Avertissement de Goldman : 800 milliards de dollars investis dans l’IA, mais pas encore de preuve de profit.

Les investissements de Hyperscaler sont évalués avant que les bénéfices ne soient visibles.

Le marché ne valorise plus tant les résultats financiers actuels que l’ampleur des investissements dans l’IA. La majorité des analystes estime que…environ 800 milliards cette annéeEn ce qui concerne les dépenses de construction des hyperscalers, le cadre plus large proposé par Goldman indique que l’augmentation réelle des dépenses est plus importante que ce que montrent les chiffres publiés aux États-Unis. Cela laisse les investisseurs dans l’impasse : ils doivent choisir entre soutenir ces constructeurs maintenant ou attendre des preuves qui pourraient apparaître plus tard.

Il reste encore une demande à mettre en avant. Le tracker d’IA de Goldman montre une adoption…19.8%Les attentes sont de 23,0 % au cours des six prochains mois. Les investissements liés à l’IA aux États-Unis restent également élevés, atteignant encore 360 milliards de dollars, soit plus que le niveau de 2022. Les optimistes considèrent cela comme une preuve que la dynamique du marché s’est étendue au-delà de quelques entreprises clés.

L’affaire de précaution est simple. Jim Covello de Goldman argumente…Les bénéfices sur leurs dépenses n’ont pas encore été réalisés.Entre les entreprises, les firmes modèles et les hyperscalers. C’est là la tension centrale : le marché fixe les prix en fonction des croyances, tandis que les entreprises doivent encore prouver leurs bénéfices. Si la monétisation tarde, l’accord actuel peut se transformer en une dévaluation plus lente.

Le modèle de développement de l’IA de Goldman dépend davantage des hypothèses liées à l’infrastructure que des retours concrets obtenus.

Le cadre de référence de Goldman récent affirme que l’ampleur de la construction n’est pas un critère de demande fixe et unique. Elle est plutôt construite à partir de…Quatre hypothèsesIl s’agit de la fréquence de remplacement des puces, de la complexité des centres de données, du mélange d’architectures utilisées, ainsi que des goulots d’étranglement liés aux ressources en énergie, au main-d’œuvre et aux équipements. Cela explique pourquoi les dépenses peuvent continuer à augmenter, même si un retour sur investissement clair reste incertain.

Pourquoi le cycle de dépenses peut dépasser la date de validation

Si le silicium utilisé dans l’IA est moins durable que prévu, alors reporter les investissements devient une option acceptable. Si les centres de données de nouvelle génération deviennent de plus en plus complexes et à forte consommation d’énergie, attendre pourrait signifier accepter de payer davantage plus tard. Et si les changements dans l’architecture ou les problèmes d’infrastructure entravent les projets, « attendre la clarté » devient une partie intégrante du cycle de dépenses.

Cette configuration rend également le biais de confirmation plus facile à détecter. Les investisseurs et les gestionnaires peuvent utiliser les nouvelles installations, les embauches et les mises à jour concernant les fournisseurs comme preuves que l’entreprise réussit dans son activité. Cependant, Jim Covello de Goldman reste convaincu que…Les retours sur leurs dépenses ne sont pas encore apparus.La taille physique est visible ; le bénéfice financier, non.

Le marché devient de plus en plus sélectif en ce qui concerne les grandes dépenses liées à l’IA.

Au début du cycle économique, les entreprises pouvaient gagner la faveur des investisseurs en disant simplement « IA » et en maintenant leurs dépenses de capital dans les limites souhaitées. Mais aujourd’hui, le marché devient plus exigeant. L’analyse de Goldman est assez directe :Les investisseurs ne sont pas disposés à récompenser tous les investisseurs importants en IA de la même manière.La phase est passée d’une approbation générale pour les actions de désinvestissement à une surveillance plus stricte en matière de monétisation.

Cette évolution se manifeste déjà dans les performances des actions. Goldman souligne que les investisseurs ont cessé de investir dans ces actifs.Entreprises d’infrastructure IA dont la croissance des revenus d’exploitation est sous pressionEt là où les dépenses de construction sont financées par la dette, on cherche également des bénéficiaires plus directs des plateformes d’IA et des gains de productivité.

Quels changements cela entraîne pour les investisseurs en termes de rotation

• La sélection est plus importante que la largeur.La prochaine étape du marché ressemble moins à une vague de valorisation des entreprises dans tous les secteurs d’infrastructure, et plus plutôt à une recherche de sociétés qui ont un chemin plus clair entre les dépenses et les bénéfices.
• L’adoption soutient l’histoire, mais elle ne la résout pas.L’adoption de l’IA par les entreprises a augmenté., ce qui soutient l’argument en faveur d’une demande continue. Mais l’échelle globale de la construction reste encore à déterminer.Quatre hypothèsesAinsi, le risque d’exécution n’a pas disparu.
• Le point clé est la conversion, et non le engagement.Si les dépenses continuent de augmenter, tandis que les investisseurs ne récompensent que ceux qui sont liés à l’utilisation et à la génération de liquidités, le cercle des gagnants restera restreint.