2026 année AI investissement en actions : des fondations des puces à la concrétisation des applications

AI actions restent cette année la principale tendance d’investissement la plus attrayante sur les marchés mondiaux, mais le consensus du marché est passé d’une « spéculation sur le concept AI » à une « validation commerciale des actions AI ». Selon les dernières données de Gartner, les dépenses mondiales en IA devraient atteindre 2,53 billions de dollars, ce qui signifie non seulement un afflux continu de capitaux, mais reflète également que la logique d’investissement dans les actions AI évolue progressivement du virtuel au réel.

La logique d’investissement centrale dans les actions AI

Les actions AI représentent essentiellement une course à l’armement en infrastructure. Quelles que soient les entreprises qui remportent la compétition en IA, tous les puces AI haute performance doivent être construites sur des processus de fabrication de pointe, des systèmes de serveurs stables et une alimentation électrique fiable. Investir dans les actions AI, c’est parier sur la maturité des infrastructures matérielles et de l’écosystème applicatif derrière cette révolution technologique.

Le marché des actions AI cette année diffère principalement de celui de l’année dernière par la transition de « l’entraînement vers l’inférence ». Au cours des dernières années, les géants de la technologie ont massivement acheté des GPU pour entraîner de grands modèles, mais l’industrie s’oriente désormais clairement vers la phase d’inférence — c’est-à-dire faire fonctionner l’IA sur des appareils en périphérie, smartphones, ordinateurs portables. Ce changement modifie non seulement la structure de la demande en puces, mais redessine également la carte des investissements dans les actions AI.

La transformation des trois principales lignes d’investissement dans les actions AI

Ligne directrice 1 : du GPU universel vers la puce ASIC sur mesure

Alors que l’entraînement en IA se concentre progressivement chez quelques grands fournisseurs cloud, la pression sur le coût des GPU génériques s’accroît. Les puces ASIC conçues pour des tâches spécifiques deviennent progressivement la norme, offrant une opportunité structurelle pour les actions AI capables de fournir des services de conception hautement personnalisés. Broadcom, Marvell, ainsi que Taiwan’s TSMC, Vanguard et Creative, qui maîtrisent la conception d’architecture jusqu’à la production en série, sont les bénéficiaires directs de cette transition.

Par ailleurs, l’explosion de l’IA en périphérie stimule la demande pour les NPU (unités de traitement de réseaux neuronaux). Qualcomm, MediaTek et d’autres entreprises qui développent des puces AI pour smartphones et ordinateurs portables deviennent de nouveaux points d’intérêt pour l’investissement dans les actions AI.

Ligne directrice 2 : l’énergie et la dissipation thermique comme clés de rupture

C’est peut-être l’opportunité la plus sous-estimée mais la plus précieuse pour l’investissement dans les actions AI d’ici 2026. La consommation électrique des serveurs AI dépasse largement celle des serveurs traditionnels. Avec l’expansion continue de la taille des modèles, les centres de données font face à un double défi : « chaleur impossible à dissiper » et « insuffisance d’électricité ». Il ne s’agit plus simplement d’acheter quelques générateurs, mais d’une mise à niveau systémique de l’ensemble du réseau électrique, des sources d’énergie et des technologies de refroidissement.

La technologie de refroidissement liquide devient la configuration standard des centres de données. Les solutions de refroidissement par immersion ou par liquide direct, incapables de gérer la chaleur extrême générée par les puces AI, connaissent une croissance explosive. Des leaders comme Dahan, avec leur technologie de refroidissement liquide avancée, ont réussi à s’implanter dans la chaîne d’approvisionnement mondiale des serveurs AI. Avec l’arrivée de nouvelles générations de puces accélératrices à haute consommation, la pénétration du refroidissement liquide a encore un potentiel énorme.

De plus, les actifs en énergie propre, comme l’énergie nucléaire, deviennent stratégiques. Constellation Energy, avec son vaste portefeuille de centrales nucléaires, peut fournir une alimentation stable et décarbonée 24h/24 aux centres de données AI, offrant une valeur stratégique bien supérieure à la simple comparaison des prix de l’électricité.

Ligne directrice 3 : la validation par l’application pour tester la véritable compétitivité

2026 sera l’année où les actions AI seront réellement mises à l’épreuve du marché. Les investisseurs et les entreprises ne se contentent plus d’acheter en se basant sur « l’intégration de fonctionnalités AI », mais reviennent à l’essence même : l’IA permet-elle réellement de réduire les coûts et d’augmenter l’efficacité pour les clients ? Les entreprises de logiciels AI qui survivront ne seront pas celles avec les modèles les plus avancés, mais celles qui possèdent une barrière à l’entrée difficile à reproduire, notamment des actifs de données uniques et de haute qualité.

Les entreprises qui se contentent d’utiliser l’API d’OpenAI sont rapidement éliminées. Les véritables acteurs compétitifs sont ceux qui détiennent des données clés dans des domaines verticaux — comme les données d’imagerie médicale, les bases de données juridiques ou les données d’automatisation industrielle. Microsoft, grâce à son partenariat exclusif avec OpenAI, à l’intégration profonde de la plateforme Azure AI et de Copilot dans ses produits (Windows, Office), parvient à déployer l’IA de manière fluide dans un écosystème de plus d’un milliard d’utilisateurs, devenant ainsi le bénéficiaire le plus certain de la vague de démocratisation de l’IA en entreprise.

La position stratégique des actions AI taïwanaises

Taïwan a depuis longtemps dépassé son rôle de simple sous-traitant pour devenir un centre clé de l’infrastructure AI mondiale. Les actions AI taïwanaises peuvent être analysées selon trois dimensions d’investissement :

Niveau fondation : l’indispensabilité du processus de fabrication des puces

TSMC (2330) est le seul choix à ce niveau. Quelle que soit l’entreprise qui gagne la course en IA, toutes les puces AI haute performance dépendent de ses processus 2 nm et de ses technologies d’emballage avancées CoWoS. TSMC détient non seulement un avantage technologique, mais aussi le pouvoir de fixation des prix dans tout l’écosystème AI. D’un point de vue investissement, TSMC est plus une position centrale dans le portefeuille AI, apportant une croissance sûre à long terme.

Niveau système : la capacité d’intégration globale des appareils

Quanta (2382) et Foxconn (2317) représentent cette dimension. Avec l’évolution de l’IA du simple chip à l’intégration de systèmes complets, la capacité à gérer l’intégration système, la qualité de la production en série et le respect des délais deviennent déterminants. Quanta, avec ses filiales comme Quanta Cloud Technology (QCT), qui se concentre sur les serveurs et solutions cloud, a déjà réussi à pénétrer la chaîne d’approvisionnement des grands centres de données américains. Ces actions sont fortement liées aux cycles de dépenses en capital de leurs clients cloud, avec une certaine flexibilité en phase d’expansion, mais aussi un risque de volatilité cyclique.

Niveau infrastructure : la rupture clé en refroidissement et alimentation

Chengxin (3017) et Dahan (3324) sont en pleine transition technologique. Avec l’augmentation de la consommation électrique des serveurs AI, le refroidissement liquide devient une nécessité plutôt qu’une option. La croissance continue de la consommation d’énergie des serveurs AI offre un potentiel de profitabilité important pour ces actions.

Delta (2308), de son côté, intervient sous un autre angle en fournissant des solutions d’alimentation, de refroidissement et d’armoires pour serveurs AI, devenant un maillon clé de la chaîne d’approvisionnement. MediaTek (2454), avec sa série Dimensity pour le edge AI, et ses collaborations avec NVIDIA, sont aussi des options à ne pas négliger dans la stratégie d’investissement AI.

La position dominante des actions AI américaines

NVIDIA et autres pionniers du GPU

NVIDIA reste le acteur central de l’écosystème AI mondial, ses GPU et sa plateforme logicielle CUDA étant devenus la norme pour l’entraînement et l’exécution de grands modèles AI. Cependant, la logique d’investissement dans ses actions a évolué — passant d’une simple vente de puces à la monétisation d’un écosystème complet. AMD, en tant que challenger, avec sa série Instinct MI300, fournit une alternative aux fournisseurs cloud, devenant un point d’intérêt dans le secteur.

Les champions invisibles de l’infrastructure

Broadcom, avec ses ASIC personnalisés et ses commutateurs réseau, est un fournisseur indispensable pour les centres de données AI. Marvell, grâce à ses capacités complètes de conception et de production d’ASIC, devient le partenaire privilégié des grands cloud pour la conception de puces sur mesure. Arista Networks, en remplaçant progressivement InfiniBand par Ethernet dans les clusters AI, bénéficie d’un avantage en termes de réseau à haute vitesse et faible latence.

Les acteurs de l’application et de l’écosystème

Microsoft est le bénéficiaire le plus certain en aval, grâce à sa collaboration exclusive avec OpenAI, à sa plateforme Azure AI et à l’intégration profonde de Copilot dans ses produits (Windows, Office), déployant ainsi la monétisation à grande échelle. Alphabet (Google), avec ses avancées dans l’IA générative et les grands modèles de langage, bien que ses actions soient plus volatiles, possède un potentiel de transformation à long terme de ses activités de recherche et publicité.

La logique d’investissement à long terme dans les actions AI

En se référant à l’expérience de l’ère Internet, Cisco (Cisco Systems) a vu son cours atteindre 82 dollars lors du pic de la bulle Internet en 2000, avant de chuter de plus de 90 % après l’éclatement de la bulle. Cela rappelle aux investisseurs que même pour des actions d’infrastructure AI solides, une base fondamentale saine ne garantit pas une croissance à long terme, mais plutôt une stratégie d’accumulation par étapes.

Une approche plus pragmatique consiste à suivre ces principes :

1. Identifier le stade du cycle de vie des actions AI — Les entreprises d’infrastructure bénéficient généralement en premier, mais leur croissance à long terme est difficile à maintenir ; les entreprises applicatives ont une continuité commerciale plus forte, mais il faut discerner le vrai du faux.

2. Surveiller en permanence les signaux clés — La vitesse de développement de la technologie AI ralentit-elle ? La monétisation des applications progresse-t-elle comme prévu ? La croissance des bénéfices des actions AI ralentit-elle ?

3. Diversifier via des ETF AI (comme le Taishin Global AI ETF ou le Yuan Global AI ETF), en combinant avec une stratégie d’investissement périodique pour lisser le coût d’achat.

4. Différencier court terme et long terme — À court terme, les actions AI sont vulnérables aux flux de capitaux, aux politiques et à l’environnement macroéconomique, avec des fluctuations importantes ; à long terme, la tendance reste à la croissance.

Risques et opportunités concrètes pour les actions AI cette année

Principaux risques

Le secteur reste incertain. Bien que la technologie AI existe depuis des années, son adoption massive dans des applications principales n’est récente. La rapidité des changements rend difficile pour même les investisseurs expérimentés de suivre.

De nombreuses entreprises AI en phase de démarrage ou peu solides présentent des risques élevés. Les risques inhérents à l’IA — comme les controverses, la réglementation accrue, les biais algorithmiques — peuvent également impacter de manière inattendue la valorisation des actions.

Les politiques et réglementations évoluent. Bien que la plupart des pays soutiennent le développement de l’IA, la réglementation sur la confidentialité des données, les droits d’auteur et l’éthique pourrait se durcir, posant des défis pour certains modèles d’affaires.

Résumé des opportunités

Les actions AI dans la période 2025-2030 seront marquées par une dynamique de « long terme optimiste, volatilité à court terme ». Les fournisseurs d’infrastructures comme les fabricants de puces et de serveurs accélérateurs, ainsi que les entreprises appliquant concrètement l’IA (médical, fintech), restent des cibles prioritaires.

En diversifiant via des portefeuilles, en adoptant une stratégie d’investissement périodique et en gérant les risques, les investisseurs peuvent continuer à saisir les opportunités offertes par cette vague. La clé est d’éviter de suivre la mode à la hausse, de maîtriser le rythme et de continuer à apprendre — c’est ainsi que l’investissement dans les actions AI pourra réellement se transformer en rendement à long terme.