Ces derniers temps, j'ai observé la logique d'investissement dans les actions AI, et j'ai constaté que beaucoup de gens poursuivent aveuglément des thèmes, sans vraiment comprendre la division du travail dans toute la chaîne d'approvisionnement. Plutôt que de tirer à vue, il vaut mieux d'abord comprendre la structure en trois couches de l'industrie de l'IA, afin de pouvoir réellement juger quelles actions AI méritent notre attention.

Je vais d'abord partager une compréhension clé : l'IA n'est pas une industrie unique, mais toute une chaîne d'approvisionnement. Du matériel de puissance de calcul en amont, des plateformes cloud au milieu, jusqu'aux logiciels applicatifs en aval, chaque couche a une logique de conduite totalement différente, et les variables clés influençant la hausse ou la baisse des prix des actions varient également.

En amont, ce sont principalement NVIDIA, TSMC, Foxconn, ces fabricants de GPU et de puces AI. Cette couche est directement influencée par l'offre et la demande de puces AI, ainsi que par les dépenses d'investissement (Capex) des géants du cloud. Je remarque que les quatre grands géants du cloud ont prévu pour 2026 un Capex combiné approchant 600 à 700 milliards de dollars, ce qui soutient fortement les actions AI en amont. En particulier, la capacité d'emballage avancé CoWoS de TSMC est devenue un goulot d'étranglement dans tout l'écosystème AI. TSMC a commencé à augmenter ses prix en continu pour toutes les process en dessous de 5 nanomètres à partir de janvier 2026, avec une hausse de 10 % pour les puces AI, et même si les clients savent que les prix augmenteront pendant quatre ans, ils continuent à passer commande en masse, ce qui montre à quel point la demande est forte.

Au milieu, ce sont des géants du cloud comme Microsoft, Amazon, Alphabet. Ils ne vendent pas directement des puces, mais des services de puissance de calcul et des API de modèles. La clé ici est le taux de croissance des revenus des services AI et le cycle de retour sur investissement. Le marché devient de plus en plus préoccupé par « quand ces investissements commenceront à rapporter », et si les analystes remettent en question le rendement, les actions du milieu pourraient subir une pression. Un phénomène intéressant est que certains clients du cloud commencent à développer leurs propres puces (comme Google TPU, Amazon Trainium) pour réduire les coûts, ce qui pourrait à long terme affecter la structure des profits des acteurs du milieu.

En aval, ce sont des sociétés de logiciels applicatifs comme Salesforce, ServiceNow, Adobe. Elles intègrent la capacité AI dans leurs produits, en se concentrant principalement sur la vitesse d’adoption par les entreprises et la marge additionnelle des fonctionnalités AI. Les actions en aval ont généralement un retard de 1 à 2 trimestres par rapport à celles en amont, car après la livraison des puces, il faut du temps pour construire l'infrastructure.

En ce qui concerne des cibles spécifiques, NVIDIA détient actuellement environ 80 à 90 % du marché des accélérateurs AI, et ses GPU pour centres de données génèrent chaque année plus de 100 milliards de dollars de revenus. Son avantage concurrentiel ne se limite pas au matériel, mais aussi à un écosystème logiciel construit sur plus de dix ans, rendant des millions de développeurs habitués à programmer sur la plateforme NVIDIA, avec des coûts de changement très élevés. TSMC est le goulot d’étranglement pour la production de toutes les puces AI, que ce soit celles de NVIDIA, Apple ou AMD, presque toutes fabriquées chez TSMC. JP Morgan prévoit que TSMC aura un taux de croissance de ses revenus en dollars de 35 % en 2026 et 30 % en 2027.

Microsoft est la plateforme leader pour la transformation AI des entreprises, grâce à l’intégration de Azure et Copilot, qui a permis d’introduire l’IA de manière fluide dans les flux de travail mondiaux. Amazon, via AWS et ses propres puces Trainium, s’intègre profondément dans l’écosystème AI, formant une boucle complète. Meta est un représentant de la couche applicative AI, en utilisant l’optimisation AI pour la publicité et le modèle open source Llama, pour monétiser directement l’IA.

Du côté taïwanais, TSMC est évidemment le premier choix, car la fabrication et l’emballage avancé sont des standards industriels irremplaçables. Foxconn, principal fabricant de serveurs pour NVIDIA, a vu son cours baisser au début 2026, le marché perdant patience, principalement parce que la marge brute a augmenté bien moins que prévu. MediaTek a également plusieurs déploiements dans le domaine de l’AI en périphérie et sur mobile.

Si vous souhaitez participer à l’IA sans supporter une volatilité excessive, des entreprises comme Microsoft, Amazon, TSMC ont une solidité financière, l’IA n’étant qu’un moteur de croissance parmi d’autres. Pour capter le flux principal de fonds vers l’IA, NVIDIA et Meta ont des dynamiques de croissance fortes, mais aussi plus volatiles. Ceux qui acceptent un risque plus élevé pour saisir des opportunités d’explosion peuvent regarder du côté des entreprises secondaires de puces AI.

Honnêtement, les valorisations des actions AI ont déjà été nettement surévaluées. Au début 2026, la capitalisation d’Alphabet a brièvement dépassé 4 000 milliards de dollars, ce qui reflète l’attente du marché quant aux revenus et à l’avantage concurrentiel apportés par l’IA. Mais il y aura forcément des fluctuations à court terme, notamment en raison des changements macroéconomiques, des ajustements de politique de taux d’intérêt, des rotations de capitaux, etc., pouvant entraîner des corrections importantes.

Sur le long terme, l’impact de l’IA sur la vie humaine et les modes de production sera aussi profond que celui de la révolution Internet, créant une valeur économique énorme. Cependant, selon l’expérience historique, même des leaders comme Cisco dans l’infrastructure ont vu leur cours chuter de 82 dollars à un peu plus de 8 dollars lors de la bulle Internet, et n’ont pas retrouvé leur sommet depuis plus de vingt ans. Cela nous rappelle que les actions d’infrastructure AI, même si leurs fondamentaux sont solides, conviennent mieux à une stratégie d’allocation par étapes, plutôt qu’à une position maintenue indéfiniment.

Une approche plus pragmatique consiste à adopter une stratégie d’investissement par phases. Continuer à suivre la vitesse de développement de la technologie AI, la capacité de monétisation des applications, et la croissance des profits des entreprises. Tant que ces conditions sont réunies, la valeur d’investissement dans les actions AI pourra continuer à être soutenue par le marché. Il faut aussi rester conscient des risques, notamment la surévaluation, la concurrence accrue (AMD et le développement de puces maison pouvant grignoter des parts de marché), la rotation des capitaux vers d’autres thèmes, ou encore l’impact géopolitique sur la chaîne d’approvisionnement.

Actuellement, je pense que les actions AI seront dans une dynamique « haussière à long terme, avec des fluctuations à court terme » entre 2026 et 2030. La stratégie la plus sûre est de faire des investissements par tranches, d’attendre les corrections, de contrôler la taille des positions, et d’utiliser des ETF AI pour diversifier, ce qui peut aussi réduire efficacement les risques. Il y aura forcément des turbulences à court terme, mais la tendance à long terme reste orientée vers la croissance.