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LA PROCHAINE OPÉRATION LIÉE À L’IA NE PORTERA PEUT-ÊTRE PAS SUR LES MODÈLES D’IA — MAIS SUR CEUX QUI CONTRÔLENT LE MATÉRIEL

L’histoire de l’investissement dans l’IA entre dans une nouvelle phase.

Pendant des années, le marché a récompensé les entreprises qui construisaient les modèles les plus puissants, les plateformes cloud et les applications d’IA. Mais à mesure que l’intelligence artificielle devient stratégiquement importante pour les gouvernements, les systèmes de défense, les centres de données et les infrastructures nationales, la conversation se déplace vers quelque chose de beaucoup plus concret :

Qui peut réellement construire, conditionner, stocker et alimenter l’infrastructure informatique dont l’IA a besoin ?

C’est pourquoi je pense que l’attention récente portée à INTC, AMD, SKHY, SNDK et BE mérite un examen plus attentif.

Il ne s’agit pas simplement d’un autre panier de valeurs liées aux semi-conducteurs. À mon avis, il représente une thèse plus large sur la « chaîne d’approvisionnement d’une IA souveraine ».

1. L’IA devient un actif stratégique

L’IA n’est plus seulement le fruit d’une compétition de la Silicon Valley.

Les gouvernements veulent de plus en plus disposer de chaînes d’approvisionnement nationales et alliées fiables pour les puces avancées, la mémoire, les serveurs, les infrastructures énergétiques et les centres de données.

Cela crée une tendance structurelle puissante : le friend-shoring.

L’objectif est de réduire la dépendance envers les rivaux géopolitiques et de bâtir des chaînes d’approvisionnement à travers des pays de confiance et des partenaires stratégiques.

INTC représente une composante importante de la production américaine de semi-conducteurs, tandis qu’AMD représente la conception de puces avancées. SK Hynix se trouve au cœur de l’écosystème de la mémoire à large bande passante, et les entreprises liées au stockage d’entreprise et aux infrastructures de centres de données peuvent bénéficier de l’énorme quantité de données que les systèmes d’IA doivent traiter.

Cela signifie que la thèse d’investissement va au-delà des résultats trimestriels.

Elle concerne également les infrastructures stratégiques.

2. Le goulot d’étranglement caché de l’IA : le conditionnement et la mémoire

L’une des plus grandes erreurs que les investisseurs puissent commettre est de penser que les performances de l’IA dépendent uniquement du GPU.

La réalité est bien plus complexe.

Les systèmes d’IA modernes nécessitent une mémoire extrêmement rapide, un conditionnement sophistiqué, des interconnexions à haut débit, une capacité de stockage considérable et une alimentation fiable.

La mémoire à large bande passante, ou HBM, est devenue particulièrement importante, car les accélérateurs d’IA avancés doivent déplacer d’énormes quantités de données à très grande vitesse.

Cela crée des goulots d’étranglement.

Une entreprise peut concevoir un accélérateur puissant, mais si la mémoire, le conditionnement, la mise en réseau, le stockage ou l’infrastructure énergétique environnants ne peuvent pas évoluer au même rythme, l’ensemble du système devient limité.

C’est pourquoi je surveille la chaîne d’approvisionnement physique de l’IA plutôt que de me concentrer uniquement sur les entreprises d’IA les plus médiatisées.

3. L’énergie devient une composante de l’opération liée à l’IA

Il y a un autre élément que les investisseurs négligent parfois :

L’IA a besoin d’électricité.

À mesure que les centres de données s’agrandissent et que les charges de travail liées à l’IA deviennent plus intensives sur le plan informatique, la disponibilité de l’électricité devient un avantage stratégique.

Cela fait entrer dans la conversation sur l’IA les entreprises impliquées dans l’énergie et les infrastructures d’alimentation des centres de données.

Le boom de l’IA comporte donc plusieurs niveaux :

Puces → Mémoire → Conditionnement → Stockage → Mise en réseau → Énergie → Centres de données

Les opportunités les plus intéressantes pourraient apparaître à l’intersection de ces différents niveaux.

4. Le lien avec le Web3

C’est ici que l’histoire devient encore plus intéressante.

Les infrastructures d’IA centralisées sont puissantes, mais elles suscitent également des préoccupations liées à la concentration, à la confidentialité, à la censure, à l’accès et à la dépendance envers un petit nombre de fournisseurs cloud.

Les réseaux de calcul décentralisés fondés sur le Web3 et les DePIN tentent d’aborder le problème sous un autre angle.

Au lieu de concentrer les ressources informatiques au sein de quelques fournisseurs d’infrastructures massifs, les réseaux décentralisés peuvent potentiellement connecter des ressources informatiques distribuées et créer une infrastructure alternative pour les charges de travail liées à l’IA.

Cela crée un parallèle intéressant :

La finance traditionnelle investit dans le matériel souverain.
Le Web3 construit du calcul décentralisé.

Les deux répondent à la même question fondamentale :

Qui contrôle l’infrastructure de la prochaine économie numérique ?

5. Comment j’envisage cette opération

Je ne considère pas cela comme une simple narration consistant à « acheter tout ce qui est lié à l’IA ».

Pour moi, la stratégie la plus intéressante consiste à surveiller l’ensemble de la chaîne d’infrastructures et à rechercher une confirmation dans l’évolution des cours, les volumes, les fondamentaux et la dynamique du marché.

Grâce aux contrats perpétuels sur actions de Gate.io, les traders peuvent s’exposer à certains titres des marchés traditionnels tout en conservant la flexibilité nécessaire pour négocier dans des scénarios de marché haussiers comme baissiers.

Parallèlement, les projets de calcul décentralisé et les projets DePIN offrent une manière complètement différente d’exprimer la thèse à long terme sur les infrastructures d’IA.

Ma vision d’ensemble est simple :

La course à l’IA devient une course aux infrastructures.

Les gagnants ne seront peut-être pas uniquement les entreprises qui créent des IA plus intelligentes.

Il pourrait aussi s’agir des entreprises qui fournissent les puces, la mémoire, le conditionnement, le stockage, l’énergie et les infrastructures souveraines qui rendent la révolution de l’IA possible.

C’est la partie de l’opération liée à l’IA que je surveille le plus attentivement.

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