Le premier trimestre de 2026 a été le trimestre où le marché a cessé de payer pour des histoires et a commencé à payer pour des contraintes. L’or a ouvert la période comme refuge privilégié, le pétrole a pris le dessus sur la macroéconomie en mars, et les semi-conducteurs ont perdu leur statut monolithique et se sont divisés en gagnants et en retardataires. Les investisseurs ont tracé une ligne plus nette entre les systèmes d’enregistrement et la main-d’œuvre louée dans le secteur des logiciels, tandis que le crédit privé a découvert que les « revenus récurrents stables » d’hier peuvent évoluer très différemment une fois que le risque de durée technologique entre en jeu. Sous tout cela se cachait un message plus important : le commerce de l’IA demeure physique (pour l’instant), et le marché continue de l’évaluer de cette façon.
La première grande rotation du trimestre est venue des macro-matières premières. L’or a passé le début du trimestre à agir comme un actif de rareté classique, puis a subi une baisse de 12 % en mars, sa pire chute mensuelle depuis 2008, alors que la hausse du pétrole, les attentes d’inflation plus élevées et la perspective de conditions financières plus strictes ont éclipsé le simple rôle de valeur refuge. Le pétrole a évolué dans la direction opposée avec beaucoup plus de force. Le Brent a augmenté de 64 % en mars, le brut américain a augmenté de 52 % au cours de la même période, les prix de référence du pétrole ont augmenté d’environ 60 % depuis la flambée du conflit fin février, et le GNL européen a bondi de 80 %. Lorsque les molécules et les électrons commencent à se réévaluer aussi rapidement, le centre de gravité du marché se déplace des histoires à longue durée vers les entreprises qui possèdent le débit, la logistique, le carburant Le marché a affublé ces actions d’un nouvel acronyme amusant : HALO (Heavy Assets, Low Obsolescence). Nous l’avons vu dans l’or et le pétrole, mais aussi dans le développement physique de l’IA. Restez avec moi pendant que je vous explique ceci...
Le secteur des technologies n’a pas échappé à la rotation, bien que la dispersion interne ait été beaucoup plus intéressante que le repli au niveau de l’indice. Alors que le NASDAQ a terminé le T1 en baisse de 7 %, les Sept Magnifiques ont chuté de 13 %, les logiciels (IGV) ont baissé de 24 %, mais les semi-conducteurs (SOX) ont terminé en hausse de 7 %.
Alors que le marché a réduit les risques liés à certaines des expositions à l’IA les plus populaires, il a commencé à s’orienter vers les parties de la pile qui touchent plus directement à la construction physique. Mais elle l’a fait d’une manière TRÈS discriminatoire. Envie d’un exercice amusant? Jetez un coup d’œil à certains de ces titres au cours du trimestre : Sandisk (stockage semi-conducteur, +167 % au T1), Applied Optoelectronics (optique semi-conductrice, +142 %), Lumentum (optique semi-conductrice, +91 %), Micron (mémoire semi-conductrice, +18 %), Nvidia (GPU semi-conducteur, -7 %), Microsoft (logiciels, -23 %), Salesforce (logiciels, -29 %). Je veux dire que la bifurcation est folle...
Alors, qu’est-ce que cela nous dit? Il semble que le marché soit en mode « prouve-le-moi » avec les Sept magnifiques, alors que les flux de trésorerie disponibles et les positions de trésorerie nette tendent vers zéro pour financer la plus grande mobilisation de capitaux de l’histoire de l’humanité. L’inquiétude ici concerne le rendement des dépenses en IA. En ce qui concerne les logiciels, le marché donne un grand coup de pouce négatif à l’ensemble de la catégorie. La préoccupation ici est que, à mesure que le coût marginal du développement de logiciels tend vers zéro, les acteurs en place ne parviendront pas à se transformer, la croissance chutera brutalement à mesure que le pouvoir de fixation des prix s’érodera lors du renouvellement des contrats et que la valeur terminale s’annulera. Les semi-conducteurs font la fête comme en 1999, de nombreux analystes affirmant qu’il s’agit désormais d’une ère de développement structurel, mais les historiens tentent de raisonner les technoptimistes en leur rappelant que les cycles de dépenses en capital sont, eh bien, des cycles.
Le crédit privé mérite une place dans ce récapitulatif, car il pourrait être la meilleure fenêtre sur la façon dont le marché réévalue les flux de trésorerie des logiciels existants. Pour ceux qui tiennent le compte, le gestionnaire d’actifs alternatifs FNB GPZ a reculé de 21 % au 1ᵉʳ trimestre. Les logiciels et les services représentent environ 15 % des garanties de titres adossés à des prêts américains, les logiciels seuls représentent environ 12 % des avoirs en titres adossés à des prêts, et l’exposition aux prêts directs aux logiciels se situe autour de 19 % dans certains portefeuilles. Je pense que les chiffres sont bien plus élevés que cela, car les logiciels touchent la plupart de ces entreprises et pourraient très bien être mal étiquetés, mais je m’éloigne du sujet…
Le débat sur les logiciels est généralement présenté comme un problème de multiple de capitaux propres, bien que l’histoire la plus importante soit peut-être qu’une grande partie du complexe de crédit privé a été souscrite dans un monde où les flux de trésorerie des logiciels basés sur les sièges semblaient proches de ceux des obligations. Ce monde est en train de changer. Alors que les écarts se sont creusés et que les investisseurs ont repensé la durabilité des emprunteurs de logiciels à effet de levier, le fonds HLEND de BlackRock a reçu 1,2 G$ de demandes de retrait au premier trimestre et a versé 620 M$, tandis que Blue Owl a restreint les retraits après un record de 5,4 G$ de demandes de rachat. Au même moment, on ne peut éviter un titre de manchette concernant l’un des grands acteurs du capital-investissement qui rachète une société de centre de données aléatoire. Chez les spécialistes du capital-investissement et du crédit, il semble que le portefeuille de logiciels aille dans la direction opposée à celui des centres de données. Disons-le avec moi encore une fois… HALO.
C’est pourquoi, selon moi, l’idée maîtresse de ce trimestre est de continuer à investir dans l’économie réelle. Le développement de l’IA s’est étendu à l’énergie, à la mémoire, aux réseaux, à l’optique, au refroidissement et, de plus en plus, aux infrastructures régionales. Les grandes entreprises technologiques devraient dépenser environ 630 à 635 milliards de dollars pour l’infrastructure d’IA en 2026, contre environ 383 milliards de dollars l’année précédente et environ 80 milliards de dollars en 2019. Les plus grands sites d’IA sont maintenant conçus pour une charge continue de plus de 1 GW, ce qui est suffisant pour alimenter jusqu’à 850 000 foyers, et 46 centres de données américains planifient déjà leurs propres centrales électriques avec une capacité combinée de 56 GW. Lorsqu’une industrie commence à se développer comme un service public, les évaluations ont tendance à se rapprocher de l’économie des infrastructures plutôt que des multiples logiciels classiques.
Ce cycle s’accélère encore, même après un trimestre volatil. Lors de la GTC de Nvidia, le « Jésus des GPU en cuir » (Jensen Huang) nous a une fois de plus affirmé que le centre de gravité économique de l’industrie se déplace de la formation à l’inférence, les charges de travail agentiques des entreprises étant le principal moteur de la demande. La demande de calcul inférentiel a été multipliée par environ un million en deux ans, et le modèle de monétisation devient beaucoup plus explicite, le prix de l’inférence de base étant d’environ 3 $ par million de jetons, tandis que les flux de travail de raisonnement haut de gamme peuvent atteindre environ 150 $ par million. Relisez cela et essayez de me dire que les LLM sont une activité banalisée…
Que diriez-vous de ce rendement de l’actif investi (ROAI)… moins de 5 % des quelque 12 000 centres de données dans le monde peuvent héberger des systèmes de nouvelle génération comme Blackwell, et nous avons maintenant des preuves préliminaires qui montrent comment le revenu par gigawatt pour l’hyperscaler peut passer d’environ 30 G$ sur l’architecture Hopper H200 à environ 150 G$ sur Blackwell NVL72 et vers 300 G$ sur Vera Rubin. Il s’agit d’une déclaration énorme sur la valeur que le marché peut attribuer au débit physique une fois que l’intelligence devient mesurée, persistante et à faible latence.
Les GPU sont toujours au premier péage, bien que le marché commence à prendre conscience que les prochaines contraintes se situent à côté de l’accélérateur plutôt que dans celui-ci. Les ventes mondiales de semi-conducteurs devraient atteindre 1 000 milliards de dollars en 2026 après avoir augmenté de 25,6 % pour atteindre 791,7 milliards de dollars en 2025, les ventes d’informatique avancée ayant progressé de 39,9 % pour atteindre 301,9 milliards de dollars, et les ventes de mémoire ayant augmenté de 34,8 % pour atteindre 223,1 milliards de dollars. Micron est une entreprise de mémoire. Ils viennent d’annoncer des prévisions de revenus de 33,5 milliards de dollars pour le troisième trimestre, prévoient plus de 25 milliards de dollars de dépenses d’investissement pour l’exercice en cours et parlent déjà de dépenses encore plus élevées en 2027. Samsung décrit la conjoncture actuelle comme un supercycle sans précédent, avec des pénuries qui se propagent à toutes les catégories de mémoire. On estime maintenant que la mémoire consomme 30 % des dépenses en capital des centres de données d’IA des hyperscalers. Laissez mijoter. 30 % des dépenses ne vont pas à une entreprise appelée Nvidia. Le marché est en pleine expansion.
Le goulot d’étranglement se déplace vers la bande passante mémoire, l’encapsulation avancée et l’intensité des plaquettes à un rythme que le marché est encore en train de digérer. La construction d’un groupe d’IA de pointe exerce une pression sur les usines de fabrication de puces, les usines de mémoire, les lignes d’emballage avancées et l’équipement de lithographie qui se trouve derrière toutes ces installations. La dernière HBM4 de Micron représente une avancée générationnelle significative en matière de vitesse et d’efficacité, et les machines nécessaires pour la produire sont parmi les plus difficiles à obtenir dans l’ensemble de l’industrie. Miser sur les entreprises qui fabriquent les machines qui produisent les puces.
Les processeurs centraux et les interconnexions optiques sont les prochains sur la liste, ce qui découle naturellement du fait que l’inférence devient plus séquentielle, plus autonome et plus distribuée. Lorsque les systèmes d’IA passent de requêtes uniques à la planification, à la récupération d’information, à l’utilisation d’outils et à la coordination des API, la couche d’orchestration devient aussi importante que le débit brut de tenseurs. C’est pourquoi la feuille de route de GTC de Nvidia a replacé le CPU au centre de l’attention, avec des environnements de test d’IA simultanés conçus pour maintenir pleinement utilisés les parcs de GPU coûteux. C’est également la raison pour laquelle l’optique passe rapidement d’un composant secondaire à une architecture essentielle. L’idée générale ici est celle de l’expansion, de l’augmentation de la capacité et de la généralisation. Nvidia s’est engagé à verser 2 milliards de dollars à chacune des entreprises Coherent, Lumentum et Marvell afin de garantir la capacité photonique et d’élargir l’écosystème des interconnexions optiques, tandis que l’optique coemballée peut offrir une efficacité énergétique cinq fois supérieure et une résilience du réseau dix fois plus grande à mesure que le cuivre devient une contrainte structurelle. Le marché commence lentement à comprendre que le déplacement des données peut être tout aussi précieux que leur traitement.
Les logiciels s’inscrivent dans cette discussion de manière plus nuancée que ne l’a permis le marché au cours des derniers mois. Les logiciels traditionnels continuent de subir une pression réelle dans les catégories où le chiffre d’affaires évolue en fonction du nombre de postes de travail et où la promesse implicite du produit est de la main-d’œuvre humaine à un prix mensuel fixe. Une vente massive de près de 1 000 milliards de dollars d’actions de sociétés de logiciels après une nouvelle vague de publications d’analystes le démontre clairement, et les investisseurs se demandent enfin quels fournisseurs possèdent quelque chose de plus profond qu’un simple raffinement de l’interface et une relation de facturation. Cette pression est bien réelle, surtout dans les flux de travail où l’IA peut réduire considérablement le temps nécessaire à l’exécution des tâches, diminuer les effectifs et réduire le dénominateur même sur lequel les anciens modèles SaaS étaient fondés. Parallèlement, les logiciels conservent toujours le système d’enregistrement, l’identité, la gouvernance, les autorisations et les données exclusives, ce qui signifie que la voie à suivre reste très ouverte aux plateformes qui peuvent évoluer vers la consommation, les résultats et l’orchestration. L’avenir des logiciels ressemble de plus en plus à une transition en matière de prix et d’architecture plutôt qu’à une disparition de la catégorie.
À mon avis, l’opportunité la plus intéressante appartient à la couche de jeunes entreprises axées sur l’IA qui redéfinissent complètement le rôle des logiciels. OpenAI a quitté février avec un taux de revenus annualisé de 25 milliards de dollars. Anthropic est à environ 19 milliards de dollars, Claude Code seul dépasse 2,5 milliards de dollars, et les abonnements professionnels à ce produit ont quadruplé depuis le début de l’année. Ce que ces entreprises vendent va bien au-delà d’une version moins chère des anciens logiciels SaaS. Elles créent des logiciels dont le prix est basé sur l’utilisation, les résultats et le travail accompli, ce qui augmente le revenu par compte tout en s’alignant beaucoup plus étroitement sur la valeur fournie. Une fois que le modèle de tarification devient un modèle d’affaires, les entreprises axées sur l’IA ont la possibilité de capter une plus grande partie du travail lui-même plutôt que de simplement facturer un loyer pour une place.
Ainsi, lorsque je reviens sur le premier trimestre, je vois un marché qui devient plus sélectif et plus concret dans la façon dont il exprime le thème de la technologie. Pourrait-il y avoir un revirement lorsque de véritables sociétés de logiciels et d’applications natifs de l’IA seront introduites en bourse? Absolument. Mais y a-t-il des actions liées à des logiciels d’IA sur le marché public actuellement (en dehors de Palantir)? No. Si des jeunes entreprises de logiciels natifs de l’IA comme Harvey, Sierra ou OpenEvidence étaient publiques actuellement, je suis prêt à parier qu’elles ne seraient pas vendues avec le reste des logiciels.
Sur le plan physique, l’or et le pétrole ont rappelé aux investisseurs que la rareté continue d’influencer le contexte macroéconomique. Les semi-conducteurs nous ont rappelé que la puissance de calcul demeure importante, bien que la valeur se déplace au sein de la pile vers la mémoire, les processeurs, l’optique et l’alimentation. Le crédit privé nous a rappelé que les flux de trésorerie des logiciels existants comportent un risque de durée technologique beaucoup plus élevé que ce que de nombreux prêteurs avaient supposé. La couche applicative issue de l’IA a montré que lorsque les logiciels commencent à vendre des résultats plutôt que des licences, la croissance peut s’accélérer à un rythme que les anciens modèles peinent à égaler. Plus loin, cette même pile technologique commence à s’étendre à la robotique et à l’autonomie, ce qui marque le début de l’économie physique de l’intelligence dans les usines, les entrepôts et les parcs de véhicules. Mais c’est une digression pour une autre fois…
L’investissement continu dans l’économie physique est au cœur de tout cela. L’avenir de l’intelligence sera décidé par celui qui pourra déplacer le plus de données, avec la latence la plus faible, à travers l’infrastructure la plus contrainte, puis l’intégrer dans des produits qui résolvent de vrais problèmes. C’est le chemin que le premier trimestre nous a tracé, et je pense que le marché ne commence à peine à apprécier la longueur de cette piste d’atterrissage.
Fortes convictions. Détenu de manière souple.
– Nicholas Mersch, CFA
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