Les dépenses en investissements liés à l’intelligence artificielle de Goldman se chiffrent à 98 %. L’industrie de l’infrastructure devient donc plus importante… et également plus dangereuse.

Le problème actuel de Big Tech est celui lié aux difficultés de trésorerie qu’elle rencontre.

L’argent doit être payé maintenant.

Goldman affirme que les investissements en capital de Big Tech sont bien sur la voie de leur réalisation.98 % du flux de trésorerie opérationnelCet année, il reste peu de marge pour des rachats, des dividendes ou des erreurs. Les optimistes peuvent considérer cela comme une bonne chose ; les pessimistes, en revanche, peuvent voir cela comme une diminution de la marge de sécurité.

Au début de cette année, les quatre plus grandes entreprises technologiques américaines ont annoncé leur engagement…Plus de 700 milliards de dollars en dépenses de capitauxIl s’agit principalement d’investissements dans l’infrastructure liée à l’intelligence artificielle. Comme ces dépenses restent élevées, les bénéfices directs pour le court terme proviennent de la chaîne d’approvisionnement, et non des propriétaires des plateformes elles-mêmes.

Pourquoi le niveau de plateforme semble-t-il plus fragile ?

Le problème pour les géants n’est pas seulement la taille des dépenses qu’ils doivent engager. C’est aussi le fait que les revenus générés ne sont pas encore suffisants pour couvrir ces dépenses. Goldman se demande donc si la commercialisation de l’IA peut vraiment justifier la taille de l’investissement nécessaire. La réaction récente de Meta montre à quel point les investisseurs sont sensibles à ce manque de revenus : après avoir fixé son objectif en matière de dépenses de développement, sa valeur boursière…Une baisse de 9 % en une seule session..

C’est le contexte actuel du marché. Les investisseurs ne paient pas seulement en fonction de l’ambition des entreprises. Ils cherchent à savoir quelles entreprises peuvent être financées sans que cela nuise au financement ou à la flexibilité des entreprises concernées.

Les dépenses en matière d’infrastructures AI continuent de favoriser les fournisseurs concernés.

Les corrections vers le haut permettent de maintenir la visibilité des modifications apportées au système.

Le Cleaner Beta semble toujours être plus proche des fournisseurs. Les prévisions de dépenses des hyperscalers ont été relevées.Près de 60 pour centAu fil des révisions successives, les estimations des bénéfices nets des actions liées aux infrastructures d’IA ont également fortement augmenté. Cela indique que la situation est plus prometteuse pour l’avenir, et non seulement parce que les discours à long terme sont plus optimistes.

L’argent est réparti entre toutes les personnes concernées.

Les budgets des hyperméga-archives ne se concentrent pas dans un seul point de congestion. Ils sont plutôt répartis sur plusieurs endroits.Calcul, réseautique, mémoire, puissance et refroidissementCela élargit l’ensemble des entreprises qui peuvent générer des revenus dès le début de leur développement, avant que les principes économiques liés au logiciel ne soient pleinement établis.

Le contexte général soutient également l’idée que ce n’est pas simplement une affaire liée à la narration narrative. Au premier semestre de l’année 2025, les investissements liés à l’IA ont contribué à augmenter le PIB réel des États-Unis de près d’un point de pourcentage. Cela ne prouve pas nécessairement des résultats tangibles sur le marché final, mais cela indique que les effets positifs de ces investissements se font déjà sentir dans l’activité économique.

Le pouvoir de fixation des prix reste lié aux intrants rares.

Les géants technologiques ont réussi à s’assurer une position stable dans ce domaine.Contrats de 3 à 5 ansPour assurer l’approvisionnement en puces, le marché des DRAM reste très concentré. Lorsque les acheteurs s’efforcent d’obtenir des stocks suffisants, et que le nombre de vendeurs est limité, le pouvoir de fixation des prix reste entre les mains des vendeurs, plutôt que chez les consommateurs.

C’est pour cette raison que le chemin en hausse semble toujours plus large : les revenus peuvent être convertis plus rapidement, la rareté peut favoriser les marges bénéficiaires, et les liquidités arrivent avant que les propriétaires de la plateforme n’aient pu prouver pleinement les bénéfices liés à l’utilisation de l’IA.

Le risque : les dépenses peuvent augmenter plus rapidement que les bénéfices.

Le marché devient de plus en plus dangereux au niveau des plateformes. Goldman note que les investisseurs évitent déjà les sociétés liées à l’intelligence artificielle.La croissance des revenus d’exploitation est soumise à une pression.De plus, les investissements en capital fixe sont financés par des dettes. En d’autres termes, le marché devient de plus en plus sélectif dans son choix des personnes qui reçoivent des récompenses pour leurs dépenses.

Qu’est-ce qui pourrait rompre cette configuration ?

Le point de rupture le plus claire n’est pas une demande faible pour l’IA en théorie. Il s’agit plutôt d’une augmentation des investissements en capital fixe qui se produit plus rapidement que la mise en valeur financière des activités liées à l’IA. Le consensus de Wall Street concernant les dépenses des hyperscalers d’ici 2026 est désormais de 527 milliards de dollars. Goldman a également souligné que les estimations des analystes sous-estaient constamment les investissements en capital fixe liés à l’IA.

Il y a également un niveau de coût-risque. Selon les recherches menées par Goldman,Centres de données de nouvelle générationLes charges de travail liées à l’IA deviennent de plus en plus complexes et coûteuses, à mesure que la densité de puissance augmente et que l’intégration des systèmes s’approfondit. Si les coûts continuent d’augmenter, les besoins en financement pourront survenir avant même que les bénéfices liés aux revenus ne soient réalisés.

Que l’on attend maintenant…

• Constructifs :Vendeurs d’infrastructures qui disposent de pouvoir de négociation sur les prix et qui ont des commandes réelles.
• Sélectif :Ce sont des investisseurs qui dépensent de l’argent sur des plateformes financières, et ce uniquement là où la monétisation, le financement et la capacité de rapporter des bénéfices restent crédibles.

Meta reste le test le plus clair de cette frontière. Le marché n’a pas rejeté cette approche basée sur l’intelligence artificielle ; il a plutôt rejeté l’idée que les dépenses en elles-mêmes méritaient une rémunération supplémentaire. Pour ce qui concerne les infrastructures technologiques, cela signifie que les opportunités se développent toujours, mais la tolérance aux erreurs diminue.