L’industrie technologique américaine vit un moment charnière. Les géants du numérique, de Microsoft à Amazon, en passant par Meta et Google, se sont engagés dans une course effrénée à la construction d’infrastructures pour soutenir l’intelligence artificielle. Selon McKinsey, ces dépenses atteindront plus de 5,2 billions de dollars d’ici 2030. Un pari colossal, fondé sur l’espoir que la prochaine vague d’IA générera assez de revenus pour justifier cet investissement.

L’analyste Kai Wu rappelle que le marché récompense encore ces dépenses massives : Oracle a vu son action grimper de 36 % après un accord avec OpenAI, et le jeune CoreWeave a triplé sa valorisation depuis son entrée en bourse. Pourtant, la réalité est moins glorieuse : à peine 20 milliards de dollars de revenus directs ont été générés par l’IA cette année, soit cent fois moins que le seuil de rentabilité estimé pour 2030. Ce déséquilibre évoque les excès des années 2000, lorsque les opérateurs télécoms avaient surinvesti dans la fibre optique avant l’explosion de la bulle Internet.

Les dépenses des « Magnificent 7 » représentent aujourd’hui plus de 30 % du S&P 500 et expliquent à elles seules la moitié de la croissance du PIB américain. Cette concentration rend le marché vulnérable : si le pari de l’IA échoue, c’est l’ensemble de l’économie américaine qui en subira les contrecoups.

Le grand paradoxe de cette révolution réside dans le virage stratégique des géants technologiques. Longtemps champions du modèle asset-light (axé sur les brevets, la marque et la donnée), ils deviennent aujourd’hui asset-heavy, investissant massivement dans des infrastructures physiques. Meta, Microsoft et Alphabet consacrent désormais jusqu’à 35 % de leurs revenus à leurs dépenses en capital, des niveaux comparables à ceux des compagnies d’électricité à la fin des années 1990. Historiquement, ce type d’entreprise génère des rendements inférieurs et voit sa rentabilité s’éroder à mesure que les actifs se déprécient rapidement.

Les dirigeants de la Silicon Valley sont pris dans un dilemme du prisonnier : chacun investit pour ne pas être dépassé, même si ces investissements détruisent la valeur collective. Mark Zuckerberg l’a reconnu : « Si nous dépensons quelques centaines de milliards pour rien, ce serait malheureux… mais le risque est plus grand de ne pas le faire. » Résultat : une surenchère stratégique qui pourrait aboutir à une surcapacité mondiale en centres de données et à un effondrement des marges.

Comme lors des révolutions ferroviaire ou Internet, ce ne sont pas les bâtisseurs d’infrastructures qui profiteront le plus, mais leurs clients. L’exemple est connu : la chute du coût de la bande passante après 2000 a permis l’émergence de Netflix et Facebook. Aujourd’hui, les futurs bénéficiaires pourraient être les early adopters de l’IA : des entreprises industrielles, financières ou médicales capables d’intégrer ces technologies sans supporter les coûts massifs des géants.

Kai Wu propose une approche fondée sur la « valeur intangible », qui évalue les entreprises selon leurs actifs immatériels (propriété intellectuelle, savoir-faire, données). Son modèle distingue deux groupes : les constructeurs d’infrastructures (Nvidia, Microsoft, ASML) et les adopteurs précoces (Siemens, JPMorgan, Roche, Walmart). Ces derniers, moins capitalistiques, offrent une meilleure diversification et des valorisations plus raisonnables.

Comme pour la bulle Internet, la prudence s’impose : les actions d’IA les plus chères surperforment au début, mais finissent souvent par sous-performer lorsque la réalité rattrape les attentes. Les gagnants de long terme seront ceux capables d’utiliser l’IA pour transformer leurs opérations sans s’enchaîner à des coûts d’infrastructure excessifs.

Si l’IA marque bien une rupture technologique majeure, son boom d’investissement actuel pourrait, lui, annoncer un cycle classique : euphorie, excès et correction. Pour les investisseurs, la clé ne sera pas de parier sur les bâtisseurs de l’IA, mais sur ceux qui sauront l’exploiter intelligemment.

Source : Sparkline Capital

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