Le nouveau problème de puissance de l’IA n’est pas la quantité d’énergie disponible – c’est les GPU eux-mêmes. Ces 3 stocks pourraient être la solution.

Pendant deux ans, le marché de l’énergie pour les IA s’est construit sur une seule hypothèse : les centres de données ont besoin de plus d’électricité. Par conséquent, on achète des turbines, des équipements électriques, des équipements nucléaires et des systèmes de distribution d’électricité. Un autre problème apparaît désormais au sein même de ces usines de IA. Les clusters de GPU ne consomment pas autant d’électricité que les centres de données traditionnels ; les charges de travail peuvent passer de un à presque pleine utilisation en quelques secondes ou même millisecondes. Cela entraîne des variations de consommation d’énergie de plusieurs mégawatts, que la grille électrique, les turbines installées sur site et les systèmes de secours traditionnels ne sont pas conçus pour gérer. L’industrie commence donc à mettre en place de nouveaux systèmes de stockage d’énergie via des batteries, des UPS de tension moyenne et des contrôles actifs de la puissance, afin de séparer le traitement informatique lié aux IA de l’infrastructure qui lui fournit l’énergie nécessaire.Cela change la question d’investissement : il ne s’agit plus de savoir qui peut produire plus de puissance, mais de savoir qui peut en faire usage. Trois entreprises se trouvent à des étapes différentes sur ce marché émergent, mais celle qui est la plus intéressante est une entreprise en difficulté, valant 2 milliards de dollars. Cette entreprise a déjà obtenu environ 850 millions de dollars dans le domaine des centres de données, avant que Wall Street ne décide si les économies liées à cet investissement sont réellement rentables.

La rareté de la puissance des IA devient un problème de qualité-puissance des IA.

Un centre de données conventionnel se comporte de manière relativement prévisible ; un cluster d’IA massif, en revanche, ne se comporte pas ainsi. Des milliers de GPU peuvent opérer simultanément les phases de formation, de sauvegarde des données et de communication, ce qui entraîne des changements soudains de charge, qui se propagent vers les systèmes de stockage d’énergie, les générateurs et finalement le réseau électrique. Les recherches récentes sur les systèmes électriques ont montré que les charges d’IA importantes peuvent provoquer des oscillations persistantes plutôt que des changements graduels de la demande. GE Vernova indique aujourd’hui que les charges d’IA peuvent augmenter de environ 20 % à 80 % dans des installations de plusieurs centaines de mégawatts. Cela crée un problème inhabituel : une hyperscaler peut avoir suffisamment de capacité de production pour couvrir ses besoins, mais ne peut toujours pas utiliser efficacement les GPU, car la source d’énergie ne peut pas suivre correctement les variations de charge. Les turbines à gaz sont particulièrement mal adaptées pour absorber des variations de charge sub-secondaires ; la pression mécanique peut donc raccourcir la durée de vie des équipements. De plus, les opérateurs du réseau électrique se soucient de plus en plus des taux de rampe et de la qualité de l’énergie avant d’approuver de nouvelles connexions. La solution consiste à placer un tampon à réponse rapide entre les calculs et la production d’énergie. Les batteries absorbent les pic de charge, les systèmes de stockage d’énergie stabilisent la tension et la fréquence, et les contrôles permettent que la charge d’IA volatile ressemble à une charge prévisible pour le réseau électrique.Cela crée effectivement une nouvelle couche d’infrastructure entre la centrale électrique et les GPU. Contrairement à l’idée générale selon laquelle « les IA ont besoin d’électricité », cette couche d’infrastructure ne commence tout juste à apparaître dans les commandes et les revenus.

Fluence (FLNC) : 850 millions de commandes liées à l’IA pour une entreprise qui valait 2 milliards de dollars.

Fluence est le nom à risque le plus élevé dans ce domaine. Mais c’est aussi celui où les chiffres créent la plus grande lacune d’informations. Le marché considère toujours Fluence comme un intégrateur de systèmes de stockage de batteries qui rencontre des problèmes d’exécution, avec des marges faibles et un modèle de revenus qui a constamment déçu les investisseurs. Cette opinion est justifiée par les données du dernier trimestre : les revenus n’ont été que d’environ 650 millions de dollars, le taux de marge brute selon les normes GAAP est tombé à 5,1 %, l’EBITDA ajusté est négatif de 29 millions de dollars, et les nouvelles installations de production entraînent des retards suffisants pour retarder les revenus jusqu’à la fin de l’année fiscale 2027. Cependant, derrière ces problèmes, une variation dans la composition des clients se manifeste. Fluence a révélé cela…850 millions de revenus provenant des activités liées aux centres de données, assurés jusqu'en juillet.Y compris son premier grand projet en arrière-plan, et environ 550 millions de dollars de subventions reçues des hyperscalers. Le volume de données stockées dans ses centres de données a atteint environ 16 GWh, tandis que le solde total des commandes s’élève à un chiffre record de 6,4 milliards de dollars. En comparaison avec une capitalisation boursière actuelle d’environ 2,1 milliards de dollars, le secteur des centres de données sécurisés représente déjà une taille inhabituellement importante par rapport au valeur des actions.

L’opportunité n’est pas simplement que les campus basés sur l’IA ont besoin de plus de batteries. Ce que les hyperscalers achètent de la part de Fluence peut être économiquement différent de ceux que l’on trouve dans les projets de stockage énergétique renouvelable classiques. Les batteries utilisées par les fournisseurs d’énergie, historiquement, permettent de générer des revenus grâce aux changements d’utilisation de l’énergie et aux services fournis par le réseau électrique. En revanche, le stockage basé sur l’IA, derrière le compteur, peut permettre de générer des revenus pour quelque chose de plus précieux…Vitesse de conversion en puissance et qualité de la puissance pour les GPU qui valent des milliards de dollarsUne batterie qui empêche les restrictions liées aux énergies renouvelables possède une valeur économique bien précise. Une batterie qui permet à un opérateur de réseau d’ouvrir un centre de données avant une mise à niveau du réseau, qui permet de gérer les charges soudaines sur les GPU et protège la production locale peut avoir une valeur proposition différente. Les dirigeants ont déjà souligné cette différence : les développeurs privilégient la vitesse de fourniture d’énergie, tandis que les opérateurs de réseau accordent plus d’importance à la qualité de l’énergie fournie. C’est justement ce changement de priorités que les investisseurs doivent surveiller. Le scénario défavorable est également clair : 850 millions de commandes ne sont pas significatives si Fluence continue à convertir ses revenus avec des marges brutes de quelques dizaines de pour cent. Il s’agit donc pas d’une opportunité de retournement traditionnelle.La réévaluation ne commence que si les projets de centres de données se révèlent avoir des marges structurelles plus élevées que le portefeuille existant, et si la production se stabilise.Si cela se produit, une valeur de capital-actions de 2 milliards de dollars semble déconnectée d’un solde de 6,4 milliards de dollars, ainsi que d’une expansion rapide du domaine des IA. Sinon, les IA deviennent encore une autre catégorie de marché impressionnante, mais liée à un modèle commercial peu efficace.

GE Vernova (GEV) : L’IA crée une deuxième source de revenus autour de la turbine.

GE Vernova offre la preuve la plus solide que ce marché est réel. Les investisseurs comprennent déjà la thèse de base de GEV : l’IA nécessite une production énergétique importante, l’disponibilité des turbines à gaz est limitée pendant plusieurs années, et l’entreprise transforme cette rareté en revenus. Les commandes au deuxième trimestre ont augmenté de 88 % de manière naturelle, atteignant 24,2 milliards de dollars. Le stock de commandes s’est élevé à 176 milliards de dollars. Le stock de commandes liées aux turbines à gaz et les réservations de places ont atteint 116 GW. Les commandes pour les centres de données ont dépassé 5 milliards de dollars rien qu’au premier semestre. Ce qui est important maintenant, c’est que GEV a trouvé un autre moyen de transformer cette même capacité d’IA en revenus. Son UPS à tension moyenne nouvellement lancé se situe entre la source de production d’énergie et les charges critiques. Il combine la conversion de l’énergie, le contrôle et l’accumulation de batterie, afin d’éviter que les changements rapides dans la demande en puissance GPU ne se transmettent aux turbines ou au réseau électrique. Au lieu de vendre uniquement les mégawatts, GEV a désormais l’opportunité de vendre…Génération d’énergie + Électrification + Stabilisation + Contrôles + Service à long terme, autour des mêmes megawatts.

C’est stratégiquement plus important qu’un autre lancement de produit de UPS. Transporter la protection électrique des UPS à basse tension vers des systèmes à tension moyenne permet à un seul système de stabiliser des zones beaucoup plus grandes d’une installation informatique. Cela peut également simplifier l’architecture du système. De plus, cela rend les turbines installées par GEV plus valables, car cela permet de résoudre un problème qui était déjà présent en utilisant des turbines pour les installations informatiques. Le contexte financier est extrêmement favorable : les revenus au deuxième trimestre ont augmenté de 22 %, atteignant 11,1 milliards de dollars ; le BEPID a atteint 1,2 milliard de dollars, et le flux de trésorerie libre du premier semestre dépasse déjà celui de l’année précédente. Mais la valeur de GEV reflète bien cette qualité. À environ 950 dollars, la capitalisation boursière de GEV est d’environ 250 milliards de dollars, et son cours est situé autour des 40 ans sur les revenus futurs.Le GEV est donc la meilleure confirmation de cette thèse, mais pas nécessairement la meilleure estimation des coûts.La nouvelle couche de qualité de l’énergie peut augmenter la part de marché des centres de données. Mais elle est intégrée à une entreprise qui est déjà considérée comme l’un des leaders dans le domaine de la réponse aux pénuries d’énergie liées à l’IA.

Vertiv (VRT) : Le UPS devient un composant intelligent actif

Vertiv se trouve juste à côté de l’architecture du centre de données existant. Cela constitue à la fois son avantage et son problème d’évaluation. Le système de protection contre les pannes électriques traditionnel était essentiellement une sorte d’assurance : il permettait aux serveurs de rester opérationnels en cas de panne d’électricité. L’intelligence artificielle change cette situation. Lorsque la demande en GPU peut varier rapidement en quelques millisecondes, le système de protection contre les pannes électriques peut devenir un élément essentiel de la gestion énergétique quotidienne, absorbant continuellement les variations de charge plutôt que d’attendre passivement une panne. Vertiv travaille activement à développer des contrôles avancés pour ce type de système, transformant ainsi les équipements nécessaires pour assurer la résilience en outils permettant de stabiliser les charges d’activité liées à l’IA. Cela crée une opportunité intéressante, car les hyperscalers n’ont pas besoin d’une technologie entièrement nouvelle ; ils ont besoin d’une infrastructure critique existante pour pouvoir exécuter plus de fonctions, avec une densité de puissance plus élevée et un contrôle plus sophistiqué.

Malheureusement, c’est aussi l’entreprise dont les investisseurs ont le moins besoin de imagination pour comprendre ses performances. Les revenus du deuxième trimestre ont augmenté de 24 %, atteignant 3,27 milliards de dollars. Le bénéfice opérationnel a augmenté de 51 %, et le taux de rentabilité a augmenté de 410 points de base, atteignant 22,6 %. Le bénéfice par action a également augmenté de 60 %. Le flux de trésorerie libre a atteint 925 millions de dollars pour ce trimestre. La direction a augmenté les prévisions d’augmentation de la croissance organique sur l’année à environ 31 %, avec un bénéfice par action d’environ 6,70 dollars. L’entreprise se développe plus rapidement que la plupart des entreprises industrielles peuvent l’imaginer. Mais VRT a maintenant une valeur de marché supérieure à 100 milliards de dollars, et son cours est estimé à environ 34 fois son bénéfice futur, après avoir plus que doublé au cours de l’année écoulée. La demande en qualité d’énergie renforce l’avenir de l’entreprise. Mais le marché considère déjà Vertiv comme un acteur majeur dans l’infrastructure IA.Contrairement à Fluence, Vertiv n’a pas besoin d’une nouvelle histoire pour réparer ses multiples ; il a simplement besoin d’une exécution exceptionnelle pour le maintenir en état.

Le nouveau marché de la puissance IA consiste à contrôler la charge.

Cela crée une hiérarchie beaucoup plus claire que le panier initial « L’IA a besoin de plus d’électricité ».GE Vernova est la validation la plus forte :La même entreprise qui bénéficie de la rareté des turbines construit désormais des équipements destinés à protéger ces turbines des charges de travail liées à l’IA. Cela montre que la qualité de l’énergie électrique devient une véritable contrainte dans le processus de conception.Vertiv est le produit de haute qualité pour l’exposition directe.Si UPS passe d’une fonction de sauvegarde passive à une gestion active des charges, son contenu exploitable devient plus précieux. Cependant, la force de ses revenus et sa valeur boursière reflètent déjà un niveau important d’optimisme.Fluence est le prix mal calculé au risque le plus élevé :L’entreprise rencontre de sérieux problèmes d’exécution. Cependant, les 850 millions de dollars provenant des activités liées aux centres de données, par rapport à une valeur de capital social d’environ 2 milliards de dollars, créent une asymétrie qui n’est plus présente chez les deux autres entreprises.

Ça faitFLNC : une exposition spéculative de préférenceCe n’est pas parce qu’il s’agit de la meilleure entreprise, mais plutôt parce que les centres de données peuvent changer la valeur de ses produits. Le catalyseur n’est pas un autre prix attribué par une hyperscaler ; c’est la preuve que les projets d’IA situés en arrière-plan des équipements offrent des marges plus bonnes. De plus, le retard dans la fabrication permet finalement de transformer le backlog énorme en liquidités. GEV reste donc la méthode de vérification de qualité préférée, tandis que VRT est un nom où l’avantage dépend de la capacité des bénéfices à dépasser les multiples déjà élevés.

Le premier marché autour de la puissance de l’IA concernait la rareté :Trouvez plus de mégawatts.Le suivant concerne le contrôle :Faire en sorte que ces megawaatts fonctionnent de la manière dont les GPU en ont besoin.Si les usines d’IA continuent à augmenter leur puissance de production jusqu’à des centaines de mégawatts, voire des gigawatts, alors les batteries et les systèmes UPS ne seront plus considérés comme du matériel de secours secondaire, mais deviendront une partie intégrante de l’architecture informatique elle-même. C’est le changement que le marché vient juste de commencer à évaluer.