Du courant électrique aux machines de lithographie, ces 14 actions absorbent chaque goulot d’étranglement de l’expansion de l’IA
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Du courant électrique aux machines de lithographie, ces 14 actions absorbent chaque goulot d’étranglement de l’expansion de l’IA
La plupart des investisseurs courent après l’IA, mais les véritables opportunités résident dans les éléments indispensables à l’IA.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : George Kikvadze
Traduction et synthèse : TechFlow
Introduction de TechFlow : George Kikvadze, vice-président du groupe Bitfury, propose une approche inversée : les opportunités les plus lucratives dans le domaine de l’IA ne se trouvent pas au niveau des modèles, mais aux points critiques d’infrastructure tels que l’alimentation électrique, la dissipation thermique, la mémoire et les réseaux. Il identifie sept goulots d’étranglement systémiques liés à l’IA et révèle publiquement un portefeuille composé de 14 titres, dont le rendement actuel s’élève à environ 60 %. Ce cadre d’« investissement dans les goulots d’étranglement » mérite l’attention de tout investisseur souhaitant comprendre les dynamiques réelles du marché de l’IA.
Pour identifier où l’IA génère réellement des profits, ignorez les gros titres des journaux et observez plutôt où le système subit une pression.
L’analogie la plus simple est la suivante : l’IA d’aujourd’hui ressemble à une usine recevant un nombre illimité de commandes, mais dont l’alimentation électrique, les câbles et le système de refroidissement ne parviennent pas à suivre.
Ce décalage entre offre et demande constitue en soi une opportunité.
Après une analyse approfondie, nous avons pris position sur la combinaison suivante de « goulots d’étranglement IA » :
$CEG $GEV $VST $WMB $PWR $ETN $VRT $MU $ANET $ALAB $ASML $LRCX $CIFR $IREN
La question véritable à poser
La plupart des investisseurs demandent : « Qui remportera la course à l’IA ? » Cette question est mal formulée.
La bonne question est : Où le système va-t-il céder ? Qui percevra les revenus issus de sa réparation ?
Dans les marchés financiers, les relations de dépendance constituent un levier.
Ces dépendances liées à l’IA ne sont pas abstraites : elles sont entièrement matérielles :
- Puissance électrique mesurée en mégawatts
- Délais de livraison des transformateurs
- Capacité de dissipation thermique par baie
- Bande passante mémoire
Le centre de gravité économique se déplace précisément vers ces domaines.
Le seul cadre analytique nécessaire
Expansion de l’IA → Pression sur l’infrastructure → Investissements obligés → Goulots d’étranglement → Pouvoir de fixation des prix → Révision à la hausse des bénéfices
Lorsque la demande est rigide et l’offre limitée, les prix augmentent en premier lieu, suivis par les bénéfices, puis par la réévaluation des cours boursiers.
Pourquoi maintenant ?
Quelques chiffres résument parfaitement la situation :
Près de 50 % des projets de centres de données aux États-Unis sont actuellement retardés — non faute de demande ou de financement, mais parce qu’ils ne peuvent obtenir d’accès à l’électricité. Les délais de livraison des transformateurs ont augmenté, passant de 24 mois avant 2020 à plus de cinq ans aujourd’hui. La construction d’un centre de données prend désormais 18 mois. Ce calcul ne fonctionne tout simplement pas.
Les dépenses prévues par les grands fournisseurs de services cloud (hyperscale) pour les infrastructures IA en 2026 atteindront 700 milliards de dollars, soit près de six fois le montant de 2022. Amazon consacrera 200 milliards de dollars, Google entre 175 et 185 milliards, Meta entre 115 et 135 milliards. Aucun d’entre eux ne ralentit.
Les semi-conducteurs représentent actuellement 42 % de la capitalisation boursière totale du secteur technologique de l’indice S&P 500, soit plus du double de leur poids au plus bas du marché baissier de 2022, et plus de quatre fois leur part en 2013. Ils contribuent également à hauteur de 47 % aux bénéfices anticipés (EPS) du secteur technologique, presque triplant leur contribution par rapport à 2023.
Le marché afflue vers la couche de puissance de calcul avec une densité sans précédent.
Mais la puissance de calcul n’est plus le goulot d’étranglement.
Des capitaux affluent massivement vers les puces, tandis que les véritables contraintes se sont déplacées ailleurs.
Ce décalage constitue l’opportunité d’investissement.
Cartographie des goulots d’étranglement : où se situe réellement la pression ?
- Électricité : les fondations
L’IA ne peut pas se développer sans électricité. Point final.
Les États-Unis devront ajouter, tous les deux ans, une capacité équivalente à l’ensemble actuel de leur infrastructure électrique dédiée aux centres de données afin de répondre aux prévisions de demande d’IA d’ici 2030. L’énergie nucléaire est la seule source capable de fournir une puissance de base à grande échelle et fiable, indispensable aux grands fournisseurs de services cloud. Toutefois, même le redémarrage le plus rapide d’un réacteur nucléaire nécessite plusieurs années.
Titres ciblés : $CEG $GEV $VST $WMB
Il ne s’agit pas d’actions d’entreprises de services publics, mais de fournisseurs de capacité IA. Le marché n’a pas encore achevé cette reclassification. Cette mauvaise évaluation constitue une opportunité.
Constellation Energy ($CEG) exploite la plus grande flotte de centrales nucléaires des États-Unis et figure parmi les rares fournisseurs capables d’assurer une alimentation électrique de base à grande échelle, fiable et zéro carbone. Les grands fournisseurs de services cloud accélèrent la signature d’accords d’achat d’électricité à long terme avec des producteurs nucléaires ; Constellation se trouve directement sur ce chemin de la demande.
GE Vernova ($GEV) construit la structure porteuse de la prochaine génération de cycles énergétiques, couvrant les turbines à gaz, les énergies renouvelables et les solutions réseau. Lorsque la demande liée à l’IA s’accélère, la capacité à déployer rapidement de grandes quantités d’électricité devient critique, plaçant GE Vernova — avec ses turbines à gaz et ses capacités d’électrification — au cœur même de cette dynamique.
Vistra Corp ($VST) dispose d’un portefeuille de production diversifié incluant l’énergie nucléaire, le gaz naturel et la vente d’électricité au détail, lui permettant de répondre aussi bien aux besoins de puissance de base qu’aux pics de demande. Comme les charges de travail IA génèrent des besoins électriques extrêmement fluctuants, cette flexibilité devient particulièrement précieuse.
Williams Companies ($WMB) exploite l’un des plus grands réseaux de transport de gaz naturel des États-Unis, assurant ainsi le combustible nécessaire pour combler l’écart entre la demande actuelle et la future capacité nucléaire. Dans le cadre de l’expansion des infrastructures IA, le gaz naturel représente le moyen le plus rapide d’ajouter de la capacité électrique supplémentaire. Williams est donc, en pratique, le fournisseur de matières premières énergétiques essentiel à la croissance de l’IA.
Réseau électrique et électrification : la contrainte sous-jacente à l’électricité
Produire de l’électricité est une chose ; la transporter en est une autre, bien plus complexe.
Les files d’attente pour l’interconnexion au réseau électrique aux États-Unis s’étendent désormais au-delà de 2030. Au cours des dix prochaines années, rien que pour honorer les engagements existants, il faudra investir plus de 50 milliards de dollars dans les infrastructures de transport, sans compter les nouveaux centres de données IA qui entreront en service.
Titres ciblés : $PWR $ETN
C’est ici que les calendriers glissent — et c’est ici aussi que les marges s’élargissent. Les entreprises capables de résoudre le problème de la « dernière lieue » disposent d’un pouvoir durable de fixation des prix sur un cycle long.
Quanta Services ($PWR) est le principal entrepreneur chargé de la construction et de la modernisation des infrastructures de transport d’électricité, reliant les producteurs aux consommateurs. Lorsque la congestion du réseau devient le principal frein à l’expansion de l’IA, Quanta se retrouve directement placée sur le trajet d’investissements en capital non discrétionnaires, étalés sur plusieurs années. Son carnet de commandes constitue un indicateur prospectif de la pression exercée sur le réseau.
Eaton Corporation ($ETN) fournit des systèmes de distribution, des équipements de commutation et des technologies de gestion de l’énergie, permettant de distribuer l’électricité de manière sûre et efficace à grande échelle. À mesure que les centres de données évoluent vers des densités de puissance accrues et des flux énergétiques plus complexes, les composants d’Eaton passent du statut de matériel standard à celui d’infrastructures critiques.
Dissipation thermique : le plafond silencieux
La chaleur étouffe les performances. La thermodynamique ne connaît pas de correctif logiciel.
Les nouvelles installations IA visent 250 kilowatts par baie, alors que les centres de données d’entreprise standards d’il y a dix ans ne dépassaient guère 10 à 15 kilowatts. Le refroidissement liquide n’est plus une option, mais une infrastructure obligatoire. Chaque GPU vendu exige une capacité de refroidissement correspondante — ce ratio reste constant.
Titre ciblé : $VRT
Vertiv détient une position quasi monopolistique dans le domaine de la dissipation thermique pour les centres de données à très grande échelle. C’est l’un des maillons les plus sous-évalués de toute la chaîne de valeur IA, car personne ne s’intéresse au refroidissement… tant qu’un cluster ne tombe pas en panne.
Vertiv Holdings ($VRT) conçoit et déploie des systèmes de gestion thermique permettant aux clusters IA à haute densité de fonctionner sous des charges de puissance extrêmes. Lorsque les baies passent du refroidissement par air au refroidissement liquide, Vertiv se trouve au centre même de ce cycle de modernisation structurelle, s’expandant directement en phase avec le déploiement de la puissance de calcul IA. Ce n’est pas une dépense optionnelle, mais une condition préalable au bon fonctionnement.
Mémoire : le prochain goulot d’étranglement
L’IA passe progressivement d’une contrainte liée à la puissance de calcul à une contrainte liée à la mémoire.
Avec l’augmentation continue de la taille des modèles et l’explosion des volumes d’inférence, la bande passante et la capacité mémoire deviennent des facteurs limitants, bien plus que la puissance de traitement brute. L’offre de mémoires HBM (High Bandwidth Memory) est déjà tendue. Les trois principaux fournisseurs mondiaux de mémoire IA contrôlent plus de 90 % de la production mondiale d’HBM. Micron est le principal bénéficiaire occidental.
Titre central : $MU
C’est la prochaine vague de révision à la hausse des bénéfices. La plupart des portefeuilles ne sont pas encore positionnés sur ce thème. Ils le seront dès que le marché aura pris conscience de la situation.
Micron Technology ($MU) est l’un des rares fabricants mondiaux capables de produire à grande échelle des HBM avancées, composants clés pour les charges de formation et d’inférence IA. Lorsque la mémoire devient le facteur limitant des performances du système, Micron passe d’un fournisseur cyclique historique à un bénéficiaire structurel de la demande IA. Cette transformation n’est pas encore pleinement reflétée dans son évaluation, laissant de la place à une révision soutenue des bénéfices et à une expansion des multiples de valorisation.
Réseaux : la couche de débit
La vitesse d’un cluster IA dépend de sa connexion la plus lente.
Un seul goulot d’étranglement réseau peut immobiliser un cluster de plusieurs milliers de GPU, gaspillant des centaines de millions de dollars d’investissements par installation. À mesure que les clusters évoluent vers des configurations de 100 000 GPU, les problèmes d’interconnexion s’amplifient exponentiellement. Un point bloqué entraîne l’arrêt complet de l’ensemble.
Titres ciblés : $ANET $ALAB
Calmes, essentielles, sous-pondérées. Personne ne parle de réseaux… jusqu’à ce qu’un problème survienne.
Arista Networks ($ANET) construit des infrastructures réseau hautes performances permettant aux données de circuler sans heurt au sein des clusters IA à très grande échelle. Lorsque les charges de travail exigent des latences ultra-faibles et un débit élevé, le réseau défini par logiciel d’Arista devient un élément critique pour maintenir l’efficacité du cluster. Le coût de l’arrêt ou de la baisse d’efficacité étant extrêmement élevé, Arista capte de la valeur en garantissant le fonctionnement optimal du système.
Astera Labs ($ALAB) opère au cœur même du chemin des données, assurant des connexions haut débit entre les GPU, les CPU et la mémoire au sein des systèmes IA. À mesure que la densité des clusters augmente, le goulot d’étranglement se déplace des périphéries réseau vers les communications puce-à-puce — exactement là où intervient Astera. Dans les environnements IA hautes performances, si les composants ne communiquent pas suffisamment vite entre eux, l’ensemble du système ralentit.
Fabrication : une contrainte à cycle long
Sans capacité de fabrication de puces, il est impossible d’étendre l’IA. Sans outils de fabrication, il est impossible de produire des puces avancées.
Le cycle de production des machines de lithographie EUV d’ASML dépasse un an, leur coût unitaire dépasse 200 millions de dollars, et aucun substitut crédible n’existe. Chaque puce avancée fabriquée sur Terre — de la H100 de NVIDIA à la série M d’Apple — requiert leurs équipements. Les outils de gravure et de dépôt de Lam Research sont intégrés dans toutes les principales lignes de production de wafers à travers le monde.
Titres ciblés : $ASML $LRCX
Contrainte à cycle long. Structurellement plus difficile à contester que n’importe quelle « moat » logicielle. Le niveau d’intérêt médiatique est largement inférieur à ce qu’il devrait être.
ASML Holding ($ASML) est le seul fournisseur mondial de systèmes de lithographie EUV, l’outil de fabrication de puces le plus avancé actuellement disponible et une condition préalable indispensable à la production de semi-conducteurs de pointe. Son carnet de commandes s’étend sur plusieurs années, aucun concurrent crédible n’existe, et ASML contrôle un point critique de la chaîne d’approvisionnement mondiale des puces.
Lam Research ($LRCX) fournit les équipements de gravure et de dépôt qui constituent le socle de la fabrication des semi-conducteurs. Ses outils sont profondément intégrés dans toutes les principales usines de production de wafers, ce qui en fait un partenaire incontournable et récurrent dans toute expansion de capacité de fabrication. Lorsque la demande IA stimule une expansion continue des capacités, Lam perçoit des revenus à cycle long directement corrélés à la croissance mondiale de la fabrication de semi-conducteurs.
Mauvaise catégorisation : la source de l’alpha
C’est la partie la plus négligée par la plupart des investisseurs — et aussi l’opportunité la plus asymétrique sur l’ensemble de la carte.
Il existe une catégorie d’entreprises que le marché évalue comme des sociétés de type A, alors que leur réalité opérationnelle et financière est déjà celle d’entreprises de type B.
Prenons l’exemple de $CIFR (Cipher Digital) et de $IREN (IREN Limited).
Le marché les perçoit encore comme des mineurs de bitcoins.
Ce qu’elles deviennent est bien plus précieux : des plateformes d’infrastructures électriques dédiées à l’IA et des centres de données HPC.
Ces sociétés ont sécurisé, à un moment où personne ne les regardait, des sources d’électricité à faible coût et construit leurs infrastructures avant même que la demande ne se manifeste. Or, ce sont précisément ces deux éléments — électricité à faible coût et infrastructures prêtes à l’emploi — que les grands fournisseurs de services cloud s’arrachent aujourd’hui.
Cipher Digital a déjà entamé sa transition, signant avec des locataires hyperscale de qualité investment grade des baux de 15 ans (troisième campus IA/HPC) et obtenant une ligne de crédit renouvelable de 200 millions de dollars auprès de banques mondiales de premier plan. Il ne s’agit pas de manœuvres spéculatives, mais d’engagements de revenus à long terme.
IREN applique la même stratégie sur plusieurs sites, combinant l’acquisition d’énergie et la construction de centres de données évolutifs. Son avantage réside dans sa rapidité : elle contrôle déjà les terrains, l’accès à l’électricité et les infrastructures nécessaires pour basculer vers des charges de travail IA.
Le marché voit encore des mineurs. Leurs bilans ressemblent déjà à ceux d’entreprises d’infrastructure.
Cet écart va se résorber. Et lorsqu’il le fera, ce sera rapide.
Vue d’ensemble du portefeuille
Il ne s’agit pas d’un simple ensemble d’actions, mais d’un système cohérent.
Chaque position correspond à une contrainte spécifique au sein de la pile technologique IA ; chaque contrainte doit être résolue pour que le système fonctionne. Voilà la discipline.
- Électricité : $CEG $GEV $VST $WMB
- Réseau électrique : $PWR $ETN
- Dissipation thermique : $VRT
- Mémoire : $MU
- Réseaux : $ANET $ALAB
- Fabrication : $ASML $LRCX
- Mauvaise catégorisation : $CIFR $IREN
La conversion cognitive que la plupart des investisseurs n’ont pas encore accomplie
Nous passons d’une pénurie de puissance de calcul à une pénurie d’infrastructure.
Cela signifie que :
- Les GPU ne constituent plus la seule narration dominante
- L’électricité, le réseau, la mémoire et la dissipation thermique deviennent les moteurs principaux de la rentabilité
- Les rendements suivent les contraintes, et non la popularité
La plupart des portefeuilles restent encore ancrés dans l’ancien monde.
Risques : la discipline est tout aussi importante
Ce cadre perd de sa pertinence dans certaines conditions spécifiques. Il convient d’en faire une présentation franche.
Ralentissement des dépenses en capital des grands fournisseurs de services cloud. Si Amazon, Google et Meta ralentissent leurs investissements en infrastructures en raison de pressions sur leurs marges ou d’une demande inférieure aux attentes, l’hypothèse d’une demande rigide s’affaiblit. C’est le risque principal à surveiller, via les indications trimestrielles sur les dépenses en capital.
Résolution plus rapide que prévue des goulots d’étranglement. Une intervention gouvernementale pour accélérer la fabrication des transformateurs, une autorisation accélérée des projets nucléaires ou une réorganisation des files d’attente pour l’interconnexion au réseau pourraient réduire la prime associée aux infrastructures contraintes. Ces changements sont lents, mais réels.
Frottements réglementaires. Les infrastructures électriques et réseau sont soumises à la régulation des services publics, aux examens environnementaux et aux organismes fixant les tarifs. Un virage défavorable de la réglementation dans ce domaine limiterait structurellement et durablement le potentiel de rendement.
La différence fondamentale réside dans le fait qu’il ne s’agit pas d’un pari sur un cycle produit — un tel cycle pouvant s’inverser en un seul trimestre. Les contraintes industrielles mettent des années à se former, et autant à disparaître. Cette asymétrie est justement l’élément clé.
En conclusion
Dans chaque ère industrielle, la richesse n’a pas été créée par les entreprises fabriquant les trains.
Elle a été créée par celles possédant les rails, le charbon et les droits d’exploitation.
Les rails de l’IA se mesurent en mégawatts, en délais de livraison des transformateurs et en capacité de dissipation thermique par baie.
La plupart des investisseurs poursuivent l’IA. La véritable opportunité réside dans la possession de ce sans quoi l’IA ne peut pas fonctionner.
Dans chaque système, les gros titres suivent l’innovation, tandis que les profits suivent les contraintes. Nous concentrons notre attention sur les contraintes, et non sur les récits — ce qui nous a permis d’obtenir un rendement d’environ 60 %. Avec l’accélération des investissements dans les infrastructures IA, ce n’est pas la fin de la transaction, mais bel et bien le début. Nous estimons que nous ne sommes encore qu’au troisième manche.
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