Les craintes liées au développement de l'IA perturbent le marché alors que Wall Street remet en question le prix de l'essor de l'IA

L'histoire la plus importante sur le marché en ce moment n'est pas de savoir si l'intelligence artificielle est réelle. Il s'agit de savoir si les investisseurs ont déjà payé trop cher, trop tôt, pour l'infrastructure nécessaire à sa construction.

Cette distinction est importante car le trade lié à l'IA est devenu l'un des piliers centraux du marché haussier actuel. Pendant la majeure partie des deux dernières années, Wall Street a traité l'intelligence artificielle comme un changement de plateforme qui s'étale sur plusieurs décennies, capable de réformer les logiciels, les semi-conducteurs, l'informatique en nuage, les centres de données, la publicité, la productivité des entreprises et, finalement, l'économie dans son ensemble. Cette thèse pourrait encore s'avérer correcte. Mais les marchés ne récompensent pas la transformation à long terme de manière linéaire. En fin de compte, chaque thème puissant passe de la phase d'imagination à la phase de comptabilité, et c'est là que l'IA semble se situer actuellement.

Le titre de CNBC — « Les craintes liées au développement de l'IA perturbent le marché » — capture bien le moment. Les investisseurs n'abandonnent pas soudainement l'IA. Ils commencent à remettre en question l'économie du développement. La question n'est plus de savoir si les entreprises peuvent dépenser des centaines de milliards de dollars en puces, centres de données, équipements de réseau, capacité énergétique, infrastructure cloud et développement de modèles. Elles le peuvent clairement. La question plus difficile est de savoir si ces dépenses peuvent générer des retours assez rapidement pour justifier les valorisations déjà intégrées sur le marché.

Cette question a durement frappé les actions mardi. Les indices américains ont clôturé en baisse alors que des préoccupations renouvelées concernant la croissance de l'IA pesaient sur le Nasdaq et les actions de semi-conducteurs. Reuters a rapporté que la vente s'est produite à la suite de préoccupations concernant la diminution de la croissance des utilisateurs et des revenus d'OpenAI, ce qui a soulevé de nouvelles questions sur l'ampleur des dépenses en capital liées à l'IA dans le secteur technologique. La pression était particulièrement visible sur les noms liés à l'IA, y compris Oracle, Nvidia, AMD et Broadcom, tandis que les investisseurs se tournaient vers une semaine importante de résultats pour Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft et Apple. Ensemble, ces cinq entreprises représentent environ 44 % de la capitalisation boursière du S&P 500, ce qui signifie que leurs projets de dépenses en IA ne sont plus seulement un problème pour le secteur technologique. Ils sont un problème de structure de marché.

Le marché est maintenant confronté à une réalité simple mais inconfortable : l'essor de l'IA nécessite des capitaux avant d'être nécessairement générateur de flux de trésorerie. Au cours de la phase initiale du trade, les investisseurs récompensaient les entreprises pour l'annonce de budgets IA plus importants car les dépenses impliquaient l'ambition, le leadership et la dominance future. Mais une fois que ces budgets deviennent suffisamment importants pour exercer une pression sur le flux de trésorerie libre, comprimer les marges ou nécessiter des réductions de coûts ailleurs, l'interprétation change. Ce qui apparaissait comme un investissement stratégique peut commencer à ressembler à une course aux armements.

C'est pourquoi le récit de l'IA devient plus compliqué. Les grandes entreprises technologiques n'achètent pas simplement de l'optionnalité. Elles s'engagent à investir d'énormes montants de capitaux dans un cycle technologique où les dépôts de revenus ultimes sont encore en train de se former. Reuters a rapporté qu'Alphabet, Microsoft, Meta et Amazon devraient être confrontées à un examen minutieux de la part des investisseurs sur environ 600 milliards de dollars d'investissements en IA cette année, le marché se concentrant de plus en plus sur la capacité de ces dépenses à produire des retours adéquats. C'est le cœur de la tension actuelle : l'opportunité de revenus peut être massive, mais le capital nécessaire pour la poursuivre l'est aussi.

Pour les investisseurs, le changement le plus important est que l'IA passe d'une prime narrative à un débat sur le retour sur capital investi. La première étape du trade de l'IA concernait la possibilité. La deuxième étape concernait l'adoption. La troisième étape concerne la monétisation. La quatrième étape — celle que les marchés commencent à évaluer maintenant — concerne la capacité de la monétisation à dépasser le coût de l'infrastructure. C'est une barre beaucoup plus haute.

Goldman Sachs a encadré ce risque en termes de valorisation. Selon Reuters, les analystes de Goldman ont noté qu'environ 75 % de la valeur boursière du S&P 500 est liée à la valeur terminale, ce qui signifie les bénéfices attendus plus de dix ans dans le futur. C'est un point critique car cela signifie que le marché est très sensible aux changements dans les hypothèses de croissance à long terme. Goldman a estimé qu'une baisse d'1 point de pourcentage des hypothèses de croissance à long terme pourrait réduire les valorisations du S&P 500 d'environ 15 %, les entreprises à forte croissance pouvant potentiellement faire face à une pression de valorisation encore plus importante.

C'est la fragilité cachée dans le trade de l'IA. De nombreux investisseurs examinent les mouvements quotidiens des actions et supposent que le marché réagit aux estimations de bénéfices à court terme. En réalité, les plus grandes entreprises liées à l'IA sont souvent valorisées en fonction d'hypothèses à long terme sur les parts de marché, l'expansion des marges, les gains de productivité et les flux de trésorerie futurs. Lorsque la confiance dans ces hypothèses à long terme s'affaiblit, l'ajustement peut être violent même si les fondamentaux actuels restent solides.

Ce n'est pas une affirmation selon laquelle l'IA est une bulle au sens simpliste. L'intelligence artificielle est déjà en train de changer les flux de travail, le développement de logiciels, le service client, la publicité, la recherche, la création de contenu, la cybersécurité, le codage et l'analyse de données. La demande est réelle. Le potentiel de productivité est réel. Le développement de l'infrastructure est réel. Mais l'histoire des investissements est remplie d'exemples où des technologies transformatrices ont produit des rendements médiocres pour les investisseurs qui ont payé des prix excessifs pendant la phase de dépenses en capital. Les chemins de fer ont changé le monde. Internet a changé le monde. L'informatique en nuage a changé le monde. Dans chaque cas, la technologie était réelle, mais les gagnants n'étaient pas toujours les mêmes entreprises que les investisseurs ont poursuivies pendant la phase la plus euphorique.

C'est pourquoi la vente d'aujourd'hui devrait être considérée moins comme un rejet de l'IA et plus comme un réajustement de la certitude autour de l'IA. Le marché n'est plus disposé à supposer que chaque dollar dépensé en infrastructure IA se traduira par des revenus à forte marge. Il veut des preuves. Il veut du pouvoir de fixation des prix. Il veut une adoption par les entreprises qui dépasse les projets pilotes. Il veut une accélération des revenus cloud sans détérioration de la marge. Il veut des outils d'IA que les clients sont disposés à payer, et pas seulement à expérimenter. Plus important encore, il veut que les équipes de direction expliquent comment les dépenses d'aujourd'hui deviennent des flux de trésorerie libres demain.

L'angle OpenAI est important car OpenAI est devenu plus qu'une simple entreprise d'IA privée. Il est devenu l'un des ancres psychologiques de toute la chaîne d'approvisionnement de l'IA. Si les investisseurs croient qu'OpenAI et d'autres entreprises de modèles de pointe peuvent faire croître les revenus de manière dramatique, alors les engagements de dépenses massifs dans les puces, les serveurs, les centres de données et l'infrastructure cloud semblent plus rationnels. Mais si la croissance des utilisateurs ou la croissance des revenus déçoivent, le marché commence immédiatement à se demander si certaines parties de l'écosystème d'infrastructure sont construites avant la monétisation. C'est pourquoi les inquiétudes autour d'OpenAI peuvent avoir des répercussions sur Nvidia, AMD, Broadcom, Oracle et le complexe plus large des semi-conducteurs.

Investor’s Business Daily a rapporté que les actions de puces IA ont chuté après des préoccupations concernant le financement et la croissance d'OpenAI, l'indice Philadelphia Semiconductor ayant baissé de 3,6 %, avec une pression notable sur Nvidia, AMD, Broadcom, Marvell, Micron, Astera Labs et Credo. Ce n'est pas une action de prix aléatoire. Cela reflète à quel point le marché a lié étroitement la chaîne d'approvisionnement de l'infrastructure IA aux attentes d'une demande exponentielle continue.

Le risque plus profond est que le marché de l'IA pourrait entrer dans une phase plus sélective. En 2023 et 2024, presque toute exposition crédible à l'IA pourrait attirer l'enthousiasme des investisseurs. D'ici 2026, cela ne sera plus suffisant. Le marché commence à séparer les entreprises qui monétisent l'IA de celles qui dépensent simplement pour l'IA, ainsi que les entreprises ayant des avantages d'infrastructure durables de celles exposées à un risque de marchandisation. C'est là que les gagnants et les perdants commencent à diverger.

Pour les plateformes méga-cap, les prochains cycles de bénéfices sont cruciaux. Microsoft doit prouver que l'IA peut élargir la part de portefeuille des entreprises et renforcer la croissance d'Azure. Alphabet doit démontrer que l'IA peut défendre l'économie de recherche tout en soutenant la croissance du cloud. Amazon doit montrer qu'AWS peut bénéficier de la demande en IA sans sacrifier la rentabilité. Meta doit prouver que les améliorations publicitaires alimentées par l'IA peuvent compenser les énormes dépenses d'infrastructure nécessaires pour soutenir ses ambitions à long terme. Pendant ce temps, Apple doit prouver qu'elle peut transformer l'IA en un avantage en matière de dispositifs et de services, plutôt que d'apparaître tardivement dans le changement de plateforme.

Le marché ne punira pas automatiquement les dépenses liées à l'IA. Il punira les dépenses consacrées à l'IA qui manquent d'un cadre de retour crédible. Les investisseurs peuvent accepter un lourd capex lorsque le retour sur investissement est visible. Leur patience s'amenuise considérablement lorsque les équipes de direction s'appuient sur un langage vague concernant une "opportunité à long terme", tandis que le flux de trésorerie disponible est absorbé par des engagements d'infrastructure. Dans cet environnement, l'expression "investissement en IA" ne suffit plus. Le marché souhaite entendre parler de taux d'utilisation, de conversion des clients, de prix, de marges, de périodes de retour sur investissement et de rendements marginaux.

C'est le véritable sens de l'anxiété actuelle du marché. L'IA ne perd pas en pertinence. Elle perd son laissez-passer. La prime de valorisation qui découlait autrefois du simple fait d'être attaché au thème de l'IA doit maintenant être gagnée par l'exécution.

Pour les investisseurs à long terme, ce n'est pas nécessairement une mauvaise nouvelle. En fait, cela peut être sain. Les manies se construisent lorsque les marchés cessent de poser des questions difficiles. Les marchés haussiers durables nécessitent de la discipline. Si le commerce de l'IA est contraint de mûrir, le capital finira par affluer vers les entreprises avec les économies les plus solides, les relations clients les plus profondes, la meilleure infrastructure et les chemins les plus clairs vers la génération de liquidités. Ce processus peut être douloureux, mais c'est aussi ainsi que le leadership devient plus durable.

L'essentiel est que l'IA reste l'un des thèmes d'investissement les plus importants de cette décennie, mais le marché passe maintenant de la croyance à la vérification. La question n'est plus de savoir si l'intelligence artificielle sera importante. Elle le sera. La question est de savoir si les niveaux de dépenses d'aujourd'hui, les valorisations et les hypothèses de croissance laissent suffisamment de place aux investisseurs pour obtenir des rendements attractifs à partir de maintenant.

C'est pourquoi ce moment compte. Le boom de l'IA peut encore durer des années, mais la phase facile du commerce est probablement terminée. À partir de maintenant, le marché récompensera la preuve plutôt que la promesse, les flux de trésorerie plutôt que le concept, et l'allocation disciplinée de capital plutôt que des dépenses incontrôlées. Les entreprises capables de convertir la demande en IA en revenus, marges et flux de trésorerie disponibles durables resteront des leaders sur le marché. Les entreprises qui ne le peuvent pas découvriront que même la technologie révolutionnaire ne protège pas les investisseurs de la surenchère.

Wall Street ne dit pas que l'IA est morte. Elle dit que la facture arrive à échéance.

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