En 2026, le déploiement mondial des infrastructures d’intelligence artificielle progresse à un rythme inédit. Morgan Stanley prévoit qu’à l’horizon 2028, près de 3 000 milliards de dollars d’investissements liés à l’IA irrigueront l’économie mondiale, plus de 80 % de ces dépenses restant à venir. Rien qu’en 2026, les principaux groupes technologiques mondiaux devraient consacrer plus de 600 milliards de dollars en dépenses d’investissement à l’infrastructure IA. Omdia anticipe par ailleurs que les investissements cumulés dans les centres de données atteindront près de 1 600 milliards de dollars d’ici 2030.
L’ampleur de ces dépenses d’investissement est quasiment sans précédent dans l’histoire des technologies. Les entreprises technologiques à très grande échelle devraient investir entre 660 milliards et près de 700 milliards de dollars en capex en 2026. L’infrastructure IA est passée du statut de « technologie accessoire » à celui de dépense stratégique, redéfinissant les dynamiques concurrentielles. Le marché des « usines IA » a franchi un seuil irréversible, se transformant en un nouveau paradigme industriel caractérisé par une intensité capitalistique extrême, des enjeux géopolitiques marqués et des barrières d’ingénierie complexes.
Pour les investisseurs, comprendre la structure de la chaîne industrielle et les flux de capitaux au sein de l’infrastructure IA est essentiel pour naviguer dans ce cycle d’investissement technologique. À partir des trois segments matériels clés — GPU, mémoire et réseau — cet article analyse la valeur d’investissement et les principaux acteurs de chaque secteur, en s’appuyant sur les dernières données de marché et la logique industrielle.
GPU : le « moteur » de l’infrastructure informatique
Les GPU constituent l’unité de calcul la plus essentielle de l’infrastructure IA et représentent actuellement la part la plus importante des dépenses d’investissement. Selon Research and Markets, le marché mondial de l’infrastructure IA devrait passer de 71,88 milliards de dollars en 2025 à 90,91 milliards en 2026, soit un taux de croissance annuel composé de 26,5 %. D’ici 2030, ce chiffre pourrait atteindre 226,95 milliards de dollars, les GPU et systèmes d’accélération étant les principaux moteurs de cette croissance.
La performance du marché illustre la ruée des capitaux vers l’infrastructure de calcul dans le secteur GPU. Aux premières heures du 30 juin (heure de Pékin), les trois principaux indices boursiers américains ont clôturé en hausse, le Nasdaq Composite progressant de 2,07 % à 25 820,14. NVIDIA (NVDA) a terminé à 194,97 dollars, en hausse de 1,27 %, avec une capitalisation d’environ 4 720 milliards de dollars. AMD (Advanced Micro Devices) a clôturé à 539,49 dollars (+3,43 %), pour une capitalisation d’environ 879,7 milliards. L’indice Philadelphia Semiconductor a gagné 3,83 % ce jour-là et affiche une progression de 93,55 % depuis le début de l’année.
La thèse d’investissement sur les GPU repose sur deux facteurs structurels. Premièrement, la demande de puissance de calcul pour l’entraînement et l’inférence de grands modèles ne cesse de croître — de l’expansion des paramètres à l’extension du déploiement d’inférence, la courbe de consommation de calcul n’a pas encore atteint son sommet. Deuxièmement, les barrières à l’entrée côté offre sont extrêmement élevées : conception d’architecture, procédés de fabrication et écosystèmes logiciels (comme CUDA), créant plusieurs fossés qui permettent aux leaders de conserver un fort pouvoir de fixation des prix à moyen terme.
Parmi les acteurs majeurs, NVIDIA s’impose comme le leader incontesté de la puissance de calcul IA, sa feuille de route produit et sa base clients faisant office de référence pour l’industrie. AMD poursuit ses avancées sur les CPU et GPU pour centres de données, avec une progression de 141,3 % de son titre depuis le début de l’année. Cantor Fitzgerald a récemment relevé l’objectif de cours d’AMD à 700 dollars. Applied Materials (AMAT), fournisseur clé d’équipements de fabrication de semi-conducteurs, a bondi de 10,82 % pour clôturer à 694,64 dollars le 29 juin, reflétant les attentes du marché quant à l’expansion des capacités de production de puces.
Mémoire : capacité « verrouillée » et pouvoir de fixation des prix
Si les GPU sont le « cerveau » du calcul IA, la mémoire à large bande passante (HBM) en constitue les « fibres nerveuses » permettant au cerveau de fonctionner à grande vitesse. Lors de l’entraînement et de l’inférence IA, la bande passante mémoire détermine directement si les unités de calcul peuvent être alimentées en données — c’est le fameux goulot d’étranglement du « mur mémoire ».
La demande de mémoire à large bande passante explose à mesure que les modèles d’entraînement et d’inférence montent en puissance. Les observateurs du secteur notent que la majeure partie des capacités est déjà réservée par les grands clients jusqu’en 2026 voire 2027, ce qui laisse peu de flexibilité à court terme. Ce déséquilibre offre aux fournisseurs de mémoire un pouvoir de fixation des prix nettement supérieur, une visibilité sur les commandes et une rentabilité accrue.
Les données de marché confirment la solidité des perspectives pour le secteur mémoire. Micron Technology (MU) a clôturé à 1 145,28 dollars le 29 juin (+1,14 %). SK Hynix, autre acteur clé de la HBM, forme avec Micron et Samsung Electronics le « triangle d’acier » de l’offre mondiale de mémoire à large bande passante. La présence de Samsung dans les portefeuilles d’infrastructure IA est également significative.
La logique d’investissement pour la mémoire diffère de celle des GPU : il ne s’agit pas simplement d’une course à la suprématie technologique, mais d’une compétition sur la vitesse d’expansion des capacités et la profondeur des relations clients. Le procédé complexe de fabrication de la HBM et la montée en rendement longue font que les fournisseurs parvenant à une production stable à grande échelle en premier bénéficieront d’un avantage décisif. Par ailleurs, à mesure que les scénarios d’inférence IA se multiplient — la demande de calcul pour l’inférence devant dépasser celle de l’entraînement — les exigences en capacité et bande passante mémoire vont encore s’intensifier.
Réseaux : le « système nerveux » et prochain goulot d’étranglement de l’IA
Un consensus grandissant dans le secteur des réseaux est que, à mesure que les clusters IA s’étendent, la bande passante réseau devient le prochain goulot d’étranglement. Dans un rapport de mai, Bank of America prévoit que le marché des réseaux IA atteindra 316 milliards de dollars d’ici 2030, contre une estimation précédente de 240 milliards.
Cette perspective s’appuie sur l’évolution des clusters d’entraînement IA, qui passent du niveau de mille cartes à des dizaines voire centaines de milliers. À cette échelle, l’efficacité de la communication entre GPU détermine directement l’utilisation globale du calcul. Le phénomène dit du « GPU zombie » — où des GPU coûteux restent inactifs en attendant l’I/O — est devenu un problème majeur pour les clients hyperscale. Les indicateurs d’évaluation évoluent du simple FLOPS (opérations en virgule flottante par seconde) vers la latence du premier token (TTFT) et la vitesse de récupération vectorielle.
Lors du Davos d’été 2026, Chris Houghton, vice-président senior monde d’Ericsson, a indiqué que la première vague d’investissement IA s’est concentrée sur les puces et centres de données, mais que les prochains gagnants pourraient être les opérateurs télécoms qui déploient la fibre et construisent les stations de base. Il compare le réseau au « système nerveux » de l’IA physique — les grands modèles linguistiques sont le cerveau, les robots et drones le corps, et le réseau permet au cerveau de contrôler le corps.
Côté équipements réseau, Broadcom (AVGO) est un acteur incontournable. Fournisseur central de puces réseau IA (comme les ASIC de commutation), Broadcom est bien positionné pour profiter de la demande d’augmentation de la bande passante d’interconnexion dans les centres de données. Malgré un récent repli de son cours, des sociétés comme Jefferies maintiennent une recommandation « achat fort », avec un objectif moyen autour de 513,58 dollars. Le 29 juin, Broadcom a clôturé à 372,45 dollars (+2,04 %).
Cisco Systems, géant traditionnel du réseau, opère également une transformation active pour répondre aux nouvelles exigences des centres de données IA, terminant en hausse de 3,45 % à 117,70 dollars le 29 juin. Dell, en tant qu’intégrateur de systèmes serveurs IA, a progressé de 3,78 % à 414,61 dollars.
Comparaison intersectorielle et perspectives d’investissement
Dans la chaîne industrielle, GPU, mémoire et réseau occupent chacun une position distincte :
Le secteur GPU se situe au sommet de la chaîne de valeur, bénéficiant des marges brutes et primes technologiques les plus élevées, mais aussi des valorisations et attentes de marché les plus importantes. Le ratio cours/bénéfices actuel de NVIDIA (TTM) est d’environ 29,86. Compte tenu de son rythme de croissance, cette valorisation n’est pas extrême parmi les géants tech, mais tout ralentissement de la demande pourrait entraîner une correction.
Le secteur mémoire est plus cyclique. Si les pénuries de HBM peuvent masquer temporairement les cycles traditionnels DRAM et NAND, les investisseurs doivent surveiller la dynamique offre-demande à mesure que de nouvelles capacités arrivent sur le marché. Les capacités verrouillées jusqu’en 2026–2027 offrent une visibilité claire sur les résultats à moyen terme.
Le secteur réseau est actuellement moins sous les projecteurs que les GPU ou la mémoire, ce qui pourrait laisser plus de place à des surprises positives. La prévision de Bank of America d’un marché à 316 milliards de dollars d’ici 2030 suggère que le réseau pourrait dépasser le consensus actuel en termes de croissance composée sur les prochaines années.
Côté risques, les trois secteurs partagent des défis communs : un éventuel ralentissement des investissements IA, des perturbations géopolitiques dans les chaînes d’approvisionnement, et des évolutions technologiques (comme le calcul en mémoire ou les interconnexions optiques) susceptibles de redessiner le paysage industriel. L’enquête Omdia auprès de plus de 200 entreprises a identifié quatre défis majeurs : ROI et délai de mise sur le marché, souveraineté numérique, pénurie de talents IA et complexité systémique d’ingénierie. Ces problématiques affecteront le cycle de rendement de chaque secteur à des degrés divers.
Comment investir dans l’infrastructure IA sur Gate ?
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Gate a référencé plus de 12 500 actions, couvrant les marchés américains, hongkongais et sud-coréens. La plateforme prend désormais en charge la négociation 24/7 pour les actions US, HK et KR — incluant pré-marché, horaires réguliers, post-marché, nuit et même week-end. Cela signifie que les investisseurs ne sont plus contraints par les horaires traditionnels des places boursières et peuvent ajuster leurs positions de façon flexible selon la dynamique des marchés.
Concernant les valeurs liées à l’infrastructure IA, Gate couvre de nombreuses entreprises clés mentionnées dans cet article : NVIDIA (NVDA), AMD (AMD), Micron Technology (MU), Broadcom (AVGO), Applied Materials (AMAT), Cisco (CSCO) et Dell (DELL). Grâce au module de trading actions de Gate, les investisseurs peuvent allouer et rééquilibrer ces positions en un seul endroit.
Conclusion
En 2026, l’infrastructure IA a dépassé le stade du récit conceptuel pour entrer dans une course d’investissement à très fort enjeu. Les géants technologiques injectent chaque année des centaines de milliards de dollars pour assembler GPU, mémoire à large bande passante et réseaux à haute vitesse dans une infrastructure informatique mondiale.
Le secteur GPU bénéficie des barrières techniques les plus élevées et de la correspondance la plus directe avec la demande de calcul, ce qui en fait la direction la plus certaine à ce jour. Le secteur mémoire, avec ses dynamiques offre-demande verrouillées, offre la visibilité de résultats la plus claire à moyen terme. Le secteur réseau, encore sous-estimé par le marché, pourrait receler les plus grandes opportunités de surprises positives.
Chaque secteur possède son propre rythme d’investissement et profil risque/rendement. Les investisseurs peuvent adapter leurs allocations selon leur tolérance au risque et leur horizon d’investissement. Le trading actions 24/7 et la large couverture de Gate offrent un outil flexible et efficace pour exécuter ces stratégies.
Le chantier de l’infrastructure IA est loin d’être terminé. Comme l’a déclaré Jensen Huang lors de l’assemblée générale NVIDIA de 2026, l’infrastructure IA est le plus grand projet de construction de l’histoire humaine. Dans cette vague pluriannuelle d’investissements, comprendre la structure et le rythme de la chaîne de valeur peut générer des rendements plus durables que la poursuite de tendances à court terme.
FAQ
Q1 : Quels sont les principaux sous-secteurs couverts par l’investissement en infrastructure IA ?
Les trois segments matériels clés sont : les GPU (processeurs graphiques, pour l’accélération du calcul IA), la mémoire à large bande passante (HBM, pour surmonter le goulot d’étranglement du « mur mémoire »), et le réseau des centres de données (pour résoudre l’interconnexion et la communication des clusters à grande échelle). D’autres domaines incluent le refroidissement des centres de données, les systèmes d’alimentation et les couches d’orchestration logicielle.
Q2 : Pourquoi le réseau est-il considéré comme la prochaine grande opportunité d’investissement IA ?
À mesure que les clusters d’entraînement IA passent de milliers à des dizaines ou centaines de milliers de GPU, l’efficacité de la communication entre GPU devient le principal goulot d’étranglement pour l’utilisation du calcul. Bank of America prévoit que le marché des réseaux IA atteindra 316 milliards de dollars d’ici 2030. Le réseau est comparé au « système nerveux » de l’IA physique, formant l’infrastructure essentielle qui fait passer l’intelligence du centre de données au monde réel.
Q3 : Peut-on négocier des actions américaines liées à l’infrastructure IA sur Gate ?
Oui. Gate a référencé plus de 12 500 actions sur les marchés américain, hongkongais et sud-coréen, dont des entreprises clés comme NVIDIA (NVDA), AMD (AMD), Micron Technology (MU) et Broadcom (AVGO). La plateforme permet le trading 24/7, couvrant pré-marché, horaires réguliers, post-marché, nuit et week-end.
Q4 : Quels sont les principaux risques qui pèsent actuellement sur l’investissement en infrastructure IA ?
Les principaux risques sont : un ralentissement des investissements IA entraînant une baisse de la demande, des perturbations géopolitiques dans la chaîne d’approvisionnement des puces, des changements de paradigme technologique (comme le calcul en mémoire ou les interconnexions optiques) impactant le paysage actuel, et des corrections de valorisation dans les secteurs surchauffés. Les investisseurs doivent aligner leurs allocations sur leur propre tolérance au risque.
Q5 : Quelles sont les perspectives de taille du marché de l’infrastructure IA en 2026 ?
Selon Research and Markets, le marché mondial de l’infrastructure IA devrait passer de 71,88 milliards de dollars en 2025 à 90,91 milliards en 2026, soit un taux de croissance annuel de 26,5 %. D’autres institutions estiment que le marché pourrait atteindre 465 milliards de dollars d’ici 2033. En 2026 seulement, les principaux groupes technologiques mondiaux devraient investir plus de 600 milliards de dollars en dépenses d’investissement dans l’infrastructure IA.
