#Meta卖算力引发存储股大跌 Meta « vend de la puissance de calcul » secoue le marché de l'IA : excédent de puissance de calcul ou panique excessive ?

Une annonce de Meta a déclenché un vif débat sur l'avenir des infrastructures d'IA sur les marchés financiers mondiaux. Actuellement, Meta prévoit de proposer des services de calcul IA à des clients externes et envisage de louer une partie de sa puissance de calcul inutilisée pour améliorer l'utilisation de ses infrastructures. Cela signifie que ce géant d'Internet, qui dépendait principalement de ses activités publicitaires pour absorber ses investissements dans l'IA, commence à tenter de convertir directement ses immenses clusters de GPU en services cloud commercialisables, cherchant ainsi de nouvelles voies de rendement pour ses dépenses d'investissement élevées en IA. Le marché a immédiatement réagi avec des valorisations contrastées.
Le 1er juillet, l'action Meta a bondi de 8,8 %, sa capitalisation boursière augmentant d'environ 127 milliards de dollars en une seule journée. De l'autre côté, la chaîne industrielle de la puissance de calcul, considérée comme bénéficiaire des infrastructures d'IA, a subi des pressions collectives. CoreWeave et Nebius ont chuté respectivement de 13,92 % et 17,01 %, tandis que les actions de mémoires comme SanDisk et Micron Technology ont chuté de plus de 10 %. L'émotion s'est ensuite propagée à d'autres marchés. Le 2 juillet, Samsung Electronics et SK Hynix en Corée du Sud ont respectivement baissé de 9,06 % et 14,57 %. En Chine, les actions liées à l'IA, telles que les puces mémoire, les modules optiques et les PCB, ont également connu un repli généralisé : GigaDevice a touché le seuil de baisse, tandis que des titres comme Eoptolink, Montage Technology et Netac Technology ont chuté de plus de 10 %.
Au-delà des fluctuations boursières, le choc le plus important vient du sentiment du marché. Au cours des deux dernières années, sous l'impulsion de l'IA générative, les géants technologiques mondiaux ont lancé une course sans précédent aux dépenses d'investissement. De Meta, Microsoft, Google à Amazon, OpenAI, puis xAI, la concurrence autour des grands modèles a entraîné une expansion continue des GPU, HBM, réseaux à haut débit et centres de données dans le monde entier, faisant de l'infrastructure IA l'un des thèmes d'investissement les plus importants sur les marchés financiers mondiaux.
Aujourd'hui, le fait que Meta commence à louer sa puissance de calcul à des clients externes est interprété par les investisseurs comme un signal : si l'un des plus grands acheteurs mondiaux de GPU cherche à vendre sa puissance de calcul « excédentaire », cela signifie-t-il que la construction d'infrastructures IA a atteint un point d'inflexion ? La demande de puissance de calcul, qui a connu une forte croissance ces deux dernières années, commence-t-elle à montrer des risques d'excédent ?
Pourquoi Meta suscite-t-il le débat sur l'excédent de puissance de calcul ? L'action de Meta est, en essence, un ajustement de son modèle commercial. Au cours des dernières années, Meta a massivement acheté des puces IA et construit des centres de données, ses investissements en IA étant principalement monétisés indirectement via la publicité, en améliorant l'efficacité des recommandations publicitaires pour augmenter les revenus publicitaires. Les rapports financiers montrent qu'au quatrième trimestre 2025, les revenus publicitaires représentaient encore plus de 90 % du chiffre d'affaires total de Meta. Par rapport à la publicité, la concurrence de Meta dans les grands modèles n'a pas été favorable. En matière de développement de modèles, Meta a continuellement ajusté sa stratégie IA au cours de l'année écoulée et a procédé à plusieurs réorganisations structurelles. Sous la pression concurrentielle de Google Gemini, OpenAI, etc., Meta explore davantage de moyens de monétiser ses actifs IA. La vente ou la location de puissance de calcul devient ainsi une nouvelle option.
En réalité, Meta n'est pas la première entreprise à le faire. Auparavant, xAI, propriété d'Elon Musk, avait également loué une partie de la puissance de calcul de son supercalculateur Colossus à des clients comme Anthropic et Google pour améliorer l'utilisation des GPU. Mais les inquiétudes du marché ont suivi. De nombreux investisseurs estiment que si les grandes entreprises Internet commencent à louer leur puissance de calcul, cela signifie qu'une grande partie des GPU achetés auparavant pourrait être inutilisée, et que la logique d'« expansion continue » sur laquelle reposait la chaîne industrielle de l'IA pourrait changer. Par conséquent, ce sont les secteurs du matériel IA comme HBM, mémoire et modules optiques qui ont été les premiers à être vendus.
Cependant, plusieurs professionnels du secteur interrogés ne partagent pas l'avis d'un « excédent généralisé de puissance de calcul ». Un responsable du département marketing de JiuZhang Yunji a déclaré aux journalistes que le problème actuel n'est pas un excédent absolu, mais un « déséquilibre structurel ». « Si l'excédent fait référence à la puissance de calcul générique de bas de gamme et aux centres de calcul intelligent sans scénarios d'application, alors il y a effectivement un excédent local. Mais s'il s'agit de la puissance de calcul intelligente haut de gamme capable de soutenir la formation et l'inférence de grands modèles, et de la puissance de calcul opérationnelle pouvant être allouée à la demande, alors elle est loin d'être suffisante. » Cette personne a cité des données sectorielles selon lesquelles le taux d'utilisation effectif moyen de la puissance de calcul des clusters de calcul intelligent est actuellement inférieur à 20 %, tandis que le déficit en puissance de calcul haut de gamme pour la formation des grands modèles est d'environ 40 %. Sur le plan sectoriel, la puissance de calcul pour la formation est actuellement en situation de demande excédentaire par rapport à l'offre.
Abulikemu Abulimiti, vice-président du groupe Lenovo et directeur stratégique en chef de Lenovo Chine, a également déclaré aux journalistes qu'à long terme, que ce soit en Chine ou à l'étranger, la demande de puissance de calcul IA dispose encore d'une grande marge de croissance, et qu'il n'y a actuellement pas d'excédent de puissance de calcul. Il estime que les véritables produits IA grand public matures sont encore limités, tandis que la commercialisation de l'IA en entreprise (B2B) ne fait que commencer. Les précédentes révolutions de la productivité ont finalement libéré une demande provenant principalement du côté industriel, et non du côté consommateur. Par conséquent, la demande future de puissance de calcul IA dispose encore d'une grande marge de croissance.
Une source interne de Lenovo avait précédemment révélé que les serveurs IA de l'entreprise sont toujours en situation de demande excédentaire par rapport à l'offre, avec un carnet de commandes en attente d'environ 150 milliards de yuans. En raison de la pénurie de puces essentielles comme les GPU, certaines commandes doivent encore être livrées en file d'attente. Une source interne du groupe Ziguang partage également l'avis qu'il est trop tôt pour parler d'« excédent ». « Le vrai problème n'est pas de savoir s'il y a de la puissance de calcul, mais quand les applications IA pourront former une boucle commerciale complète, couvrant les investissements dans les infrastructures par les revenus des applications. » Le ralentissement des dépenses d'investissement ne signifie pas que le secteur a atteint son sommet. Au cours des deux dernières années, le secteur de l'IA se mesurait à « qui investit le plus », mais aujourd'hui, l'attention du marché financier s'est progressivement déplacée de l'ampleur des dépenses d'investissement vers l'efficacité de l'investissement.
Chen Jun, directeur général adjoint et analyste en chef de Sigmaintell, a déclaré aux journalistes que la boucle d'investissement dans la puissance de calcul est un maillon indispensable de la boucle d'investissement dans les infrastructures IA, et un problème clé que les fournisseurs de cloud mondiaux devront résoudre dans un avenir proche. Il prévoit que les investissements dans les infrastructures IA passeront progressivement d'une expansion extensive à une phase d'amélioration de l'efficacité. Les principaux fournisseurs de cloud seront plus prudents dans leurs achats de matériel comme le stockage, mais cela ne changera pas la direction des investissements à long terme.
Sigmaintell prévoit que les investissements mondiaux dans les infrastructures IA maintiendront une croissance à deux chiffres de 2024 à 2028. L'investissement en 2026 devrait encore augmenter de 51 % par rapport à l'année précédente, bien qu'en baisse par rapport à la croissance de 104 % en 2025, il reste en phase d'expansion rapide. En 2027 et 2028, la croissance devrait être respectivement de 15 % et 11 %. Cela signifie que les investissements dans l'IA passent d'une croissance explosive à une phase de développement plus durable, et non à un cycle de déclin. Cette tendance se reflète également dans les dernières actions des géants technologiques mondiaux. Au moment où le marché s'inquiète d'un pic des dépenses d'investissement dans l'IA, Samsung Electronics et SK Hynix en Corée du Sud ont récemment annoncé qu'ils investiraient environ 4 755 000 milliards de wons en Corée du Sud à l'avenir, renforçant ainsi leurs activités liées aux semi-conducteurs, à l'IA physique et aux centres de données. Des entreprises Internet chinoises comme Alibaba et Tencent ont également réaffirmé récemment qu'elles continueraient à augmenter leurs dépenses d'investissement dans l'IA, et le déploiement de la puissance de calcul nationale progresse régulièrement.
Selon plusieurs maisons de courtage, la location de puissance de calcul par Meta vise essentiellement à optimiser le rendement du capital, et non à réduire les investissements. China Everbright Securities a déclaré que l'essai de Meta dans la location externe de puissance de calcul est une optimisation de la structure des dépenses d'investissement dans la puissance de calcul, avec une pression à court terme sur la valorisation due aux jeux de marché. La logique sous-jacente de l'entrée de Meta dans le cloud computing est de créer de nouveaux canaux de monétisation pour ses énormes investissements dans les infrastructures IA. Auparavant, la principale préoccupation du marché concernant Meta était le montant élevé de ses dépenses d'investissement dans l'IA et le moment où elles se transformeraient en bénéfices. L'ouverture de l'activité cloud transforme les clusters de GPU de Meta d'un « fardeau de coûts purs » en « actifs générateurs de revenus », la monétisation de la puissance de calcul inutilisée amortissant directement les coûts de dépréciation et de maintenance, ce qui devrait améliorer efficacement les attentes du marché concernant ses flux de trésorerie futurs. « La location de puissance de calcul est un moyen d'optimisation des ressources, ne modifiant pas les plans d'expansion à moyen et long terme, mais les attentes d'expansion pourraient se resserrer temporairement. »
Selon les déclarations de Zuckerberg lors de l'assemblée des actionnaires, l'entreprise a la capacité de louer une partie de ses ressources de calcul à des clients externes, ce qui montre que la capacité de monétisation externe elle-même est devenue une garantie de trésorerie pour soutenir les investissements continus de Meta dans l'IA. » China Everbright Securities estime que le modèle commercial de location de puissance de calcul IA est actuellement en train de recevoir la plus forte validation. La participation directe de Meta confirme indirectement le rendement élevé actuel : en référence à la location de puissance de calcul par xAI à Anthropic, avec un loyer mensuel de 12,5 milliards de dollars américains, le ROI implicite permet de récupérer le Capex en deux ans. Les dernières données d'Open Router du 6 juin montrent que du 21/06 au 28/06, le volume total de jetons mondiaux par semaine a atteint un nouveau record de 46,7 billions, soit une augmentation de 0,2 % par rapport au mois précédent. La situation actuelle d'offre insuffisante par rapport à la demande n'a pas changé. Tianfeng Securities estime que le fait que Meta se lance dans le cloud IA ne signifie pas une reconnaissance d'un excédent généralisé de GPU. Il est plus probable que l'entreprise répartisse les différentes générations de puissance de calcul IA à des fins économiques différentes. Les dernières ressources GB200/GB300/Rubin sont prioritaires pour la formation des modèles de nouvelle génération ; la génération précédente H100/H200 est davantage orientée vers l'inférence et la vente externe de puissance de calcul. Parallèlement, Google n'a pas pu satisfaire entièrement la demande d'accès de Meta à Gemini en raison de limitations de capacité, ce qui montre au contraire que les modèles de pointe et la capacité d'inférence de haute qualité restent tendus. « Par conséquent, ce n'est pas la fin des transactions CapEx dans l'IA, mais l'évolution d'un modèle commercial allant de l'infrastructure purement coûteuse à une plateforme d'actifs facturables. Le marché ne devrait pas interpréter simplement la location externe de puissance de calcul par Meta comme un sommet de la demande de puissance de calcul IA. » Tianfeng Securities indique que pour la chaîne d'approvisionnement matérielle, ce qu'il faut vraiment observer n'est pas « le fait que Meta loue ou non de la puissance de calcul », mais plutôt si l'utilisation réelle de jetons et le taux de croissance du revenu annuel récurrent (ARR) d'OpenAI et Anthropic continuent d'augmenter. Si l'ARR et l'utilisation de jetons des entreprises de modèles continuent de croître, et que les dépenses d'investissement des hyperscalers ne sont pas réellement réduites, alors la thèse du matériel reste valable. Cependant, dans l'interview, Abulikemu Abulimiti a également soulevé un autre point digne d'attention : actuellement, le pouvoir de parole du côté de l'offre dans l'industrie de l'IA reste relativement fort, et le cycle d'offre et de demande du secteur n'est pas encore entièrement fluide. Cette opinion est également partagée par les professionnels du secteur.
He Hui, directeur de l'analyse des semi-conducteurs pour la région Chine chez Omdia, a déclaré aux journalistes que le développement des grands modèles ne s'est pas arrêté et que les fournisseurs de cloud cherchent également des modèles commerciaux pouvant être monétisés. Une source de Ziguang estime que l'industrie de l'IA doit en fin de compte revenir à la commercialisation elle-même. « Au début du développement d'Internet, il y a également eu une phase où les infrastructures étaient prioritaires et les modèles commerciaux en retard. À l'avenir, l'IA doit également trouver des scénarios industriels véritablement capables de générer des bénéfices de manière durable, formant une boucle commerciale où les revenus couvrent les investissements. »
De l'avis du secteur, l'attention actuelle ne devrait plus porter sur la question de savoir si l'IA continuera d'investir ou non, mais sur le moment où les infrastructures IA, représentant des centaines de milliards de dollars, pourront entrer dans une nouvelle phase d'autofinancement et d'auto-cycle. Ce n'est que lorsque les infrastructures, les capacités des modèles et la commercialisation des applications formeront un cercle vertueux complet que la chaîne industrielle de l'IA pourra véritablement se libérer d'un modèle de développement dépendant uniquement des apports de capitaux et entrer dans un cycle de croissance plus sain et durable.