Nuit de la bataille des rapports financiers IA : 650 milliards de dollars investis dans l'AGI

29 avril 2026, Microsoft, Google, Meta, Amazon ont rendu leurs résultats du premier trimestre de cette année le même jour. En isolant les prévisions de dépenses en capital données par ces quatre entreprises, on obtient un chiffre proche de 650 milliards de dollars. Cette échelle équivaut déjà au PIB annuel de toute une Suède.

En d’autres termes, les quatre plus riches entreprises technologiques mondiales se préparent à dépenser une somme équivalente à l’économie d’un pays moyennement développé pour acheter leur ticket d’entrée à l’ère de l’AGI.

Maintenant, tous les regards sont fixés sur ce ticket pour l’AGI. À ce moment, que l’on qualifie de « nuit décisive » pour l’actif AI mondial, si l’on déplace légèrement notre regard de ces grands récits pour explorer les recoins invisibles et discrets, on découvre une guerre secrète sur les chaînes physiques, l’anxiété du capital et la reconstruction industrielle, qui en est déjà à un stade critique.

Une entreprise sans rapport financier, comment a-t-elle fait plonger le marché américain ?

Ce qui peut réellement contrôler l’émotion du marché n’est pas forcément la société qui affiche les profits les plus élevés, mais celle que tout le monde considère comme un « totem de foi ».

Le 29 avril était censé être la journée la plus importante de la saison des résultats du marché américain. Mais avant que les entreprises ne rendent leurs comptes, le marché a connu une chute soudaine et inattendue. Selon Goldman Sachs, c’était la deuxième pire journée de performance pour les actifs AI cette année.

Ce n’était pas une défaillance de la performance d’une société cotée qui a déclenché cela, mais un article du Wall Street Journal la veille, rapportant qu’OpenAI n’a pas atteint ses objectifs de revenus pour 2025, et que l’objectif de 1 milliard d’utilisateurs actifs hebdomadaires est encore loin. Ce qui a le plus piqué le marché, c’est la mention que la CFO d’OpenAI, Sarah Friar, aurait averti en interne que si la croissance des revenus continuait à décevoir, la société pourrait avoir du mal à soutenir son engagement d’achat de puissance de calcul de 600 milliards de dollars.

Une entreprise non cotée, sans obligation de publier ses résultats, a fait chuter le cours d’Oracle de 4 %, CoreWeave de 5,8 %, et même fait plonger SoftBank, de l’autre côté du Pacifique, de 12 % sur le marché OTC.

Lorsque l’engagement de 600 milliards de dollars en puissance de calcul rencontre une croissance de revenus qui ne suit pas, le marché réalise soudain que le problème le plus dangereux de la narration AI n’est pas que personne ne croit en l’avenir, mais que celui-ci est tout simplement trop coûteux.

Au cours des deux dernières années, OpenAI est devenue une religion dans la Silicon Valley.

L’achat de cartes graphiques, la construction de centres de données, l’expansion des fournisseurs cloud, la valorisation des startups — beaucoup de décisions apparemment dispersées reposent toutes sur une même conviction : la capacité des modèles va continuer à progresser, la base d’utilisateurs va continuer à s’étendre, et l’AGI finira par transformer tous les investissements coûteux d’aujourd’hui en tickets pour l’avenir.

Ce qui rend cette logique si puissante, c’est qu’elle peut s’auto-renforcer. Plus il y a de croyants, plus la valorisation grimpe ; plus la valorisation est haute, plus il devient difficile pour d’autres de ne pas y croire.

Mais autour du 29 avril, le marché a pour la première fois sérieusement questionné la viabilité de cette foi en termes de flux de trésorerie : même OpenAI doit faire face aux coûts d’acquisition, à la rétention des utilisateurs, à la croissance des revenus et à la facture de puissance de calcul.

Imprimante à billets et refroidissement

L’aspect le plus fascinant de l’ère Internet, c’est que la croissance semble presque infinie.

Écrire une ligne de code, la copier à un million de personnes, et le coût marginal devient presque nul. Au cours des vingt dernières années, la Silicon Valley a osé révolutionner les industries traditionnelles en « brûlant de l’argent pour croître », croyant que tant que l’effet de réseau est suffisamment fort, l’échelle absorberait les coûts.

Mais à l’ère de l’IA, la machine à imprimer de l’argent numérique est physiquement bloquée par le refroidissement des infrastructures.

Lors de la conférence téléphonique des résultats du 29 avril, face à la croissance impressionnante de 63 % du cloud (avec un chiffre d’affaires trimestriel dépassant pour la première fois 20 milliards de dollars), le ton du CEO de Google, Pichai, était marqué par la résignation : « Si nous pouvions satisfaire la demande, le revenu cloud aurait pu être encore plus élevé. »

Derrière cette phrase se cache la problématique commerciale la plus étrange de l’ère de l’IA : la demande dépasse largement l’offre, mais la croissance est brutalement limitée par la physique.

Google détient un backlog de commandes cloud de 4620 milliards de dollars, presque doublé par rapport à la période précédente. Les produits de solutions IA ont augmenté de près de 800 % en un an, Gemini Enterprise a connu une croissance de 40 % du nombre d’utilisateurs payants, et l’utilisation des API tokens est passée de 10 milliards par minute à 16 milliards.

Ces chiffres, dans n’importe quelle autre entreprise Internet, seraient une source de célébration. Mais dans la bouche de Pichai, ils traduisent une nouvelle contrainte de l’ère de l’IA : les clients font la queue, l’argent est sur la voie, mais les serveurs ne sont pas encore construits, l’électricité n’est pas encore connectée, et les puces avancées ne sortent pas encore des usines de wafers.

Ce n’est pas un manque de demande, mais une demande si forte qu’elle ramène la croissance dans le domaine physique.

Microsoft fait face à la même problématique. La croissance d’Azure atteint 40 %, et ses revenus annuels liés à l’IA dépassent 37 milliards de dollars, contre seulement 13 milliards en janvier 2025, soit près de triplement en 15 mois.

Cependant, ses dépenses en capital ont diminué de 60 milliards, passant de 375 milliards à 319 milliards de dollars, en raison de ce qu’elle qualifie de « calendrier de construction d’infrastructures ». En clair, l’argent peut être dépensé aujourd’hui, mais les centres de données ne poussent pas du jour au lendemain ; les commandes de GPU, l’électricité, les terrains, les systèmes de refroidissement et la construction prennent du temps.

Alors que tout le monde pense que nous courons vers un monde virtuel, la vraie bataille se joue encore avec les lois physiques et les actifs réels.

La puissance de calcul devient une nouvelle « ressource foncière » : limitée à court terme, lente à construire, stratégique par sa localisation, et réservée aux premiers arrivants. Dans cette course à la conquête des terrains, les quatre géants n’ont pas dépensé 650 milliards de dollars en capital pour rien, mais parce qu’ils craignent que, sans accumuler ces « terres », ils ne puissent même pas s’asseoir à la table demain.

La posture du brûlage d’argent

Après la clôture du 29 avril, avec des résultats supérieurs aux attentes et une nouvelle augmentation des dépenses en capital, Google a vu son action grimper de 7 %, tandis que Meta a chuté de 7 %.

Honnêtement, Meta a présenté un bilan très solide, avec un chiffre d’affaires de 56,31 milliards de dollars, en hausse de 33 %, la croissance la plus rapide depuis 2021 ; un bénéfice par action de 10,44 dollars, bien supérieur aux prévisions de Wall Street.

Mais Zuckerberg a commis une erreur interdite : Meta a relevé ses prévisions de dépenses en capital pour 2026 à 1250-1450 milliards de dollars. Plus les résultats sont bons, plus le marché devient nerveux. Car ce que craignent réellement les investisseurs, ce n’est pas que Meta ne gagne pas d’argent aujourd’hui, mais qu’elle utilise l’argent généré par ses activités publicitaires pour financer une énorme mise sur l’IA, dont le retour sur investissement n’est pas clair.

La punition du marché est sans pitié, et la différence réside dans la granularité de la monétisation.

Les dépenses en IA de Google, Amazon et Microsoft peuvent au moins être intégrées dans des comptes relativement clairs : Google a 4620 milliards de dollars de commandes cloud en retard, Amazon a ses revenus annuels liés à l’IA via AWS, et Microsoft a ses utilisateurs payants de Copilot et ses RPO élevés. Chaque dollar dépensé, même s’il ne rapporte pas immédiatement, a au moins une trajectoire de retour claire : clients d’entreprise, contrats cloud, abonnements logiciels, location de puissance de calcul.

C’est la raison pour laquelle le marché financier continue à écouter leurs histoires. Les récits peuvent aller loin, mais la voie du retour doit rester visible.

Le problème de Meta, c’est qu’elle ne possède pas de cloud à vendre à l’extérieur.

Les milliards qu’elle a investis devront, à terme, se concrétiser par une autre voie plus indirecte : augmenter la fidélité des utilisateurs avec l’assistant Meta AI, améliorer la conversion publicitaire avec ses algorithmes de recommandation, prolonger le temps d’engagement avec le contenu généré par IA, et faire des lunettes intelligentes et autres hardware une nouvelle porte d’entrée.

Ce raisonnement n’est pas invalide, mais la chaîne est trop longue. Pour les fournisseurs cloud, brûler de l’argent, c’est intégrer des GPU dans une commande déjà signée ; pour Meta, brûler de l’argent, c’est intégrer des GPU dans un modèle d’efficacité publicitaire encore non prouvé. Le premier peut être actualisé, le second doit d’abord être cru. Même si la logique est cohérente, la chaîne de monétisation est trop longue, et Wall Street n’a pas la patience.

Et dans le marché financier, la patience est une denrée rare. Surtout quand les dépenses en capital atteignent des centaines de milliards, les investisseurs sont prêts à payer pour l’avenir, mais pas indéfiniment pour un flou.

Ce qui inquiète encore plus, c’est le décalage temporel.

Le CEO d’Amazon, Andy Jassy, a admis lors de la conférence téléphonique que la majorité des investissements de 2026 ne produiront de retours qu’en 2027 ou 2028.

Cela signifie que ces géants reportent leur flux de trésorerie actuel sur la capacité de production de deux ans plus tard, en passant par la construction de centres de données, la fourniture de puces, l’alimentation électrique, la demande client et l’itération des modèles. Si l’un de ces maillons dévie, la valorisation sera réajustée.

Le plus grand danger de la course à l’armement IA, c’est ici : l’argent est dépensé aujourd’hui, l’histoire se raconte aujourd’hui, mais la réponse n’arrivera que dans deux ans.

Les frontières floues de l’industrie

L’IA n’a pas, comme beaucoup l’avaient prévu il y a deux ans, rapidement évincé la recherche dans le jeu de quilles des géants.

Lorsque ChatGPT est apparu, le marché croyait que la recherche par publicité serait directement remplacée par des réponses instantanées, et des entreprises comme Perplexity ont été portées aux nues. Mais dans le rapport financier du 29 avril, Google a montré que le volume de recherches a atteint un record historique, avec un chiffre d’affaires publicitaire de 77,25 milliards de dollars, en hausse de 15 %.

C’est plus proche d’un « paradoxe de Jevons » à l’ère de l’IA. En 1865, l’économiste britannique William Stanley Jevons a découvert que l’amélioration de l’efficacité de la machine à vapeur n’avait pas réduit la consommation de charbon, mais l’avait en réalité augmentée, car l’efficacité accrue permettait à plus de gens de se permettre la vapeur, ce qui a stimulé la demande globale. De même, l’IA complexifie la recherche, et pousse les utilisateurs à poser davantage de questions.

C’est aussi ce qui explique pourquoi Google, par rapport à Meta, peut plus facilement convaincre le marché. Il dispose à la fois de flux de trésorerie issus de ses anciennes activités, et d’un nouveau compte dans le cloud ; il peut gagner de l’argent à la fois avec la publicité et avec la demande d’infrastructure pour les entreprises. L’IA n’a pas détruit ses murailles, elle a plutôt renforcé sa position.

Une autre reconstruction des frontières se produit dans l’industrie des puces. Le même jour, Qualcomm, leader des puces mobiles, a publié un chiffre d’affaires de 10,6 milliards de dollars. Lors de la conférence, le CEO Cristiano Amon a annoncé une décision majeure : Qualcomm entre officiellement sur le marché des centres de données, avec une puce sur mesure en partenariat avec un grand fournisseur cloud, dont la livraison devrait commencer plus tard cette année.

Le marché principal de Qualcomm a toujours été les appareils mobiles. Mais lorsque la charge de calcul de l’IA commence à se redistribuer entre le cloud et le périphérique, elle doit aussi redéfinir sa position.

Si à l’avenir, l’IA est entièrement concentrée dans le cloud, la valeur des puces pour smartphones sera comprimée ; si l’IA en périphérie devient la norme, Qualcomm devra prouver qu’elle ne se limite pas aux mobiles, mais peut aussi entrer dans la logique de l’inférence, des terminaux et des centres de données à faible consommation.

Son entrée dans le marché des centres de données n’est pas une attaque, mais une défense.

Lorsque l’IA passe du « luxe dans le cloud » à la « norme en périphérie », toutes les frontières industrielles deviennent floues. Les fabricants de puces pour mobiles tentent d’entrer dans le marché des centres de données, les fournisseurs cloud développent leurs propres puces, et les fabricants de puces explorent aussi la modélisation. La « défection » de Qualcomm n’est qu’un aperçu de cette grande reconstruction.

Une même ruée vers l’or, deux langages d’évaluation

Dans la même ruée vers l’or de l’IA, le marché américain entre dans une phase de « démonstration de rentabilité » sévère. Même le leader des équipements de contrôle et de détection pour la fabrication de semi-conducteurs, KLA, voit ses valorisations réévaluées dès qu’un risque géopolitique ou tarifaire apparaît. Après la clôture du 29 avril, KLA a publié un chiffre d’affaires de 3,415 milliards de dollars, supérieur aux attentes, avec un EPS non-GAAP de 9,40 dollars, supérieur aux 9,16 dollars anticipés.

Mais le cours a chuté de 8 % après la clôture.

Ce n’est pas la performance qui est en cause, mais la crainte du marché face aux risques liés aux tarifs et à la dépendance à la Chine.

La liste de clients de KLA comprend de nombreux fabricants de wafers chinois. Dans le contexte du découplage technologique entre la Chine et les États-Unis, cette « dépendance chinoise » est comme une épée de Damoclès suspendue au-dessus de leur tête. Même avec des résultats brillants, cela ne peut compenser la peur instinctive face aux risques géopolitiques.

En revanche, sur le marché A-share, une autre langue est utilisée.

Là aussi, on regarde les résultats, mais souvent, ce n’est qu’un carburant. La véritable étincelle, c’est la narration, c’est la possession de cette fameuse « ticket pour la substitution nationale ».

Le 29 avril au soir, Cambrian a publié un rapport trimestriel remarquable : un chiffre d’affaires de 2,885 milliards de yuans, en hausse de 159,56 %, dépassant pour la première fois la barre des 2 milliards en un seul trimestre ; un bénéfice net de 1,013 milliard, en hausse de 185,04 %. Le lendemain, le cours de l’action Cambrian a explosé, la capitalisation boursière dépassant 670 milliards de yuans, un record historique, avec une hausse de plus de 62 % depuis le début de l’année.

La même journée, Muxi, une société de GPU cotée en A, a publié ses résultats : un chiffre d’affaires de 562 millions de yuans, en hausse de 75 %, et une perte réduite à 98,84 millions, contre 233 millions l’année précédente. C’est la première saison de résultats pour cette société, cotée depuis décembre 2025.

Dans la chaîne d’approvisionnement de l’IA, la perception des marchés américain et chinois diffère radicalement.

KLA doit faire face à un environnement mondial complexe, avec ses comptes, commandes, tarifs, dépendance à la Chine, contrôles à l’exportation — chaque facteur pouvant influencer la valorisation.

Cambrian et Muxi, eux, évoluent dans un environnement narratif différent : plus la contrainte extérieure est forte, plus la valeur stratégique de la puissance de calcul nationale est amplifiée. Les marchés américains sous-évaluent le risque, tandis que la Bourse chinoise valorise la rareté.

La sortie des investisseurs intelligents

Mais alors que le marché célèbre Cambrian, un détail apparaît comme un point sensible.

Fin 2025, le célèbre investisseur Zhang Jianping détenait encore 6,8149 millions d’actions Cambrian, pour une valeur d’environ 9,2 milliards de yuans, étant le deuxième plus grand actionnaire individuel. Dans le rapport trimestriel, il a discrètement quitté la liste des dix premiers actionnaires.

En estimant grossièrement avec le prix de l’action du trimestre, cette cession représenterait plusieurs dizaines de millions de yuans. La valeur précise n’est pas connue, mais il est certain qu’avant que les résultats explosifs ne soient publiés et que le cours ne batte des records, ceux qui ont profité en premier de cette vague narrative ont choisi de prendre leurs bénéfices.

Il y a toujours deux types de personnes sur le marché : celles qui achètent la narration, et celles qui la valorisent.

Zhang Jianping appartient clairement à la seconde catégorie. Il est entré dans Cambrian avant qu’elle ne devienne une conviction populaire, puis l’a quittée dès qu’elle a été intégrée dans la grande histoire de « leader national de la puissance de calcul ».

Dans cette nuit de résultats à 650 milliards de dollars, les géants de la Silicon Valley s’inquiètent de la pénurie de puissance, les analystes de Wall Street souffrent du décalage temporel de la monétisation, et la Bourse chinoise se précipite pour réévaluer la puissance de calcul nationale.

Dans cette même ruée vers l’or de l’IA, chaque marché parle sa propre langue. Les marchés américains évoquent le cycle de retour sur investissement, la Bourse chinoise parle de substitution nationale ; les fournisseurs cloud parlent de commandes en retard, Meta parle d’efficacité publicitaire ; OpenAI, sans rapport financier, continue de faire vibrer toute la chaîne de puissance de calcul.

Chacun croit avoir acheté le ticket pour l’ère de l’AGI. Mais personne ne sait quand cette représentation s’achèvera, ni où en sera la sortie. Le ticket d’entrée à l’ère de l’IA est coûteux, mais encore plus coûteux est de savoir quand il faut en sortir.