AI Infrastructure

Augmentation des dépenses d'investissement des hyperscalers en 2026

Les quatre plus grands hyperscalers américains ont prévu une forte augmentation des dépenses d'investissement en 2026 par rapport à un montant record d'environ 388 milliards de dollars en 2025, dont environ 75 % sont consacrés à l'infrastructure d'AI.

Pénurie d'approvisionnement en HBM et DRAM

SK Hynix a annoncé que sa capacité de mémoire pour 2026 était essentiellement épuisée, la production de masse de HBM4 étant avancée au début de 2026 et la tension structurelle persistant jusqu'en 2027.

Augmentation de la capacité de conditionnement avancé (CoWoS)

TSMC double sa capacité de conditionnement avancé, mais la décrit toujours comme « très tendue », ce qui maintient le conditionnement comme une contrainte limitant la production d'accélérateurs.

Mise à l'échelle des accélérateurs d'AI personnalisés (XPU/ASIC)

Les programmes de silicium personnalisé des hyperscalers sont en cours de mise à l'échelle, Broadcom citant une commande de racks TPU de 10 milliards de dollars plus un suivi de 11 milliards de dollars pour une livraison fin 2026.

$NVDA NVIDIA — Le leader du marché des accélérateurs d'IA et la conception de référence des GPU de centres de données. 62

NVIDIA est le puits de gravité de la pile d'infrastructure d'IA, positionné pour capturer la part du lion des dépenses d'investissement des hyperscalers à mesure que la demande de calcul d'AI explose ; sa pile logicielle améliore la polyvalence des GPU, générant des revenus au-delà de la durée de vie amortissable.

Pourquoi cet engouement: La direction a noté un chiffre d'affaires de 75 milliards de dollars pour les centres de données, en hausse de 92 % d'une année sur l'autre, grâce à la forte demande de systèmes GB300 et NVL72.

Le risque honnête: La demande des consommateurs a légèrement diminué en raison de la hausse des prix de la mémoire et des systèmes, ce qui indique une sensibilité potentielle aux fluctuations du coût des composants.

$TSM Taiwan Semiconductor Manufacturing — La fonderie clé de voûte permettant toute l'innovation en matière de calcul d'AI. 60

TSMC est la cheville ouvrière de l'infrastructure d'IA, fabriquant presque toutes les puces d'IA de pointe. Sa position de quasi-monopole et ses technologies de processus avancées telles que 3nm et 2nm en font un jeu structurel sur l'épine dorsale matérielle de l'IA.

Pourquoi cet engouement: Les résultats du premier trimestre de l'exercice 2026 de TSMC ont mis en évidence la force des technologies de processus de pointe, le 3 nanomètres contribuant à 25 % du chiffre d'affaires des plaquettes, ce qui témoigne d'une forte demande de puces liées à l'IA.

Le risque honnête: La dilution de la marge brute due à la montée en puissance de la technologie 2 nanomètres et des usines à l'étranger pourrait exercer une pression sur la rentabilité dans les années à venir.

$AVGO Broadcom — Un pivot dans l'infrastructure d'IA : silicium personnalisé et mise en réseau. 58

Broadcom est un jeu structurel sur l'infrastructure d'IA, fournissant des ASIC personnalisés et des solutions de mise en réseau qui sous-tendent les constructions d'IA des hyperscalers ; ses partenariats étroits et sa position critique en matière de silicium en font un moyen moins variable de jouer le cycle des dépenses d'investissement en IA.

Pourquoi cet engouement: Broadcom prévoit que les revenus des puces d'IA dépasseront les 100 milliards de dollars en 2027, grâce aux déploiements d'accélérateurs d'IA personnalisés dans sa base de clientèle.

Le risque honnête: La dépendance à une base de clientèle concentrée d'hyperscalers expose Broadcom à des changements potentiels de la demande ou à des initiatives d'internalisation.

$CRWV CoreWeave — Fournisseur de cloud GPU pur qui surfe sur les dépenses d'investissement en IA des hyperscalers. 61

CoreWeave est un fournisseur de néo-cloud spécialisé dans le GPU-as-a-service, positionné pour capturer des dépenses importantes en infrastructure d'IA, soutenu par des engagements importants des hyperscalers et une empreinte énergétique contractuelle en expansion rapide. Cependant, son ratio d'endettement sur fonds propres élevé justifie la prudence.

Pourquoi cet engouement: CoreWeave a signé plus de 40 milliards de dollars de nouveaux engagements au premier trimestre de l'exercice 2026, ce qui a fait passer l'arriéré de revenus contractuels à près de 100 milliards de dollars.

Le risque honnête: Un ratio courant de 0,3 suggère des défis potentiels de liquidité à court terme étant donné la nature capitalistique de l'expansion de l'infrastructure d'IA.

Asymétrie: Fort potentiel de hausse si la demande et l'exécution des GPU se maintiennent ; forte baisse si les dépenses d'investissement en IA se modèrent ou si le financement se resserre.

$ALAB Astera Labs — Fournisseur de silicium de connectivité pour l'infrastructure d'IA. 67

Astera Labs est un nom plus petit et à croissance plus rapide dans l'infrastructure d'IA, axé sur les solutions de connectivité reliant les accélérateurs d'IA au sein des centres de données. Les retimers et la structure de l'entreprise sont essentiels pour permettre des systèmes d'IA à haute performance.

Pourquoi cet engouement: Astera Labs prévoit une forte croissance de ses revenus jusqu'en 2026 et 2027, grâce aux structures d'IA et à la transition vers la connectivité PCIe 6, 800 gig et 1.6T Ethernet.

Le risque honnête: En tant que petite entreprise, Astera Labs est plus vulnérable à la concentration de la clientèle et aux changements potentiels dans les priorités de dépenses des hyperscalers.

Asymétrie: Fort potentiel de hausse lié au volume d'accélérateurs ; forte baisse si un seul grand client avance ou ralentit.

$CRDO Credo Technology — Credo : Fournisseur d'interconnexion pour les centres de données d'IA, surfant sur la densité des racks. 67

Credo Technology Group est un acteur de l'interconnexion plus petit et à forte croissance, mis à profit pour la construction de l'infrastructure d'IA, en particulier grâce à ses câbles électriques actifs (CEA) et ses solutions SerDes. Bien que comportant un risque plus élevé, Credo offre un potentiel de hausse asymétrique grâce à l'augmentation de la densité des racks de centres de données et à l'accélération des demandes de bande passante.

Pourquoi cet engouement: La direction de Credo s'attend à ce que le chiffre d'affaires de l'exercice 2026 triple après avoir plus que doublé au cours de l'exercice 2025, ce qui témoigne d'une croissance exceptionnelle dans le secteur des semi-conducteurs.

Le risque honnête: La taille plus petite de Credo et sa valorisation plus élevée (prix/ventes de 37,7) la rendent plus vulnérable à la concentration de la clientèle et aux changements potentiels dans les dépenses des hyperscalers.

Asymétrie: Fort potentiel de hausse sur la montée en puissance de la mise en réseau de l'IA ; risque de forte baisse compte tenu de la concentration de la clientèle et de la valorisation.

Les actions d'infrastructure d'AI valent-elles encore la peine en 2026 ?

La thèse repose sur des dépenses d'investissement des hyperscalers supérieures à 400 milliards de dollars pour 2026 et une visibilité sur l'achat d'électricité jusqu'aux années 2030. Cela fait de l'infrastructure d'AI une construction structurelle pluriannuelle plutôt qu'un pic d'une seule année, bien que les valorisations et le rythme des dépenses d'investissement soient les facteurs déterminants.

NVDA ou les petits fournisseurs ?

NVIDIA est le leader structurel et la conception de référence, mais les petits fournisseurs comme CoreWeave, Astera Labs et Credo présentent une asymétrie plus élevée — plus de potentiel de hausse si la construction se poursuit, des baisses plus importantes si les dépenses d'investissement en AI ralentissent.

Combien de temps dure le cycle de l'infrastructure d'AI ?

Les accords d'achat d'électricité des hyperscalers s'étendent déjà jusqu'aux années 2030, et la construction prévue se déroule à un TCAC élevé de 20 à bas 30 pour cent — ceci est présenté comme un thème structurel, et non pas d'une seule année.

Comment le MoonshotScore évalue-t-il ce thème ?

Pour les thèmes d'AI, le score pondère plus fortement la croissance des revenus, les achats d'initiés, l'intensité de la R&D et les gains de parts de marché — les facteurs qui séparent les gagnants structurels des noms à effet d'entraînement.

Quel est le principal risque ?

Les principaux risques sont une modération des dépenses d'investissement des hyperscalers à partir de 2027, les restrictions sur les puces en Chine et une surabondance de l'offre de GPU — ce qui pourrait dévaloriser rapidement toute la chaîne.