérielles.

Lors du précédent cycle de trading IA, le plus grand souci du marché était que les géants dépensent trop rapidement : des investissements massifs dans les centres de données, les GPU et les infrastructures cloud, mais sans chemin clair pour la récupération des revenus. La transformation de l’IA agente réside dans le fait qu’elle ne se limite plus à être un outil d’assistance de type Copilot, mais évolue vers un outil d’exécution autonome de type Autopilot.

Cela a entraîné deux résultats.

Premièrement, la consommation de jetons est à nouveau accélérée. La première vague de demande après l'apparition de GPT provenait de l'amélioration des capacités du modèle ; la deuxième vague, après la mise en œuvre des agents, provient de l'explosion des ressources de calcul pour l'inférence. L'exécution autonome des tâches implique des contextes plus longs, des étapes plus complexes et un appel plus fréquent au modèle : l'inférence n'est plus un sous-produit après l'entraînement, mais devient le champ de bataille principal consommant continuellement des ressources de calcul.

Deuxièmement, les prévisions de revenus ont été révisées à la hausse. Après la diffusion d'applications d'agents représentatives telles qu'Openclaw et Claude Cowork, les revenus récurrents annuels des fabricants de modèles ont connu une croissance rapide. Les estimations intermédiaires citées dans le document montrent que les prévisions de revenus récurrents annuels (ARR) d'Anthropic pour l'année entière ont été relevées de 9 milliards de dollars au début de l'année à 44 milliards de dollars, soit un doublement environ toutes les six semaines. Si cette tendance se poursuit, l'ARR pour l'année prochaine pourrait dépasser 300 milliards de dollars.

Cela explique pourquoi le marché ne punit plus simplement les dépenses en capital. Dès lors que la croissance des revenus est suffisamment rapide, les dépenses en capital passent d’un fardeau à un avantage concurrentiel. NVIDIA, Broadcom, ainsi que les chaînes matérielles telles que les modules optiques et le stockage, retrouvent ainsi un soutien.

Cette vague de croissance des actifs IA n'est pas due à la disparition des risques macroéconomiques, mais à plusieurs forces qui ont temporairement surpassé les risques.

Tout d'abord, la demande se propage le long de la chaîne de valeur. La phase d'inférence nécessite non seulement des GPU, mais aussi des CPU, des modules optiques et du stockage, qui sont intégrés dans la logique de forte croissance. Les modules optiques 800G/1,6 T sont en forte demande, et la demande pour le stockage haut de gamme augmente. Light Counting prévoit que les livraisons de transceivers 800G doubleront d'ici 2026, tandis que les livraisons de ports 1,6 T passeront d'une base faible en 2025 à plusieurs dizaines de millions d'unités ; les ventes de puces 1,6 T devraient dépasser 2 milliards de dollars en 2026 et maintenir un taux de croissance élevé au cours des trois prochaines années.

Ensuite, les résultats des géants technologiques ont été trop solides. La croissance du BPA du S&P 500 au premier trimestre a atteint environ 27,1 %, un niveau record depuis le quatrième trimestre 2021, avec Meta, Alphabet et Amazon ayant contribué à 70 % de l'augmentation des bénéfices de l'indice. Tant que ces entreprises pondérées continueront à générer des bénéfices, l'impact négatif sur l'indice d'une hausse des prix du pétrole sera repoussé.

Troisièmement, la croissance américaine dépend de plus en plus des infrastructures IA. Au cours des derniers trimestres, les investissements dans les infrastructures IA ont contribué à plus de la moitié de la croissance du PIB américain. Les données globales telles que l'emploi non agricole et les ventes au détail restent solides ; bien que la structure de l'emploi se soit différenciée, tant que les indicateurs globaux ne montrent pas de dégradation nette, le marché peine à basculer immédiatement vers des trades d'stagflation.

Un autre facteur plus direct : les grandes entreprises technologiques sont moins sensibles aux prix du pétrole que les secteurs de l’aviation, de la livraison, du chemin de fer, de la chimie, de l’automobile et du tourisme. Elles craignent davantage les prix de l’électricité que ceux du pétrole. Lorsque l’économie réelle traditionnelle subit la pression des prix du pétrole, les fonds ont tendance à se regrouper plus facilement autour des actifs IA, mélangeant ainsi les opérations de couverture et les opérations de croissance.

Le danger des marchés de l'IA ne réside pas dans l'absence de soutien industriel, mais dans la trop grande rapidité de la fixation des prix par le marché.

Les sept géants du marché boursier américain ont un PER anticipé de 35 fois, contre 25 fois pour les 493 autres entreprises du S&P 500. Ce écart de valorisation sous-entend un avenir très fluide : les infrastructures IA continueront de s'étendre au cours des 3 à 5 prochaines années, avec une demande soutenue en puissance de calcul, en nuage, en centres de données et en semi-conducteurs ; l'IA s'intégrera progressivement dans des scénarios tels que la publicité, la recherche, les services cloud, les logiciels de bureautique, la génération de code, la gestion des risques financiers, le service client, la recherche et le contenu ; les contributions aux revenus et les gains d'efficacité se concrétiseront simultanément.

Mais les révolutions technologiques ne se déroulent rarement aussi facilement. Il a fallu environ 40 ans à l’électricité pour passer de son invention à son application à grande échelle en chaîne de production, et environ 25 ans pour l’informatique. Aujourd’hui, la vitesse à laquelle le marché valorise l’IA exige qu’elle se diffuse 5 à 8 fois plus vite que ces technologies générales.

Ce n'est pas impossible, mais la marge d'erreur est très fine. Dès que la commercialisation des applications d'IA ralentit par rapport aux dépenses en capital, que la demande en inférence ne suit pas la demande en entraînement, ou que les coûts d'amortissement et d'électricité commencent à éroder les marges, les valorisations réagiront en premier. Un orientation industrielle correcte ne signifie pas que les cours boursiers peuvent avancer indéfiniment.

La vraie pression à court terme provient de la liquidité.

Si le détroit d'Ormuz reste fermé sur le long terme et que le prix du pétrole se maintient au-dessus de 100 dollars, voire continue d'augmenter, l'inflation s'étendra des prix de l'énergie aux services, au transport et aux matières premières. L'indice PPI américain d'avril a déjà atteint 9,8 % en glissement annuel, un niveau record depuis octobre 2022. Une fois que l'inflation devient ancrée, la trajectoire politique de la Réserve fédérale sera forcée d'être réécrite.

Le marché des swaps a déjà pricing une hausse de 0,8 point de base de la Réserve fédérale cette année, et une hausse de plus de 2 points de base pour la BCE et la Banque d'Angleterre. Dans le même temps, les doutes sur l'indépendance politique liés au renouvellement de la Réserve fédérale et l'augmentation des divergences au sein du FOMC affaiblissent également la confiance du marché en une future assouplissement.

Le Japon est également une rhinocéros gris. Le Japon a longtemps été un puits de financement mondial pour les transactions de levier, mais la dépréciation du yen et les pressions inflationnistes ont contraint la Banque du Japon à émettre des signaux de resserrement : le rendement des obligations japonaises à 30 ans a dépassé 4 %. Si les coûts de financement au Japon continuent d’augmenter et déclenchent un délestage des trades de carry global, les actifs AI surévalués auront du mal à rester indemnes.

Un scénario similaire s'est produit le 15 mai : le rendement des obligations d'État américaines à 10 ans a dépassé 4,5 %, celui des obligations à 30 ans a franchi 5 %, les trades de momentum surpeuplés se sont calmés, l'indice Philadelphia Semiconductor a chuté d'environ 4 % en une journée, et le Nasdaq a reculé d'environ 1,5 %. Ce n'est pas une preuve de retournement de tendance, mais cela montre que les trades surpeuplés sont extrêmement sensibles aux taux d'intérêt.

La comparaison la plus cruciale à court terme est simple : la vitesse de révision à la hausse du RRA (revenu récurrent annuel) peut-elle dépasser celle de la hausse des taux d'intérêt ? Si non, les fonds pourraient d'abord se retirer vers les segments matériels offrant une plus grande certitude ; si la liquidité continue de se détériorer et que les attentes de revenus liés à l'IA ne peuvent plus être révisées à la hausse, la pression sur les valorisations s'intensifiera clairement.

La période intermédiaire est celle de la concrétisation industrielle. Les révolutions technologiques générales ne suivent pas une courbe linéaire, mais plutôt un schéma de « accélération, puis ralentissement, puis nouvelle accélération ». D'abord, il y a une vague de capitaux, ensuite une adaptation organisationnelle, et enfin seulement la libération de la productivité. L'ère précoce d'Internet a également connu une frénésie d'investissement, une expansion des dépenses en capital et une bulle d'actifs ; les vrais progrès de productivité n'ont commencé à apparaître progressivement que des années plus tard.

La difficulté actuelle avec le prix de l'IA réside dans le fait qu'elle exige presque que les structures d'entreprise s'adaptent rapidement, que les travailleurs se reforment rapidement, que les modèles économiques soient mis en œuvre rapidement et qu'aucune forte résistance ne surgisse au niveau social. Ce rythme est rare dans l'histoire humaine.

Les contraintes à long terme sont plus strictes.

Premièrement, l'énergie et les infrastructures. Les centres de données IA nécessitent une grande quantité d'électricité et d'eau de refroidissement ; l'extension du réseau électrique, les transformateurs et le stockage d'énergie ne sont pas des variables sur un PPT, mais des goulets d'étranglement réels. Si les infrastructures IA continuent d'augmenter les coûts énergétiques pour l'ensemble de la société, les réactions réglementaires et sociales s'intensifieront.

Deuxièmement, l'emploi et la consommation. À court terme, l'IA peut augmenter l'efficacité des entreprises et réduire la demande de postes tels que les ingénieurs et le service client ; mais si le chômage technologique dépasse la création de nouveaux emplois, le pouvoir d'achat des ménages sera affaibli. L'amélioration de l'efficacité du segment B dépend finalement de la capacité d'achat du segment C ; si les départements non liés à l'IA entrent en récession, l'IA peinera à rester longtemps en tête.

Troisièmement, l'acceptation sociale. Au début de l'année, la Chine a connu une vague de popularité autour de l'installation d'Openclaw, mais la résistance de la population américaine face à la hausse des prix de l'électricité due aux centres de données et au chômage technologique est en augmentation. Cela affectera la vitesse de pénétration de l'IA.

Quatrièmement, une mutation technologique matérielle. Si une avancée technique similaire à un « moment DeepSeek » se produit, entraînant une augmentation significative de la puissance de calcul, du stockage et de l'efficacité de transmission, les segments matériels les plus critiques aujourd'hui pourraient soudainement devenir excédentaires. Le raisonnement de forte activité dans la chaîne matérielle n'est pas invincible.

Les perspectives à long terme de l'industrie de l'IA restent optimistes. À l'exception des conflits sociaux liés au chômage technologique et à la restructuration des relations de production, l'IA a effectivement le potentiel d'améliorer la productivité totale des facteurs et d'aider l'économie à surmonter la stagflation. Même si les marchés financiers connaissent un délestage intermédiaire, les centres de données restants, les technologies à faible coût et les applications vérifiées pourraient devenir la base de la prochaine vague d'expansion industrielle.

Mais la valorisation des actions n'est pas en soi la vision industrielle. Ce qui doit être vérifié dans cette bulle IA, c'est si les ARR, le ROI et la vitesse de pénétration technologique sur lesquels le marché a parié peuvent toujours être réalisés dans un environnement où le prix du pétrole, l'inflation, les taux d'intérêt et les contraintes sociales se durcissent. Avoir la bonne direction explique seulement pourquoi il y a une bulle ; la vitesse de réalisation détermine si la bulle va perdre le contrôle.