Texte | Sleepy.md

29 avril 2026, Microsoft, Google, Meta, Amazon ont rendu leurs résultats du premier trimestre cette même journée. En isolant les prévisions de dépenses en capital données par ces quatre entreprises, on atteint près de 650 milliards de dollars. Cette échelle 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 moyennement développé pour acheter leur ticket d’entrée à l’ère de l’AGI.

Aujourd’hui, tous les regards sont fixés sur ce ticket pour l’AGI. Dans ce moment, surnommé la « nuit décisive » des actifs IA mondiaux, si l’on déplace légèrement notre regard des grands récits pour observer les recoins discrets et invisibles, 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 s’effondrer le marché américain ?

Ce qui peut réellement contrôler l’émotion du marché n’est pas forcément la société la plus rentable sur le papier, mais celle que tout le monde considère comme un « totem de foi ».

Le 29 avril aurait dû 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 inattendue. Selon Goldman Sachs, c’est la deuxième pire journée de performance des actifs IA cette année.

Ce n’est pas une défaillance d’une entreprise cotée qui a déclenché cette crise, mais un article 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 son engagement d’achat de puissance de calcul de 600 milliards de dollars.

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, à l’autre bout du Pacifique, de 12 % en dehors du marché.

Lorsque l’engagement de 600 milliards de dollars en puissance de calcul rencontre une croissance de revenus qui ne suit pas, le marché réalise soudain que le plus grand danger de la narration IA n’est pas que personne ne croit en l’avenir, mais que celui-ci est tout simplement 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 on y croit, plus la valorisation monte ; plus la valorisation monte, plus il devient difficile de ne pas y croire.

Mais autour du 29 avril, le marché a pour la première fois sérieusement questionné la viabilité de cette foi, notamment en ce qui concerne ses flux de trésorerie : même OpenAI doit 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 la monnaie 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. Au cours des vingt dernières années, la Silicon Valley a osé bouleverser les industries traditionnelles en « brûlant de l’argent pour croître », croyant que si l’effet de réseau est suffisamment fort, l’échelle absorberait les coûts.

Mais à l’ère de l’IA, la machine à imprimer de l’argent 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 marqué par la résignation : « Si nous pouvions satisfaire la demande, le revenu cloud aurait pu être 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 d’IA ont augmenté de près de 800 % en un an, les utilisateurs payants de Gemini Enterprise ont augmenté 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 bouche de Pichai, ils révèlent une nouvelle difficulté de l’ère de l’IA : les clients font la queue, l’argent est sur le chemin, mais les serveurs ne sont pas encore construits, l’électricité n’est pas encore connectée, et les puces avancées ne sont pas encore fabriquées.

Ce n’est pas un manque de demande, mais une demande si forte qu’elle ramène la croissance dans le monde physique.

Microsoft fait face à la même problématique. Azure affiche une croissance de 40 %, et ses revenus annuels d’IA dépassent 37 milliards de dollars, contre seulement 13 milliards en janvier 2025, soit près de triplement en 15 mois.

Cependant, ses dépenses en capital ont diminué de 60 milliards, passant de 375 milliards à 319 milliards de dollars. Microsoft explique cela par une « synchronisation de la construction d’infrastructures ». En d’autres termes, 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, le terrain, le refroidissement et la durée des travaux ne peuvent pas être accélérés par le marché financier.

Alors que tout le monde pense que nous avançons vers un monde virtuel, la vraie bataille se joue encore entre les actifs physiques et les lois de la physique.

La puissance de calcul devient une nouvelle « ressource foncière » : limitée à court terme, lente à construire, stratégique en localisation, et accessible en premier venu. Dans cette course à la conquête des terres, les quatre géants n’ont pas dépensé 650 milliards de dollars sans raison : ils craignent que si ils ne stockent pas ces « terres », ils ne pourront pas participer à la partie demain.

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 a chuté de 7 %.

Honnêtement, Meta a présenté des résultats très solides, 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 vraiment les investisseurs, ce n’est pas que Meta ne gagne pas d’argent aujourd’hui, mais qu’elle utilise l’argent généré par ses activités publicitaires pour financer une énorme mise sur l’IA, dont le retour sur investissement est incertain.

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

C’est la raison pour laquelle le marché financier continue à leur faire confiance. L’histoire peut aller loin, mais le chemin 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, en fin de compte, se concrétiser par une autre voie, plus indirecte : augmenter la fidélité des utilisateurs avec l’assistant Meta AI, améliorer la conversion publicitaire avec ses algorithmes de recommandation, prolonger le temps d’engagement avec le contenu généré par IA, et faire des lunettes intelligentes et autres hardware de nouveaux points d’entrée.

Ce raisonnement n’est pas invalide, mais la chaîne est trop longue. Les fournisseurs de 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.

Lors de la conférence téléphonique, le PDG d’Amazon, Andy Jassy, a admis que la majorité des investissements de 2026 ne produiront des retours qu’en 2027 ou 2028.

Cela signifie que ces géants reportent leur flux de trésorerie actuel à une capacité qui ne sera réalisée que dans deux ans, en passant par la construction de centres de données, la fourniture de puces, l’alimentation électrique, la demande client et l’itération des modèles. Toute déviation dans un de ces maillons entraînera une réévaluation par le marché.

Le plus grand danger de la course à l’armement IA, c’est ici : l’argent est dépensé aujourd’hui, l’histoire se raconte 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 domaine du web.

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 machine à vapeur n’avait pas réduit la consommation de charbon, mais l’avait en réalité augmentée, car l’efficacité rendait la vapeur plus abordable, ce qui a stimulé la demande globale. De même, l’IA complexifie la recherche, et pousse les utilisateurs à poser plus de questions.

C’est aussi ce qui rend plus facile à Google de convaincre le marché par rapport à Meta. Il possède à la fois des flux de revenus issus de ses anciennes entrées, et de nouveaux comptes dans le cloud ; il peut gagner de l’argent à la fois avec la publicité et avec la demande d’infrastructure pour les entreprises. L’IA n’a pas détruit ses murailles, au contraire, elle a renforcé ses positions.

Une autre réorganisation 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 chiffre d’affaires. Lors de la conférence, le PDG Cristiano Amon a annoncé une décision majeure : Qualcomm entre officiellement sur le marché des centres de données, en collaborant avec un grand fournisseur cloud pour des puces sur mesure, dont la livraison commencerait plus tard cette année.

Le principal terrain 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, elle doit aussi redéfinir sa position.

Si l’IA future est entièrement centralisée dans le cloud, la valeur des puces pour smartphones sera comprimée ; si l’IA en périphérie devient la norme, Qualcomm devra prouver qu’elle peut aussi entrer dans la logique du raisonnement, des terminaux et des centres de données à faible consommation.

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

Lorsque l’IA passe du « luxe du cloud » au « standard du périphérique », toutes les frontières industrielles deviennent floues. Les fabricants de puces pour mobiles tentent d’entrer dans le cloud, 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 réorganisation.

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

La même ruée vers l’or IA, en bourse, entre dans une période de « déni de monétisation » sévère. Même les leaders en contrôle de processus et équipements de test pour semi-conducteurs, dès qu’ils révèlent un risque géopolitique ou tarifaire, voient leur valorisation réévaluée. Après le 29 avril, KLA Corporation a publié un chiffre d’affaires supérieur aux attentes : 3,415 milliards de dollars, avec un EPS non-GAAP de 9,40 dollars, supérieur aux 9,16 dollars anticipés.

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

Ce n’est pas la performance qui inquiète, mais la crainte des risques liés aux tarifs 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 « ticket pour la substitution nationale ».

Le 29 avril, Cambrian a publié un rapport trimestriel remarquable : un chiffre d’affaires de 2,885 milliards de yuans, en hausse de 159,56 %, dépassant pour la première fois la barre des 2 milliards en un seul trimestre ; un bénéfice net de 1,013 milliard, en hausse de 185,04 %. Le lendemain, le cours de l’action 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 GPU cotée, a publié ses résultats : 562 millions de yuans de chiffre d’affaires, en hausse de 75 %, et une réduction significative de la perte, passant de 233 millions à 98,84 millions de yuans. C’est la première saison de résultats pour cette société, cotée depuis décembre 2025.

Dans l’univers de l’infrastructure IA, les marchés américain et chinois donnent des prix très différents.

KLA doit faire face à une comptabilité complexe de la chaîne d’approvisionnement mondiale : résultats, commandes, tarifs, dépendance à la Chine, contrôles à l’exportation — chaque facteur peut influencer la valorisation.

Cambrian et Muxi, eux, évoluent dans un environnement narratif différent : plus la dépendance extérieure est forte, plus la valeur stratégique du calcul national est amplifiée. En bourse, 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 point sensible.

Fin 2025, le milliardaire Zhang Jianping détenait encore 6,8149 millions d’actions de 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 vente selon la fourchette de prix du trimestre, cela représente 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 publiés 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 d’acteurs 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 évidence nationale, puis l’a quittée après qu’elle ait été intégrée dans la grande histoire de la « puissance nationale 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 le calcul national.

Dans cette même ruée vers l’IA, chaque marché parle sa propre langue. Les États-Unis évoquent le retour sur investissement, la Chine parle de substitution nationale ; les fournisseurs cloud parlent de commandes en retard, Meta parle d’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 plus coûteux encore est de savoir quand il faut en partir.

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