Texte | Sleepy.md

29 avril 2026, Microsoft, Google, Meta, Amazon ont publié leurs résultats du premier trimestre cette même journée. En isolant les prévisions de dépenses en capital de ces quatre entreprises, on atteint près de 650 milliards de dollars. Cette somme équivaut déjà au PIB annuel d’un pays comme la Suède.

En d’autres termes, les quatre plus riches entreprises technologiques mondiales s’apprêtent à dépenser l’équivalent de l’économie d’un pays moyen pour obtenir le ticket d’entrée à l’ère de l’AGI.

Maintenant, tous les regards sont fixés sur ce ticket pour l’AGI. Dans ce moment, surnommé par certains la « nuit décisive » des actifs IA mondiaux, si l’on déplace légèrement notre regard des grands récits pour observer les recoins discrets et méconnus, on découvre une guerre secrète sur les chaînes physiques, l’anxiété du capital et la reconstruction industrielle, qui en est arrivée à un point critique.

Une entreprise sans rapport financier, comment a-t-elle fait plonger le marché américain ?

Ce qui peut réellement contrôler l’émotion du marché, ce ne sont pas forcément les entreprises les plus rentables sur le papier, mais celles que tout le monde considère comme un « totem de foi ».

Le 29 avril était censé être la journée la plus importante de la saison des résultats aux États-Unis. Mais avant que les entreprises ne rendent leurs copies, le marché a connu une chute soudaine et inattendue. Selon Goldman Sachs, c’était le deuxième jour de performance la plus faible pour les actifs IA cette année.

Ce n’était pas une défaillance d’une entreprise cotée, mais une information du « Wall Street Journal » la veille, rapportant qu’OpenAI n’a pas atteint ses objectifs de revenus pour 2025, et que l’objectif de 1 milliard d’utilisateurs actifs hebdomadaires est encore loin. Ce qui a le plus blessé le marché, c’est la mention que la CFO d’OpenAI, Sarah Friar, aurait averti en interne que si la croissance des revenus continuait à décevoir, l’entreprise pourrait avoir du mal à soutenir l’engagement de 600 milliards de dollars en achat de puissance de calcul.

Une entreprise non cotée, sans obligation de publier ses résultats, a fait chuter le cours d’Oracle de 4 %, CoreWeave de 5,8 %, et même SoftBank, de l’autre côté du Pacifique, de 12 % en dehors des marchés.

Lorsque l’engagement de 600 milliards de dollars en puissance de calcul rencontre une croissance de revenus non réalisée, le marché réalise soudain que le récit IA est le plus dangereux non pas parce que personne ne croit en l’avenir, mais parce que celui-ci coûte trop cher.

Au cours des deux dernières années, OpenAI est devenue une religion dans la Silicon Valley.

L’achat de cartes graphiques, la construction de centres de données, l’expansion des fournisseurs cloud, la valorisation des startups — beaucoup de décisions apparemment dispersées reposent toutes sur une même conviction : la capacité des modèles va continuer à progresser, la base d’utilisateurs va continuer à s’étendre, et l’AGI finira par transformer tous les investissements coûteux d’aujourd’hui en tickets pour l’avenir.

Ce raisonnement est particulièrement puissant parce qu’il peut s’auto-renforcer. Plus il y a de croyants, plus la valorisation grimpe ; plus la valorisation est haute, plus d’autres hésitent à douter.

Mais autour du 29 avril, le marché a pour la première fois sérieusement questionné la viabilité financière de cette foi, même pour OpenAI, qui doit désormais faire face aux coûts d’acquisition, à la rétention des utilisateurs, à la croissance des revenus et à la facture de puissance de calcul.

Imprimer de l’argent et refroidir

L’aspect le plus fascinant de l’ère Internet, c’est que la croissance semble presque infinie.

Écrire un code, le copier à un million de personnes, et le coût marginal devient presque nul. Pendant vingt ans, la Silicon Valley a osé parier sur « brûler de l’argent pour croître » pour bouleverser les industries traditionnelles, croyant que si l’effet de réseau était assez fort, l’échelle absorberait les coûts.

Mais à l’ère de l’IA, la machine à billets numérique est bloquée par le refroidissement physique du monde réel.

Lors de la conférence téléphonique des résultats du 29 avril, face à la croissance impressionnante de 63 % du cloud (première fois que le chiffre d’affaires trimestriel dépasse 20 milliards de dollars), le ton de Sundar Pichai, PDG de Google, était néanmoins marqué par la résignation : « Si nous avions pu satisfaire la demande, le revenu cloud aurait été encore plus élevé. »

Derrière cette phrase se cache la paradoxe commerciale la plus étrange de l’ère de l’IA : la demande dépasse largement l’offre, mais la croissance est brutalement limitée par la physique.

Google détient un backlog de commandes cloud de 462 milliards de dollars, presque doublé par rapport à la période précédente. Les produits IA ont augmenté de près de 800 % en un an, Gemini Enterprise voit ses utilisateurs payants croître de 40 %, et l’utilisation des tokens API est passée de 10 milliards par minute à 16 milliards.

Ces chiffres, dans n’importe quelle autre entreprise Internet, seraient une source de fierté. Mais dans la déclaration de Pichai, on entend une nouvelle difficulté propre à l’ère de l’IA : les clients font la queue, l’argent est là, mais les serveurs ne sont pas encore construits, l’électricité n’est pas encore connectée, et les puces avancées ne sortent pas encore des usines de wafers.

Ce n’est pas un manque de demande, mais une demande trop forte, qui repousse la croissance dans le domaine physique.

Microsoft fait face à la même problématique. Avec une croissance de 40 % d’Azure (première fois que le chiffre d’affaires dépasse 37 milliards), et un revenu annuel IA dépassant 37 milliards, en seulement 15 mois, il a presque triplé ses revenus (130 millions en janvier 2025 à plus de 370 millions en avril).

Cependant, ses dépenses en capital ont diminué de 60 milliards, passant de 375 à 319 milliards, ce que Microsoft explique par une « temporalité dans la construction des infrastructures ». En clair, l’argent peut être dépensé aujourd’hui, mais les centres de données ne poussent pas du jour au lendemain ; les GPU peuvent être commandés, mais l’électricité, les terrains, le refroidissement et la construction prennent du temps.

Quand tout le monde pense que nous courons vers le virtuel, la victoire se joue encore et toujours sur les lois physiques et les actifs tangibles.

La puissance de calcul devient une nouvelle « ressource foncière » : limitée à court terme, lente à construire, stratégique par sa localisation, et accessible en premier venu. Dans cette course à la conquête des terres, les quatre géants n’ont pas dépensé 6500 milliards de dollars parce qu’ils ont déjà calculé le retour sur investissement, mais parce qu’ils craignent que, sans accumuler ces « terres », ils ne puissent plus participer à la partie demain.

La façon de brûler de l’argent

Après la clôture du 29 avril, avec des résultats supérieurs aux attentes et une augmentation des dépenses en capital, Google a vu son action grimper de 7 %, tandis que Meta chutait de 7 %.

Honnêtement, Meta a présenté un bilan très solide, avec un chiffre d’affaires de 56,31 milliards de dollars, en hausse de 33 %, la croissance la plus rapide depuis 2021 ; un bénéfice par action de 10,44 dollars, bien supérieur aux prévisions de Wall Street.

Mais Zuckerberg a commis une erreur : Meta a relevé ses prévisions de dépenses en capital pour 2026 à 1250-1450 milliards de dollars. Plus les résultats sont bons, plus le marché devient nerveux. Car ce que craignent réellement les investisseurs, ce n’est pas la rentabilité immédiate de Meta, mais sa volonté d’utiliser l’argent généré par la publicité pour financer une énorme mise sur l’IA, dont le retour n’est pas clair.

La punition du marché est implacable, et la différence réside dans la granularité de la monétisation.

Les dépenses IA de Google, Amazon et Microsoft peuvent encore être intégrées dans des comptes relativement clairs.

Google a un backlog cloud de 4620 milliards de dollars, Amazon dispose de revenus annuels IA via AWS, et Microsoft a ses utilisateurs payants Copilot et ses RPO élevés. Chaque dollar dépensé, même s’il ne rapporte pas immédiatement, a au moins une trajectoire de retour claire : clients d’entreprises, contrats cloud, abonnements logiciels, location de puissance de calcul.

C’est pourquoi le marché financier continue à leur faire confiance. L’histoire peut aller loin, mais la voie du retour doit rester visible.

Le problème de Meta, c’est qu’elle ne possède pas de cloud à vendre à l’extérieur.

Les milliards qu’elle investit doivent finalement se concrétiser par une autre voie : augmenter la fidélité des utilisateurs avec l’assistant Meta AI, améliorer la conversion publicitaire avec ses algorithmes, prolonger le temps d’engagement avec le contenu généré par IA, et faire de ses lunettes intelligentes et autres hardware une nouvelle porte d’entrée.

Ce raisonnement n’est pas faux, mais la chaîne est trop longue. Les fournisseurs cloud dépensent de l’argent en intégrant des GPU dans des commandes déjà signées ; Meta dépense en intégrant des GPU dans un modèle d’efficacité publicitaire encore non prouvé. Le premier peut être valorisé par actualisation, le second doit d’abord être cru. La logique est là, mais la chaîne de monétisation est trop longue, et Wall Street n’a pas la patience.

Et dans le marché financier, la patience est une denrée rare. Surtout quand les dépenses en capital atteignent des centaines de milliards, les investisseurs sont prêts à payer pour l’avenir, mais pas indéfiniment pour une incertitude.

Ce qui inquiète encore plus, c’est le décalage temporel.

Le CEO d’Amazon, Andy Jassy, a admis lors d’une conférence téléphonique que la majorité des investissements de 2026 ne produiront de retour qu’en 2027 ou 2028.

Cela signifie que ces géants reportent leur flux de trésorerie actuel à une capacité de production qui ne sera effective que dans deux ans. Entre la construction des centres de données, la fourniture de puces, l’alimentation électrique, la demande client et l’itération des modèles, tout dérapage peut entraîner une nouvelle évaluation par le marché.

Le plus grand danger de la course à l’armement IA, c’est ici : l’argent dépensé aujourd’hui, l’histoire racontée aujourd’hui, mais la réponse ne sera connue que dans deux ans.

Les frontières industrielles deviennent floues

L’IA n’a pas, comme beaucoup l’avaient prévu il y a deux ans, rapidement évincé la recherche dans le jeu de quilles.

Lorsque ChatGPT est apparu, le marché croyait que la recherche par publicité serait directement remplacée par des réponses instantanées, et des entreprises comme Perplexity ont été portées aux nues. Mais dans le rapport financier du 29 avril, Google a montré que le volume de recherches a atteint un record historique, avec un chiffre d’affaires publicitaire de 77,25 milliards de dollars, en hausse de 15 %.

C’est une sorte de « paradoxe de Jevons » à l’ère de l’IA. En 1865, l’économiste britannique William Stanley Jevons a découvert que l’amélioration de l’efficacité de la vapeur n’avait pas réduit la consommation de charbon, mais l’avait en réalité augmentée, car l’efficacité permettait à plus de personnes de se payer des machines à vapeur, stimulant la demande globale. De même, l’IA complexifie la recherche, et pousse les utilisateurs à poser encore plus de questions.

C’est aussi ce qui rend plus facile à Google de convaincre le marché par rapport à Meta. Il dispose d’un vieux flux de revenus publicitaires, et d’un nouveau compte dans le cloud ; il peut gagner de l’argent à la fois avec la publicité et avec la demande d’infrastructure d’entreprise. L’IA n’a pas détruit ses murailles, au contraire, elle a renforcé sa position.

Une autre reconstruction des frontières se produit dans l’industrie des puces. Le même jour, Qualcomm, leader mondial des puces pour mobiles, a publié ses résultats : 10,6 milliards de dollars de revenus, et lors de la conférence, le PDG Cristiano Amon a annoncé une décision majeure : Qualcomm entre officiellement sur le marché des centres de données, avec une puce sur mesure en partenariat avec un grand fournisseur cloud, dont la livraison est prévue pour plus tard cette année.

Le marché principal de Qualcomm a toujours été le mobile. Mais lorsque la charge de calcul de l’IA commence à se redistribuer entre le cloud et le périphérique, l’entreprise doit redéfinir sa position.

Si l’IA future est entièrement dans le cloud, la valeur des puces pour smartphones sera comprimée ; si l’IA en périphérie devient la norme, Qualcomm doit prouver qu’elle ne se limite pas aux mobiles, mais qu’elle peut aussi entrer dans la logique de raisonnement, le terminal et le centre de données à faible consommation.

Son entrée sur le marché des centres de données n’est pas une attaque, mais une défense.

Lorsque l’IA passe du « luxe dans le cloud » au « standard en périphérie », toutes les frontières industrielles deviennent floues. Les fabricants de puces pour mobiles tentent d’entrer dans les centres de données, les fournisseurs cloud développent leurs propres puces, et les fabricants de puces explorent aussi la modélisation. La « défection » de Qualcomm n’est qu’un aperçu de cette grande reconstruction.

La même ruée vers l’or, deux langages d’évaluation

La même ruée vers l’or de l’IA est déjà en phase de « dévaluation » sévère sur le marché américain. Même un leader en contrôle de processus et équipements de test pour semi-conducteurs, en révélant un peu de risque géopolitique ou de droits de douane, peut voir sa valorisation réévaluée. Après la clôture du 29 avril, KLA Corporation a publié un chiffre d’affaires de 3,415 milliards de dollars, supérieur aux attentes, avec un bénéfice non-GAAP de 9,40 dollars par action, contre 9,16 dollars prévu.

Mais le cours a chuté de 8 % après la clôture.

Ce n’était pas une mauvaise performance, mais une crainte du marché face aux risques liés aux droits de douane et à la dépendance à la Chine. La liste de clients de KLA comprend de nombreux fabricants chinois de wafers. Dans le contexte du découplage technologique entre la Chine et les États-Unis, cette « dépendance chinoise » est comme une épée de Damoclès suspendue au-dessus de leur tête. Même avec des résultats brillants, cela ne peut compenser la peur instinctive du marché face aux risques géopolitiques.

Et en Bourse chinoise, c’est une autre langue qui est utilisée.

Là aussi, on regarde les résultats, mais souvent, ce n’est qu’un carburant ; la véritable étincelle, c’est la narration, la possession de cette fameuse « porte du remplacement national ».

Le 29 avril au soir, Cambrian a publié un rapport trimestriel impressionnant : un chiffre d’affaires de 2,885 milliards de yuans, en hausse de 159,56 % sur un an, dépassant pour la première fois la barre des 2 milliards en un seul trimestre ; un bénéfice net de 1,013 milliard de yuans, en hausse de 185,04 %. Le lendemain, le cours de l’action Cambrian a explosé, la capitalisation boursière dépassant 670 milliards de yuans, un record historique, avec une hausse de plus de 62 % depuis le début de l’année.

La même journée, Muxi, une société de semi-conducteurs cotée en Bourse, a publié ses résultats : un chiffre d’affaires de 562 millions de yuans, en hausse de 75 %, et une perte réduite à 98,84 millions, contre 233 millions l’année précédente. C’est la première fois qu’elle publie un rapport trimestriel depuis son IPO en décembre 2025.

Dans cette chaîne d’infrastructures IA, les marchés américain et chinois donnent des évaluations radicalement différentes.

KLA doit faire face à une comptabilité complexe liée à une chaîne d’approvisionnement mondiale, avec des enjeux de performance, commandes, droits de douane, dépendance à la Chine, contrôle à l’exportation, etc. Chaque facteur peut influencer la valorisation.

Les entreprises comme Cambrian et Muxi, en revanche, évoluent dans un environnement narratif différent : plus la contrainte extérieure est forte, plus la valeur stratégique de la puissance de calcul nationale est amplifiée. Sur les marchés américains, on dévalue le risque ; en Chine, on valorise la rareté.

Les investisseurs intelligents se retirent

Mais alors que le marché célèbre Cambrian, un détail apparaît comme un peu gênant.

Fin 2025, le milliardaire Zhang Jianping détenait encore 6,8149 millions d’actions Cambrian, pour une valeur d’environ 9,2 milliards de yuans, étant le deuxième plus grand actionnaire individuel. Dans le rapport trimestriel, il a discrètement quitté la liste des dix premiers actionnaires.

En estimant grossièrement le montant de cette cession sur la base du cours trimestriel, cela représenterait au moins plusieurs dizaines de millions de yuans. Le prix exact n’est pas connu, mais il est certain que, avant que les résultats explosifs ne soient annoncés et que le cours ne batte tous les records, ceux qui ont profité en premier de cette vague narrative ont choisi de prendre leurs bénéfices.

Il y a toujours deux types de personnes sur le marché : ceux qui achètent la narration, et ceux qui la valorisent.

Zhang Jianping appartient clairement à la seconde catégorie. Il est entré dans Cambrian avant qu’elle ne devienne une conviction populaire, puis l’a quittée après qu’elle ait été intégrée dans la grande histoire du « leader national de la puissance de calcul ».

Dans cette nuit de résultats de 650 milliards de dollars, les géants de la Silicon Valley s’inquiètent de la pénurie de puissance, les analystes de Wall Street souffrent du décalage temporel de la monétisation, et la Bourse chinoise se remet à valoriser la puissance de calcul nationale.

Dans cette même ruée vers l’IA, chaque marché utilise son propre langage. Les États-Unis parlent de retour sur investissement, la Chine de remplacement national ; les fournisseurs cloud parlent de commandes en retard, Meta de l’efficacité publicitaire ; OpenAI, sans résultats financiers, continue de faire vibrer toute la chaîne de puissance de calcul.

Chacun croit avoir en main le ticket pour l’ère de l’AGI. Mais personne ne sait quand cette représentation prendra fin, ni où en sera la sortie. Le ticket pour l’ère de l’IA est coûteux, mais encore plus coûteux est de savoir quand il faut sortir.