Les actions des semi-conducteurs chutent à nouveau, les "histoires effrayantes" de l'IA se multiplient, le marché commence-t-il à être réévalué ?

Auteurs : Li Dan, Ye Zhen, Wall Street News

Le secteur du matériel IA a été ajusté pendant deux jours consécutifs, mais ce qui a vraiment attiré l'attention du marché n'est pas les entreprises de puces elles-mêmes, mais les dernières actions de deux grandes entreprises de modèles d'IA.

Mercredi, des informations ont indiqué que Meta explore la commercialisation de sa puissance de calcul IA excédentaire, et un jour plus tard, des médias ont rapporté qu'Anthropic discute avec Samsung Electronics d'une collaboration pour développer une puce IA propriétaire, en envisageant l'utilisation du processus de fonderie 2 nm de Samsung.

Ces deux nouvelles apparemment sans lien touchent pourtant le sujet le plus sensible de la chaîne industrielle de l'IA actuellement – les dépenses en capital (CapEx) pour l'IA, qui se sont rapidement développées pendant deux ans, entrent-elles dans une nouvelle phase ?

Le marché a d'abord choisi de réévaluer. Les actions de puces américaines ont connu une forte baisse ces deux derniers jours, l'indice des semi-conducteurs de Philadelphie (SOX) ayant chuté de 11% cumulés mercredi et jeudi, enregistrant la plus forte baisse sur deux jours depuis près d'un mois.

Le secteur des équipements semi-conducteurs, le plus sensible au cycle des dépenses en capital, a mené la baisse. Teradyne (TER), Entegris (ENTG), KLA (KLAC), Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX) ont tous chuté de plus de 10% en cours de séance jeudi, tandis que le leader européen des puces ASML (ASML) a chuté de plus de 5% jeudi.

Marvell a clôturé en baisse de 9,84%, Arm a chuté de 6,58%, Micron de 5,49%, AMD de 4,26%, Broadcom de 2,41%, Nvidia a relativement résisté mais a tout de même clôturé en baisse de 1,39%, et l'ADR de TSMC a chuté de 2,27%.

Le panier d'actions de semi-conducteurs IA de Goldman Sachs a été durement touché, enregistrant sa pire performance sur deux jours depuis le jour des tarifs douaniers.

Les actions de mémoire ont été durement touchées, le panier d'actions de mémoire de Goldman Sachs ayant chuté de plus de 18% au cours des deux derniers jours, la plus forte baisse sur deux jours en 12 ans.

Le fabricant de stockage SanDisk a chuté de plus de 14%, en baisse d'environ 27% par rapport à son sommet de phase, entrant en territoire baissier.

En comparaison avec la performance désastreuse des bénéficiaires de capitaux comme les puces, les actions des hyperscalers cloud, en tant que dépensiers de capitaux, se sont stabilisées.

Cependant, de nombreuses institutions estiment que ces deux nouvelles ressemblent davantage à un catalyseur pour le marché de réexaminer la logique d'investissement dans l'IA, plutôt qu'à un renversement fondamental de la prospérité du secteur IA. Ce que le marché trade réellement n'est pas 'si la demande d'IA a atteint son pic', mais que l'industrie de l'IA passe d'une 'course aux dépenses en capital' à une 'course à l'efficacité du capital'.

Ce que le marché craint vraiment, ce n'est pas qu'Anthropic fabrique des puces, mais que la logique des dépenses en capital pour l'IA commence à changer

Au cours des deux dernières années, le secteur du matériel IA a connu une montée en flèche, la logique sous-jacente étant presque inchangée : l'itération rapide des modèles d'IA a entraîné une explosion continue de la demande de puissance de calcul, les GPU ont été en pénurie pendant longtemps, les géants de la technologie n'ont cessé d'augmenter leurs dépenses en capital, ce qui a stimulé la demande de GPU, de mémoire à large bande passante (HBM), de réseaux à haute vitesse, d'encapsulation avancée et d'équipements semi-conducteurs, créant un 'super cycle des dépenses en capital pour l'IA' sans précédent.

Cette logique a non seulement propulsé Nvidia pour devenir l'entreprise la plus valorisée au monde, mais a également fait des équipementiers tels que Applied Materials, Lam Research, ASML (Pays-Bas), KLA, ainsi que des fabricants de mémoire comme Micron Technology et SanDisk, les plus grands gagnants du marché des capitaux.

Cependant, les deux nouvelles apparues deux jours consécutifs cette semaine ont incité le marché à discuter sérieusement : Si l'industrie de l'IA commence à accorder plus d'attention à l'efficacité du capital plutôt qu'à simplement augmenter les investissements, ce super cycle des dépenses en capital entrera-t-il dans une nouvelle phase ?

Mercredi, des rapports ont indiqué que Meta planifie la construction d'une activité de cloud computing IA, qui pourrait à l'avenir ouvrir les modèles d'IA déployés sur son infrastructure à des clients externes, ou louer directement la puissance de calcul IA excédentaire, afin de réaliser un retour commercial sur des investissements de plusieurs dizaines de milliards de dollars dans l'infrastructure IA.

Peu après, jeudi, des informations ont fait état qu'Anthropic discute du développement de puces IA propriétaires.

Prises séparément, les deux entreprises empruntent des voies différentes, mais mises ensemble, elles pointent vers un même changement – les entreprises d'IA commencent à réfléchir à la manière d'améliorer le retour sur investissement de l'infrastructure existante, plutôt que de simplement continuer à augmenter les dépenses en capital.

C'est ce changement d'attentes qui a déclenché une réévaluation de la logique du trading IA sur le marché.

La puce auto-développée d'Anthropic signifie-t-elle que les entreprises d'IA entrent dans 'l'ère de l'optimisation des coûts' ?

Par rapport aux inquiétudes initiales du marché sur le fait que 'les puces auto-développées réduiraient-elles les achats de GPU', ce qui mérite plus d'attention est la logique commerciale derrière cette décision d'Anthropic.

Selon le rapport, Anthropic discute avec Samsung Electronics du développement de puces personnalisées pour l'entraînement et l'inférence IA, actuellement encore à un stade précoce.

Si cela aboutit, Anthropic deviendra, après Google, Amazon, Microsoft et Meta, une autre entreprise de modèles de base à investir dans le développement de puces IA propriétaires.

Cela ne signifie pas abandonner les GPU de Nvidia, mais plutôt une évolution naturelle du développement de l'industrie de l'IA.

Au cours des deux dernières années, l'accent de la concurrence entre les entreprises de grands modèles était sur qui pouvait obtenir plus de GPU et construire plus de centres de données ; mais à mesure que la taille des modèles continue de croître, les coûts d'entraînement et d'inférence augmentent rapidement, et comment réduire le coût unitaire des tokens, améliorer l'utilisation de la puissance de calcul, et réduire la dépendance à un seul fournisseur deviennent de nouveaux points de compétition.

Les ASIC conçus pour des modèles spécifiques peuvent atteindre un meilleur équilibre entre performance, consommation d'énergie et coût, ce qui est une raison importante de la promotion continue des TPU de Google, des Trainium d'Amazon et des MTIA de Meta ces dernières années.

En ce sens, l'exploration d'Anthropic de puces auto-développées est plus un signe important que l'industrie de l'IA passe de 'la course aux investissements' à 'la course à l'efficacité', plutôt qu'une réduction des investissements dans l'IA.

Meta et Anthropic, deux voies différentes pointant vers le même objectif

Meta et Anthropic ont adopté des stratégies différentes, mais leurs objectifs sont très cohérents.

Meta espère générer des revenus à partir de la puissance de calcul IA temporairement inutilisée, améliorant ainsi le retour sur investissement de plusieurs dizaines de milliards de dollars de dépenses en capital ; Anthropic cherche quant à lui à réduire les coûts de calcul à long terme grâce à des puces personnalisées, renforçant ainsi son autonomie en matière d'infrastructure.

Que ce soit en vendant la puissance de calcul excédentaire ou en déployant des ASIC, il ne s'agit pas essentiellement de réduire les investissements dans l'IA, mais de rechercher un modèle commercial IA plus durable.

Cependant, pour les marchés financiers, ces deux nouvelles peuvent facilement susciter une autre association : si les entreprises d'IA commencent à accorder plus d'attention à l'efficacité du capital, alors les achats futurs de GPU, la location de cloud computing et les investissements dans de nouveaux centres de données maintiendront-ils la croissance rapide des deux dernières années ?

Le marché a donc commencé à réévaluer si les dépenses en capital pour l'IA peuvent continuer à maintenir les attentes presque 'uniquement à la hausse' d'avant.

C'est aussi pourquoi, lors de l'ajustement du marché deux jours consécutifs, les plus fortes baisses n'ont pas été enregistrées par les entreprises de modèles, mais par les équipementiers semi-conducteurs les plus étroitement liés aux nouvelles dépenses en capital. Par rapport aux fabricants de GPU et de mémoire, les commandes des équipementiers reflètent souvent plus directement les plans d'investissement futurs des usines de wafers et des entreprises de puces, et sont donc les plus sensibles aux changements dans les attentes en matière de dépenses en capital.

Institutions : le marché semble plutôt réévaluer le trading IA, plutôt que de nier le super cycle IA

Bien que les actions du secteur semi-conducteur aient été ajustées ces derniers jours, la plupart des institutions n'ont pas interprété ces deux nouvelles comme un signe de refroidissement de la demande d'IA.

Pour Meta, de nombreuses analyses estiment que la vente de puissance de calcul excédentaire ressemble davantage à une recherche de débouchés commerciaux pour les énormes dépenses en capital IA, améliorant ainsi la durabilité des futurs investissements dans les GPU, les équipements réseau, les centres de données et les infrastructures énergétiques, plutôt que de réduire les dépenses en capital.

Pour Anthropic, les institutions estiment généralement que les puces auto-développées correspondent à la tendance de développement à long terme des grandes entreprises de modèles d'IA. Même si de plus en plus d'entreprises commencent à adopter des ASIC, elles devront toujours dépendre de la fabrication avancée, du HBM, des interconnexions à haute vitesse, de l'encapsulation avancée et de la construction de centres de données. La demande d'infrastructure IA ne disparaîtra pas pour autant, mais pourrait être redistribuée vers différents maillons.

Plus important encore, le taux de pénétration des applications IA est encore à un niveau bas. Les initiés de l'industrie soulignent qu'avec la croissance continue de la demande d'inférence, la consommation de tokens et la demande de puissance de calcul des grands modèles sont encore bien supérieures aux attentes précédentes, et la construction d'infrastructures IA a encore un long chemin à parcourir avant d'atteindre une véritable maturité.

Par conséquent, le marché cette semaine semble plutôt, après une hausse historique, procéder à une réévaluation périodique du trading IA.

Si l'on considère que la compétition IA des deux dernières années a porté sur 'qui investit le plus', alors les signaux émis par Meta et Anthropic signifient que l'industrie de l'IA entre dans une nouvelle phase – la compétition commence à se tourner vers qui peut générer un taux de rendement plus élevé pour chaque dollar de dépenses en capital.

Pour le marché, ce changement d'attentes est suffisant pour être un catalyseur de l'ajustement du secteur du matériel IA ; mais pour l'industrie elle-même, cela ne signifie pas nécessairement la fin du super cycle, mais pourrait plutôt indiquer que les investissements dans l'infrastructure IA commencent à entrer dans une phase plus mature, mettant davantage l'accent sur la boucle commerciale fermée.