Carte de l'investissement dans les actions américaines liées à l'IA en 2026 : des gagnants des puces aux applications

Trois opportunités clés dans la vague de l’IA

À l’ère de la popularisation rapide de l’IA générative et de l’informatique en périphérie, les investisseurs ne se demandent plus si l’IA peut changer le monde, mais comment identifier les véritables gagnants de cette révolution technologique. Selon Gartner, les dépenses mondiales en IA devraient atteindre 2,53 trillions de dollars d’ici 2026, remodelant ainsi le paysage de l’industrie technologique.

Que ce soit sur le marché américain ou taïwanais, la logique d’investissement dans les actions liées à l’IA évolue d’une simple spéculation vers une application concrète et une implantation industrielle. Ce changement indique que maîtriser les trois niveaux de la chaîne de valeur de l’IA sera la clé pour réussir en 2026, tant sur le marché américain qu’en Asie.

La différenciation en trois niveaux de la chaîne de valeur : maîtriser le rythme d’investissement

Premier niveau : conception de processeurs et de puces — la barrière à l’entrée

Toutes les innovations en calcul IA reposent finalement sur la technologie de fabrication de puces la plus avancée. TSMC (2330.TW), avec ses procédés 2nm et sa technologie d’emballage avancée CoWoS, est devenue un acteur incontournable dans la production mondiale de puces IA. Sur le marché américain, NVIDIA (NVDA) et AMD dominent le marché des GPU, tandis que Broadcom (AVGO) et Marvell (MRVL) se concentrent sur la fabrication de ASICs personnalisés, renforçant leur compétitivité.

Ce niveau se caractérise par une croissance relativement stable, mais avec des valorisations déjà élevées. Comparé à la volatilité des actions cotées, ces entreprises d’infrastructure sont plus adaptées comme noyau de portefeuille, pour capter la croissance à long terme de l’IA et ses gains de certitude.

Deuxième niveau : intégration de systèmes et fabrication de serveurs — bénéficiaires directs de la demande explosive

Avec l’évolution de l’IA, passant de puces individuelles à des systèmes complets, voire à des centres de données entiers, la capacité d’intégration et le taux de production deviennent des enjeux cruciaux. Quanta (2382.TW) et Foxconn (2317.TW), via leurs filiales comme QCT, ont déjà réussi à s’implanter dans la chaîne d’approvisionnement des très grands centres de données et des services cloud américains, avec des clients principaux tels que NVIDIA et des géants mondiaux du cloud.

L’opportunité d’investissement à ce niveau réside dans leur sensibilité aux cycles d’investissement en capital des clients. Lorsque les fournisseurs de cloud et les grandes entreprises augmentent leurs investissements dans l’infrastructure IA, leur potentiel de croissance est considérable ; à l’inverse, ils peuvent connaître des fluctuations importantes. Pour les investisseurs américains, ces entreprises sont souvent exposées via des ADR ou des actions de grande capitalisation.

Troisième niveau : gestion thermique, énergie et alimentation — la ligne stratégique la plus critique en 2026

Avec la consommation électrique des serveurs IA dépassant le kilowatt, la refroidissement liquide devient une nécessité, la technologie de refroidissement par air atteignant ses limites. Les solutions de refroidissement liquide, comme celles proposées par Delta (2308.TW) et Sunon (même si non mentionné ici), prennent une importance stratégique. Par ailleurs, Constellation Energy (CEG), avec ses vastes actifs en énergie nucléaire, devient un acteur clé dans l’approvisionnement énergétique stratégique pour les centres de données IA.

Ce niveau reflète la montée en puissance structurelle de l’industrie IA, avec une demande claire en croissance, mais souvent peu connu du grand public, ce qui peut conduire à une sous-estimation par les investisseurs.

La transition de l’IA de la « formation » à l’« inférence »

L’un des tournants majeurs en 2026 sera le déplacement du centre de calcul de la formation de modèles vers l’inférence. Ces dernières années, les géants technologiques ont investi massivement dans l’achat de GPU pour la formation, mais l’attention se tourne désormais vers le calcul en périphérie, notamment pour l’inférence. Cela signifie que la charge de calcul ne sera plus concentrée uniquement dans les centres de données cloud, mais se décentralisera vers les appareils mobiles, ordinateurs portables, etc.

Ce changement indique que l’avantage coût des GPU généralistes s’affaiblit, laissant place à des ASICs spécialisés pour des tâches spécifiques. Des fournisseurs comme MediaTek (2454.TW) et Qualcomm, capables d’exécuter efficacement des opérations NPU sur les appareils finaux, en bénéficieront. Sur le marché américain, Broadcom et Marvell, également très personnalisables, devraient voir leur volume de commandes augmenter.

La valeur de l’application concrète en question

2026 sera l’année où l’IA devra faire ses preuves sur le marché. Les entreprises et investisseurs ne se contenteront plus de slogans comme « intégrer l’IA », mais poseront la question essentielle : l’IA permet-elle de réduire les coûts ou d’augmenter les revenus ?

Dans cette sélection, les entreprises qui survivront ne seront pas celles avec les modèles les plus avancés, mais celles qui possèdent des données de haute qualité, difficiles à reproduire, dans des domaines spécifiques (imagerie médicale, documents juridiques, automatisation industrielle, etc.).

Cela implique que, lors du choix d’actions liées à l’IA aux États-Unis, il faut privilégier celles ayant déjà une application concrète et une contribution aux revenus, comme Microsoft (MSFT) avec ses intégrations Copilot et Azure AI dans le marché d’entreprise, plutôt que de se concentrer uniquement sur des startups IA.

Les leaders de la chaîne de valeur IA aux États-Unis

Chips et accélérateurs

NVIDIA (NVDA) reste le moteur principal de l’IA mondiale, avec ses GPU et sa plateforme CUDA devenus standards. Avec la croissance des inférences dans les centres de données, AMD avec sa série Instinct MI300 devient une alternative pour ses clients, offrant des options de coût.

Broadcom (AVGO) occupe une position stratégique dans l’interconnexion des puces IA et la fabrication d’ASICs sur mesure, tandis que Marvell (MRVL) offre des services complets, de la conception à la production. Leur potentiel de croissance est souvent sous-estimé par le marché.

Plateformes cloud et applications

Microsoft (MSFT) bénéficie sans doute le plus de la transformation IA en entreprise. Grâce à sa collaboration exclusive avec OpenAI, à sa plateforme Azure AI et à l’intégration de Copilot dans Windows, Office, Teams, etc., avec plus d’un milliard d’utilisateurs, Microsoft a construit un écosystème complet, du cloud à l’appareil final. Cet avantage en fait une valeur sûre dans la vague de démocratisation de l’IA en entreprise.

Infrastructure réseau

Alors que la taille des clusters IA continue de croître, l’efficacité du transfert de données devient un enjeu. Arista Networks (ANET), avec ses architectures réseau à haute vitesse et faible latence, profite de la transition de l’Infiniband vers Ethernet.

Énergie et infrastructure

Constellation Energy (CEG), avec ses actifs nucléaires, peut fournir une alimentation stratégique pour les centres de données IA nécessitant une alimentation stable, 24h/24, à grande échelle et à faible émission. La demande mondiale en énergie pour le calcul IA étant en forte croissance, la valeur stratégique de ces entreprises dépasse largement la simple comparaison des prix de l’électricité.

Avantages de la chaîne de valeur IA taïwanaise

Dans cette vague mondiale d’IA, Taïwan n’est plus seulement un sous-traitant, mais occupe une position centrale dans l’infrastructure IA mondiale. De TSMC, leader en fabrication, à Quanta, Foxconn, en passant par les fournisseurs de refroidissement comme Sunon et Delta, les entreprises taïwanaises couvrent plusieurs segments clés de la chaîne.

Quanta (2382.TW) et Vanguard-KY (3661.TW), en s’implantant dans la conception de puces pour grands centres de données américains, sont des cibles à ne pas négliger pour l’investissement IA. Delta (2308.TW), avec ses solutions d’alimentation et de refroidissement efficaces, occupe une position stratégique dans la chaîne d’approvisionnement des serveurs IA. La présence de MediaTek (2454.TW) dans le domaine des puces IA en périphérie offre aussi des opportunités pour les applications finales.

La stratégie d’investissement par étapes : tirer des leçons de l’histoire d’Internet

En planifiant une stratégie d’investissement IA, il est essentiel de se référer à l’expérience de l’ère Internet. Par exemple, Cisco (CSCO), la « première action des équipements Internet », a atteint 82 dollars en 2000 lors du pic de la bulle, mais a chuté à environ 8 dollars après l’éclatement de la bulle. Malgré une gestion prudente depuis, son cours n’a jamais retrouvé ses sommets historiques.

Ce passé rappelle que même des entreprises d’infrastructure solides peuvent subir de fortes corrections lors des cycles de bulle. La stratégie la plus pragmatique consiste à adopter une approche d’investissement par étapes, plutôt que de suivre une stratégie « acheter et conserver » classique.

Il faut surveiller en permanence certains signaux clés : la vitesse de développement de la technologie IA, la capacité de monétisation des applications, et la croissance des bénéfices des entreprises. Ce n’est que lorsque ces conditions sont réunies que les actions liées à l’IA peuvent continuer à recevoir le soutien du marché.

Stratégies concrètes pour investir dans l’IA aux États-Unis

Choix entre actions directes, fonds ou ETF

Pour les investisseurs souhaitant se positionner sur l’IA, le marché américain offre plusieurs options. Acheter directement des actions comme NVIDIA ou Microsoft offre flexibilité et faibles coûts de transaction, mais comporte un risque de concentration. Les fonds indiciels ou ETF thématiques IA, comme le Taishin Global AI ETF (00851.TW) ou le Yuan Global AI ETF (00762.TW), permettent une diversification, mais avec des frais de gestion et des coûts de transaction plus élevés.

Investissement périodique et allocation

Dans un contexte où la valorisation des actifs liés à l’IA est élevée, la stratégie du « dollar-cost averaging » (investissement périodique) permet d’atténuer le risque en moyenne sur le prix d’achat. Il est également conseillé d’allouer ses fonds en fonction de son profil de risque, en répartissant entre des acteurs d’infrastructure (TSMC, NVIDIA), des leaders d’applications (Microsoft, Google) et des segments émergents (énergie, refroidissement).

Risques à ne pas négliger en 2026

Incertitudes sectorielles et rythme d’innovation

Malgré ses décennies d’histoire, l’IA n’est devenue mainstream que récemment. La rapidité des évolutions reste élevée, et même les investisseurs expérimentés peuvent avoir du mal à suivre. La survalorisation ou la déconnexion des prix par rapport aux fondamentaux peut entraîner des corrections brutales.

Valorisation élevée et risques de profitabilité

En début 2026, la majorité des actions IA américaines sont déjà valorisées à des niveaux historiques élevés, intégrant largement les attentes de déploiement. Si la croissance des bénéfices est inférieure aux prévisions, ces actions pourraient subir des ajustements importants.

Facteurs réglementaires et politiques

Les gouvernements, tout en étant favorables à l’IA, commencent à renforcer la réglementation sur la confidentialité, l’éthique, et la propriété intellectuelle. Des changements soudains dans la réglementation peuvent impacter la valorisation et le modèle économique de certaines entreprises.

Environnement macroéconomique et flux de capitaux

Les actions IA réagissent fortement aux politiques monétaires, aux nouvelles tendances, et aux flux de capitaux. La hausse ou la baisse des taux d’intérêt, ou l’émergence de nouveaux secteurs, peuvent entraîner des mouvements de marché importants à court terme.

Perspectives d’investissement pour 2026 et au-delà

Sur le long terme, l’IA transformera nos modes de vie et de production, à l’image de l’impact de l’Internet, créant d’énormes opportunités économiques. Gartner prévoit que les dépenses mondiales en IA passeront de 2,53 trillions de dollars en 2026 à 3,33 trillions en 2027.

À court terme, les fabricants de puces comme NVIDIA, AMD, et TSMC continueront à en bénéficier. À moyen et long terme, l’adoption de l’IA dans la santé, la finance, la fabrication, la conduite autonome, etc., générera des revenus concrets pour de nombreuses entreprises, accélérant la maturation de l’écosystème IA.

En résumé, entre 2026 et 2030, l’investissement dans l’IA sera caractérisé par une croissance à long terme avec des fluctuations à court terme. Pour participer à cette vague de croissance, il est conseillé de privilégier les fournisseurs d’infrastructures comme les fabricants de puces et de serveurs, ou de cibler des entreprises ayant déjà des applications concrètes. La diversification via des fonds thématiques ou ETF est également recommandée pour réduire le risque lié à la volatilité individuelle.

L’essentiel est de maintenir une revue régulière et une capacité d’adaptation. La réussite dans l’investissement IA aux États-Unis ne dépend pas d’un timing parfait, mais de la capacité à identifier et suivre en permanence les entreprises qui créent réellement de la valeur dans cette transformation industrielle.