De « Que peut faire l’IA » à « Qui va payer la facture » : Goldman Sachs analyse la triple logique derrière la pression continue sur les actions technologiques
Nvidia a connu une chute pendant sept jours consécutifs, mettant la pression sur le Nasdaq. Goldman Sachs a souligné une reconstruction de la logique de tarification : le marché du crédit a lancé les premiers signaux d’alerte, avec un élargissement discret des écarts CDS ; des inquiétudes liées aux stocks de la chaîne d’approvisionnement émergent, les commandes WFE sont en forte hausse mais cachent un risque de surchauffe ; les goulots d’étranglement électriques et les résistances politiques assombrissent l’expansion des centres de données. Le ratio cours/bénéfice à terme du Philadelphia Semiconductor Index est passé brusquement de 22 à 15. La question centrale de l’IA est désormais passée de « ce qu’elle peut faire » à « qui payera la facture ».
La récente correction des valeurs technologiques ne signifie pas la fin du récit sur l'IA, mais le marché traverse une profonde reconstruction de la logique de valorisation.
Nvidia a connu sept séances de baisse consécutives, le Nasdaq subit une pression et Rich Privorotsky, responsable du desk One-Delta de Goldman Sachs, note que cette vague de ventes sur les valeurs technologiques ne peut être attribuée à un seul facteur déclencheur, mais plutôt au cumul de trois pressions : le marché du crédit, les attentes de la chaîne d'approvisionnement et le contexte politique. Il avertit : "Le marché du crédit commence à soulever des questions que le marché boursier avait jusque-là largement ignorées".
Cette réévaluation laisse une empreinte claire au niveau des valorisations. Le PER à 24 mois de l'indice des semi-conducteurs de Philadelphie a été ramené de 21-22 fois à environ 15 fois, élargissant considérablement la fourchette des résultats possibles. Le problème central a également changé — passant de "que peut faire l'IA" à "qui paiera pour son fonctionnement".
Le marché du crédit tire la sonnette d'alarme
Le marché boursier est longtemps resté optimiste sur la durabilité des investissements dans les infrastructures IA, mais l'attitude du marché du crédit est en train de changer subtilement.
Privorotsky indique que les spreads des Credit Default Swaps (CDS) de Nvidia et Broadcom se sont fortement élargis, et le marché commence à se concentrer sur les filets de sécurité du financement de l'IA et les engagements hors-bilan. Cette préoccupation se propage désormais au secteur plus large des semi-conducteurs, devenant l'un des principaux moteurs de cette réévaluation des valorisations.
La logique du marché du crédit diffère fondamentalement de celle du marché boursier : le crédit s'intéresse davantage à la certitude des flux de trésorerie et à la capacité de remboursement de la dette qu'au potentiel de croissance future. Lorsque les spreads CDS s’élargissent, cela signifie que les investisseurs obligataires commencent à douter du chemin de rentabilité des investissements en capital dans l’IA — un signal qui se manifeste généralement plus tôt que sur le marché boursier, et qu’il est difficile d’ignorer.
Le risque d’accumulation des stocks apparaît
En même temps, le dialogue dans la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs évolue subtilement, le marché commence à débattre du risque d'accumulation des stocks à certains stades.
D’après les données du secteur citées par Privorotsky, la forte volonté des fabricants de semi-conducteurs à investir en capital a entraîné une forte augmentation du carnet de commandes des fabricants d’équipements pour la fabrication de tranches de silicium (WFE). Les organismes concernés ont déjà relevé leurs prévisions pour le marché mondial du WFE : celui-ci atteindrait 150,3 milliards de dollars en 2026, soit une croissance annuelle de 36 % ; 217,5 milliards en 2027, soit +45 %, et 280,9 milliards en 2028, en hausse de 29 %.
Cependant, tout en reflétant l’engouement pour les dépenses de capital IA, ces chiffres présentent aussi un autre risque : alors que les commandes d’équipements amont continuent de s’accumuler, toute divergence entre la demande finale et les attentes feront vite peser la pression sur les stocks de la chaîne d’approvisionnement. C’est là l’une des raisons majeures du recentrage des débats sur ce sujet dans le marché.
Les limites de l’électricité et les obstacles réglementaires ralentissent le rythme de construction
Au-delà des pressions financières et d’approvisionnement, la réalisation concrète des centres de données fait face à des frictions venant du monde réel.
Privorotsky indique que les goulets d’étranglement liés à l’électricité et la multiplication des résistances politiques autour de la construction des centres de données introduisent une incertitude sur la vitesse d’expansion et la taille finale des infrastructures IA. Cette contradiction se manifeste aussi sur le plan politique : les candidats des deux partis prennent conscience que les bénéfices de l’IA sont nationaux, diffus, et souvent perçus au bout de plusieurs années ; tandis que les coûts de construction sont locaux, concentrés et immédiatement supportés.
Cette contradiction structurelle entre "bénéfices différés et coûts immédiats" pousse de plus en plus les gouvernements locaux et les communautés à adopter une attitude prudente envers les projets de centres de données, pesant ainsi sur le calendrier global des constructions.
La demande de hardware IA pourrait être redistribuée, et non disparaître
Bien que ces pressions existent bel et bien, Privorotsky ne pense pas que le récit sur l’investissement IA touche à sa fin, mais il insiste sur l’élargissement de la fourchette des résultats possibles.
Concernant la demande en matériel, il observe une potentielle variable structurelle : la nouvelle génération de modèles IA, tels que Safe Superintelligence Inc. (SSI, fondé par Ilya Sutskever), explore une architecture d’apprentissage continu basée sur le "Test Time Training" (TTT). Contrairement au paradigme traditionnel du pré-entraînement, ces systèmes permettent aux modèles de mettre à jour leurs paramètres en temps réel au cours de l’inférence, transformant chaque interaction en un véritable processus d’apprentissage.
Si l’apprentissage continu se concrétise, la dépendance vis-à-vis de clusters de pré-entraînement de très grande taille pourrait diminuer, mais Privorotsky reste prudent quant à une baisse globale de la demande en capacité de calcul. Il estime qu’il est plus probable que la consommation de calcul soit redistribuée — passant d’un entraînement massif en amont à un calcul continu plus axé sur l’inférence, plutôt qu’à une contraction globale de la demande.
Concernant la dynamique à court terme du marché, il note que des catalyseurs tels que les résultats de Nvidia, les données du PCE et les discours de responsables de la Fed pourraient offrir un soutien, mais il admet qu’il est encore légèrement trop tôt pour revenir pleinement sur le marché. Pour lui, l’estimation centrale est celle-ci : la valorisation de l’IA connaîtra une compression temporaire, puis lorsque les prévisions de bénéfices s’étendront jusqu’aux exercices 2027-2028, le marché repartira à la hausse — la justesse des valorisations sera alors plus facile à défendre.
Avertissement : le contenu de cet article reflète uniquement le point de vue de l'auteur et ne représente en aucun cas la plateforme. Cet article n'est pas destiné à servir de référence pour prendre des décisions d'investissement.
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