Points clés à retenir :
Les valorisations des semi-conducteurs ont atteint des extrêmes inédits depuis l'ère dot-com, avec la capitalisation boursière de Kioxia qui a bondi de 46 fois en un an et les dépenses d'investissement des hyperscalers qui dépassent désormais le flux de trésorerie d'exploitation, révèle le rapport annuel « WOW Charts » de Deutsche Bank.
Le boom des puces IA a poussé les valorisations des semi-conducteurs à des niveaux extrêmes jamais observés depuis 1999, la capitalisation boursière de Kioxia ayant bondi d'environ 46 fois en un an pour devenir la plus grande entreprise du Japon, selon le rapport « WOW Charts 2026 » de Deutsche Bank.
« Il s'agit d'un changement structurel dans l'allocation du capital qui mérite une attention particulière », a déclaré Jim Reid, stratège chez Deutsche Bank, dans le rapport publié lundi.
En Corée du Sud, Samsung Electronics et SK Hynix ont propulsé l'indice KOSPI à un niveau triplé par rapport à ses plus bas pluriannuels, portant la capitalisation boursière totale du pays au-delà des plus grandes bourses européennes. Cette hausse reflète un cycle de capitaux lié à l'IA qui a transformé les fabricants de puces mémoire, passant de fournisseurs de niche à des acteurs valant des milliers de milliards de dollars. Pourtant, en surface, Deutsche Bank a signalé un déséquilibre structurel : les dépenses d'investissement des hyperscalers ont dépassé le flux de trésorerie d'exploitation, ce qui signifie que les entreprises empruntent ou puisent dans leurs réserves bilancielles pour financer l'expansion des infrastructures IA.
Cet écart de dépenses a des implications systémiques. La Banque des règlements internationaux a classé les investissements dans les infrastructures d'IA comme un risque systémique, citant des structures de financement circulaire où Nvidia investit dans OpenAI et OpenAI utilise ces fonds pour acheter des puces Nvidia — rendant ainsi la demande apparente plus importante qu'elle ne l'est en réalité. Alors que les valorisations boursières américaines flirtent avec des extrêmes proches de 1999 et que les déficits budgétaires mondiaux devraient dépasser les niveaux de la crise de 2008 au cours des cinq prochaines années, le rapport soulève la question de savoir si le déploiement de l'IA est une véritable révolution industrielle ou un pari financier surendetté.
L'ampleur du déploiement des infrastructures IA est sans précédent. Les dépenses d'investissement d'Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft et Oracle devraient dépasser 800 milliards de dollars en 2026 et atteindre 1 100 milliards de dollars en 2027, selon la lettre Kobeissi citée dans le rapport. Ce chiffre représenterait environ 3,2 % du produit intérieur brut américain — dépassant le budget de la défense nationale, qui représente environ 2,7 % du PIB.
Rien qu'au premier trimestre 2026, quatre de ces cinq entreprises ont dépensé plus de 130 milliards de dollars en dépenses d'investissement, les plaçant sur la trajectoire de 700 à 785 milliards de dollars pour l'année complète, selon les estimations de JPMorgan et Moody's. Epoch AI prévoit que les dépenses d'investissement en espèces dépasseront le flux de trésorerie d'exploitation autour du troisième trimestre 2026, faisant passer le modèle de financement d'un investissement basé sur les bénéfices à une expansion financée par la dette.
Morgan Stanley estime à environ 2 900 milliards de dollars les coûts mondiaux de construction de centres de données d'ici 2028, dont plus de 80 % des dépenses restent à venir. La demande d'électricité des centres de données américains devrait passer de 31 gigawatts (GW) en 2025 à 41 GW en 2026, puis bondir à 66 GW en 2027, selon les recherches de Goldman Sachs.
La BRI a spécifiquement identifié le financement circulaire comme un risque systémique. Nvidia a investi des centaines de milliards dans OpenAI, qui utilise à son tour ces fonds pour acheter les puces de Nvidia. Le même capital circule dans le système, apparaissant d'abord comme un investissement de Nvidia, puis comme un revenu pour Nvidia, et enfin comme une expansion de la puissance de calcul d'OpenAI — gonflant les indicateurs de demande sur le papier.
Le 1er juillet, Nvidia a introduit un nouveau modèle de financement combinant le partage des revenus avec un soutien au crédit, permettant aux fournisseurs de cloud IA de mettre en gage leur future puissance de calcul et d'accéder par anticipation à la capacité. Le Projet de négociation de Harvard et plusieurs institutions de recherche surveillent ces accords circulaires et émettent des avertissements.
Le rapport a également noté que l'investissement privé mondial dans l'IA reste fortement concentré aux États-Unis, avec une distribution très inégale. L'économie des tokens — les contraintes de coût de l'inférence des grands modèles de langage — pourrait devenir un obstacle majeur à l'adoption de l'IA en entreprise à grande échelle.
Deutsche Bank a établi des parallèles directs entre les valorisations boursières américaines actuelles et la bulle internet de 1999, notant que si le leadership du marché s'est élargi au-delà des Magnificent Seven, la pression globale sur les valorisations reste proche des extrêmes historiques. Les États-Unis dominent toujours la capitalisation boursière mondiale, bien que les marchés non américains et émergents aient commencé à montrer des signes de reprise après près de deux décennies de sous-performance.
Contrairement à l'ère dot-com, cependant, les leaders actuels de l'IA — Microsoft, Google, Amazon, Meta — génèrent des bénéfices réels et financent leurs dépenses par une combinaison de flux de trésorerie d'exploitation et de dette. Les centres de données qu'ils construisent sont des actifs physiques capables d'exécuter des opérations commerciales réelles et de générer des revenus dans le cloud. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a estimé que la demande pour les seules puces IA atteindra au moins 1 000 milliards de dollars avant 2027.
Néanmoins, le déséquilibre structurel entre les dépenses et le flux de trésorerie signifie que la facture finira par arriver à échéance. À court terme, les actionnaires en absorbent le coût par le biais de la dépréciation. À moyen terme, les créanciers supportent le risque si les rendements de l'IA ne sont pas à la hauteur des attentes. Dans le pire des scénarios, l'ensemble du système financier pourrait en supporter le coût — comme ce fut le cas en 2008.
Pour les investisseurs, la question clé est de savoir si les 1 100 milliards de dollars de dépenses prévues dans les infrastructures IA généreront des rendements à la hauteur du risque. Nvidia se négocie à environ 35 fois les bénéfices à terme, tandis que Microsoft se négocie à environ 30 fois. Si le déploiement de l'IA tient ses promesses, les valorisations actuelles pourraient se justifier. Dans le cas contraire, la plus coûteuse accumulation de cartes graphiques de l'histoire deviendra une mise en garde pour le prochain cycle.
Cet article est fourni à titre d'information uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.
