Wall Street prévoit des dépenses de 1,4 trillion de dollars pour l’IA en 2027-2033. Des actions à acheter avant le prochain ajustement des prix.

Pourquoi l’idée de 1,4 billions de dollars dépensés en IA est-elle importante maintenant ?

L’IA évolue d’un thème général en une composante plus concrète de l’histoire des investissements. C’est maintenant un…Un facteur mesurable qui influence les marchés et l’économieCela change la question pour les investisseurs. La question n’est plus seulement de savoir si l’IA est importante ; il s’agit plutôt des entreprises qui reçoivent leurs paiements en premier, au fur et à mesure que les dépenses se répartissent entre les différents acteurs.

Les perspectives de dépenses sont importantes et visibles.

Les dépenses en infrastructure IA sont déjà supérieures à…700 milliards de dollars devraient être dépensés cette année.Des prévisions de 920 milliards à 1,4 billions de dollars pour l’année suivante. Le signe le plus clair est celui de ceux qui dépensent : les quatre plus grands opérateurs haute performance vont dépenser…Plus de 700 milliards d’USD cette annéeEt les investissements en IA des grands opérateurs américains seront estimés à atteindre1,12 trillion en 2027.

Cela ne résout pas la controverse concernant les retours à long terme d’une IA. Mais cela rend le développement de cette technologie plus difficile à ignorer. Pour les investisseurs, l’aspect utile est de déterminer les points de rareté où la demande devra augmenter par la suite.

Lorsque les goulots d’étranglement apparaissent en premier.

À mesure que l’expansion se poursuit, l’argent devrait continuer à se concentrer dans les domaines qui ne peuvent pas être développés rapidement.Puissance de calculLe réseautage, la mémoire, puis le refroidissement, les équipements électriques et l’infrastructure énergétique. Ce sont les couches où les goulots d’étranglement peuvent se transformer en une demande plus forte et en une meilleure visibilité.

Nvidia reste la solution directe pour posséder une infrastructure d’IA.

Nvidia reste la société qui offre la plus grande exposition directe aux dépenses liées aux infrastructures de l’IA. Même après sa performance, les actions de cette entreprise sont cotées à un prix très bas.16 fois les revenus futurs pour l’année fiscale 2028Ce n’est pas une valorisation extrême pour le leader du marché, dans une vague d’investissements que les analystes prévoient encore de voir augmenter.

Pourquoi l’installation reste-t-elle importante

Goldman Sachs a déclaré que Nvidia avait…Le plus grand bénéficiaire des dépenses précoces en matière d’infrastructure de l’IAEt il reste bien positionné si cette demande continue. C’est le point essentiel à court terme : le cycle d’investissements reste intact, et Nvidia se trouve toujours dans une position favorable au sein de ce cycle.

Pourquoi Nvidia a toujours un avantage

Les GPU Nvidia restent les chips principaux utilisés pour entraîner les modèles d’IA. Son écosystème CUDA a permis de créer une barrière logicielle solide. L’entreprise se développe également dans les domaines de l’inférence et de l’IA agentique, ce qui élargit les opportunités au-delà d’un seul cycle d’entraînement.

Qu’est-ce qui pourrait remettre en question cette thèse ?

Le principal risque est que les fournisseurs de services cloud puissants puissent réduire progressivement leur dépendance envers Nvidia. Cela peut être important sur le long terme, mais cela ne annule pas la situation à court terme, tant que les dépenses liées aux infrastructures continuent d’augmenter.

Micron pourrait bénéficier si la mémoire devient le prochain obstacle.

Après les GPU, la prochaine contrainte évidente dans les clusters d’IA est le transfert des données. À mesure que les systèmes se développent, les performances dépendent non seulement de la puissance de calcul brute, mais aussi de la rapidité avec laquelle les données peuvent être transmises au système de calcul.

Pourquoi HBM est important

Les GPU d’IA et autres accélérateurs doivent être emballés correctement.mémoire à haut débit, ou HBMPour atteindre un rendu optimal. C’est pourquoi la mémoire est une composante indispensable de cette construction, et non un ajout optionnel.

Pourquoi Micron est-il mentionné dans le thread ?

Les données source montrent que Micron est l’une des entreprises liées à l’IA qui devrait être investie, car les dépenses de construction d’infrastructures liées à l’intelligence artificielle continuent de augmenter. La logique est simple : si l’implémentation de l’intelligence artificielle entraîne une augmentation de la bande passante mémoire et de la densité des clusters, alors Micron est mieux positionnée que ne le montre actuellement le marché.

Quoi regarder

• Que la demande en mémoire reste suffisamment forte pour permettre une tarification adéquate.
• Que l’offre soit en mesure de suivre le rythme des besoins croissants liés à l’IA.
• Que le mix de contrats de Micron soit suffisamment amélioré pour réduire la volatilité cyclique pure.

Si l’offre rattrape trop rapidement, la thèse s’affaiblit. Si la pénurie persiste, Micron pourrait être plus importante que ce que les investisseurs pensent actuellement.

Vertiv est un moyen plus direct de exploiter la puissance de l’IA et les besoins en refroidissement.

Une fois que les calculs et la mémoire sont prêts, la gestion de l’alimentation électrique et de la thermique devient plus importante. Les centres de données dédiés à l’IA auront besoin d’une plus grande quantité d’électricité, de systèmes de refroidissement plus efficaces, ainsi que d’équipements électriques capables de soutenir ces besoins.

On estime que la demande en électricité des centres de données atteindra66 gigawatts en 2027Alors qu’une part importante des investissements dans l’IA se dirige vers…Systèmes de refroidissement, équipements électriques et nouvelles centrales électriquesVertiv est directement exposé à cette demande, car il fournit des équipements de gestion énergétique ainsi que des systèmes de refroidissement par air et liquide pour les centres de données.

La preuve opérative est visible.

Selon la source citée, Vertiv a vu queLes revenus ont augmenté de 30 % par an, pour atteindre 2,6 milliards de dollars.dans le premier trimestre de la période fiscale 2026, et la direction a donné des directives.13,5 milliards à 14 milliards de dollarsIl s’agit des revenus de l’année 2026. Cela permet aux investisseurs de disposer d’une vision plus concrète pour le court terme, par rapport à une histoire sur l’IA purement narrative.

Pourquoi les investisseurs en observent-ils ?

Si les investissements des hyperscalers se déplacent de près de 700 milliards de dollars combinés en 2026 vers1,12 trillion en 2027Les infrastructures énergétiques et thermiques devraient devenir encore plus importantes. Cela ne rend pas Vertiv exempt de risques, mais cela explique pourquoi l’entreprise se trouve dans cette situation difficile.

Qu’est-ce qui pourrait entraver la thèse ?

Regardez trois choses :

• Que les plans de dépenses des hyperscalers restent sur la bonne voie.
• Que les prévisions concernant la demande de puissance restent stables.
• que ce soitDébat sur le fait que la construction d’infrastructures AI est une bulle.commence à se traduire en dépenses retardées

Si l’onde de dépenses ralentit, les arguments liés aux problèmes de congestion chez Vertiv, Micron et Nvidia deviennent moins convaincants.