La correction récente des valeurs technologiques ne signifie pas la fin du récit autour de l’IA, mais le marché traverse une profonde restructuration de sa logique de valorisation.

Nvidia a d’abord enchaîné sept séances consécutives de baisse, entraînant la pression sur le Nasdaq. Rich Privorotsky, responsable de la plateforme de trading One-Delta de Goldman Sachs, a indiqué que cette vague de vente des valeurs technologiques ne pouvait pas être attribuée à un seul catalyseur, mais plutôt au cumul de trois tensions : la pression sur les marchés du crédit, les anticipations liées à la chaîne d’approvisionnement et le contexte politique. Il a averti : « Le marché du crédit soulève des questions que le marché boursier avait jusque-là largement ignorées ».

Cette revalorisation a déjà laissé une empreinte claire au niveau des valorisations. Le ratio cours/bénéfices à 24 mois (forward) de l’indice des semi-conducteurs de Philadelphie est passé d’une fourchette de 21 à 22 fois à environ 15 fois ; les scénarios possibles s’élargissent nettement. Le problème central s’est également transformé : de « que peut faire l’IA ? » à « qui va payer pour son fonctionnement ».

Le marché du crédit déclenche l’alerte en premier

Le marché boursier reste, à long terme, optimiste quant à la durabilité des investissements dans l’infrastructure IA, mais la position du marché du crédit est en train de changer discrètement.

Privorotsky indique que les spreads des swaps de défaut de crédit (CDS) de $英偉達 (NVDA.US)$ et $博通 (AVGO.US)$ se sont nettement élargis ; le marché commence à se focaliser sur les dispositifs de couverture du financement de l’IA et sur les problèmes d’engagements hors bilan. Cette inquiétude se propage désormais à un ensemble plus large du secteur des semi-conducteurs, devenant un moteur important de la réévaluation des valorisations à ce stade.

La logique du marché du crédit diffère fondamentalement de celle du marché boursier : le premier met davantage l’accent sur la certitude des flux de trésorerie et la capacité de remboursement de la dette, plutôt que sur le potentiel de croissance à terme. Lorsque les spreads des CDS s’élargissent, cela signifie que les investisseurs obligataires commencent à douter du chemin de retour sur investissement des dépenses d’investissement (capex) en IA — un signal qui arrive souvent plus tôt que sur le marché boursier et qu’il est plus difficile d’ignorer.

Des inquiétudes liées à l’accumulation de stocks émergent

Dans le même temps, le dialogue au sein de la chaîne d’approvisionnement des semi-conducteurs subit un ajustement subtil : le marché commence à discuter du risque d’accumulation de stocks pour certains segments.

Les données sectorielles citées par Privorotsky montrent que l’augmentation continue des intentions de capex des fabricants de semi-conducteurs stimule fortement le carnet de commandes des équipementiers de fabrication de semi-conducteurs (WFE). Des organismes concernés ont relevé leurs prévisions pour le marché mondial du WFE : la taille du marché devrait atteindre 150,3 milliards de dollars en 2026, soit une croissance de 36 % en glissement annuel ; 217,5 milliards de dollars en 2027, soit +45 % ; puis 280,9 milliards de dollars en 2028, soit +29 %.

Cependant, tout en reflétant l’enthousiasme pour les dépenses d’investissement en IA, ces chiffres dissimulent aussi un autre risque : alors que les commandes d’équipements en amont continuent de s’accumuler, si le rythme de la demande finale s’écarte des prévisions, la pression sur les stocks de la chaîne d’approvisionnement apparaîtra rapidement. C’est précisément la raison centrale pour laquelle la discussion du marché commence à pivoter.

Goulots d’étranglement de l’électricité et résistances politiques limitent le rythme de construction

Au-delà des pressions sur le financement et la chaîne d’approvisionnement, le déploiement réel des centres de données se heurte désormais à des frictions du monde réel.

Privorotsky souligne que les goulots d’étranglement de l’électricité et les résistances politiques croissantes autour de la construction de centres de données créent de l’incertitude quant à la vitesse d’expansion et à l’ampleur finale de l’infrastructure IA. Cette contradiction se reflète aussi au niveau politique : les deux camps de candidats commencent à réaliser que les bénéfices de l’IA sont nationaux, diffus, et nécessitent souvent plusieurs années avant d’être concrétisés ; tandis que les coûts de construction sont localisés, concentrés et surviennent dans l’immédiat.

Cette contradiction structurelle du type « revenus en retard, coûts en avance » amène les gouvernements locaux et les communautés à adopter une attitude plus prudente envers les projets de centres de données, ce qui finit par freiner le calendrier global de construction.

Besoins en matériel IA ou réaffectation plutôt que disparition

Bien que les pressions ci-dessus soient bien réelles, Privorotsky ne pense pas que le récit d’investissement en IA s’arrête pour autant ; il souligne simplement que l’éventail des résultats possibles s’élargit.

Côté demande de matériel, il observe une variable structurelle potentielle : de nouveaux modèles d’IA de génération, représentés par Safe Superintelligence Inc. (SSI, fondée par Ilya Sutskever), explorent une architecture d’apprentissage continu basée sur l’apprentissage en conditions de test (TTT). Contrairement au paradigme classique du pré-entraînement, ce type de systèmes permet au modèle de mettre à jour ses propres paramètres en temps réel pendant l’inférence, transformant chaque interaction en un processus d’apprentissage réel.

Si la technologie d’apprentissage continu parvient à se concrétiser, elle pourrait réduire la dépendance à de très grands clusters de pré-entraînement ; toutefois, Privorotsky garde des réserves sur l’hypothèse selon laquelle « la demande totale de puissance de calcul » diminuerait. Il estime que l’issue la plus probable est plutôt une réallocation de la consommation de puissance de calcul — du pré-entraînement massif en amont vers des calculs côté inférence, continus, plutôt qu’une contraction globale de la demande.

Pour ce qui est de la trajectoire à court terme du marché, il indique que des catalyseurs récents comme les résultats de Nvidia, les données PCE et les prises de parole de responsables de la Fed pourraient soutenir le marché, mais il reconnaît aussi qu’à l’heure actuelle, il est encore un peu tôt pour un redémarrage complet des entrées. Son diagnostic de base est le suivant : la valorisation de l’IA connaîtra une compression par phases, puis, à mesure que les prévisions de bénéfices se répercuteront jusqu’aux exercices 2027 à 2028, le marché poursuivra à nouveau — à ce moment-là, la pertinence des valorisations sera plus facilement soutenue.