Le transfert de capitaux par l’IA : les hyperscalers perdent de l’argent, et Nvidia est la seule qui compte.

Le marché continue de se demander si l’intelligence artificielle crée un problème d’inflation. C’est ce que la plupart des gens pensent lorsqu’ils entendent cette question. Mais ce n’est pas la forme d’inflation à surveiller.

L’histoire réelle de l’inflation dans le domaine de l’IA se déroule sur les lignes de dépense des entreprises qui construisent l’infrastructure. C’est bien plus intéressant pour ceux qui possèdent des actions technologiques.

Microsoft a dépensé 115,9 milliards de dollars en investissements de capital au cours des douze derniers mois. Google a dépensé 132,4 milliards de dollars. Amazon a dépensé 173 milliards de dollars. Ensemble, ces trois entreprises investissent plus de 420 milliards de dollars par an dans des infrastructures physiques ; la grande majorité de ces investissements vise à améliorer les capacités de calcul de l’IA.

Les conséquences de ces dépenses se manifestent sur l’autre côté du tableau des flux de trésorerie. Le flux de trésorerie libre d’Amazon est tombé en dessous de zéro : il a diminué de 186 % par rapport à l’année précédente, pour atteindre -11,6 milliards de dollars. Le flux de trésorerie libre de Google a également diminué de 20 % par rapport à l’année précédente, pour atteindre 53,3 milliards de dollars, contre environ 66 milliards de dollars l’année dernière. Le flux de trésorerie libre de Microsoft est également en baisse, avec une diminution de 6,5 %, pour atteindre 67 milliards de dollars.

Les plus grandes entreprises technologiques du monde – celles qui génèrent réellement un flux de trésorerie libre – dépensent désormais cette trésorerie pour financer l’infrastructure liée à l’IA. Leur investissement en capital nécessite des fonds que seule la reprise d’actions, les dividendes et les acquisitions peuvent fournir.

C’est le problème de l’inflation. Pas les prix à la consommation. Le coût de l’infrastructure de l’IA est devenu si élevé que cela modifie la dynamique des flux de trésorerie de tout le secteur.

Qui prend en charge les coûts

Le bénéficiaire de ce transfert de capitaux est évident : Nvidia se trouve au cœur de la chaîne d’approvisionnement en IA. Les résultats financiers en témoignent. Le chiffre d’affaires croît de 70,7 % par an, avec une augmentation continue de près de 20 %. Le retour sur investissement est de 74,2 %. Le flux de trésorerie net pour les douze derniers mois s’élève à 119,1 milliards de dollars – plus que la somme totale des flux de trésorerie générés par Microsoft, Google et Amazon réunis.

Nvidia prend l’argent provenant des bilans des hyperscalers et le transforme en son propre liquidité. La société possède 13,2 milliards de dollars en liquidités et équivalents sur son bilan. Il n’y a pratiquement aucune dette nette après compensation des obligations – en fait, sa dette nette est de -72,1 milliards de dollars. Le rendement sur les capitaux investis est de 89,4 %. Ce n’est pas une société qui a besoin de plus de capital. C’est plutôt une société qui génère plus de liquidités que quiconque dans le secteur technologique.

La dynamique de pouvoir est extrême. Les acheteurs – Microsoft, Google, Amazon – dépensent des milliards de dollars par trimestre en matériel Nvidia. Ils n’ont pas beaucoup d’alternatives à cette échelle. AMD croît ses revenus à un taux de 39,5 % annuellement, et constitue donc une véritable concurrente dans le domaine des puces d’accélération. Cependant, son marge brute de 50,3 % et sa marge opérationnelle de 11,7 % montrent qu’elle n’est pas encore au niveau de pouvoir de tarification qui caractérise le avantage concurrentiel de Nvidia. La marge opérationnelle de Nvidia, à 64 %, est plus de cinq fois supérieure à celle d’AMD.

Ce qui signifie pour l’acheteur, c’est que la structure de coûts liés aux infrastructures d’IA ne diminue pas suffisamment pour compenser la croissance du volume d’activités. Les grands fournisseurs d’infrastructures offrent des GPU à des prix élevés, mais les bénéfices générés par ces achats ne couvrent pas encore les coûts initiaux.

La question de la durabilité des dépenses

Les données indiquent qu’il existe une tension qui n’a pas encore été pleinement prise en compte dans les discussions du marché. Les hyperscalers ont entré dans ce cycle avec des flux de trésorerie gratuits considérables – des centaines de milliards de dollars au sein du groupe. Ils ont pu financer les investissements en IA, car ils disposaient de réserves de liquidités pour le faire. Mais cette réserve diminue.

Amazon fait aujourd’hui un flux de trésorerie négatif. Google a enregistré une diminution du flux de trésorerie libre d’environ 13 milliards de dollars par an. Le flux de trésorerie libre de Microsoft diminue également, bien que ce soit sur une base absolue plus importante. La question n’est pas de savoir si ces entreprises peuvent continuer à dépenser autant d’argent – elles disposent de grandes quantités d’argent liquide et de solides capacités financières. La question est plutôt de savoir combien de temps elles pourront maintenir ce rythme avant que le marché exige des preuves que ces dépenses génèrent des bénéfices proportionnels.

Le montant total de la dette d’Amazon est de 544,1 milliards de dollars, avec un ratio dette/patrimoine de 23,4 %. Microsoft a une dette totale de 316 milliards de dollars. Google a quant à lui 281,5 milliards de dollars en dettes. Ces entreprises disposent de bilans suffisants pour continuer à emprunter de l’argent, mais la tendance négative du flux de trésorerie libre signifie qu’elles ne peuvent plus financer leurs activités par elles-mêmes. Cela change le profil de risque lié à l’expansion des investissements constants.

En termes simples, les hyperscalers se trouvent dans une situation où ils ont besoin de revenus générés par l’IA pour pouvoir croître plus rapidement que le coût des investissements. Sinon, le déficit de flux de trésorerie libre s’agrandira au point que le marché perdra sa patience. Ce n’est pas une crise à court terme – ces entreprises ne manquent pas de fonds. Il s’agit plutôt d’un problème lié aux marges de sécurité. Plus la croissance des revenus est retardée par rapport à la croissance des investissements, plus le niveau de sécurité devient faible.

Ce que Nvidia nous dit

Les chiffres propres à Nvidia montrent clairement dans quelle situation se trouve le cycle économique. Les revenus ont augmenté, passant de 44,1 milliards de dollars au premier trimestre de la période financière 2026 à 46,7 milliards de dollars au deuxième trimestre. La croissance reste positive, mais elle ralentit progressivement. L’estimation moyenne pour le prochain trimestre est de 46 milliards de dollars de revenus, ce qui représente une baisse modeste par rapport aux trois trimestres précédents où la croissance était constante.

Cette variation est intéressante d’être prise en compte. Les bénéfices de Nvidia ont toujours dépassé les estimations : au dernier trimestre, les bénéfices étaient de 1,05 dollar par action, contre une estimation moyenne de 1,01 dollar. Les revenus, quant à eux, étaient de 46,7 milliards de dollars, ce qui dépassait la prévision de 46 milliards de dollars. Mais lorsque les estimations commencent à prévoir une diminution ou une stagnation des revenus après trois années de croissance à deux chiffres, la réaction du marché face à une nouvelle défaillance sera plus forte qu’en situation de croissance continue.

Le rapport d’éarnings prévu le 26 août sera la première véritable épreuve pour savoir si la demande peut rester à ces niveaux. Les commentaires de la direction concernant la demande en centres de données, les projections pour l’ensemble de l’année, ainsi que les indications quant au fait que les hyperscalers procèdent à des achats anticipés ou les retiennent, seront plus importants que le chiffre principal.

La question de l’architecture

La vraie question structurelle est de savoir si Nvidia peut maintenir son profil de marges, alors que le marché passe d’une phase de formation des modèles à une phase d’inférence. Les tâches de formation – celles qui ont permis à Nvidia de gagner de l’argent – sont liées au système CUDA et dépendent de l’architecture de Nvidia. En revanche, les tâches d’inférence, qui constituent le moteur de revenus à long terme, exigent des conditions différentes : plus faible latence, meilleure efficacité et coûts plus bas.

Dans cet environnement, CUDA n’est pas un obstacle majeur. L’inference peut se dérouler sur des matériels très variés. L’architecture d’AMD est compétitive en termes d’efficacité. Les semi-conducteurs personnalisés fournis par Google, Amazon et Microsoft eux-mêmes sont optimisés pour des tâches spécifiques d’inference. Les hyperscalers ont donc un intérêt direct à réduire leur dépendance vis-à-vis de Nvidia, car les coûts deviennent trop élevés.

Je pense que le chemin à long terme de Nvidia pour atteindre une capitalisation boursière de 20 billions de dollars dépend de la monétisation des logiciels. Le matériel seul ne suffira pas pour maintenir ce niveau de valeur boursière à grande échelle. Mais la composition des revenus liés aux logiciels n’a pas encore été suffisante pour faire évoluer la valeur de Nvidia par rapport au cycle du matériel. Avec une capitalisation boursière de 5,4 billions de dollars et un ratio P/S de 21,4, la valeur de l’action suppose encore une croissance exceptionnelle du matériel sur les prochaines années.

Où le capital devrait aller

Les données indiquent une hiérarchie claire des coûts de substitution. Nvidia est donc le vendeur dans une transaction où les acheteurs sont sous pression. C’est une position puissante… mais l’action a déjà absorbé la plupart de cet avantage dans son prix. Le ratio P/E de environ 60x exige une exécution parfaite sur plusieurs années. Une seule saison avec des prévisions décevantes pourrait entraîner une baisse significative du cours de l’action.

Les hyperscalers adoptent une méthode de calcul différente. Microsoft est évaluée à 27 fois ses résultats d’exploitation, Google à 17 fois, et Amazon à 21 fois. Leur flux de trésorerie gratuit est actuellement sous pression, mais cette pression est temporaire – elle reflète un cycle d’investissements en CAPEX, et non une détérioration permanente des résultats d’exploitation. Si les revenus liés à l’IA rattachent les dépenses en CAPEX, leurs multiples augmenteront à partir de niveaux plus bas. Si le marché s’inquiète de l’overinvestissement en IA, les hyperscalers sont déjà prêts à subir des déceptions sur ce point.

La question n’est pas de savoir si Nvidia restera dominante dans le domaine des accélérateurs d’IA. La question est plutôt de savoir si le profil de retour financier qui en résultera – commençant à 5,4 billions de dollars, avec des bénéfices de 60 fois supérieurs aux prévisions actuelles – est aussi attrayant que celui des entreprises qui paient actuellement les coûts liés à la construction de l’infrastructure nécessaire pour ce domaine.

Je pense que la thèse à long terme concernant Nvidia reste valable. L’entreprise dispose de pouvoir de tarification, d’une large base d’installations, et une transition vers des logiciels en cours. Mais une grande partie du rendement supérieur à 300 % qui se traduit par une capitalisation boursière de 20 000 milliards de dollars est liée aux activités secondaires, en 2028 et au-delà. Les hyperscalers, dont les multiples P/S sont faibles et dont les prix de vente sont basés sur des revenus comprimés, présentent moins de risques à court terme et plus de possibilités si le cycle de revenus lié à l’IA s’accélère.

Le problème de l’inflation dans l’IA n’est pas une crise. C’est plutôt un transfert de capitaux – des balances des grands géants de l’IA vers la balance de Nvidia. La question pour les investisseurs est de savoir quelle partie de ce transfert offre un risque et un rendement plus attrayants à partir de maintenant.