Pourquoi les 733 milliards de dollars dépensés en IA pourraient être des paris, et non des investissements réels

Les dépenses en intelligence artificielle des hyperscalers constituent désormais un critère de valorisation.

Ce n’est plus simplement une histoire d’optimisme envers l’IA. C’est plutôt un test de évaluation.

Après que Alphabet a présenté ses prévisions de dépenses de capital pour l’année 2026,Les actions d’Amazon, Meta et Microsoft ont chuté.même avant l’arrivée des résultats des hyperscalers suivants. Maintenant, avecTous les quatre hyperscalers augmentent les orientationsEt si l’investissement global prévu pour l’année 2026 s’élève à environ 733 milliards de dollars, le marché se pose une question plus urgente : ces milliards sont-ils investis réellement, ou est-ce simplement un pari ?

Le marché est devenu sélectif.

Ces dernières trimestres, les augmentations des dépenses de construction ont été accueillies comme une preuve de la demande. Maintenant, les investisseurs exigent des retours tangibles. Ce changement est important, car les prochains rapports des hyperscalers permettront de voir si les dépenses peuvent être justifiées par des revenus plus clairs, ou si le scepticisme ne s’aggrave que davantage.

Barclays ajoute l’aspect de la valeur actuelle :On s’attend à un pic record de capex-to-sales.Cet trimestre… En termes simples, le développement de l’IA consomme des fonds plus rapidement que les revenus qu’elle génère.

La peur de manquer quelque chose correspond à l’aversion pour la perte.

Les hyperscalers se retrouvent dans une situation classique.dilemme du prisonnierAucune entreprise ne veut commencer par des réductions de dépenses, car cela risquerait de la faire perdre des parts de marché. Cette dynamique peut continuer à pousser les dépenses en avance, même lorsque les bénéfices attendus deviennent moins évidents.

Mais les investisseurs ne réagissent pas de manière simple en raison du sentiment de FOMO. Ils montrent également une aversion pour les pertes.Les prix des actions ont chutéLorsque les entreprises dépensaient plus rapidement que ce qu’elles pouvaient justifier en termes de revenus et d’amélioration des marges, alors la vraie question n’est plus de savoir si l’IA est importante. La question est plutôt de savoir si le moment opportun, la visibilité des bénéfices et les avantages économiques justifient une évaluation plus élevée des valeurs des entreprises.

L’augmentation des dépenses ressemble plus à un comportement collectif qu’à une investissement discipliné.

Le problème n’est pas l’enthousiasme en soi. C’est la manière dont l’enthousiasme peut déformer la prise de décisions.

Les calculs de retour sont complexes.

Si cette construction constitue une véritable investissement, les dépenses engagées devraient à terme permettre d’obtenir un rendement acceptable. J.P. Morgan estime que l’industrie a besoin de…650 milliards de dollars de revenus annuels nouveauxJuste pour obtenir un retour de 10 % sur les infrastructures qui sont construites. Selon des hypothèses généreuses, les revenus liés à l’IA se situent entre 50 et 150 milliards de dollars par an. Il reste donc un grand écart entre la monétisation actuelle et les dépenses nécessaires pour cela.

Lorsque les retours sont si lointains, les équipes de gestion peuvent toujours justifier les dépenses. Elles peuvent se rassurer en se basant sur les promesses initiales liées à l’IA, ou sur les résultats initiaux de l’utilisation du cloud, ou encore en croyant que les dépenses actuelles deviendront un avantage concurrentiel demain. Mais la base de données actuelle est encore trop limitée pour que ce saut puisse être réalisé avec confiance.

Pourquoi personne ne veut être le premier à ralentir…

C’est là que le comportement peut transformer les dépenses en réflexes.dilemme du prisonnierCela signifie que chaque entreprise craint de être la première à renoncer aux nouvelles technologies. Si les concurrents continuent à acheter des capacités de traitement, et que vous ne le faites pas, vous risquez de perdre une part de marché dans les domaines du cloud, de la recherche de données, de l’publicité et du logiciel pour les entreprises. Ce sentiment de peur peut rendre la prudence irrationnelle, même lorsque les calculs économiques à court terme ne justifient pas clairement cette décision.

Le biais de confirmation peut aggraver ce cycle. Les investisseurs soulignent le fort développement des nuages et affirment que la demande existe déjà. Mais parfois, le programme de dépenses devient la preuve, plutôt que l’indicateur qui justifie ces dépenses.

Quelles sont les modifications apportées par l’avertissement de Damodaran ?

L’avertissement de Damodaran est important, car il change les règles du jeu. Il a dit…L’IA de pointe est arrivée il y a quelques mois.Cela indique que le processus de réévaluation des prix sur le marché est peut-être déjà terminé. Si les grands opérateurs ne peuvent pas montrer une meilleure gestion des investissements, les investisseurs ont plus de chances de ne plus considérer les investissements en capital comme quelque chose de naturel, et de les voir plutôt comme des coûts à payer à l’avance.

Le marché sépare la demande réelle de l’économie inefficace.

Ce qui est important maintenant, c’est non pas la présence ou non de la demande en IA. C’est plutôt si les investisseurs peuvent déterminer les bénéfices à attendre.

Seule la visibilité ne suffit plus.

Les investisseurs utilisent de plus en plus une évaluation simple : financer les dépenses là où les revenus sont visibles, et non là où l’ambition est la plus forte. Dans les réactions récentes…Alphabet a publié ses prévisions de dépenses de capital pour l’année 2026.Même alors que la croissance des nuages se redémarquait, le marché continuait à vendre ses actions. Cela indique que seule la visibilité ne suffit plus.

Meta est le contre-exemple plus clair. IlAugmentation du CAPEX lié à l’IA de 73%Mais les investisseurs ont récompensé cette action, car la direction a associé ces dépenses à des revenus publicitaires solides et à une meilleure perspective de revenus d’exploitation. Le marché indique donc que ces dépenses offrent un client visible, une marge de profit claire, ainsi qu’un calendrier de remboursement plus crédible.

Le test de revenus cette semaine

Les prochains rapports devraient aider à répondre à une question pratique : quelles entreprises ont à la fois une demande et des preuves économiques, et quelles entreprises ont principalement une demande ? Le contexte général est que…Tous les principaux acteurs ont augmenté leur investissement en CAPEX.Donc, la discussion se concentre maintenant sur qui sera celui qui récupère les bénéfices. Si le critère utilisé par J.P. Morgan est correct, et que l’industrie a besoin de…650 milliards de dollars de revenus annuels nouveauxPour obtenir un rendement de 10 %, les investisseurs doivent être très sélectifs dans le choix des projets où ils permettent à la gestion d’avoir le dessus sur les risques.

Comment juger le prochain coup : observer les retours, pas les promesses.

La vente récente aprèsAlphabet a augmenté ses prévisions de dépenses de développement pour 2026.en contraste avec la réaction plus forte de Meta.Preuves de l’augmentation des visites sur les publicités pilotées par l’IAMontre ce que le marché veut ensuite. AvecLes quatre hyperscalers ont augmenté leur investissement en capital de 2026.etLes résultats financiers de cette semaine pourraient révéler quelle entreprise estime que la course à l’intelligence artificielle en vaut la peine.La position pratique est de cesser d’acheter tous les produits de ce type et de se concentrer sur ceux qui peuvent permettre une rentabilité plus rapide que les concurrents.

Quoi regarder maintenant

• Directives concernant les investissements d’acquisition :Le management augmentera-t-il à nouveau le rythme ?Capex-to-Sales à son niveau recordOu montrent-ils des signes de tension ?
• Calculer vs. construire :Les fonds sont-ils principalement utilisés pour financer des infrastructures d’IA exploitables, ou bien pour des projets plus lents et moins flexibles ?
• Preuves économiques :Y a-t-il un impact concret sur la demande en services cloud ou les marges d’affaires, plutôt que des déclarations vagues concernant la demande future en intelligence artificielle ?
• Conversion de liquidités :Les réserves de bilan s'épuisent-elles plus rapidement que la période de remboursement devient visible ?

Qu’est-ce qui pourrait faire échouer la thèse ?

• La monétisation à court terme reste trop faible par rapport au fardeau de dépenses, et cela dure assez longtemps pour que le retour sur investissement reste distant.
• L’économie reste orientée vers la formation et les infrastructures, tandis que les retours obtenus restent incertains.
• Les entreprises continuent à investir davantage ensemble, mais finalement l’une d’elles recule sans obtenir de avantage compétitif évident.

Si cela se produit, Damodaran pourrait avoir raison.L’IA de pointe est arrivée il y a plusieurs mois.Et le marché récompense bien trop souvent le mauvais type de courage.