Gavin Baker trois paris contraires au marché : TSMC pour sauver le marché, Trainium sous-estimé, puissance spatiale révélée dans deux ans

Le grand investisseur en technologie Gavin Baker fait une prédiction audacieuse lors de la conférence Sohn : le Trainium d'Amazon est la puce AI la plus sous-estimée cette année ; le « vieux têtu » de TSMC utilise les limites physiques pour freiner la bulle ; la puissance de calcul en orbite spatiale sera prouvée réalisable dans deux ans, impactant la chaîne d'approvisionnement des centres de données terrestres.
(Précédent : Amazon investit 25 milliards de dollars dans Anthropic : ce n’est pas le modèle AI qu’ils achètent, mais la barrière à l’entrée en puissance de calcul)
(Contexte supplémentaire : Amazon aurait investi plusieurs milliards de dollars dans OpenAI, poussant ses propres puces Trainium pour défier la domination de Nvidia)

Table des matières

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• Un trésor sous-estimé : pourquoi Trainium sera le TPU de 2026
• Le « vieux têtu » de TSMC freine la bulle avec ses limites physiques
• La puissance de calcul spatiale fera ses preuves en deux ans : les fournisseurs d’équipements terrestres en danger
• Opération contre-cyclique de la mémoire : cette fois, comme au milieu des années 1990
• La tarification de l’IA évolue vers la facturation à l’usage : les revenus dépasseront les prévisions

Alors que le marché se concentre entièrement sur les GPU Nvidia et les TPU de Google, Gavin Baker a souligné lors de la conférence Sohn un mot-clé gravement négligé : le Trainium d’Amazon. Ce vétéran de l’investissement technologique, ayant géré 17 milliards de dollars dans un fonds Fidelity, a accordé une interview dans laquelle il déclare que la société d’IA la plus sous-estimée selon lui est Amazon Trainium, et prévoit qu’après la production de masse du Trainium 3 à la seconde moitié de cette année, la situation ressemblera à l’explosion des TPU en 2025. Il va même plus loin, défiant le consensus : la direction de TSMC utilise une stratégie d’expansion prudente pour sauver le marché tout entier, évitant que la bulle de l’IA ne répète l’histoire.

Le sous-estimation de Trainium dépasse largement celle des autres. La signification de Trainium pour 2026, surtout après la mise en production massive du Trainium 3 dans la seconde moitié de cette année, est comparable à celle des TPU pour 2025. Si quelqu’un croit fortement aux TPU aujourd’hui, il devrait jeter un œil à leur 13F pour voir s’ils détiennent Lumentum ou Celestica — ce sont deux des meilleures cibles pour investir dans les TPU. Je possède l’un d’eux, donc je peux parler avec confiance.

Il a aussi dit que TSMC refuse d’accélérer comme le souhaite Jensen Huang. « Jensen Huang va chez TSMC tous les trois mois, ils augmentent leur capacité d’environ 5 %. Jensen veut doubler ou tripler cette capacité. Si la capacité doublait ou triplait, Nvidia pourrait vendre pour environ 1,5 billion de dollars de puces l’année prochaine — je suis sérieux. »

Concernant le cycle de la mémoire, Baker affirme qu’après 25 ans d’observation, c’est le moment idéal pour vendre la mémoire.

En 2000, j’étais analyste chez Micron, je me souviens d’avoir assisté à leur journée analyste dans la Silicon Valley, j’ai vécu de nombreux cycles de mémoire, et selon la régularité historique, c’est vraiment le moment de vendre.

Cependant, il y a un cycle qu’il ne faut surtout pas vendre — celui du milieu des années 1990, que je considère comme le dernier cycle de capacité significatif. Par rapport à ce cycle, nous sommes probablement encore au tout début.

Concernant les revenus de l’IA, Baker dit que la structure de la main-d’œuvre des sociétés du S&P 500 va subir une « transformation majeure », mais que le passage de la tarification « mensuelle » à « à l’usage » accélérera la croissance des revenus, dépassant les attentes — il compare cela à l’industrie de la téléphonie mobile, qui a commencé à facturer à la minute plutôt qu’en forfait.

Un trésor sous-estimé : pourquoi Trainium sera le TPU de 2026

Il ajoute que la lecture est d’une importance écrasante, et insiste sur le fait qu’il ne cherche presque plus à rencontrer directement la direction des sociétés cotées — ces dirigeants sont formés de manière extrêmement rigoureuse, et ce qu’ils disent ne dépasse jamais le cadre des appels de résultats ou des fichiers 10-Q.

Lors d’un entretien avec Jas Khaira, associé senior chez Blackstone, celui-ci a demandé à Baker : parmi les concurrents de Nvidia — TPU de Google, Trainium d’Amazon, Gaudi d’Intel — lequel est le plus sous-estimé ? Baker a répondu : « Trainium, sans aucun doute. »

Il donne une logique technique précise. La plupart des modèles d’IA avancés utilisent une architecture appelée « Modèle d’experts mixtes » (Mixture of Experts, MoE). Pour faire fonctionner ces modèles, il faut une infrastructure appelée « Réseau d’extension à commutation » (Switched Scaleup Network).

Baker explique : « Actuellement, seules deux entreprises ont une infrastructure de réseau d’extension à commutation en activité — l’une pour les GPU Nvidia, l’autre pour Trainium d’Amazon. »

C’est une barrière technologique facile à négliger. Google TPU ne possède pas cette capacité — Baker souligne un détail : « Google a inventé le benchmark MLPerf, mais ils ne soumettent pas leurs résultats TPU à ce benchmark, ce qui doit rendre Jensen (Huang) furieux. »

Il prévoit qu’après la production de masse du Trainium 3 dans la seconde moitié de cette année, la position de Trainium en 2026 sera équivalente à celle des TPU en 2025. « J’ai investi dans des fournisseurs de la chaîne d’approvisionnement TPU comme Celestica, je pense donc pouvoir dire cela avec certitude. »

Il ajoute : « Je ne vais jamais faire de short sur Google, ni sur Broadcom, mais je pense vraiment que Trainium est gravement sous-estimé. »

Le « vieux têtu » de TSMC freine la bulle avec ses limites physiques

Un autre sujet qui a attiré l’attention dans cette discussion est la « puissance de calcul orbitale » — c’est-à-dire l’idée de placer des centres de données dans l’espace.

Khaira demande à Baker : quand cette idée pourra-t-elle devenir une réalité commerciale ?

La réponse de Baker donne une échéance claire : « Je pense que dans deux ans, sa faisabilité et son aspect économique seront prouvés. D’ici la fin de cette décennie, elle commencera à occuper une part significative du marché. »

La logique repose sur deux contraintes majeures des centres de données terrestres : l’électricité et le refroidissement. Dans l’espace, l’électricité provient du soleil, le refroidissement du côté ombragé des satellites.

Baker décrit le design d’un satellite potentiel pour un fournisseur de puissance de calcul orbital : un radiateur de trois à quatre cents pieds de long, le corps du satellite étant une structure — haute de 8 pieds, large de 2,5 pieds, profonde de 4 pieds — plusieurs structures reliées par laser, formant un centre de données virtuel. Le radiateur est placé dans l’ombre de la structure.

Il explique qu’une fois cette voie validée, les plus grands impacts seront pour les fournisseurs terrestres d’électricité et de refroidissement : « Les grandes entreprises industrielles qui augmentent leur capacité pour soutenir la construction de centres de données pourraient faire face à une demande qui s’arrête net. »

Il insiste aussi sur la valeur des centres de données terrestres existants : la formation et l’apprentissage renforcé continueront sur terre, « je ne peux pas imaginer que dans sept ans, nous n’aurons plus construit de centre de données terrestre », mais la demande additionnelle est en train d’être redéfinie.

La puissance de calcul spatiale fera ses preuves en deux ans : les fournisseurs d’équipements terrestres en danger

Une question fréquente sur le marché : l’investissement dans l’IA pourrait-il devenir une nouvelle bulle Internet ?

Baker répond que cette fois, cela pourrait être différent, et la raison est inattendue — la prudence de la direction de TSMC.

Il explique que chaque grande nouvelle technologie, depuis le chemin de fer, les canaux, le PC, Internet jusqu’à l’IA, a presque toujours été suivie d’une bulle. Les investisseurs s’enthousiasment, le consensus se forme, la bulle gonfle, et finalement, l’infrastructure est construite avec des fonds de bulle — Internet en est l’exemple.

« Nous ne voulons pas de bulle. Les bulles sont mauvaises, et traverser une bulle est très douloureux, la rupture est encore pire. »

Mais cette fois, il « voit positivement » la possibilité d’éviter la bulle, grâce aux contraintes physiques dans le monde réel — la puissance électrique (Watt) et la pénurie de wafers.

La pénurie de wafers dépend de l’attitude de TSMC. Baker dit : « TSMC est dirigée par des vieux têtus de plus de 70 ans. » (Il plaisante : 70 ans, c’est le nouveau 50, et lui-même a 50 ans)

Ces personnes ont vécu la transition de l’industrie taïwanaise des semi-conducteurs, qui était considérée comme un rêve impossible, à la réalisation de ce rêve en y consacrant leur vie. Ils savent ce qu’une bulle ou un effondrement signifierait pour TSMC.

Opération contre-cyclique de la mémoire : cette fois, comme au milieu des années 1990

Ils refusent donc d’accélérer comme Jensen Huang le souhaite.

« Jensen Huang va chez TSMC tous les trois mois, ils augmentent leur capacité d’environ 5 %. Jensen veut doubler ou tripler cette capacité. Si la capacité doublait ou tripler, Nvidia pourrait vendre pour environ 1,5 billion de dollars de puces l’année prochaine — je suis sérieux. Mais cette perspective pourrait aussi être très douloureuse pour tout le monde. »

La conclusion de Baker est que ces « vieux têtus » aident objectivement tout le monde à éviter la bulle en respectant une contrainte physique réelle dans le monde. Et cette contrainte, dans toute révolution technologique passée, n’a jamais été aussi présente.

Il mentionne aussi deux autres jugements importants.

Concernant le cycle de la mémoire : le prix de la mémoire a déjà augmenté de 60 à 70 % cette année, la marge brute de Micron pourrait atteindre plus de 60 %, bien au-delà de la moyenne historique d’environ 16 %.

Baker admet que, selon la règle du cycle de la mémoire sur un quart de siècle, « il est 100 % temps de vendre ses actions mémoire ». Mais il pense que cette fois, cela pourrait ressembler au cycle de capacité significatif des années 1990 — « nous sommes probablement encore au début », et il ne faut pas simplement appliquer le modèle historique.

Concernant l’ampleur des revenus de l’IA : Baker estime que le moment où OpenAI et Anthropic atteindront un chiffre d’affaires combiné de 200 milliards de dollars n’est plus très loin.

La tarification de l’IA évolue vers la facturation à l’usage : les revenus dépasseront les prévisions

Il cite Huang Huang (Jensen Huang) : il souhaite que ses meilleurs ingénieurs consacrent au moins la moitié de leur salaire à l’IA token.

Baker pense que cette tendance entraînera une « transformation majeure » dans la structure de la main-d’œuvre des sociétés du S&P 500, mais que le passage de la tarification « mensuelle » à « à l’usage » accélérera la croissance des revenus, dépassant les attentes — il compare cela à l’industrie de la téléphonie mobile, qui a commencé à facturer à la minute plutôt qu’en forfait.

Lors de l’interview, Khaira a aussi demandé à Baker : quelle est sa principale force d’investissement ?

La réponse de Baker est simple : « La lecture, c’est la chose la plus importante. » Il dit qu’il ne cherche presque plus à rencontrer la direction des sociétés cotées — « ils sont très bien formés, ils ne disent jamais rien en dehors des résultats ou des 10-Q, et je lis beaucoup plus vite qu’eux ne parlent. »

Il admet que l’une de ses leçons les plus douloureuses a été d’écrire à un conseil d’administration pour demander un rachat d’actions, et que l’entreprise a fait faillite 18 mois plus tard. « C’est une leçon permanente sur l’effet de levier — parfois, tout ne se passe pas comme prévu. »

Baker mentionne aussi qu’il a toujours essayé de surmonter la règle de Peter Lynch : vendre les perdants, garder les gagnants. Mais, pour une raison ou une autre, c’est extrêmement difficile pour lui.

Il est très sensible à la valorisation, étant un investisseur contrarien, et se sent plus à l’aise au plus bas de 52 semaines. Il avoue qu’il tient fermement à ses positions sur la mémoire, mais qu’il s’agit d’un processus de toute une vie, et qu’il essaie chaque année de s’améliorer un peu.