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 yeux 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 discrets et méconnus, on découvre une guerre secrète sur les chaînes physiques, l’anxiété capitalistique et la reconstruction industrielle, qui en est arrivée à un point critique.

Une entreprise sans rapport financier qui fait plonger le marché américain ?

Ce qui peut réellement contrôler l’émotion du marché n’est pas forcément la société la plus rentable sur le papier, 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 aux États-Unis. Mais avant que les entreprises ne rendent leurs copies, le marché a connu une chute soudaine et inattendue. Selon Goldman Sachs, c’était le deuxième jour de performance la plus faible pour les actifs liés à l’AI cette année.

Ce n’est pas une mauvaise 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 particulièrement blessé le marché, c’est la mention selon laquelle 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 l’engagement de 600 milliards de dollars pour l’achat de puissance de calcul.

Une société non cotée, sans obligation de publier ses résultats, a fait chuter le cours d’Oracle de 4 %, CoreWeave de 5,8 %, et même SoftBank, à l’autre bout du Pacifique, a chuté de 12 % en dehors des marchés.

Lorsque l’engagement de 600 milliards de dollars pour la puissance de calcul rencontre une croissance de revenus qui ne suit pas, le marché prend conscience que le récit sur l’IA est le plus dangereux non pas parce que personne ne croit en l’avenir, mais parce que cet avenir coûte trop cher.

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 on y croit, plus la valorisation grimpe ; plus la valorisation monte, plus il devient difficile de douter.

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 pour OpenAI, qui doit désormais faire face aux coûts d’acquisition, à la rétention des utilisateurs, à la croissance des revenus et à la facture de puissance de calcul.

Imprimer de l’argent et refroidir

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 bouleverser les industries traditionnelles en « brûlant de l’argent pour croître », croyant que si l’effet de réseau est suffisamment fort, l’échelle absorbera les coûts.

Mais à l’ère de l’IA, la machine à imprimer de l’argent numérique est bloquée par le refroidissement physique : les infrastructures matérielles.

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, nos revenus cloud seraient encore plus élevés. »

Derrière cette phrase se cache la paradoxe 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 d’IA ont connu une croissance de près de 800 %, les utilisateurs payants de Gemini Enterprise ont augmenté de 40 % en un trimestre, et l’utilisation des API tokens est passée de 10 milliards à 16 milliards par minute.

Ces chiffres, dans n’importe quelle autre entreprise Internet, seraient une source de fierté. Mais dans la déclaration de Pichai, on entend une nouvelle contrainte de l’ère de l’IA : les clients font la queue, l’argent est sur le point d arriver, mais les serveurs ne sont pas encore construits, l’électricité n’est pas encore connectée, et les puces avancées ne sont pas encore fabriquées.

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

Microsoft fait face à une situation similaire. 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 la « temporalité de la 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 GPU peuvent être commandés, mais l’électricité, le terrain, le refroidissement et la construction prennent du temps.

Alors que tout le monde pense que nous courons vers un monde virtuel, la réalité est que la victoire dépend encore des lois physiques et des actifs lourds.

La puissance de calcul devient une nouvelle forme de « ressource foncière » : limitée à court terme, lente à construire, stratégique par sa localisation, et la première arrivée s’assure l’approvisionnement. Dans cette course à la conquête des terrains, les géants n’ont pas dépensé 650 milliards de dollars en capital pour rien, mais parce qu’ils craignent que, sans cette « terre », ils ne puissent même pas entrer sur le marché 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 : 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 évitée : 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 la rentabilité immédiate de Meta, mais sa volonté d’utiliser les liquidités générées par la publicité 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 : le backlog cloud de Google, les revenus annuels d’Amazon AWS, les abonnements Copilot et les RPO élevés de Microsoft. Chaque dollar dépensé, même s’il ne rapporte pas immédiatement, a une trajectoire de retour identifiable : clients d’entreprise, contrats cloud, abonnements logiciels, location de puissance de calcul.

C’est pourquoi le marché leur prête une oreille attentive. Leur récit peut 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. Les milliards investis finiront par se concrétiser par une autre voie : augmenter la fidélité des utilisateurs avec l’assistant Meta AI, améliorer la conversion publicitaire avec ses algorithmes, 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 faux, mais la chaîne est trop longue. Pour les fournisseurs de cloud, brûler de l’argent, c’est intégrer des GPU dans une commande déjà signée ; pour Meta, c’est investir dans un modèle d’efficacité publicitaire encore non prouvé. La première peut être valorisée par actualisation, la seconde doit d’abord être crue. La logique est là, mais la chaîne de monétisation est trop longue, et Wall Street n’a pas la patience.

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

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

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

Cela signifie que ces géants reportent leur flux de trésorerie actuel à une capacité de production qui ne sera réalisée que dans deux ans. Entre-temps, il y a la construction des centres de données, la livraison des puces, l’approvisionnement en électricité, la demande client et l’itération des modèles. La moindre déviation dans l’un de ces maillons peut entraîner une réévaluation du marché.

Le plus grand danger dans la course à l’armement de l’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 industrielles qui deviennent floues

L’IA n’a pas, comme beaucoup l’avaient prévu il y a deux ans, rapidement évincé la recherche dans le domaine du search.

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

C’est une sorte de « 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 rendait la vapeur abordable à plus de gens, 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 possède à la fois une source de revenus ancienne (la recherche) et une nouvelle (le cloud) ; il peut gagner de l’argent à la fois avec la publicité et avec la demande d’infrastructure d’entreprise. L’IA n’a pas détruit ses murailles, au contraire, elle a renforcé sa position.

Une autre réorganisation 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 stratégique majeure : Qualcomm entre officiellement sur le marché des centres de données, en collaborant avec un grand fournisseur cloud pour développer des puces sur mesure, dont la livraison commencerait plus tard cette année.

Traditionnellement, Qualcomm se concentre sur les appareils mobiles. Mais avec la redistribution de la charge de calcul de l’IA entre le cloud et le périphérique, elle doit redéfinir sa position.

Si à l’avenir, l’IA en cloud devient la norme, la valeur des puces pour smartphones sera comprimée ; si l’IA en périphérie devient la norme, Qualcomm devra prouver qu’elle peut aussi entrer dans la logique du raisonnement, 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 smartphones tentent d’entrer dans le cloud, 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

La même ruée vers l’or de l’IA, aux États-Unis, entre dans une phase de « démonstration de rentabilité » rigoureuse. Même un leader en contrôle de processus et équipements de détection pour semi-conducteurs, dès qu’il révèle un risque géopolitique ou tarifaire, voit sa valorisation réévaluée. Après la clôture du 29 avril, KLA Corporation a publié un chiffre d’affaires supérieur aux attentes de 3,415 milliards de dollars, avec un EPS non-GAAP de 9,40 dollars, supérieur aux 9,16 dollars anticipés.

Mais le lendemain, le cours a chuté de 8 %.

Ce n’est pas une mauvaise performance, mais une 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, une autre langue est utilisée.

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

Le 29 avril, 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 2 milliards en un trimestre ; un bénéfice net de 1,013 milliard, en hausse de 185,04 %. Le lendemain, le cours de Cambrian a explosé, la capitalisation 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 : 562 millions de yuans de revenus, en hausse de 75 %, et une réduction significative de ses pertes, passant de 233 millions de yuans à 98,84 millions. 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 investisseurs américains et chinois diffère radicalement : pour KLA, c’est une complexité géopolitique ; pour Cambrian et Muxi, c’est une valorisation de la rareté, renforcée par la dépendance nationale.

La sortie des investisseurs intelligents

Mais alors que le marché célébrait Cambrian, un détail a attiré l’attention.

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

En estimant grossièrement le prix de l’action sur le trimestre, cette cession représente au moins plusieurs milliards de yuans. La valeur précise n’est pas connue, mais il est certain qu’avant que les résultats explosent et que le cours ne touche de nouveaux sommets, ceux qui ont profité en premier de cette vague narrative ont choisi de prendre leurs bénéfices.

Il y a toujours deux types d’acteurs sur le marché : ceux qui achètent en croyant à la narration, et ceux qui la valorisent.

Zhang Jianping appartient clairement à la seconde catégorie. Il est entré dans Cambrian avant qu’elle ne devienne une évidence nationale, puis, après qu’elle ait été intégrée dans la grande histoire du « leader national de la puissance de calcul », il est sorti.

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 le marché A se concentre sur la revalorisation de la puissance de calcul nationale.

Dans cette ruée vers l’IA, chaque marché parle sa propre langue. Les États-Unis évoquent le cycle de retour, la Chine parle de substitution nationale ; les fournisseurs cloud parlent de backlog, Meta parle d’efficacité publicitaire ; OpenAI, sans rapport financier, continue de faire vibrer toute la chaîne de puissance.

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 pour l’ère de l’IA est coûteux, mais plus coûteux encore, c’est de savoir quand il faut sortir.