L’histoire de l’IA avance toujours très vite.
De nouvelles puces arrivent, les centres de données deviennent plus grands et les entreprises continuent d’investir des sommes considérables dans des capacités de calcul.
Mais ces derniers temps, je me suis mis à réfléchir à une question un peu différente.
Que se passe-t-il après que tout cet argent est dépensé ?
Il ne fait vraiment aucun doute que la demande en informatique IA est forte en ce moment. Les derniers chiffres de NVIDIA le montrent clairement. La société a annoncé 96,2 milliards de dollars de chiffre d’affaires pour son deuxième trimestre fiscal 2027, tandis que son activité Data Center a généré 89 milliards de dollars, en hausse de 117 % par rapport à l’année précédente. NVIDIA prévoit aussi environ 108 milliards de dollars de chiffre d’affaires pour le prochain trimestre.
C’est un niveau de croissance remarquable.
Mais la forte demande de puces n’est qu’une partie de l’histoire.
Quelqu’un doit payer pour ces puces.
Quelqu’un doit garder ces centres de données occupés.
Et à terme, les entreprises qui utilisent toute cette puissance de calcul doivent réussir à dégager assez d’argent grâce à l’IA pour justifier ce qu’elles dépensent.
C’est la partie que je trouve plus intéressante maintenant.
Prenez les entreprises d’infrastructure IA.
Certaines d’entre elles enregistrent une croissance des revenus très rapide, mais les coûts impliqués sont énormes. Nscale, par exemple, a déclaré 140,6 millions de dollars de revenus sur le premier semestre 2026, tout en enregistrant une perte nette d’environ 1,02 milliard de dollars.
Je ne pense pas qu’une grosse perte signifie automatiquement que l’entreprise est mauvaise.
Construire des infrastructures d’IA coûte cher, et les entreprises dépensent clairement en avance sur ce qu’elles font aujourd’hui parce qu’elles s’attendent à ce que la demande continue de croître.
Cela dit, des chiffres comme ceux-là me font m’arrêter et réfléchir.
Si une entreprise doit dépenser plusieurs dollars aujourd’hui pour créer un dollar de revenus futurs, combien de temps ce modèle peut-il continuer à fonctionner ?
Peut-être que la réponse est que la demande en IA devient si grande que l’économie s’améliore avec l’effet d’échelle.
Peut-être que des coûts d’inférence plus faibles, une meilleure utilisation du matériel et davantage de clients entreprises finiront par changer la donne.
Ou peut-être que certaines dépenses d’aujourd’hui se révéleront trop agressives.
Nous ne le savons tout simplement pas encore.
Et je pense que cette incertitude est importante.
La même chose se produit avec les plus grandes entreprises de semi-conducteurs.
AMD a récemment franchi le cap des 1 000 milliards de dollars de capitalisation boursière alors que les actions liées à l’IA montaient. L’engouement autour des infrastructures d’IA est clairement encore très fort.
Mais il y a une différence intéressante entre une entreprise qui profite d’une tendance industrielle puissante et une action qui est valorisée de manière attrayante.
Ce sont deux questions distinctes.
Une entreprise peut connaître une excellente croissance et pourtant avoir un cours de bourse qui intègre déjà une grande partie des bonnes nouvelles.
C’est pourquoi je prête plus attention aux résultats et aux flux de trésorerie que je ne le faisais plus tôt dans le cycle de l’IA.
Je veux voir si les entreprises parviennent à transformer toute cette demande en quelque chose qui dure.
Pas juste un autre trimestre de commandes solides.
Pas juste une autre grande annonce de centre de données.
Je veux dire de vrais clients, des revenus récurrents, des marges qui s’améliorent et, à terme, un meilleur free cash flow.
Il y a aussi un autre aspect à cela.
La quantité de capitaux qui part dans l’IA devient tellement importante que le financement lui-même fait désormais partie de l’histoire. Reuters a récemment fait état de grandes opérations de financement qui soutiennent des projets d’infrastructures d’IA, dont un prêt de 22 milliards de dollars lié à Crux, une entreprise cloud impliquant Blackstone et Alphabet.
Ça ne m’inquiète pas nécessairement en soi.
Les grands projets d’infrastructure ont toujours nécessité un financement.
Mais quand un secteur commence à avoir besoin d’énormes montants de capitaux externes, je pense qu’il devient encore plus important de comprendre quels retours on attend de ces investissements.
C’est vraiment là où j’en suis avec l’IA pour l’instant.
Je ne remets pas en question le fait que la technologie suscite une demande.
Évidemment.
Je me demande surtout quelle part des dépenses d’aujourd’hui se traduira, à terme, par des profits durables.
Parce que si l’IA aide vraiment les entreprises à réduire leurs coûts, à créer de nouveaux produits et à augmenter la productivité, alors ce cycle d’investissement pourrait durer longtemps.
Mais si les infrastructures continuent de s’étendre beaucoup plus vite que les applications d’IA rentables, les investisseurs pourraient finir par devenir plus sélectifs.
Et cela pourrait changer le marché de façon assez importante.
Mon avis
Je reste positif quant à la croissance à long terme de l’IA.
Mais je suis moins intéressé par la simple recherche de la prochaine action liée au thème de l’IA.
J’aimerais plutôt comprendre l’entreprise derrière tout ça.
Qui paie ?
Combien est-ce qu’ils paient ?
Combien coûte le fait de les servir ?
Et après tous ces coûts, il reste finalement combien d’argent ?
Ces questions-là ne sont pas aussi excitantes qu’un autre titre de revenus record.
Mais je pense qu’elles pourraient devenir beaucoup plus importantes à mesure que l’industrie de l’IA prend de l’ampleur.
Pour moi, le prochain chapitre de l’histoire de l’IA va porter sur l’économie, pas sur l’excitation.
🟢 Acheter — L’adoption de l’IA continue de se diffuser et la demande en capacité de calcul ne cesse de s’étendre
🔴 Baissier — Les dépenses passent devant les revenus et les profits nécessaires pour les soutenir
⚖️ Mon avis — Positif sur l’adoption de l’IA, mais sélectif quant aux entreprises et aux valorisations associées
La technologie évolue rapidement.
Désormais, je surveille la capacité de l’argent à suivre.
