#美股AI概念股普涨 Les fluctuations du prix des actions sont-elles liées à la "concentration en IA" ? Comprendre cette logique est encore plus crucial

Récemment, un phénomène intéressant est apparu sur les marchés boursiers mondiaux : plus la chaîne industrielle de l'IA est forte dans une économie, plus ses principaux indices boursiers ont tendance à bien performer.

Les données de Wind montrent qu’au 29 mai, depuis le conflit entre les États-Unis et l’Iran en mars dernier, l’indice des semi-conducteurs de Philadelphie a augmenté de 58,4 %, l’indice composite de Corée du Sud de 35,7 %, l’indice pondéré de Taiwan et l’indice de la croissance du marché A ont également affiché de bonnes performances, tandis que l’Europe et d’autres marchés émergents avec une concentration en IA relativement faible ont connu des gains nettement inférieurs.

Cela signifie-t-il que la “concentration en IA” est la “clé” pour la hausse ou la baisse des prix des actions ?
Il existe une forte corrélation positive entre les deux, mais si nous élargissons notre regard, la situation n’est pas si simple. La performance boursière est influencée par de multiples facteurs, notamment le niveau d’évaluation, les flux de capitaux, la phase du cycle industriel, la rentabilité des entreprises, etc., qui jouent tous un rôle dans le résultat final. La “concentration en IA” est très importante, mais ce n’est pas tout.
Néanmoins, il est indéniable que l’IA est devenue l’un des axes d’investissement les plus consensuels et durables dans l’industrie technologique mondiale actuelle.
Que ce soit l’expansion des infrastructures de calcul ou la mise en œuvre progressive des applications, l’IA passe du “concept” à la “performance”, de “l’attente” à “la réalisation”. Pour les investisseurs, comprendre les phases de développement de l’industrie de l’IA et sa logique intrinsèque est plus significatif que de simplement suivre le label “concentration en IA”.
Alors, comment mieux comprendre les opportunités d’investissement dans l’IA aujourd’hui ?

01 La chaîne industrielle de l’IA est un secteur à forte certitude de croissance
Au cours des dernières années, la chaîne industrielle de l’IA est devenue un élément clé de la fixation des prix des actifs mondiaux, avec une hausse rapide des cours des actions des entreprises concernées, ce qui a suscité des inquiétudes quant à une possible saturation du secteur de l’IA.
CICC estime que l’IA n’a pas encore atteint le stade où l’on doit craindre une rupture de la croissance. Actuellement, la chaîne industrielle mondiale de l’IA est fortement interconnectée, et les leaders américains de l’IA, en tant qu’indicateurs du secteur, voient souvent leur tendance se refléter dans la chaîne industrielle jusqu’aux actions A. Prenons l’industrie de l’IA aux États-Unis :
Premièrement, l’IA améliore concrètement la productivité.
Au premier trimestre 2025, le PIB américain a augmenté de 2,51 % en glissement annuel, et la Réserve fédérale de Saint-Louis estime que l’IA a contribué à environ 0,97 point de pourcentage, soit environ 39 %, ce qui est supérieur à la contribution de 28 % lors de la révolution Internet en 2000. Plus important encore, la commercialisation des agents IA côté entreprise s’accélère, avec des revenus annuels de plusieurs milliards de dollars pour les principaux fournisseurs mondiaux d’IA. Les investissements en capacité de calcul semblent passer de “coûts” à “moteurs de profit”.
Deuxièmement, les grandes entreprises n’ont pas encore fortement recours à l’endettement.
Comparé à la période de la bulle Internet, cet épisode d’investissement dans l’IA dépend davantage des flux de trésorerie internes des géants technologiques. Bien que l’intensité des dépenses en capital soit élevée, le ratio dette/capitaux propres reste nettement inférieur à la moyenne de l’époque de la bulle Internet.
Troisièmement, les évaluations ne sont pas excessives.
Selon Wind, à la fin mai 2026, le ratio cours/bénéfice anticipé du secteur technologique du S&P 500 n’était que de 24, bien en dessous des 55 de la période de la bulle Internet en 2000. La croissance des résultats pourrait déjà intégrer ces valorisations.

02 Du infrastructure à la concrétisation des applications verticales
La chaîne industrielle de l’IA a désormais une structure claire en amont, au centre et en aval, avec des degrés de maturité et des logiques d’investissement très différents.
En amont (niveau infrastructure) : “ancre de stabilité” à forte certitude de performance

L’amont constitue la base des applications IA, comprenant principalement la puissance de calcul, les données et la cybersécurité.
Puissance de calcul et matériel : la consommation de puissance de calcul IA passe de l’entraînement à l’inférence. Barclays prévoit qu’en 2026, la demande mondiale en inférence représentera plus de 70 % de la demande totale en puissance de calcul générative, avec une échelle d’inférence pouvant atteindre 4,5 fois celle de l’entraînement, et la demande devrait continuer à croître. Cela entraîne une demande de puissance plus dispersée, de plus grande envergure, avec des exigences accrues en termes d’efficacité énergétique et de coûts de déploiement. En 2026 et au cours des 2-3 années suivantes, le marché mondial et chinois de la puissance de calcul IA devrait rester en situation de forte demande, ce qui constitue l’un des points de friction majeurs entre l’offre et la demande.
Données et cybersécurité : la première étape du déploiement IA en entreprise consiste souvent à la gouvernance, l’intégration et la sécurité des données. Par conséquent, la croissance des revenus des entreprises dans ces domaines est un indicateur avancé. Certains fournisseurs de services de données et de cybersécurité en Amérique du Nord ont publié des résultats trimestriels supérieurs aux attentes depuis plusieurs trimestres, confirmant la solidité des investissements en IA côté entreprise, ce qui offre une logique claire pour les acteurs locaux.
En amont (niveau plateforme et modèles) : le cœur de la répartition de la valeur et la reconstruction du modèle commercial
Le centre de la chaîne concerne principalement les services de grands modèles (MaaS), les modèles spécialisés par secteur et la chaîne d’outils.

L’économie des tokens (jetons) devient un moteur central : les tokens sont passés d’un simple paramètre technique à un élément clé de production et de valeur dans l’ère de l’IA. Selon la Commission nationale de développement et de réforme, la demande quotidienne de tokens en Chine a connu une explosion exponentielle, passant d’environ 100 milliards début 2024 à 140 000 milliards début mars 2026, avec une croissance de plus de mille fois en deux ans. Cela a favorisé l’émergence de modèles commerciaux matures autour des tokens, tels que les plateformes d’agrégation de tokens, les services MaaS des fournisseurs cloud, etc.
Concurrence entre modèles et retour de valeur : bien que la couche applicative soit florissante, la valeur considérable de la chaîne se concentre de plus en plus au niveau des modèles. Les startups IA voient leurs revenus croître rapidement, mais la majorité de leurs profits finissent par être payés sous forme de coûts aux fournisseurs de modèles et de puissance de calcul. Les modèles domestiques ont déjà une part importante dans le marché mondial de l’appel, montrant une forte compétitivité internationale.
En aval (niveau application) : différenciation pour une croissance réelle
Les applications en aval, directement destinées aux entreprises et aux consommateurs, représentent le dernier lieu de création de valeur, mais aussi la zone la plus fragmentée, avec des opportunités et des risques importants.
Applications d’entreprise : certains secteurs verticaux ont déjà montré des signaux précoces de validation commerciale, notamment dans les industries à forte intensité de données et de flux de travail complexes, comme la gestion des risques financiers, l’assurance, l’intégration de données d’entreprise et le marketing transfrontalier. Les agents IA, grâce à leur capacité d’autonomie dans la planification et l’appel d’outils, deviennent des modèles commerciaux viables à ce stade, s’intégrant profondément dans l’automatisation bureautique et le service client.
Applications grand public : à l’image des courts-métrages ou animations IA, qui ont permis de réduire considérablement les coûts tout en augmentant l’efficacité, générant ainsi un modèle de profit clair. De plus, les outils de génération vidéo IA, en forte demande, voient leurs prix augmenter rapidement. Les assistants intelligents, en améliorant la recherche et l’apprentissage, montrent une forte fidélité des utilisateurs, et la volonté de payer commence à se développer.

03 La “prévision côté droit” de l’application IA est peut-être déjà là, concentrée sur cinq grandes directions
En résumé, le développement de l’industrie de l’IA à l’échelle mondiale présente une caractéristique claire : “infrastructures en premier, applications en second”. La rentabilité des entreprises applicatives est généralement comprimée par les coûts d’appel aux modèles et de puissance de calcul en amont, ce qui tend à concentrer la valeur de la chaîne industrielle au niveau des modèles fondamentaux et des infrastructures.
Les fondamentaux du secteur de l’IA (rentabilité) sont peut-être encore en phase de “gauche”, mais la tendance industrielle et certaines validations commerciales précoces dans des segments spécifiques offrent déjà des “prévisions côté droit” pour le marché.
Ainsi, il peut être difficile pour le secteur des applications IA de “tout fleurir”, mais les segments ayant des signaux de validation commerciale clairs et ayant déjà initialement validé leur modèle de profit ont plus de chances de réussir.

Cinq grandes directions :
La première, l’écosystème des grands modèles. Les grands modèles constituent l’infrastructure fondamentale de l’IA, avec des opportunités industrielles continues dans les phases de formation, de fine-tuning et de déploiement.
La deuxième, la re-marchandisation de l’IA. À l’ère de l’Internet mobile, la monétisation la plus rapide a été la publicité et le commerce électronique, et cela pourrait être pareil pour l’ère de l’IA. Prenons l’exemple du commerce électronique IA : les utilisateurs s’habituent de plus en plus à rechercher et comparer des produits via de grands modèles, qui commencent à intégrer des modules de transaction. Les entreprises fournissant des systèmes SaaS, des services de données ou des API pour ce système pourraient bénéficier d’une croissance supplémentaire.
La troisième, la programmation IA. Selon le rapport conjoint OpenRouter et a16z “Rapport sur l’utilisation de l’IA en 2025” (basé sur 10^14 de tokens appelés), la part de consommation de tokens pour les tâches de programmation est passée d’environ 11 % début 2025 à plus de 50 %. Les principaux fournisseurs étrangers ont déjà atteint des revenus annuels de plusieurs milliards de dollars, avec une croissance exponentielle, et les acteurs locaux doivent également suivre cette tendance.
La quatrième, l’IA pour la science. C’est une direction très prometteuse. Dans des domaines comme la pharmacie, les nouveaux matériaux ou l’énergie, la recherche traditionnelle nécessite des années de travail de nombreux scientifiques pour la sélection de molécules, alors que l’IA peut considérablement raccourcir ce cycle. Par exemple, dans la pharmacie IA, elle peut rapidement filtrer des milliers de molécules pour identifier des candidats, améliorant ainsi considérablement l’efficacité de la R&D. Ce n’est pas simplement une réduction des coûts, mais une véritable avancée de la productivité.
La cinquième, l’exportation de logiciels IA. Les utilisateurs étrangers sont plus disposés à payer pour des logiciels que les utilisateurs locaux. Plusieurs entreprises de logiciels chinoises ont déjà connu une croissance rapide de leurs revenus et profits à l’étranger, et celles qui ont une forte part d’exportation pourraient en bénéficier davantage.

Le développement de l’industrie de l’IA est clair, mais la maturité et la logique d’investissement des différentes étapes de la chaîne restent très différentes. Comment les investisseurs peuvent-ils s’y positionner ?
L’économie numérique, en tant que vecteur principal de la mise en œuvre de la technologie IA, comprend à la fois des infrastructures matérielles comme les centres de calcul, les puces, les équipements de communication, ainsi que des logiciels pour transformer en profondeur les industries traditionnelles, comme la fintech, la logistique intelligente, la télémédecine, etc.
Cette double nature “hardware et software” confère à l’économie numérique une valeur de portefeuille unique dans le marché actuel. Elle inclut à la fois la croissance prouvée des capacités de calcul et le potentiel inexploité des applications IA.