Principaux renseignements

• Les fournisseurs de matériel sont actuellement ceux qui tirent le plus profit de la forte hausse de la demande en infrastructure IA.
• Les investisseurs stratégiques sont confrontés à un paradoxe de rentabilité, les dépenses d’investissement élevées érodant le flux de trésorerie disponible.
• Les rendements de flux de trésorerie constituent un indicateur de valorisation plus précis que les ratios cours/bénéfice traditionnels.

L’analyse de Carmignac suggère que, si le déploiement des infrastructures d’IA ne montre aucun signe de ralentissement, la répartition des bénéfices reste incertaine.

Les données récentes du troisième trimestre indiquent que la demande en matériel essentiel continue de croître fortement. Par exemple, ASML enregistre des demandes s’étendant jusqu’en 2030, et SK Hynix signale que les besoins en mémoire à large bande passante (HBM) dépassent largement ses capacités de production actuelles. De plus, Meta a revu à la hausse ses prévisions de dépenses pour 2026, ce qui indique que la course à la puissance de calcul avancée se poursuit.

Paradoxe de la rentabilité

Il existe toutefois un écart critique entre les dépenses d’investissement élevées et les rendements financiers réels. Alors que les « hyperscalers » et les pôles de recherche en IA dépensent massivement pour éviter de prendre du retard sur le plan stratégique, ces investissements ne se traduisent pas immédiatement par de la rentabilité.

Cela crée un paradoxe : les fournisseurs d’infrastructures tirent d’énormes profits de cette frénésie de dépenses, même si les entreprises qui financent ces dépenses ne voient pas encore de retour sur investissement. Si les entreprises qui financent ces capacités d’IA ne parviennent pas à les monétiser, l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement finira par subir les conséquences d’une correction budgétaire.

Fournisseurs de matériel face aux bailleurs de fonds

Par conséquent, les opportunités les plus intéressantes se trouvent actuellement du côté des fournisseurs de matériel, qui bénéficient d’un pouvoir de fixation des prix et d’une rareté de l’offre. Les composants de mémoire en sont un excellent exemple : leur part dans le coût total des centres de données dédiés à l’IA est passée de 2 pour cent en 2021 à environ 18 pour cent aujourd’hui.

Des entreprises comme SK Hynix transforment cette demande en flux de trésorerie tangibles, qui sont ensuite redistribués aux actionnaires sous forme de dividendes et de rachats d’actions. À l’inverse, les entreprises qui financent la vague de l’IA, telles que Meta, voient leur flux de trésorerie disponible se détériorer. Meta a récemment annoncé son premier flux de trésorerie disponible trimestriel négatif depuis dix ans, en grande partie en raison des coûts informatiques colossaux nécessaires au déploiement à grande échelle d’outils tels que Muse.

Redéfinir les indicateurs d’évaluation

Du point de vue de la valorisation, les ratios cours/bénéfice (P/E) traditionnels sont actuellement trompeurs. Avec la hausse des taux d’intérêt, les rendements de flux de trésorerie offrent une image plus précise de la valeur.

Par exemple, si le ratio P/E de Meta peut sembler attractif, son rendement de flux de trésorerie disponible négatif raconte une toute autre histoire. Nvidia, en revanche, affiche un profil plus solide en combinant un ratio P/E raisonnable et un rendement de flux de trésorerie disponible robuste.

Évolutions stratégiques dans la gestion de portefeuille

Compte tenu de ces dynamiques, l’IA ne doit pas être considérée comme une catégorie d’investissement unique. Carmignac réoriente sa stratégie au sein de la chaîne des infrastructures : la société a récemment renforcé ses positions sur les valeurs sud-coréennes du secteur des mémoires à la suite d’une baisse des cours, tout en réduisant ses positions sur TSMC et Nvidia.

Si les fondamentaux de ces dernières restent solides, leurs capitalisations boursières colossales impliquent qu’une poursuite de la croissance significative nécessiterait une hausse des bénéfices quasi irréaliste.

Précision dans la sélection

En résumé, le cycle d’investissement dans l’IA reste actif, mais la sélection des titres par les investisseurs doit gagner en précision, selon Carmignac. L’accent n’est plus simplement mis sur la recherche d’entreprises exposées à l’IA, mais sur l’identification de celles capables de convertir la demande en flux de trésorerie immédiats, en les distinguant de celles qui en sont encore à la phase de financement coûteuse, le tout en payant un prix raisonnable.

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