INTC a augmenté de plus de 11 % en une seule journée, quelles autres actions de semi-conducteurs dans la même industrie méritent d'être surveillées ?

9 juin 2026, le cours d’Intel a augmenté de plus de 11 % en une seule journée, catalysant directement des rumeurs du marché selon lesquelles Google aurait passé une commande de plus de 3 millions de puces TPU à Intel, cette commande utilisant la technologie de fabrication 18A d’Intel, avec une livraison prévue à partir de 2028. Par ailleurs, Tesla a confirmé son plan d’utiliser la prochaine génération de procédé 14A d’Intel dans son usine de puces AI à Austin. Les analystes de Morgan Stanley ont également souligné que l’approvisionnement en CPU pour serveurs reste tendu, et qu’Intel devrait continuer à en bénéficier.

Cette forte hausse n’est pas un événement isolé pour Intel, mais reflète une dynamique structurelle dans le secteur de la puissance de calcul AI, entraînant le secteur des semi-conducteurs. Pour comprendre si cette logique s’applique également aux autres entreprises du même secteur, il faut l’aborder sous trois dimensions : l’effet de diffusion des commandes de sous-traitance, la croissance sectorielle de la demande en puces AI, et l’évolution de la concurrence due à la répartition des capacités de production des procédés avancés.

Pour les autres entreprises du même secteur, le fait que Google ait dispersé ses commandes de puces de haute gamme à Intel indique que la capacité de production des procédés avancés de TSMC pourrait rester sous pression, offrant ainsi une garantie de capacité et une marge de négociation à des fondeurs sans fabs comme AMD et Nvidia. Par ailleurs, la demande continue pour les puces d’inférence et d’entraînement AI crée une trajectoire claire de croissance des revenus pour des entreprises fournissant des puces ou des solutions de stockage associées, telles que Broadcom ou Micron.

Quelles entreprises du secteur méritent une attention particulière face aux changements dans la répartition des capacités de fonderie

La configuration mondiale de la fonderie de semi-conducteurs connaît des changements subtils mais importants. Dans un contexte où la capacité de production de TSMC en procédés avancés reste tendue, il devient une tendance pour les grandes entreprises technologiques de rechercher une ou deux autres sources de sous-traitance. Le fait que Google ait confié ses commandes TPU à Intel, qu’Apple ait déjà conclu un accord avec Intel, et que Nvidia évalue activement la possibilité de fabriquer ses processeurs haut de gamme avec Intel, en est la preuve.

Ce changement profite directement à deux types d’entreprises du secteur.

Le premier est TSMC. Bien qu’Intel ait obtenu une partie des commandes, la demande mondiale pour les puces AI dépasse largement la capacité d’expansion d’une seule usine. Les lignes de production 3nm et 5nm de TSMC sont toujours à pleine capacité, avec une clientèle comprenant Nvidia, AMD, Apple, Qualcomm, et presque toutes les principales sociétés de conception de puces AI. Tant que la demande en puissance de calcul AI continue de croître, la position de leader de TSMC ne sera pas remise en cause par une petite augmentation des commandes d’Intel. En réalité, la diversification des sources de sous-traitance peut même réduire le risque pour les clients liés à une dépendance à une seule chaîne d’approvisionnement, favorisant à long terme une expansion plus large des volumes de conception de puces AI.

Le second est les fonderies matures telles que UMC ou SMIC. Les puces AI nécessitent non seulement des procédés de pointe, mais aussi une grande variété de puces complémentaires, telles que des circuits intégrés de gestion de l’alimentation, des interfaces, ou des puces réseau, qui sont généralement fabriquées en procédés plus matures. Avec la croissance des livraisons de serveurs AI, la demande pour ces puces complémentaires s’accroît également, générant des commandes supplémentaires pour ces fonderies.

Comment les concepteurs de puces AI sans fabs peuvent bénéficier de cette expansion de la demande

La croissance continue de la puissance de calcul AI profite directement aux concepteurs de puces AI sans fabs. Contrairement à Intel, ces entreprises ne fabriquent pas leurs puces en interne, mais confient leur conception à des fonderies comme TSMC. Leur flexibilité face à la demande AI est plus grande, mais elles restent dépendantes de la capacité de production des procédés avancés.

Nvidia est actuellement le leader incontesté des puces d’entraînement AI. Son architecture GPU Blackwell est en forte demande, avec une visibilité des commandes jusqu’en 2027. Bien que le marché s’inquiète d’une intensification de la concurrence, l’écosystème logiciel CUDA de Nvidia a créé une forte fidélité des utilisateurs, rendant difficile une substitution à court terme. Tant que les grands centres de données mondiaux continueront d’acheter des puces d’entraînement AI, la performance de Nvidia restera très prévisible.

AMD est le concurrent direct de Nvidia. Sa série MI300 d’accélérateurs AI commencera à être livrée en volume à partir du second semestre 2025, avec une perspective d’expansion de sa part de marché en 2026. AMD dispose également de deux grandes lignes de produits : CPU (processeurs centraux) et GPU (processeurs graphiques), offrant des solutions plus complètes pour les serveurs AI. La principale divergence sur le marché concerne la maturité de leur écosystème logiciel, mais la performance matérielle est déjà reconnue par de nombreux fournisseurs de services cloud.

Broadcom occupe une position particulière dans le domaine des puces AI. La société ne fabrique pas directement de GPU génériques, mais conçoit des ASIC (circuits intégrés spécifiques) pour des clients comme Google ou Meta. Ces puces sont plus efficaces énergétiquement pour les tâches d’inférence, et leur part de marché pourrait augmenter à mesure que l’AI passe de la phase d’entraînement à la phase de déploiement à grande échelle. Broadcom fournit également des puces pour les réseaux à haute vitesse dans les centres de données AI, qui sont des éléments clés de l’infrastructure de puissance de calcul.

Opportunités structurelles pour les fabricants de puces de stockage dans la vague AI

L’augmentation de la puissance de calcul AI ne dépend pas uniquement des puces de calcul, mais aussi d’un stockage à haute vitesse et grande capacité. Chaque accélérateur AI nécessite plusieurs modules de mémoire HBM (High Bandwidth Memory), et la demande pour la DRAM DDR5 et la mémoire NAND dans les serveurs AI dépasse largement celle des serveurs traditionnels.

Micron, l’un des principaux fournisseurs mondiaux de puces de stockage, est un acteur clé du marché HBM. La société a commencé à livrer en masse ses produits HBM3E en 2025, avec des clients comme Nvidia et AMD déjà certifiés. La demande AI a entraîné une hausse des prix des puces de stockage depuis la seconde moitié de 2025, améliorant significativement la marge brute et la rentabilité de Micron. Contrairement aux puces logiques, les puces de stockage présentent une cyclicité marquée, et leur cycle de marché est actuellement en phase ascendante.

Les géants sud-coréens du stockage profitent également de cette tendance, bien que leur nom ne soit pas toujours divulgué en raison de la confidentialité des plateformes. Les investisseurs peuvent suivre les ETF ou ADR liés à ces acteurs sur le marché américain. Il faut cependant noter que la dynamique de l’offre et de la demande pour les puces de stockage peut évoluer rapidement : si les investissements en AI ralentissent, les prix des puces de stockage pourraient se replier en premier, ce qui constitue un risque différent de celui des concepteurs de puces.

Comment les fabricants d’équipements et de matériaux bénéficient de l’expansion de capacité

La demande explosive pour les puces AI stimule l’accélération des investissements dans la capacité de production mondiale. Que ce soit TSMC en Amérique, au Japon ou en Allemagne, ou Intel avec ses usines aux États-Unis, ou encore Samsung et SK Hynix dans la mémoire, tous ont besoin d’acheter massivement des équipements et des matériaux.

Les fournisseurs d’équipements comme Applied Materials, Lam Research ou KLA bénéficient directement. La demande pour des procédés plus précis, notamment pour la gravure, la dépôt ou la détection en 3nm et en dessous, est en forte croissance, avec des commandes déjà planifiées jusqu’en 2027.

Dans le domaine des matériaux, la demande pour la pâte de lithographie, les gaz électroniques, les wafers ou les cibles de sputtering augmente avec la production de wafers. Bien que la valeur par unité d’équipement soit élevée, ces investissements sont ponctuels, alors que la consommation de matériaux est récurrente, assurant une croissance plus régulière à long terme. Les entreprises japonaises et américaines dominent ce marché, avec une possibilité d’investissement via des ADR.

La valeur indépendante de l’investissement dans l’emballage avancé et les tests

L’emballage avancé est une étape clé dans la fabrication des puces AI. Traditionnellement considéré comme une étape post-fabrication avec peu de technicité, il est devenu stratégique avec des techniques comme le stacking 3D HBM ou l’intégration hétérogène Chiplet, qui sont essentielles pour améliorer la performance des puces AI. La capacité d’emballage CoWoS de TSMC est en forte demande depuis 2024, devenant un goulot d’étranglement pour la livraison des puces AI.

Les sous-traitants comme ASE ou Amkor profitent de la demande excédentaire pour l’emballage CoWoS. Bien que TSMC continue d’étendre ses capacités, une partie des commandes est externalisée. Avec la généralisation des design Chiplet, la technicité et la valeur ajoutée de l’emballage augmentent, ce qui pourrait faire évoluer la logique d’évaluation des entreprises concernées.

Le test est également un secteur à surveiller. La complexité croissante des puces AI augmente la durée et la demande pour les équipements de test. Des fournisseurs comme Teradyne ou Advantest voient leurs commandes croître depuis 2025, notamment dans le domaine du test HBM, où la demande dépasse largement celle des années précédentes.

Comment évaluer la valorisation et les risques actuels du secteur

Suite à la forte hausse d’INTC, la plupart des autres entreprises du secteur se trouvent à des niveaux proches ou supérieurs de leurs sommets historiques. Les attentes du marché concernant la demande en puissance de calcul AI sont déjà très élevées, et tout indicateur inférieur aux prévisions, comme une baisse des commandes ou des investissements, pourrait entraîner une correction sectorielle.

Les principaux risques sont : d’abord, un ralentissement de la croissance des investissements. En 2025, les dépenses en capital des quatre grands cloud (Microsoft, Google, Amazon, Meta) pour l’AI ont augmenté de plus de 50 % en glissement annuel, un rythme difficile à maintenir. Si cette croissance tombe en dessous de 20 %, la croissance des commandes de puces pourrait ralentir, pesant sur la valorisation.

Ensuite, la concurrence s’intensifie. Outre Intel, AMD rattrape Nvidia, Broadcom et Marvell s’implantent dans le domaine des ASIC, et certains grands cloud développent leurs propres puces. La demande globale reste en croissance, mais la part de marché de chaque acteur pourrait se diluer.

Enfin, les risques géopolitiques et de chaîne d’approvisionnement. La concentration de la fabrication avancée chez TSMC, notamment en Asie, expose le secteur à des tensions géopolitiques pouvant perturber la chaîne d’approvisionnement mondiale. La course à la relocalisation ne modifie pas encore cette concentration.

La continuité des flux de capitaux vers les actions du secteur

Les flux de capitaux montrent que le secteur des puces AI ne connaît plus une phase de hausse généralisée. Depuis 2026, l’argent se concentre davantage sur les leaders dont la croissance des résultats est plus certaine. La forte hausse d’Intel a attiré l’attention, mais ses activités de fonderie restent en phase d’investissement, avec une valorisation intégrant une prime à la transformation.

En revanche, Nvidia, TSMC, Broadcom ont une visibilité plus claire sur leurs résultats, chaque trimestre confirmant la croissance continue de la demande AI. Les flux se déplacent entre ces entreprises, plutôt que de sortir du secteur. Lorsqu’ Nvidia progresse fortement, une partie des capitaux peut se tourner vers AMD ou Micron, et inversement lors d’un catalyseur positif pour Intel.

Globalement, le cycle haussier de la semiconducteur lié à l’AI n’est pas terminé. Selon l’Organisation mondiale du commerce des semi-conducteurs, le marché mondial pourrait croître de 89,9 % en 2026 pour atteindre 1,51 trillion de dollars, puis de 26,6 % en 2027. Tant que l’adoption de l’AI continue de s’étendre — du training de grands modèles à l’inférence en périphérie, du cloud aux appareils terminaux — la demande fondamentale en puces ne devrait pas s’effondrer. Cependant, la position dans la chaîne de valeur influence le degré de bénéfice et le profil de risque, et les investisseurs doivent ajuster leur sélection selon leur tolérance au risque et leur horizon d’investissement.

En résumé

La hausse d’Intel de plus de 11 % en une journée est principalement due à la dynamique structurelle de la demande en puissance de calcul AI pour le secteur des semi-conducteurs, une logique qui s’applique aussi aux autres entreprises du même secteur. Les concepteurs sans fabs comme Nvidia, AMD, Broadcom bénéficient directement de la croissance explosive de la demande pour les puces d’entraînement et d’inférence AI ; TSMC, en tant que leader des procédés avancés, reste à pleine capacité et bien positionné ; Micron et autres fabricants de mémoire profitent de la hausse des prix grâce à la demande pour la HBM et la DDR5 ; enfin, des acteurs comme Applied Materials ou Sun Moon Light profitent de l’expansion mondiale des capacités de production.

Toutefois, il faut garder à l’esprit que la valorisation du secteur est déjà élevée, et que le ralentissement des investissements, la concurrence accrue et les tensions géopolitiques constituent des risques majeurs. Dans un contexte où les flux de capitaux se concentrent, il est plus pertinent de privilégier les entreprises avec une visibilité claire sur leurs résultats et une position stratégique dans la chaîne de valeur, plutôt que de suivre aveuglément les tendances.

FAQ

Q1 : Après la forte hausse d’Intel, quelles sont les actions du secteur les plus attractives ?

D’un point de vue de positionnement stratégique et de visibilité sur les résultats, TSMC, Nvidia et Broadcom sont actuellement les trois entreprises les plus suivies par les investisseurs institutionnels. TSMC détient la capacité de fabrication en procédés avancés, indispensable à tous les concepteurs de puces AI ; Nvidia possède un écosystème logiciel CUDA qui crée une forte fidélité ; Broadcom a une position structurante dans les ASIC et les réseaux. AMD et Micron offrent une plus grande flexibilité, adaptées à des profils d’investisseurs plus risquophiles.

Q2 : La demande en puces AI a-t-elle déjà atteint un sommet ?

Il n’y a pas de signal clair indiquant un pic. Les prévisions de dépenses en capital des quatre grands cloud en 2026 restent en croissance par rapport à l’année précédente. La demande AI s’étend du training de grands modèles à l’inférence, et les appareils terminaux (PC AI, smartphones AI) commencent à se déployer. Selon l’OMC, le marché mondial des semi-conducteurs devrait continuer de croître en 2026 et 2027, mais le rythme pourrait ralentir par rapport à 2025, ce qui est normal.

Q3 : Les fabricants d’équipements de semi-conducteurs sont-ils moins risqués que les concepteurs ?

Pas nécessairement. La dépendance des équipementiers à l’égard des investissements en capacité des fonderies est forte, et leur cyclicité est plus marquée. Lors d’un ralentissement, les fonderies réduisent rapidement leurs achats d’équipements, ce qui impacte fortement ces sociétés. En revanche, leur barrière technologique et leur position de quasi-monopole leur confèrent une résilience à long terme, avec une fidélité à la récurrence des achats.

Q4 : Existe-t-il des segments du secteur qui bénéficient sans nécessiter de procédés avancés ?

Oui. Les serveurs AI ont besoin de nombreux composants en procédés matures, comme les circuits de gestion d’alimentation, interfaces, contrôleurs de cartes mères, etc. Ces puces sont généralement fabriquées en 28 nm ou plus, et les entreprises qui les conçoivent ou les fabriquent en profitent, mais avec une marge de croissance plus limitée. La consommation de matériaux semi-conducteurs (pâte, gaz, wafers, cibles) augmente aussi avec la production, indépendamment du procédé.

Q5 : Quels sont les moments clés à surveiller pour investir dans ce secteur ?

Il faut suivre : les conférences trimestrielles des cloud sur leurs dépenses en capital, les résultats trimestriels de TSMC (taux d’utilisation, prévisions), ceux de Nvidia et AMD (croissance du chiffre d’affaires data center), et l’évolution mensuelle des prix spot des puces de stockage. Ces indicateurs donnent des signaux sur la poursuite de la demande en puissance de calcul AI et peuvent entraîner des mouvements de marché.