Je regarde depuis un moment la logique d'investissement dans les leaders de l'IA, et je constate que beaucoup de gens suivent aveuglément les tendances sans vraiment comprendre comment cette chaîne de valeur gagne de l'argent. Plutôt que d'acheter n'importe comment, il vaut mieux d'abord comprendre quelles sont les différentes étapes de l'industrie de l'IA, car chaque étape a ses propres facteurs de dynamisme des prix.

L'IA n'est pas une industrie en soi, mais toute une chaîne d'approvisionnement. En amont, il y a le matériel de puissance de calcul (NVIDIA, TSMC, etc.), au milieu, les plateformes cloud (Microsoft, Amazon, Google), et en aval, la couche logicielle d'application. Je remarque que beaucoup d'investisseurs ne distinguent pas clairement la logique de ces trois niveaux, ce qui conduit à des erreurs dans le choix des actions.

Dans la couche matérielle en amont, NVIDIA est absolument central. Actuellement, sur le marché des accélérateurs IA, NVIDIA détient entre 80% et 90% de la part de revenus, et à lui seul, ses GPU pour centres de données génèrent plus de 100 milliards de dollars de revenus chaque année. Son avantage concurrentiel ne réside pas seulement dans la puce elle-même, mais dans l'écosystème logiciel construit depuis plus de dix ans — des millions de développeurs habitués à coder sur la plateforme NVIDIA, avec des coûts de transition très élevés. C’est cela qui constitue un avantage vraiment difficile à copier. TSMC est également crucial, car la plupart des puces IA de NVIDIA, Apple, AMD sont fabriquées chez TSMC. Début d’année, TSMC a lancé une augmentation continue des prix pour les processus en dessous de 5 nanomètres, avec une hausse de 10% pour les puces IA, et les clients, conscients de cette tendance, continuent de se précipiter pour acheter. Cela reflète à quel point le pouvoir de fixation des prix des leaders de l’IA en amont est fort.

Les acteurs du milieu, comme Microsoft, Amazon, Google, suivent une logique différente. Ils ne vendent pas de puces, mais des services de puissance de calcul et des API de modèles. Microsoft, grâce à son partenariat exclusif avec OpenAI, intègre en profondeur Copilot dans Windows, Office, Teams — des produits avec des milliards d’utilisateurs — et commence à monétiser cette intégration. Mais il y a un effet inverse intéressant : lorsque la marge brute de NVIDIA atteint 75%, ces géants du cloud commencent à développer leurs propres puces (Google TPU, Amazon Trainium) pour réduire leurs coûts. Si les prix en amont augmentent trop fortement, cela peut directement comprimer la marge de profit du milieu, ce que beaucoup d’analystes négligent.

En aval, les entreprises comme Salesforce, ServiceNow, Adobe dépendent de leur vitesse d’adoption par les entreprises. Cependant, cette couche met généralement 1 à 2 trimestres de retard pour se refléter dans le prix des actions, car après la livraison des puces IA, il faut du temps pour construire l’infrastructure.

Concernant la sélection des leaders de l’IA, je pense qu’il faut se baser sur sa propre tolérance au risque. Si l’on veut limiter la volatilité, des entreprises comme Microsoft, Amazon, TSMC ont une solidité financière, et l’IA n’est qu’un moteur de croissance parmi d’autres. Même si la vague IA se calme, leurs activités principales peuvent soutenir le prix de l’action. Pour capter les flux principaux, des sociétés fortement liées à l’IA comme NVIDIA ou Meta Platforms ont un potentiel de croissance plus fort, mais avec une volatilité plus marquée. Le cas de Meta est particulièrement intéressant — elle ne gagne pas d’argent directement en vendant des produits IA, mais en utilisant l’IA pour optimiser la précision de la publicité, ce qui profite directement aux revenus publicitaires de Facebook et Instagram. C’est un exemple réussi de monétisation directe de l’IA.

Les stratégies d’investissement dans les leaders taïwanais de l’IA méritent aussi attention. TSMC est absolument central, avec une avance technologique à long terme et un pouvoir de fixation des prix stable, constituant une infrastructure fondamentale pour tout l’écosystème IA. Hon Hai, en tant que plus grand fabricant sous contrat mondial, est le principal fournisseur de serveurs pour NVIDIA, mais j’ai noté qu’au début de cette année, son cours a faibli contre la tendance, en raison d’une augmentation de marge inférieure aux attentes. MediaTek, quant à lui, investit activement dans l’IA en périphérie et l’IA automobile, collaborant avec NVIDIA pour développer des solutions, renforçant ainsi sa compétitivité sur le marché des puces IA haut de gamme.

Honnêtement, il est encore possible d’acheter des leaders de l’IA aujourd’hui, mais il faut bien comprendre les risques. La valorisation est un problème évident — ces actions ont déjà intégré plusieurs années de croissance anticipée. Si la croissance ralentit, la correction pourrait être significative. La rotation des capitaux est aussi un facteur, le marché pouvant passer des hardware aux software, ou d’autres thèmes innovants. Les facteurs géopolitiques (contrôles à l’exportation), la concurrence accrue (menace des puces auto-développées par AMD ou autres) ne doivent pas non plus être ignorés.

Sur le long terme, l’impact de l’IA sur la vie humaine et la production sera probablement aussi profond que la révolution Internet. Mais cela ne signifie pas que tous les leaders de l’IA conviennent pour un investissement à long terme sans ajustement. En regardant l’histoire d’Internet, Cisco a vu son cours atteindre 82 dollars lors du pic de la bulle en 2000, avant de chuter de plus de 90%. Même après plus de vingt ans de gestion solide, son cours n’a toujours pas retrouvé ce sommet. Cette leçon historique nous rappelle que, même pour des entreprises d’infrastructure solides, il vaut mieux adopter une stratégie d’investissement par phases plutôt que de tout laisser en attente à long terme.

Ma recommandation est d’adopter une approche d’investissement par étapes. Surveiller en permanence si la vitesse de développement de la technologie IA commence à ralentir, si la monétisation des applications se conforme aux attentes, et si la croissance des bénéfices des entreprises commence à faiblir. Tant que ces conditions sont réunies, la valeur d’investissement dans les leaders de l’IA peut continuer à bénéficier du soutien du marché. Investir par tranches, attendre les corrections, et limiter la taille de chaque position dans un portefeuille raisonnable, voilà une approche plus pragmatique.