Les résultats trimestriels de TSMC et Samsung confirment une demande massive en semi-conducteurs. Mais derrière les chiffres records se pose une question plus dérangeante : qui finance cette ruée, à quel prix, et avec quelle solidité ?

Des résultats records qui cachent une question de bilan

TSMC a publié un chiffre d'affaires trimestriel en hausse de 51 %, à 46,7 milliards de dollars, dépassant les attentes des analystes. Samsung a affiché un bénéfice d'exploitation provisoire multiplié par près de neuf sur un an, à 80,1 milliards de dollars — un record historique. Résultat : l'action Samsung a reculé, car le chiffre restait en deçà des anticipations du marché. Quand un record absolu déçoit, la barre est placée à un niveau difficile à tenir durablement.

La vraie lecture de ces publications ne se trouve pas dans les comptes de résultats, mais dans les bilans. Les ventes progressent, certes. La question structurelle est ailleurs : qui les finance, et avec quels instruments ?

SpaceX, xAI et Nvidia : la boucle du financement fournisseur

La réponse la plus frappante vient du tour de table autour de SpaceX. En février, le groupe a absorbé xAI, la société d'intelligence artificielle d'Elon Musk. En juin, il a réalisé la plus grosse introduction en Bourse de l'histoire, à 86 milliards de dollars. Il négocie aujourd'hui 40 milliards de dollars de dette supplémentaire pour acquérir des puces Nvidia. Pour calibrer l'ampleur de l'effort : au deuxième trimestre, SpaceX a investi 18,4 milliards de dollars, dont 15,8 milliards fléchés vers l'IA, pour un chiffre d'affaires de 7,8 milliards sur la même période.

La structure du financement mérite attention. Nvidia est lui-même actionnaire de SpaceX, via les 10 milliards de dollars investis dans xAI en janvier. Apollo, qui pilote le financement de la dette, appartient à la coalition assemblée en août par Nvidia pour mobiliser 500 milliards de dollars destinés à financer les clients de Nvidia.

Le circuit se referme sur lui-même : le vendeur de puces investit chez son client, ses partenaires financiers prêtent à ce client, et ce client achète les puces du vendeur. C'est ce que les praticiens appellent le financement fournisseur. Rien d'illégal, et la pratique existe dans de nombreux secteurs. Mais elle porte un précédent lourd.

Le précédent Lucent et Nortel

À la fin des années 1990, Lucent et Nortel finançaient eux-mêmes les opérateurs télécoms pour leur permettre d'acheter leurs équipements réseau. Lorsque la bulle internet a éclaté, les clients ont déposé le bilan, emportant avec eux les commandes et les remboursements. Les équipementiers se sont retrouvés exposés à la fois à la perte de revenus et à l'insolvabilité de leurs débiteurs. La mécanique en cours n'est pas identique, mais la forme du risque est reconnaissable.

500 milliards levés depuis janvier, 1 200 milliards attendus en 2026

SpaceX n'est pas un cas isolé. En 2024, le secteur technologique empruntait encore marginalement pour financer l'IA. Depuis janvier, il a levé environ 500 milliards de dollars sur les marchés obligataires. Goldman Sachs anticipe 1 200 milliards l'an prochain. L'IA représenterait désormais un quart des émissions obligataires des entreprises, contre 4 % il y a deux ans.

Corrigé de l'inflation, l'écosystème aura emprunté cette année davantage que les câblo-opérateurs américains pour construire internet, ou que les compagnies ferroviaires lors de la ruée vers le rail au XIXe siècle. Même les groupes disposant de trésorerie abondante — Google, Meta, Amazon, Microsoft — ne peuvent plus absorber seuls leurs plans d'investissement.

Le taux à 10 ans américain à 5,36 % : l'IA fait monter le coût de l'argent

Cette masse d'émissions a un effet sur l'ensemble des marchés de taux, pas seulement sur ceux qui empruntent. Meta a dû offrir plus de 6 % par an à ses prêteurs pour placer sa dette. L'épargne mondiale est limitée : chaque dollar placé dans une obligation d'une entreprise technologique est un dollar qui ne finance pas le Trésor américain. Pour continuer à attirer les acheteurs, le Trésor doit proposer un rendement plus élevé.

Ajoutez une inflation soutenue par les coûts énergétiques et une Fed en phase de remontée des taux : le taux à 10 ans américain a atteint 5,36 %, un niveau inédit depuis plus de vingt ans. L'IA ne se contente plus d'absorber du capital ; elle contribue à renchérir le coût de l'argent pour l'ensemble des emprunteurs, États et entreprises confondus.

Schneider Electric : l'Europe dans le même mouvement

Le groupe français illustre la contagion européenne. Lundi, Schneider Electric a annoncé le rachat de PTC, éditeur américain de logiciels de conception industrielle, pour 21,1 milliards d'euros — sa plus grosse acquisition à ce jour. L'opération est financée en numéraire, avec 16 à 17 milliards d'euros de dette nouvelle, alors que la dette nette atteignait déjà 15,4 milliards fin juin. Le ratio double en une annonce. L'action a cédé près de 10 % dans la séance.

La logique industrielle est cohérente. Après Aveva, OSIsoft, Etap et le norvégien Cognite cet été, PTC complète l'ambition de Schneider : suivre un équipement industriel de sa conception à sa maintenance via une seule chaîne de données — ce que les ingénieurs désignent sous le terme de fil numérique. L'objectif est de détecter les pannes avant qu'elles surviennent grâce à l'IA, et de porter les logiciels à 24 % du chiffre d'affaires du groupe. La question que le marché a sanctionnée n'est pas la stratégie, c'est le moment choisi : avec des taux à ces niveaux, chaque euro de dette nouvelle pèse davantage.

OpenAI à 50 milliards de revenus annualisés, valorisée 1 400 milliards

Au bout de la chaîne d'investissement, tout repose sur une question : les utilisateurs de l'IA paieront-ils suffisamment pour rembourser l'ensemble ? OpenAI a apporté un début de réponse. Fin septembre, la société affichait un revenu annualisé d'environ 50 milliards de dollars — une extrapolation sur douze mois des ventes récentes. Ce chiffre restait inférieur aux 70 milliards qui circulaient dans les estimations, un écart attribué principalement à une méthode de calcul différente de celle utilisée par son rival Anthropic. OpenAI vise toujours 70 milliards d'ici fin d'année.

Dans le même temps, OpenAI cherche à lever au moins 30 milliards de dollars sur la base d'une valorisation de 1 400 milliards, soit 28 fois ses revenus annualisés. Pour référence, OpenAI a annoncé en août dernier 700 millions d'utilisateurs pour ChatGPT. La demande est tangible. Le multiple de valorisation, lui, intègre des hypothèses de croissance qui ne laissent aucune marge d'erreur.

Fondamentaux réels, valorisations tendues : deux réalités simultanées

Les « Sept Magnifiques » ont progressé de plus de 246 % sur trois ans (arrêté au 25 septembre), contre 56 % pour le S&P 500 hors valeurs technologiques. Nvidia, Broadcom et Meta Platforms ont gagné respectivement 1 355 %, 665 % et 452 % sur la même période. Les sept premières capitalisations mondiales sont désormais toutes des groupes technologiques américains — Nvidia, Apple, Microsoft, Alphabet, Meta, Amazon, Broadcom — pour une valorisation totale de 20 680 milliards de dollars, soit 70 % du PIB américain 2024.

Ces multiples s'appuient sur des profits réels. Depuis la grande crise financière, les bénéfices par action du secteur technologique mondial ont progressé d'environ 400 %, quand la moyenne des autres secteurs n'affichait que 25 %. Les investissements annoncés par les hyperscalers suivent une trajectoire exponentielle : 100 milliards de dollars en 2022, plus de 500 milliards attendus en 2027 selon le consensus Bloomberg. Jensen Huang, dirigeant et fondateur de Nvidia, évoque 3 000 à 4 000 milliards de dollars de dépenses cumulées en infrastructures IA d'ici 2030.

Un marché à deux vitesses

Pendant que les valeurs IA atteignent des multiples extrêmes, l'industrie, la consommation et les petites capitalisations peinent à suivre. La rotation sectorielle reste limitée : le capital se concentre sur une poignée de titres. C'est une configuration historiquement instable, non parce que les locomotives ralentissent nécessairement, mais parce qu'elle amplifie les corrections lorsqu'elles surviennent.

Ce que l'histoire des bulles technologiques enseigne

Chaque grande révolution technologique a traversé une phase d'euphorie suivie d'une correction : chemin de fer au XIXe siècle, internet à la fin des années 1990, cryptomonnaies au début des années 2020. L'IA présente des caractéristiques distinctives — des profits réels, une adoption massive, des investissements industriels concrets — mais la guerre des prix s'intensifie déjà entre fournisseurs, ce qui comprimera les marges à terme et pourrait décevoir des investisseurs ayant payé des multiples élevés sur des projections de croissance infinie.

Les signaux d'alerte à surveiller sont identifiables :

• Le ratio dépenses d'investissement / chiffre d'affaires chez les acteurs IA purs (SpaceX investit 15,8 Mds $ en IA pour 7,8 Mds $ de revenus trimestriels).
• La concentration du financement sur un circuit fournisseur-prêteur-client fermé, analogue à celui de Lucent et Nortel.
• L'évolution du taux à 10 ans américain : à 5,36 %, chaque point de base supplémentaire alourdit simultanément la dette des émetteurs IA et le coût de refinancement des États.
• La capacité d'OpenAI et de ses concurrents à convertir leur base d'utilisateurs (700 millions pour ChatGPT) en revenus récurrents suffisants pour justifier des valorisations à 28x les revenus annualisés.
• La compression des marges induite par la guerre des prix entre fournisseurs de modèles et d'infrastructures.

L'adage de la ruée vers l'or — mieux vaut vendre des pelles que chercher des pépites — mérite une nuance supplémentaire : encore faut-il savoir qui finance les pelles, à quel taux, et si les chercheurs d'or trouveront de quoi rembourser.

La concentration du capital sur un nombre réduit de thèmes — IA, semi-conducteurs, obligations de grands émetteurs tech — illustre précisément pourquoi la diversification patrimoniale ne se résume pas à une allocation actions/obligations standard. Identifier les véhicules qui exposent réellement à ces dynamiques, sans subir des frais qui amplifient le risque à la baisse, demande une lecture indépendante des produits disponibles. Pour analyser comment ces évolutions de marché peuvent influer sur une allocation existante, [prenez contact avec un conseiller indépendant sur Finconnexion](/contact/).