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Deux façons différentes de tirer parti de l’essor de l’IA

La prochaine phase de l’intelligence artificielle ne reposera pas uniquement sur les GPU. Les infrastructures d’IA ont également besoin de processeurs puissants, d’un traitement efficace, de connectivité et d’appareils toujours plus intelligents. C’est dans ce contexte que deux entreprises de semi-conducteurs, ARM Holdings et Qualcomm, se disputent une part plus importante de cette opportunité.

Les deux entreprises sont exposées à l’expansion de l’IA, mais leurs modèles économiques sont fondamentalement différents. Après avoir examiné leurs derniers résultats financiers disponibles et leur positionnement stratégique, je considère ARM comme l’opportunité la plus solide à long terme dans les domaines de l’architecture et des infrastructures, tandis que Qualcomm offre un moyen plus direct de profiter de la croissance des appareils alimentés par l’IA.

Le principal avantage d’ARM réside dans sa position au sein de l’écosystème des semi-conducteurs. Plutôt que de dépendre entièrement de la vente de processeurs finis, l’entreprise concède sous licence son architecture de processeur et ses technologies aux fabricants de puces. Elle perçoit des revenus de licence lorsque ses clients adoptent sa technologie, ainsi que des redevances lorsque ceux-ci commercialisent des puces intégrant des conceptions ARM.

Ce modèle économique est précieux, car une même architecture peut générer des revenus pour des produits développés par plusieurs entreprises. Son architecture Armv9, ses Compute Subsystems et sa plateforme Neoverse revêtent une importance particulière, alors que la demande s’étend des smartphones au cloud computing et aux centres de données d’IA.

Les derniers résultats publiés par ARM pour le Q1 FY2027 ont confirmé cette dynamique. Le chiffre d’affaires a atteint $1.289 billion, soit une croissance de 22% sur un an. Les revenus de licence ont progressé de 23% pour atteindre $574 million, tandis que les redevances ont augmenté de 22% à $715 million. Plus important encore, les redevances liées aux centres de données ont plus que doublé par rapport au même trimestre de l’année dernière.

L’Arm AGI CPU est une autre évolution à suivre. ARM élargit ses activités au-delà de la concession traditionnelle de licences de propriété intellectuelle et se lance dans la production de ses propres puces. Après son lancement en mars 2026, l’entreprise a fait état d’une demande des clients supérieure à $2 billion pour les exercices 2027 et 2028. Les premières livraisons de produits ont également atteint plusieurs clients. Toutefois, convertir cette demande en production durable et en revenus comptabilisés reste une étape importante à franchir.

Qualcomm représente une autre opportunité d’investissement. Sa force vient de sa capacité à réunir processeur, GPU, NPU, connectivité et logiciels au sein de plateformes complètes. Les processeurs Snapdragon équipent déjà des smartphones, des PC, des systèmes automobiles et des appareils connectés.

L’opportunité est particulièrement intéressante à mesure que le traitement de l’IA se rapproche des utilisateurs. L’exécution des charges de travail d’IA localement peut réduire la dépendance aux infrastructures cloud, accélérer les temps de réponse et offrir un meilleur contrôle des données. Qualcomm peut ainsi accroître la valeur de ses processeurs haut de gamme et renforcer sa présence dans les ordinateurs, les smartphones et les véhicules dotés de capacités d’IA.

Cependant, les derniers résultats disponibles de Qualcomm pour le Q3 FY2026 ont également révélé un défi. Le chiffre d’affaires total s’est établi à environ $9.9 billion, tandis que les revenus des combinés ont reculé de 20% sur un an, à $5.086 billion. Les revenus du secteur automobile ont progressé de 61% à $1.588 billion, et ceux de l’IoT ont augmenté de 9% pour atteindre $1.830 billion. Ensemble, l’automobile et l’IoT ont enregistré une croissance de 28%, ce qui montre que la stratégie de diversification progresse, même si les smartphones restent une part importante de l’activité.

Les deux entreprises ont un autre lien important. Qualcomm fait également partie de l’écosystème de l’architecture ARM. Ses conceptions de processeurs Oryon personnalisés utilisent le jeu d’instructions Arm, ce qui signifie qu’ARM peut profiter de l’adoption plus large des technologies développées par des entreprises comme Qualcomm, ainsi que par des clients tels qu’Apple, NVIDIA et Amazon.

La relation concurrentielle ne se résume donc pas à une opposition entre ARM et Qualcomm. Dans plusieurs domaines, le succès des produits de Qualcomm peut également contribuer à stimuler la demande pour les technologies ARM.

Quels éléments seront les plus importants dans les prochains résultats ?

Pour ARM, je suivrai la croissance des redevances, la demande de licences, l’adoption dans les centres de données, la conversion des clients de l’AGI CPU et les perspectives de la direction. La principale question est de savoir si l’entreprise peut transformer l’expansion de ses débouchés dans l’IA en une croissance durable de ses revenus.

Pour Qualcomm, la demande de combinés, l’expansion de l’activité automobile, les performances de l’IoT, les marges opérationnelles et les progrès de ses activités dans les centres de données seront particulièrement importants. Sa collaboration annoncée en septembre 2026 avec Amazon pour concevoir des puces personnalisées destinées aux centres de données d’IA et des solutions de connectivité optique ouvre également une nouvelle piste de croissance potentielle.

Mon avis général reste favorable aux deux entreprises, mais pour des raisons différentes. ARM offre une exposition plus large à l’architecture informatique sous-jacente qui soutient l’économie de l’IA. Qualcomm offre une exposition plus directe au succès commercial des appareils dotés de capacités d’IA et des puces spécialisées.

Si je devais privilégier l’une des deux pour une exposition à long terme aux infrastructures d’IA, je choisirais ARM. Cela ne signifie toutefois pas automatiquement que l’action ARM est préférable à n’importe quel niveau de valorisation. Son modèle de licence, son potentiel de croissance et sa position stratégique doivent être mis en balance avec sa valorisation boursière et les risques liés à l’exécution.

Les prochaines publications de résultats pourraient permettre de mieux déterminer laquelle des deux entreprises parvient à traduire la demande en matière d’IA en de meilleures performances financières.

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