Les actions liées à l’IA sont en hausse, mais je pense que la question la plus intéressante aujourd’hui est la suivante : qu’est-ce qui est rémunéré lorsque le déploiement de l’IA dépasse le stade des GPU ?
NVIDIA vient de publier 96,2 Md$ de revenus trimestriels, dont 89 Md$ pour le segment Data Center, en hausse de 117 % sur un an. Jensen Huang a également indiqué que NVIDIA s’attend à une croissance d’environ 70 % de ses revenus pour l’exercice 2028, tandis que son appel aux résultats a mis en avant près de 800 Md$ de capex en 2026 de la part des cinq principaux hyperscalers.
Mais ces investissements créent une deuxième couche de dépenses.
Les centres de données pour l’IA ont besoin d’électricité, de réseaux, de solutions de mise en réseau, de refroidissement, de mémoire, de construction et de cybersécurité. L’AIE estime que la consommation mondiale d’électricité des centres de données pourrait à peu près doubler, passant de 485 TWh en 2025 à 950 TWh d’ici 2030, tandis que les centres de données orientés IA devraient croître encore plus rapidement. Aux États-Unis, les centres de données pourraient représenter environ la moitié de la croissance de la demande d’électricité d’ici 2030.
Cela change la façon dont je considère la stratégie liée à l’IA. Ce n’est plus seulement une histoire de semi-conducteurs.
L’opportunité peut s’étendre aux entreprises qui construisent les infrastructures physiques et numériques autour de l’IA — mais le risque aussi. Si les investissements (capex) des hyperscalers finissent par ralentir, les entreprises qui dépendent de dépenses IA constantes pourraient subir une pression.
Je surveille donc deux éléments en parallèle : la croissance des revenus liés à l’IA, d’une part, et le coût de construction de toute cette puissance de calcul, d’autre part.
Si les revenus continuent de rattraper les dépenses en capital, le cycle de l’IA pourrait avoir beaucoup plus de marge. Si les dépenses passent nettement devant la monétisation, l’enthousiasme d’aujourd’hui pourrait devenir le problème de valorisation de demain.
Je suis plutôt optimiste sur le thème IA à long terme, mais je m’intéresse de plus en plus aux « picks-and-shovels » qui le sous-tendent, plutôt que de simplement poursuivre le titre qui fait la une.
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NVIDIA vient de publier 96,2 Md$ de revenus trimestriels, dont 89 Md$ pour le segment Data Center, en hausse de 117 % sur un an. Jensen Huang a également indiqué que NVIDIA s’attend à une croissance d’environ 70 % de ses revenus pour l’exercice 2028, tandis que son appel aux résultats a mis en avant près de 800 Md$ de capex en 2026 de la part des cinq principaux hyperscalers.
Mais ces investissements créent une deuxième couche de dépenses.
Les centres de données pour l’IA ont besoin d’électricité, de réseaux, de solutions de mise en réseau, de refroidissement, de mémoire, de construction et de cybersécurité. L’AIE estime que la consommation mondiale d’électricité des centres de données pourrait à peu près doubler, passant de 485 TWh en 2025 à 950 TWh d’ici 2030, tandis que les centres de données orientés IA devraient croître encore plus rapidement. Aux États-Unis, les centres de données pourraient représenter environ la moitié de la croissance de la demande d’électricité d’ici 2030.
Cela change la façon dont je considère la stratégie liée à l’IA. Ce n’est plus seulement une histoire de semi-conducteurs.
L’opportunité peut s’étendre aux entreprises qui construisent les infrastructures physiques et numériques autour de l’IA — mais le risque aussi. Si les investissements (capex) des hyperscalers finissent par ralentir, les entreprises qui dépendent de dépenses IA constantes pourraient subir une pression.
Je surveille donc deux éléments en parallèle : la croissance des revenus liés à l’IA, d’une part, et le coût de construction de toute cette puissance de calcul, d’autre part.
Si les revenus continuent de rattraper les dépenses en capital, le cycle de l’IA pourrait avoir beaucoup plus de marge. Si les dépenses passent nettement devant la monétisation, l’enthousiasme d’aujourd’hui pourrait devenir le problème de valorisation de demain.
Je suis plutôt optimiste sur le thème IA à long terme, mais je m’intéresse de plus en plus aux « picks-and-shovels » qui le sous-tendent, plutôt que de simplement poursuivre le titre qui fait la une.
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