Le trading par IA est déjà devenu un « élastique » ; selon un trader vedette de Goldman Sachs, la question est de savoir « quand il cassera »
Le responsable du trading d'actions EMEA chez Goldman Sachs souligne que les géants du cloud computing surinvestissent massivement dans les infrastructures d'IA, mais que les retours à court terme font face à une grande incertitude. À mesure que les modèles open source rattrapent les modèles propriétaires, la chaîne de valeur du marché bascule des fabricants de matériel vers les plateformes de type "péage", qui contrôlent la distribution et les flux de travail. La puissance de calcul pourrait être commodifiée à l'avenir, et les résultats financiers du deuxième trimestre deviendront une pierre de touche clé pour évaluer les trajectoires de rendement de l'IA dans un avenir proche.
Entre les investissements massifs dans l’infrastructure AI et l’incertitude des retours, une tension croissante se forme, comparable à un élastique de plus en plus tendu.
Selon la dernière analyse de deux responsables clés du trading actions chez Goldman Sachs EMEA, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta et d’autres hyperscalers investissent dans l’infrastructure AI à un rythme dépassant leurs flux de trésorerie opérationnels. La question majeure en suspens sur le marché est de savoir si cette vague de capitaux sans précédent générera suffisamment de retours.
Mark Wilson, responsable de la division hedge funds actions EMEA, et Rich Privorotsky, responsable du courtage actions EMEA, expliquent que le cœur du problème réside dans le fait que : la construction de l’IA se fait à un rythme inédit, alors que la perspective de monétisation et le retour sur investissement restent très incertains à court terme.
Privorotsky résume la situation en ces termes : "Le marché AI est devenu un 'élastique' – la vraie question est de savoir jusqu’où il peut encore s’étirer." Il souligne également que des premiers signes de fissures dans le modèle économique de l’AI ont été observés la semaine dernière : la diffusion rapide des modèles de pointe et la chute drastique des coûts d’inférence. Pendant ce temps, le marché de la dette des hyperscalers reste sous pression ; si l’un d’eux réduit ses investissements en capital, cela pourrait déclencher une réaction en chaîne.
Investissements en capital sans précédent, chemins de retour encore flous
Wilson et Privorotsky notent que les hyperscalers déversent des centaines de milliards de dollars dans l’infrastructure AI, des montants souvent supérieurs à leur flux de trésorerie opérationnels, dans le but de s’approprier la position stratégique sur la prochaine plateforme de calcul — une logique similaire à celle des investissements passés dans le cloud et la recherche.
Les optimistes y voient une "option clé" pour un futur où l’explosion des agents AI, des outils d’entreprise et des nouvelles applications générera de la croissance ; avec la baisse des coûts et l’expansion de l’adoption, les retours devraient suivre. Les pessimistes, eux, s’inquiètent du retard dans les retours, d’une potentielle surcapacité, de la pression sur les prix et de l’arrivée de solutions moins coûteuses à l’échelle mondiale, mettant à l’épreuve la capacité des entreprises à monétiser suffisamment vite — ce qui entraîne également des craintes sur une bulle de valorisation et des risques de concentrations de positions.
Citant l’indice de capacités Epoch utilisé par Torsten Slok, économiste chez Apollo Global Management, l’écart de performance entre les modèles AI open source et closed source se réduit à environ quatre mois, et la progression des modèles dans d’autres grands pays mérite attention.
La chaîne de valeur se déplace vers l’amont, la logique des "péages" remplace le récit du hardware
Privorotsky avoue qu’il s’attendait à ce que la chute des prix des tokens réduise les marges de l’industrie AI — deux fournisseurs d’API et modèles compétitifs émergent hors cloud, provoquant une guerre des prix agressive — mais il est dérouté par la logique actuelle d’évaluation du marché.
Il observe deux signaux potentiels : si le marché croit que "une intelligence moins chère élargira le marché adressable, provoquera une adoption exponentielle par les entreprises et entraînera une hausse de la demande de puissance de calcul", ce seraient les actions hardware qui devraient dominer. Or, ce n’est pas ce qui se passe. Il en déduit alors que le marché exprime peut-être une autre conviction : la valeur migre vers l’amont de la chaîne, et ce sont les plateformes maîtrisant la relation client, les canaux de distribution et les workflows qui bénéficieront d’une barrière économique durable, plutôt que les fournisseurs de hardware.
Il précise également que les tendances actuelles reflètent surtout des ajustements de positions et des rotations sectorielles, non un changement fondamental des fondamentaux.
L’indice S&P "impressionnant", la rotation sectorielle porte tous les espoirs
Privorotsky reconnaît la résilience du S&P 500, qui n’a pas faibli malgré les tensions géopolitiques et énergétiques, et reste puissant même avec le recul notable des actions dans les semi-conducteurs et le matériel informatique. Il ajoute que, s’il avait été interrogé il y a un mois sur la possibilité d’une hausse du marché en dépit de la baisse des actions de puces, il aurait répondu "impossible".
La caractéristique actuelle du marché est la déconnexion des corrélations, la rotation sectorielle constituant la principale force derrière l’indice. Le S&P 500, hors pondération AI, a franchi de nouveaux seuils, avec un flux de capitaux du hardware vers les sociétés dits "péages" de l’AI — celles qui maîtrisent la demande, le software, le cloud et les canaux de distribution, en parfaite cohérence avec la logique économique des technologies à long terme.
Wilson et Privorotsky estiment que la puissance de calcul se commoditisera à mesure que l’offre s’élargit, que la valorisation des actions hardware se comprimera probablement avant la révision à la baisse des bénéfices, et que c’est la maîtrise du côté demande qui détient la véritable valeur économique sur le long terme.
Les résultats du deuxième trimestre, pierre de touche critique à court terme
Les deux responsables considèrent la prochaine saison de résultats du deuxième trimestre comme le test décisif à court terme pour évaluer les progrès concrets du "chemin de retour sur investissement AI". Les prises de bénéfices sur les stratégies momentum font souffrir le marché, mais ils pensent que sur le long terme, la direction des rotations sectorielles est la bonne.
Globalement, l’équipe de trading Goldman Sachs qualifie ce cycle de : risque élevé et forte volatilité inévitables, mais si les hyperscalers parviennent à contrôler la position d’"operating system" dans l’écosystème AI, ils détiennent un solide potentiel à long terme. La tonalité demeure prudente sur la valorisation et le timing, tout en conservant la confiance dans le potentiel haussier des transformations technologiques.
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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