Hotcoin Research｜La révolution de l'IA se poursuit, pourquoi le marché des actions IA commence-t-il à se dégonfler ?

À la fin juillet 2026, l'engouement mondial pour l'investissement dans l'IA, qui ne cessait de croître, a soudainement rencontré un coup d'arrêt, révélant des fissures dans une structure de marché soutenue par des valorisations élevées et un fort effet de levier. L'indice KOSPI de Corée du Sud a chuté de plus de 10 % en une seule journée le 28 juillet, et des entreprises clés de la chaîne d'approvisionnement de l'IA, telles que Samsung Electronics et SK Hynix, sont devenues des cibles de vente. Pendant ce temps, le fonds spéculatif Situational Awareness, axé sur les actions IA, a vendu son portefeuille d'actions publiques après avoir subi des pertes. Il est à noter que cette chute ne s'est pas produite dans un contexte de stagnation de la demande pour l'IA, d'effondrement des revenus des puces ou de régression des capacités des modèles. Au contraire, Microsoft Azure, Google Cloud et AWS continuent de connaître une forte croissance, et les revenus des centres de données de Nvidia atteignent également de nouveaux sommets.

Ce phénomène apparemment contradictoire est le point de départ pour comprendre la bulle de l'IA : la révolution technologique et la bulle d'actifs ne s'excluent pas mutuellement. L'IA peut continuer à améliorer l'efficacité de la production et à créer de nouveaux points d'entrée pour les produits, tout en entraînant une expansion excessive des dépenses en capital, un déséquilibre dans la structure de financement et une surévaluation des prix des actifs. La véritable question à laquelle il faut répondre n'est pas "l'IA a-t-elle de la valeur ?", mais plutôt si les revenus industriels, les investissements en capital et la tarification financière sont toujours en adéquation. Lorsque les avancées technologiques se mesurent en mois, les retours industriels en années, et la tarification du marché en secondes, le risque de bulle s'accumule continuellement dans ce décalage entre ces trois vitesses.

I. Les risques de capital liés à l'IA s'accumulent : croissance industrielle et bulle d'actifs amplifiées simultanément

Pour juger de l'existence d'une bulle autour de l'IA, il est d'abord nécessaire de distinguer les faits industriels de la tarification financière. Le nombre d'utilisateurs de l'IA, les capacités des modèles, la demande en cloud et les revenus des puces sont tous en augmentation, ces données suffisent à réfuter l'affirmation selon laquelle "l'IA n'a absolument aucune demande réelle". Cependant, la réalité industrielle ne signifie pas que la valorisation est raisonnable, et ne garantit pas que chaque dépense en capital génère un retour suffisant.

1.1 La demande pour l'IA continue d'augmenter, la prospérité industrielle n'est pas fictive

Le rapport "AI Index 2026" de l'Université de Stanford montre que le taux d'adoption de l'IA parmi les institutions interrogées a atteint 88 %, et que l'IA générative a touché environ 53 % de la population mondiale en trois ans. Les capacités des modèles n'ont également pas stagné : plusieurs modèles de pointe ont atteint ou dépassé les normes humaines dans des tests de questions-réponses scientifiques de niveau doctorat, de raisonnement multimodal et de mathématiques compétitives.

Source : https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report

Les données commercialisées s'améliorent également. Au deuxième trimestre 2026, les revenus annuels de Microsoft Azure ont pour la première fois dépassé 100 milliards de dollars, et le nombre de sièges payants pour Microsoft 365 Copilot a dépassé 30 millions ; les revenus d'Amazon AWS ont augmenté de 37 % d'une année sur l'autre au deuxième trimestre, atteignant un niveau de revenus annualisés de 169 milliards de dollars ; les revenus de Google Cloud ont augmenté de 82 % d'une année sur l'autre, avec un carnet de commandes atteignant 514 milliards de dollars. Les revenus des centres de données de Nvidia pour l'exercice 2026 ont atteint 193,7 milliards de dollars, en hausse de 68 % par rapport à l'année précédente. Ces données montrent que les entreprises paient effectivement pour la puissance de calcul, les services cloud et les outils d'IA, l'IA n'est pas un simple coquillage sans revenus.

1.2 La bulle provient d'un "investissement qui court plus vite que le retour"

Une définition plus précise de la bulle de l'IA n'est pas une hausse soutenue par une technologie fictive, mais plutôt une surcapitalisation du marché par rapport à une technologie réelle. Selon les statistiques de MSCI, jusqu'en mai 2026, les dépenses en capital des entreprises américaines liées à l'IA ont augmenté de près de 60 % d'une année sur l'autre, soit environ 10 fois celles des entreprises non liées à l'IA, mais la vitesse de croissance des revenus est nettement inférieure à celle des dépenses en capital. Parallèlement, les entreprises liées à l'IA bénéficient d'une prime de valorisation sur la plupart des marchés, avec un ratio prix/valeur comptable d'environ 3 fois celui des entreprises non liées à l'IA aux États-Unis, en Corée du Sud et à Taïwan.

La concentration du marché amplifie encore cette tarification. Les données de S&P Dow Jones montrent qu'au 30 juin 2026, le poids total des dix plus grandes entreprises de l'indice S&P 500 représentait environ 36,4 % ; selon différentes dates et méthodes de calcul, ce ratio a même approché 40 %. À l'exception de JPMorgan, tous les autres sièges sont occupés par de grandes entreprises technologiques ou de semi-conducteurs. Lorsque les géants de la technologie assument simultanément les rôles de poids dans l'indice, de dépenses en capital liées à l'IA et de croissance des bénéfices, l'IA ne devient plus simplement un secteur industriel, mais un facteur de risque central détenu conjointement par des fonds passifs, des fonds de pension et des produits indiciels à l'échelle mondiale. Lorsque le marché monte, la concentration peut amplifier les bénéfices ; lorsque le marché se retourne, cette même structure peut également amplifier les retraits.

1.3 La chute des actions technologiques expose la fragilité de la structure du marché

L'ajustement des actions IA en juillet 2026 montre que la tarification du marché est déjà passée de "croissance des revenus" à "la croissance peut-elle couvrir les investissements ?". Après avoir annoncé des résultats solides, les actions de Samsung Electronics et de SK Hynix ont tout de même chuté de manière significative ; à la fin juillet, l'indice KOSPI a chuté de plus de 10 % en une seule journée. Cela montre qu'une fois que les attentes du marché sont très élevées, il ne suffit pas aux entreprises d'atteindre une croissance pour soutenir les prix ; elles doivent continuellement dépasser les attentes et prouver que la nouvelle capacité ne se traduira pas à l'avenir par des stocks, des amortissements et une concurrence par les prix.

Selon Axios, le fonds spéculatif IA Situational Awareness, fondé par l'ancien chercheur d'OpenAI Leopold Aschenbrenner, a vendu l'intégralité de son portefeuille d'actions publiques, ce qui ne prouve pas que la bulle de l'IA a éclaté, mais révèle un aspect plus réaliste du marché des capitaux : même si la direction à long terme est correcte, une forte concentration et un effet de levier élevé peuvent encore empêcher les investisseurs d'attendre que la logique à long terme se concrétise. Souvent, ce qui frappe d'abord les investisseurs n'est pas le fondamental de l'entreprise, mais plutôt la chaîne de financement et la liquidité.

La croissance de l'industrie de l'IA et la bulle d'actifs peuvent coexister. La croissance de la demande prouve que la révolution de l'IA se poursuit, mais les dépenses en capital, la concentration du marché et la prime de valorisation ont déjà élevé la question de "l'efficacité de la technologie" à celle de "la rentabilité du capital". La récente chute ne confirme pas la fin d'un cycle industriel, mais constitue un signal clair que la structure financière commence à être sous pression.

II. Comment se forme la bulle de l'IA : expansion simultanée des dépenses en capital, pression d'amortissement et effet de levier financier

La bulle de l'IA n'est pas causée par une seule entreprise ou un seul indicateur de valorisation, mais est un processus continu : le manque de puissance de calcul pousse à des dépenses en capital, ces dépenses soutiennent les revenus en amont, les revenus en amont renforcent le récit du marché, la hausse des prix des actions réduit le coût de financement, attirant finalement plus de capital. Lorsque ce cycle fonctionne assez rapidement, le marché est facilement amené à confondre une pénurie à court terme avec une croissance infinie des bénéfices à long terme.

2.1 Les dépenses en capital des quatre grands géants technologiques approchent des niveaux historiques

Selon les dernières prévisions de 2026, les dépenses en capital annuelles de Microsoft, Alphabet, Amazon et Meta s'élèvent à environ 720 à 745 milliards de dollars. Si l'on réintègre la partie des dépenses en capital de Microsoft exclue en raison de changements de classification comptable, l'investissement réel en infrastructures IA des quatre entreprises est d'environ 735 à 760 milliards de dollars.

Les dernières évolutions des prévisions de dépenses en capital des entreprises pour 2026 se concentrent principalement sur Microsoft, avec environ 175 milliards de dollars (l'ancienne prévision était d'environ 190 milliards de dollars, révisée à la baisse en raison de changements de classification de location, mais le plan d'investissement économique reste inchangé), GPU, CPU, centres de données et réseaux ; Alphabet, 195 à 205 milliards de dollars, augmentation d'environ 15 milliards de dollars par rapport aux prévisions précédentes pour les serveurs, centres de données, réseaux et recherche en IA ; Amazon, environ 220 milliards de dollars, augmentation de 20 milliards de dollars par rapport au plan initial pour AWS, puces IA, robots et satellites ; Meta, 130 à 145 milliards de dollars, le seuil inférieur des prévisions a été relevé de 125 milliards de dollars pour l'entraînement IA, les clusters d'inférence et les centres de données.

Source des données : rapports financiers de 2026 des entreprises et prévisions de la direction. Les méthodes de comptabilisation des dépenses en capital, des locations financières et d'autres investissements en infrastructures varient d'une entreprise à l'autre, et la valeur totale est utilisée pour observer l'intensité des investissements, sans représenter des normes comptables entièrement comparables.

L'Agence internationale de l'énergie (AIE) indique qu'avec la construction de centres de données, les dépenses en capital combinées de Microsoft, Amazon, Alphabet (société mère de Google), Meta et Oracle ont dépassé 400 milliards de dollars en 2025, dépassant même les investissements dans le secteur de la production pétrolière et gazière à l'échelle mondiale ; en 2026, elles devraient encore augmenter d'environ 75 %, atteignant près de 700 milliards de dollars. Ces investissements massifs commencent également à se traduire par une pression énergétique réelle : en 2025, la demande d'électricité des centres de données dans le monde a augmenté de 17 %, bien au-dessus de la croissance de 3 % de la demande d'électricité mondiale, et la croissance des centres de données IA est encore plus rapide. Selon les prévisions de l'AIE, d'ici 2030, la consommation d'électricité des centres de données dans le monde pourrait doubler par rapport à son niveau actuel, avec une consommation d'électricité des centres de données IA pouvant tripler par rapport à son niveau actuel.

Cependant, les dépenses en capital présentent un décalage temporel évident : les GPU, les terrains et l'électricité achetés aujourd'hui nécessitent plusieurs années de croissance des utilisateurs pour être récupérés. Si le jugement de la demande présente un léger biais, il peut rapidement passer de "manque de puissance de calcul" à "surcapacité de capital".

2.2 Le seuil de rentabilité des nouveaux investissements devient de plus en plus élevé

Les revenus de Meta au deuxième trimestre ont atteint 60,8 milliards de dollars, en hausse de 28 % d'une année sur l'autre, mais les dépenses en capital pour le trimestre ont atteint 31,08 milliards de dollars, laissant un flux de trésorerie libre de seulement 784 millions de dollars. Au cours des 12 derniers mois, le flux de trésorerie d'exploitation d'Amazon a atteint 161,4 milliards de dollars, mais les dépenses nettes pour l'achat de biens immobiliers et d'équipements ont augmenté à 169 milliards de dollars, le flux de trésorerie libre passant d'un afflux de 18,2 milliards de dollars l'année précédente à un flux sortant de 7,6 milliards de dollars. Les dépenses en capital d'Alphabet au deuxième trimestre s'élevaient à environ 44,9 milliards de dollars, et la prévision annuelle a été relevée à 195 à 205 milliards de dollars.

La situation de Microsoft est relativement stable. Ses dépenses en capital pour le quatrième trimestre de l'exercice 2026 s'élevaient à 41 milliards de dollars, avec un flux de trésorerie libre de 19,6 milliards de dollars, et les revenus d'Azure ont augmenté de 43 %. Cela montre que les énormes investissements dans l'IA n'ont pas plongé tous les géants technologiques dans une crise de flux de trésorerie. Ce qui mérite vraiment d'être surveillé, ce n'est pas de savoir si ces entreprises manqueront immédiatement d'argent, mais combien de nouveaux revenus et de flux de trésorerie libre chaque dollar supplémentaire de dépenses en capital peut générer à l'avenir.

C'est également une différence importante entre la bulle actuelle de l'IA et la bulle Internet de 2000. Les entreprises qui supportent principalement les dépenses en capital disposent généralement de sources de flux de trésorerie matures telles que la publicité, le cloud computing, les abonnements logiciels et le commerce électronique, ce qui leur confère une plus grande capacité de résistance aux risques. Cependant, le fait que les géants ne fassent pas faillite ne signifie pas que leurs actions ne seront pas réévaluées, ni que les chaînes d'approvisionnement et les startups surévaluées pourront supporter un ralentissement des dépenses en capital.

2.3 L'itération rapide des GPU entraîne une pression d'amortissement

Microsoft a révélé qu'environ deux tiers de ses dépenses en capital pour le quatrième trimestre de l'exercice 2026 étaient consacrées à des actifs à cycle court tels que les GPU et les CPU. Alphabet a également indiqué qu'environ 60 % des investissements en infrastructures technologiques étaient destinés aux serveurs, le reste étant principalement utilisé pour les centres de données et les réseaux. Les terrains et les bâtiments peuvent être utilisés pendant des décennies, mais les GPU, les serveurs et les équipements réseau doivent être continuellement mis à jour, la durée de vie économique réelle étant bien inférieure à celle des bâtiments des centres de données.

Cela crée un paradoxe souvent négligé : plus les progrès technologiques de l'IA sont rapides, plus la valeur économique des équipements de génération précédente diminue rapidement. De nouvelles puces peuvent réduire considérablement le coût unitaire de raisonnement, favorisant l'adoption dans l'industrie, mais peuvent également forcer les fournisseurs de cloud à mettre à jour leurs équipements prématurément. Les avancées technologiques représentent une force déflationniste pour les utilisateurs, mais peuvent devenir un accélérateur d'amortissement pour les détenteurs d'équipements.

Ainsi, pour juger si les dépenses en capital de l'IA sont excessives, il ne suffit pas de regarder le nombre de centres de données, mais aussi le taux d'utilisation des équipements, les revenus par unité de puissance de calcul et la vitesse de remplacement entre les anciennes et les nouvelles puces. Si la nouvelle capacité ne peut pas être rapidement convertie en charge stable, les stocks de GPU pourraient passer d'"actifs rares" à des équipements excédentaires nécessitant une amortissement.

2.4 Le financement circulaire pourrait surestimer l'indépendance de la demande

L'industrie de l'IA présente un cycle de capital particulier : les fournisseurs de cloud investissent dans des entreprises de modèles, ces entreprises obtiennent un financement et achètent de la puissance de calcul dans le cloud, et les fournisseurs de cloud comptabilisent ensuite cette partie des contrats dans les commandes en attente et les revenus futurs. Microsoft a révélé qu'OpenAI avait promis d'atteindre 250 milliards de dollars de services Azure supplémentaires ; à la fin du quatrième trimestre de l'exercice 2026, les obligations de performance commerciale restantes de Microsoft s'élevaient à 678 milliards de dollars, en hausse de 84 % par rapport à l'année précédente, et si l'on exclut OpenAI, la croissance est de 25 %.

Cela ne signifie pas une falsification des revenus. L'entraînement des modèles consomme effectivement de la puissance de calcul, et les fournisseurs de cloud livrent réellement des serveurs, de l'électricité et des services réseau. Mais cela signifie qu'une partie de la demande ne provient pas entièrement de clients finaux générant des flux de trésorerie positifs, mais dépend de la capacité de financement des entreprises de modèles. Lorsque le marché des capitaux est prêt à continuer à financer les entreprises de modèles, le cycle peut s'élargir ; une fois que le coût du financement augmente, la demande de puissance de calcul pourrait diminuer plus rapidement que les commandes apparentes.

Il est à noter que le dernier rapport financier de Microsoft montre également que la croissance séquentielle de ses commandes commerciales provient principalement de clients en dehors des entreprises de modèles, près de 90 % des revenus annuels du cloud proviennent d'entreprises autres que celles des modèles. Cela indique que la demande en IA se propage vers le marché des entreprises, et il ne faut pas simplement attribuer toute la croissance au financement circulaire. Ce qui doit vraiment être observé, c'est si la demande des entreprises externes peut progressivement remplacer la demande alimentée par le financement, devenant ainsi le payeur à long terme de l'infrastructure IA.

III. La différenciation de la chaîne de valeur de l'IA : des revenus réels, mais une répartition des bénéfices inégale

La chaîne de valeur de l'IA n'est pas un tout dont les intérêts sont complètement alignés. Les fabricants de puces, les plateformes cloud, les entreprises de modèles et les développeurs d'applications se trouvent à différentes étapes de flux de trésorerie et assument des risques différents. Le segment connaissant la croissance des revenus la plus rapide aujourd'hui n'est pas nécessairement celui qui aura les bénéfices les plus stables à long terme ; le segment avec le plus d'investissements n'obtiendra pas non plus nécessairement la plus grande part de valeur.

3.1 Les fabricants de puces et d'équipements réalisent des revenus en premier, mais sont également les plus exposés aux revers de commandes

Les dépenses en capital de l'IA ont déjà commencé à se traduire par des revenus réels pour les entreprises en amont. Nvidia a atteint un revenu de 215,9 milliards de dollars pour l'exercice 2026, en hausse de 65 %, dont 193,7 milliards de dollars proviennent des centres de données, en hausse de 68 %. La société de puces et de logiciels d'infrastructure Broadcom continue également de connaître une forte croissance, avec un revenu trimestriel atteignant 22,2 milliards de dollars au 3 mai 2026, en hausse de 48 %. Cela montre que la construction d'infrastructures IA a déjà créé une demande d'achat réelle ; mais la capacité de cette croissance rapide des revenus à se traduire à long terme par des bénéfices stables dépend encore des dépenses en capital des clients, des prix des produits et de la santé de la chaîne d'approvisionnement.

Cependant, la forte prospérité en amont provient des investissements concentrés des clients. Lorsque Microsoft, Amazon, Meta et Alphabet agrandissent simultanément leurs centres de données, les puces, HBM, emballages avancés, modules optiques et équipements électriques en bénéficient ; si deux ou trois d'entre eux réduisent leurs dépenses en capital, les variations de commandes des entreprises de la chaîne d'approvisionnement seront amplifiées. Les entreprises de puces font face non seulement à des cycles de demande, mais aussi à des itérations technologiques, à des stocks et à la concurrence des puces développées en interne par les clients.

Ainsi, le principal risque actuel pour le matériel IA est que le marché extrapole des marges bénéficiaires élevées temporaires comme une norme à long terme. Les entreprises de matériel peuvent continuer à croître, mais il est difficile de maintenir en permanence un état où la demande dépasse l'offre, les prix augmentent et les clients effectuent des achats répétés en même temps.

3.2 Les fournisseurs de cloud contrôlent l'accès à la puissance de calcul, mais supportent les dépenses en capital les plus lourdes

Les fournisseurs de cloud sont l'élément de la chaîne de valeur de l'IA le plus proche de "l'autoroute à péage". Microsoft, Google et Amazon ne louent pas seulement des GPU, mais offrent également des bases de données, du stockage, de la sécurité, de l'identité, le déploiement de modèles et des logiciels d'entreprise. Une fois que les clients déplacent leurs données et leurs processus commerciaux vers la plateforme cloud, les coûts de migration augmentent, permettant aux fournisseurs de cloud de passer de la simple vente de puissance de calcul à l'ensemble de la pile technologique IA.

Les dernières données montrent déjà cette capacité : les revenus annuels d'Azure dépassent 100 milliards de dollars, le bénéfice d'exploitation d'AWS au deuxième trimestre atteint 16,6 milliards de dollars, avec une marge bénéficiaire d'exploitation de 39,4 % ; les revenus de Google Cloud augmentent de 82 %, avec des commandes en attente atteignant 514 milliards de dollars. Comparé à une seule entreprise de modèles, les fournisseurs de cloud ont une clientèle plus large et plus de sources de revenus.

Mais le problème des fournisseurs de cloud est qu'ils doivent acheter des équipements et de l'électricité à l'avance pour répondre à la demande future. Lorsque la demande d'application est insuffisante, les entreprises de modèles peuvent réduire leur volume d'appels, les clients d'entreprise peuvent réduire leurs projets d'essai, mais les fournisseurs de cloud doivent toujours supporter les coûts de location des centres de données, d'amortissement et d'énergie. Par conséquent, les plateformes cloud ont une plus grande capacité de négociation à long terme, mais assument également un plus grand risque sur leur bilan.

3.3 Les capacités des modèles continuent de s'améliorer, mais les modèles eux-mêmes deviennent plus facilement remplaçables

OpenAI a révélé que ses activités commerciales contribuent à plus de 40 % de ses revenus, l'API traitant plus de 15 milliards de tokens par minute ; l'indice AI de Stanford montre que l'écart de capacité entre plusieurs modèles de tête s'est considérablement réduit. La demande de modèles continue de croître, mais la compétition entre les modèles leaders passe de "peut-il accomplir la tâche" à "qui est le moins cher, le plus stable et le plus adapté à des scénarios spécifiques".

Cela aura des impacts bidirectionnels. La baisse des prix des modèles et l'amélioration de l'efficacité de l'inférence favorisent l'expansion de l'utilisation de l'IA, mais cela comprimera les revenus unitaires des entreprises de modèles. Les modèles ouverts, les modèles développés en interne par les fournisseurs de cloud et les modèles verticaux continuent d'entrer en compétition, et les clients d'entreprise commencent également à adopter des architectures multi-modèles pour éviter d'être verrouillés par un seul fournisseur. Microsoft a révélé que depuis 2026, le nombre de clients utilisant plusieurs fournisseurs de modèles a augmenté de cinq fois, ce qui montre que le remplacement des modèles est devenu une stratégie d'achat d'entreprise plutôt qu'une possibilité technique.

Les entreprises de modèles peuvent toujours construire de fortes marques, des données et des réseaux d'utilisateurs, mais établir un monopole à long terme uniquement sur la base de paramètres de modèle supérieurs devient de plus en plus difficile. Les véritables barrières à l'avenir pourraient provenir des données des entreprises, des canaux de distribution, des flux de travail des utilisateurs et des coûts d'inférence unitaires, plutôt que d'un seul test de référence réussi.

3.4 Le niveau d'application détermine la demande finale, mais n'a pas encore prouvé sa contribution aux bénéfices de manière généralisée

L'IA crée réellement de la valeur lorsque les entreprises redessinent leurs processus, et non simplement en ajoutant un outil d'IA aux employés. Des cas quantifiables ont déjà émergé dans le service client, la programmation, l'analyse financière, les dossiers médicaux et la gestion de la chaîne d'approvisionnement, mais il reste un fossé entre l'amélioration de l'efficacité ponctuelle et la croissance des bénéfices de l'ensemble de l'entreprise, en raison de la gouvernance des données, de l'intégration des systèmes, de la formation des employés et de la répartition des responsabilités.

Les dépenses en capital au niveau des applications sont relativement faibles, mais ont le plus de chances de bénéficier de la baisse des coûts des modèles ; mais leurs barrières à l'entrée pourraient également diminuer. De nombreuses applications d'IA dépendent du même modèle de base, et leurs fonctionnalités sont faciles à reproduire, ce qui pourrait finalement faire que les bénéfices reviennent aux entreprises de logiciels traditionnelles qui possèdent des relations clients et des données commerciales. Les véritables gagnants à long terme de l'industrie de l'IA ne sont pas nécessairement les entreprises avec les modèles les plus puissants, mais celles qui savent intégrer les modèles dans des processus de paiement.

La chaîne de valeur de l'IA a déjà généré des revenus réels, mais la répartition des bénéfices n'est pas stable. Le matériel bénéficie en premier, mais fait face en premier aux cycles de commandes ; les fournisseurs de cloud contrôlent l'entrée, mais supportent les dépenses en capital ; les entreprises de modèles connaissent une croissance rapide, mais sont confrontées à la concurrence des prix ; le niveau d'application est le plus proche de la valeur finale, mais doit encore prouver des bénéfices à grande échelle.

IV. Le marché des cryptomonnaies devient un levier de transmission des risques de l'IA 24/7

Le marché boursier traditionnel se négocie principalement à des heures fixes, mais les plateformes de cryptomonnaies transforment Nvidia, Microsoft, les indices d'IA, les ETF à effet de levier et les attentes des startups d'IA en contrats disponibles 24 heures sur 24, permettant aux utilisateurs de participer facilement au commerce mondial des actifs IA via des plateformes comme Binance et Hotcoin. Le marché des cryptomonnaies n'a pas créé de bulle IA, mais a changé la manière dont les risques sont échangés, amplifiés et transmis. Le marché des cryptomonnaies a étendu les risques de l'IA au-delà des heures de négociation boursière vers un marché 24/7, et a ajouté plus de niveaux de risque grâce à des contrats perpétuels, des ETF à effet de levier et des tokens liés à l'IA. Cela a augmenté la participation mondiale et la vitesse de découverte des prix, tout en permettant aux biais des oracles, aux taux de financement et aux liquidations forcées d'intervenir plus rapidement dans la tarification des actifs.

4.1 Les contrats perpétuels sur actions étendent le commerce de l'IA au-delà des heures de fermeture des marchés traditionnels

Les données de CoinGecko montrent que le volume des transactions mensuelles des contrats perpétuels RWA est passé de 230 millions de dollars au début de 2025 à 347,17 milliards de dollars en mai 2026, avec un volume total de transactions atteignant 1,32 trillion de dollars au cours des cinq premiers mois de 2026. Le volume mensuel des transactions des contrats perpétuels sur actions est passé de 831 millions de dollars en juillet 2025 à 34 milliards de dollars en mai 2026, avec une augmentation proche de 40 fois.

La chaîne de valeur de l'IA est un moteur important de la croissance des contrats perpétuels sur actions. En mai 2026, le volume des transactions des contrats perpétuels liés à Micron est passé de 736 millions de dollars le mois précédent à 13,16 milliards de dollars, soit une augmentation d'environ 17 fois ; Nvidia, Tesla et Circle figurent également parmi les actifs à fort volume de transactions. En juin 2026, le volume mensuel des transactions perpétuelles RWA a encore approché 470 milliards de dollars.

Ces produits ne sont généralement pas des tokens d'actions et ne signifient pas que les utilisateurs détiennent des actions de l'entreprise correspondante. Ils sont généralement des contrats synthétiques ancrés à des prix d'oracle, maintenus par des marges et des taux de financement. Les utilisateurs échangent des variations de prix des actions, et non des droits de vote, des dividendes ou des droits résiduels de l'entreprise.

4.2 Les ETF à effet de levier perpétuels superposent un double effet de levier, transformant les pertes de chemin en risques de liquidation

Les contrats perpétuels sur actions incluent déjà un effet de levier sur marge. Si l'actif sous-jacent est un ETF à effet de levier de deux ou trois fois, la structure de risque se complique davantage : le premier niveau provient de la réinitialisation quotidienne de l'effet de levier à l'intérieur de l'ETF, le deuxième niveau provient des marges et des liquidations forcées des comptes de contrats perpétuels.

Les ETF à effet de levier ne garantissent pas un multiple fixe des rendements cumulés de l'actif sous-jacent sur une semaine ou un mois. La SEC américaine a donné des exemples concrets : un indice a augmenté de 2 % en quatre mois, tandis qu'un ETF à effet de levier de deux fois a chuté de 6 % ; un autre indice a augmenté d'environ 8 %, mais son ETF à effet de levier de trois fois a chuté de 53 %. La raison en est la réinitialisation quotidienne, les intérêts composés et les pertes dues à la volatilité.

Si les utilisateurs ajoutent encore de l'effet de levier via des contrats perpétuels sur l'ETF à effet de levier, les pertes de chemin de l'actif sous-jacent, les taux de financement perpétuels et les lignes de liquidation des comptes agiront simultanément. Lorsque le marché est en baisse continue, l'ETF à effet de levier doit réduire son exposition au risque, et le compte perpétuel peut également être liquidé de force, formant une chaîne amplifiée de "chute des actions sous-jacentes - réduction de l'ETF - liquidation perpétuelle - baisse continue de la liquidité".

4.3 Les tokens IA portent le récit technologique, mais ne capturent généralement pas le même flux de trésorerie

En plus des contrats perpétuels sur actions, le marché des cryptomonnaies prend également en charge le récit des actions technologiques via des tokens IA, des agents IA et des projets DePIN. Mais ces tokens n'ont pas la même structure de droits que les actions des entreprises cotées en IA. Détenir des actions Nvidia représente un droit sur les bénéfices et les actifs résiduels de l'entreprise, tandis que détenir un token IA ne garantit pas nécessairement des droits sur les revenus du protocole, les équipements de puissance de calcul ou les droits légaux des entreprises de modèles.

Cela signifie que le même récit de "croissance de l'IA" peut être davantage abstrait une fois qu'il entre sur le marché des cryptomonnaies. Le fait qu'un projet ait des utilisateurs ne signifie pas que le token capture des revenus, et le fait qu'un réseau génère des revenus ne signifie pas que ces revenus seront distribués aux détenteurs de tokens. L'évaluation de certains projets provient davantage des attentes d'adoption future, de la liquidité des tokens et de l'humeur du marché, plutôt que de flux de trésorerie vérifiables.

Ce qui mérite vraiment d'être observé, ce n'est pas si un projet utilise le concept d'IA, mais si le token a une fonction dans le système : est-il utilisé pour payer de la puissance de calcul réelle, obtenir des réductions de services, assumer la sécurité du réseau ou partager des revenus vérifiables ? Si le token n'est qu'un vecteur de récit, alors lorsque les actions technologiques s'ajustent, il subira souvent des retraits plus importants que les entreprises cotées ayant des flux de trésorerie matures.

4.4 Les oracles et les liquidations continues réduisent le temps de transmission des risques

En mars 2026, S&P Dow Jones Indices a officiellement autorisé Trade[XYZ] à lancer des contrats perpétuels basés sur le S&P 500 sur Hyperliquid, ce qui indique que les fournisseurs d'indices traditionnels commencent à reconnaître la valeur commerciale des contrats perpétuels en cryptomonnaie comme un nouveau canal de distribution.

Cependant, le trading 24/7 entraîne également de nouveaux problèmes de tarification. Après la fermeture des marchés boursiers américains, les actions sous-jacentes ne continuent pas à se négocier, et les contrats perpétuels sur actions ne peuvent être tarifés qu'en fonction des contrats à terme sur indices, des actifs connexes, des cotations des teneurs de marché et des variations des attentes du marché. À ce moment-là, le prix du contrat reflète les attentes pour la prochaine ouverture, et non le prix au comptant qui pourrait être immédiatement arbitrable. En cas d'événements majeurs le week-end, le contrat peut s'écarter considérablement du prix de clôture du dernier jour de négociation.

Lorsque le marché traditionnel rouvre, le prix au comptant, les oracles et les positions perpétuelles doivent se réajuster. Si les différences sont trop importantes, des positions à effet de levier élevé peuvent être liquidées avant que le marché au comptant ne retrouve sa liquidité. Ainsi, le marché des cryptomonnaies offre une expression du risque plus continue, mais ne fournit pas nécessairement un prix fondamental plus précis. Il s'agit d'abord d'un niveau de trading continu d'émotions, de levier et d'attentes.

V. Perspectives et conclusions : L'IA ne disparaîtra pas avec la bulle, le marché reviendra à une tarification basée sur les flux de trésorerie

Le marché de l'IA est confronté à deux forces opposées. D'une part, les dernières données de croissance de Microsoft, AWS et Google Cloud montrent que la demande en puissance de calcul et en IA d'entreprise reste forte ; d'autre part, la pression sur les flux de trésorerie de Meta, Alphabet et Amazon indique que les dépenses en capital sont désormais à un stade où elles doivent prouver leur retour sur investissement.

Cette combinaison signifie que le marché est plus susceptible de connaître des situations de "bons résultats financiers, mauvais prix des actions" ou "fortes dépenses, forte reprise" coexistantes. Les investisseurs ne négocient plus sur la demande d'IA, mais sur la mesure dans laquelle les résultats réels se comparent à des attentes élevées. Une fois que les attentes sont suffisamment élevées, même si les revenus continuent de croître, un ralentissement de la croissance ou une augmentation continue des dépenses en capital peuvent également entraîner un ajustement des prix. L'accent du marché se déplace de "combien de GPU possédez-vous" à "combien de flux de trésorerie chaque dollar investi peut-il générer".

Au cours des un à deux prochaines années, le marché de l'IA pourrait connaître trois résultats : si la demande des entreprises augmente rapidement et absorbe la nouvelle puissance de calcul, les dépenses en capital se transformeront progressivement en revenus et en bénéfices, permettant au marché de se digérer relativement modérément ; si la demande continue d'augmenter mais ne suit pas le rythme des investissements, l'industrie ne s'effondrera pas, mais subira une réévaluation et une redistribution des bénéfices, la différenciation entre les entreprises de puces, les plateformes cloud, les modèles et les applications deviendra plus évidente ; si les conditions de financement se resserrent, les entreprises de modèles réduiront leurs achats de puissance de calcul et les fournisseurs de cloud diminueront leurs dépenses en capital, les commandes en amont pourraient également s'affaiblir, et le marché pourrait passer d'un ajustement de valorisation à une révision à la baisse des attentes de bénéfices.

Pour évaluer si le risque s'intensifie, il est nécessaire d'observer cinq signaux : les dépenses en capital continuent-elles d'augmenter plus rapidement que les revenus de l'IA ? Les flux de trésorerie disponibles continuent-ils de se détériorer ? La pression d'amortissement augmente-t-elle de manière significative ? Les commandes cloud peuvent-elles se diffuser des entreprises de modèles vers des clients d'entreprise capables de payer de manière indépendante ? L'IA d'entreprise peut-elle réellement améliorer le renouvellement, les coûts et les bénéfices ? Si ces indicateurs se détériorent simultanément, et que l'on ajoute à cela une concentration du marché, une augmentation du financement garanti et de la taille des produits à effet de levier, les changements fondamentaux initialement limités pourraient se transformer en fluctuations de prix plus violentes.

Conclusion

La révolution de l'IA n'est pas terminée, mais l'alerte à la bulle a déjà été donnée, et les deux ne sont pas contradictoires. L'amélioration des capacités technologiques élargira les applications, réduira les coûts et créera de nouvelles opportunités industrielles, tout en stimulant les entreprises à réinvestir, à accélérer l'amortissement des équipements et à augmenter les attentes du marché. Plus le progrès technologique est rapide, plus il est facile pour le capital d'anticiper les revenus futurs lointains dans les prix d'aujourd'hui.

L'histoire des chemins de fer, d'Internet et de la construction de fibres optiques prouve que les révolutions technologiques peuvent changer le monde, tout en faisant subir des pertes à de nombreux investisseurs. La véritable valeur à long terme de l'IA ne sera pas niée par un ajustement des actions technologiques, mais tous les actifs liés à l'IA ne deviendront pas automatiquement des gagnants simplement parce que la direction de l'industrie est correcte.

Le marché des cryptomonnaies prolonge encore cette expérience de tarification en un trading ininterrompu 24/7. Les contrats perpétuels sur actions, les ETF à effet de levier perpétuels et les jetons d'IA permettent à un plus grand nombre d'utilisateurs d'accéder à l'IA, tout en permettant aux valorisations, aux leviers et aux liquidations d'interagir à un rythme plus rapide. En fin de compte, ce qui déterminera si les actifs liés à l'IA peuvent traverser la bulle, ce n'est pas la durée de la narration, mais la capacité des flux de trésorerie à rattraper les investissements avant que la patience du capital ne s'épuise.

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