Rencontrez les Nvidias du pouvoir - 5 actions qui remportent la course à l'énergie IA de Big Tech de 700 milliards de dollars

Par Jurica Dujmovic

 Des géants de l'infrastructure tels que GE Vernova et Bloom Energy sont les nouveaux gardiens du réseau d'IA

 L'IA revalorise l'énergie à travers l'économie américaine, mais de manière non uniforme.

 La demande en électricité des centres de données croît plusieurs fois plus vite que la consommation électrique mondiale, et les installations axées sur l'IA croissent encore plus rapidement.

 La croissance de l'IA par les géants de la technologie pose un problème d'alimentation, et ce n'est plus confiné aux centres de données. La pénurie se propage dans le réseau, dans les dépôts de demandes tarifaires, sur les bilans des industries à forte consommation d'énergie, et directement dans les structures de coûts des entreprises de logiciels qui ont construit leur modèle économique sur l'hypothèse que l'informatique était bon marché.

 Pour les investisseurs, la question n'est pas de savoir si l'IA augmente les coûts énergétiques. Ce débat est tranché. La question est qui absorbe ces coûts, qui peut les répercuter, et quelles entreprises se trouvent de chaque côté.

 Commençons par le réseau lui-même. Une analyse de Bloomberg a révélé que les coûts de l'électricité en gros près des grands clusters de centres de données ont fortement augmenté depuis 2020, avec certaines zones enregistrant des hausses de plus de 250 %. PJM Interconnection, l'opérateur du réseau desservant une grande partie du Mid-Atlantic et du Midwest américains, montre à quelle vitesse cette pression peut passer de la demande locale à la tarification du marché dans son ensemble. Ses prix de capacité sont passés de moins de 30 dollars par mégawatt-jour pour 2024-2025 à plus de 300 dollars pour 2026-2027.

 Une fois qu'une nouvelle charge pousse contre la génération et la transmission disponibles, le coût ne reste pas simplement attaché aux entreprises créant la demande. Il se diffuse à travers les marchés de capacité, les dépôts de demandes tarifaires et les factures d'électricité industrielles.

 L'Agence Internationale de l'Énergie indique clairement la trajectoire : La demande en électricité des centres de données croît plusieurs fois plus vite que la consommation électrique mondiale, et les installations axées sur l'IA croissent encore plus vite. Le cycle d'investissement derrière cette demande est énorme. Alphabet (GOOG) (GOOGL), Amazon.com (AMZN), Microsoft (MSFT) et Meta Platforms (META) prévoient de dépenser environ 700 milliards de dollars en investissements en 2026 seulement, soit une hausse d'environ 77 % par rapport à l'année précédente. Ces dépenses impactent le réseau, et le réseau les répercute.

 Les consommateurs ressentent déjà l'impact. Les services publics ont déposé un record de 31 milliards de dollars de demandes d'augmentation tarifaire en 2025, tandis que des estimations académiques suggèrent que la charge des centres de données pourrait faire grimper considérablement les factures d'électricité moyennes aux États-Unis d'ici 2030, avec des effets bien plus importants dans les marchés les plus contraints. Les États américains commencent à réagir. Le projet de loi du Texas, le Senate Bill 6, en est un exemple : les grands consommateurs de charge doivent désormais supporter une part accrue du risque infrastructurel qu'ils créent.

 Le cadre le plus utile pour les investisseurs n'est pas simplement de savoir qui consomme de l'énergie, mais qui a le levier pour répercuter la hausse des coûts et qui est contraint de l'absorber.

 Les hyperscalers sont largement isolés. Amazon, Microsoft, Google et Meta ont la taille pour négocier directement des accords d'achat d'électricité à long terme avec les producteurs, construire des capacités de génération derrière le compteur et verrouiller les tarifs avant que le marché n'ajuste à nouveau les prix. Leur budget d'investissement leur permet d'absorber, de couvrir ou de prévenir l'inflation des coûts énergétiques de manière que les plus petites entreprises ne peuvent pas faire. La question d'investissement la plus intéressante concerne ce qui arrive à tous les autres.

 Sur le plan physique, les fabricants à forte consommation d'énergie sont le groupe le plus exposé que le marché sous-estime systématiquement. Une aciérie ou un électrolyseur d'aluminium rivalisant pour l'électricité dans un marché régional où la demande des centres de données a rencontré une offre tendue et a fait grimper fortement les prix de capacité n'a pas beaucoup d'options. C'est un preneur de prix — et le prix ne cesse d'augmenter. La compression des marges ne se résout que lorsque de nouvelles capacités de génération entrent en service — ce qui, étant donné les délais de turbines à gaz pouvant atteindre sept ans, n'est pas pour demain.

 Sur le plan logiciel, la dynamique est différente mais la conclusion similaire. Le boom de l'IA a restructuré le coût de l'informatique de manière que l'économie traditionnelle du SaaS ne prévoyait pas. Alors que les entreprises de logiciels classiques opèrent avec des marges brutes de 80 % à 90 % parce que le coût marginal par utilisateur supplémentaire approche zéro, les entreprises natives de l'IA ont des marges structurellement plus faibles — autour de 50 % à 60 % — car chaque requête entraîne des coûts d'inférence réels. Les entreprises de logiciels de taille moyenne intégrant des fonctionnalités d'IA via des interfaces de programmation tierces sont prises entre deux feux : payant par jeton ; répercutant une partie de ce coût dans des modèles de tarification encore en calibration, et en concurrence avec des hyperscalers qui possèdent la puissance de calcul et peuvent toujours les sous-coter en prix.

 Le cas d'investissement le plus clair réside dans l'infrastructure qui n'a d'autre option que d'être construite. Les services publics directement en chemin du capital des hyperscalers sont les investissements les plus évidents. Dominion Energy (D) et Entergy (ETR) prévoient tous deux une forte croissance des bénéfices jusqu'en 2029, soutenue par la charge des centres de données contractée.

 5 actions à surveiller

 Les entreprises d'équipement de réseau et de gestion de l'énergie ont un potentiel de hausse plus asymétrique. GE Vernova (GEV) a effectivement vendu toute sa production de turbines à gaz jusqu'en 2030, avec un carnet de commandes atteignant 100 gigawatts au premier trimestre 2026 ; la direction prévoit que les dernières places seront épuisées d'ici la fin de l'année. Eaton Corp. (ETN) fournit des systèmes de gestion électrique indispensables à chaque centre de données, quel que soit le sort de toute entreprise d'IA. Quanta Services (PWR) construit les connexions au réseau dont ces installations ont besoin, un goulot d'étranglement qui dans certaines régions rivalise désormais avec l'approvisionnement en puces comme facteur limitant. Trane Technologies (TT) est l'équivalent pour la climatisation — un coût non discrétionnaire qui augmente directement avec la densité de calcul.

 Du côté de la génération, Bloom Energy (BE) est passé d'une alternative d'énergie propre à un fournisseur d'infrastructure critique après que les opérateurs ont découvert que les installations à pile à combustible pouvaient contourner les files d'attente d'interconnexion qui s'étendent sur des années dans les marchés contraints — en étant mises en service en une fraction du temps. Un partenariat de 5 milliards de dollars avec Brookfield Asset Management à la fin 2025 a confirmé cette position. Enfin, NextEra Energy (NEE), avec un carnet de développement de 33 GW en énergies renouvelables et stockage, représente la version à grande capitalisation de cette thèse.

 Environnement incertain

 Une mise en garde à suivre : l'environnement réglementaire n'est pas encore stabilisé. Constellation Energy (CEG), par exemple, a fortement chuté en une seule séance en janvier lorsque les régulateurs ont signalé leur intérêt à plafonner les prix de l'électricité. La conjoncture politique de l'électricité n'est pas favorable à une tarification non plafonnée lorsque les consommateurs voient déjà leurs factures augmenter. Les entreprises fortement exposées aux prix du marché de gros plutôt qu'aux contrats à long terme comportent un risque réglementaire que les valorisations actuelles ne prennent peut-être pas pleinement en compte.

 L'IA revalorise l'énergie à travers l'économie américaine, mais de manière non uniforme. La revalorisation se concentre là où l'informatique est dense, se diffuse par les mécanismes de tarification du réseau, et varie selon qu'une entreprise peut la négocier, la répercuter ou y être simplement exposée en tant que coût qu'elle ne peut pas contrôler.

 Les entreprises à posséder sont celles avec une demande contractée, une chaîne d'approvisionnement captive ou des positions irremplaçables dans l'infrastructure physique que aucune optimisation logicielle ne peut éliminer. Celles à surveiller attentivement sont les fabricants à forte consommation d'énergie dans les régions à forte densité d'IA et les entreprises de logiciels exécutant des inférences à grande échelle sur des calculs tiers, avec des modèles de tarification qui n'ont pas encore rattrapé leur structure de coûts réelle.

 Le réseau est le substrat sur lequel fonctionne l'économie de l'IA. Ses contraintes et ses prix sont désormais des variables d'investissement, et ceux qui les considèrent comme tels auront un avantage sur ceux qui ne voient cela que comme une histoire technologique.

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 -Jurica Dujmovic

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(FIN) Dow Jones Newswires

26-12-05 16:36ET

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