La chute de plus de 20 % des leaders du stockage : Meta vend de la puissance de calcul, brisant la foi dans l'infrastructure de l'IA ?

Depuis la fin juin, le secteur des puces de stockage sur le marché américain a connu un sévère retournement. Selon un rapport de Caixin, les prix des actions des entreprises leaders telles que SanDisk, Micron Technology, Seagate Technology et Western Digital ont chuté de plus de 20 % au cours des dernières semaines. Le déclencheur direct de cette chute a été un rapport de Bloomberg indiquant que Meta prévoit de créer une activité d'infrastructure cloud et de vendre la puissance de calcul excédentaire de l'IA à des entreprises externes. Cette nouvelle a frappé le marché au cœur de ses préoccupations concernant le "surplus de puissance de calcul" et le "pic des dépenses en capital", entraînant une vente indiscriminée dans le secteur des semi-conducteurs. Dans un climat de panique, les fonds ont fui sans compter le secteur de la fabrication de matériel, et les puces de stockage, en tant que composants clés de l'infrastructure de l'IA, ont été les premières à subir cette vague de ventes. Cependant, cette chute n'est pas seulement le résultat d'une émotion à court terme ; les caractéristiques cycliques de l'industrie des puces de stockage, qui existent depuis longtemps, sont en train d'être réévaluées. Lorsque la relation entre l'offre et la demande de puissance de calcul subit un changement subtil, la logique sous-jacente des puces de stockage et leur effet de transmission sur d'autres segments de la chaîne de valeur de l'IA deviennent des questions centrales auxquelles les investisseurs et les observateurs de l'industrie doivent faire face.

Performance récente des actions de mémoire sur le marché américain (Source : Wall Street Journal)

La vente de puissance de calcul par Meta provoque la panique dans le secteur des semi-conducteurs

Que signifie réellement la vente de puissance de calcul par Meta ? Les partisans de la panique sur le marché estiment que le fait que les géants commencent à vendre leur puissance de calcul excédentaire signifie que les investissements dans l'infrastructure de l'IA ont atteint un sommet, et que la demande en semi-conducteurs va chuter de manière vertigineuse. Bloomberg a rapporté que Meta prévoit de lancer une activité cloud nommée Meta Compute, qui vendra la puissance de calcul excédentaire de l'IA à des entreprises externes. Ce geste a été interprété par le marché comme un signal que les géants ont des difficultés à absorber leur propre puissance de calcul, suscitant des doutes sur la véracité de la demande dans toute la chaîne de valeur de l'IA. Cependant, les rationalistes de l'industrie ont donné une explication complètement différente. Mark Zuckerberg a publiquement nié le 10 juillet l'existence d'un surplus de puissance de calcul, affirmant qu'il ne savait pas qui dans l'industrie pensait qu'il y avait un surplus, et que le développement de l'activité cloud avait un potentiel commercial. D'un point de vue commercial, la vente de puissance de calcul par Meta ressemble davantage à une extension normale pour améliorer l'utilisation des clusters GPU, similaire aux pratiques de SpaceX et xAI. Meta n'a pas réduit son plan de dépenses en capital, et son action a en fait augmenté de 9 % après l'annonce de la nouvelle. Cette tentative de conversion de la puissance de calcul interne en services cloud externes est essentiellement un choix inévitable pour les géants cherchant à récupérer des flux de trésorerie après des investissements lourds, et non un drapeau blanc signalant un arrêt complet de l'expansion.

L'état réel du marché de la puissance de calcul n'est pas une contraction totale, mais plutôt une différenciation structurelle évidente. Selon un rapport de Titanium Media, les données de surveillance du marché montrent que les prix de location de la puissance de calcul d'entraînement, comme le NVIDIA B200, ont récemment connu une baisse temporaire, mais les prix de location de la puissance de calcul d'inférence pour les entreprises gouvernementales et les secteurs traditionnels restent stables. Ce que le marché craint réellement, c'est la libération temporaire de l'offre de puissance de calcul d'entraînement générale, et non la disparition de la demande pour l'IA dans tous les scénarios. Cette différenciation a des impacts significatifs sur la transmission de la demande pour différentes lignes de produits de puces de stockage. Les mémoires à large bande passante (HBM) utilisées pour l'entraînement de grands modèles, qui étaient en forte demande en raison de la course aux armements en matière de puissance de calcul, pourraient voir leur croissance de la demande marginale ralentir avec la baisse des prix de location de la puissance de calcul d'entraînement. En revanche, la DRAM générale et les SSD de niveau entreprise, qui soutiennent les applications d'inférence, conservent une base de demande solide en raison de leur large déploiement dans les secteurs gouvernementaux et traditionnels. La variable clé soutenant la demande de puces de stockage réside dans la question de savoir si l'écart technologique entre les grands modèles d'IA continuera à se réduire. Si l'écart entre les modèles de tête et les suiveurs se resserre rapidement, la logique de la course aux armements en matière de puissance de calcul et de stockage sera fondamentalement remise en question, ce qui ébranlera directement les attentes de forte croissance des puces de stockage. Lorsque les capacités des modèles tendent à se standardiser, le rendement marginal des investissements en puissance de calcul diminue, et la croissance de la demande pour les puces de stockage sera naturellement réévaluée.

Le destin cyclique des puces de stockage et la reconstruction des modèles commerciaux

L'industrie des puces de stockage a toujours eu du mal à échapper à son destin cyclique de "prospérité - expansion - effondrement des prix - contraction - reprise". Au cours des cycles passés, le stockage ressemblait davantage à une marchandise, avec des prix suivant le marché, les contrats étant souvent basés sur des périodes trimestrielles ou annuelles. Ce modèle a conduit l'industrie à une expansion frénétique en période de prospérité, et une fois que la demande ne répondait pas aux attentes, les prix s'effondraient rapidement. Aujourd'hui, cette logique sous-jacente est en train d'être réécrite. Les fournisseurs de cloud et les centres de données d'IA, pour garantir un approvisionnement clé, commencent de plus en plus à signer des contrats d'approvisionnement à long terme de trois à cinq ans, incluant des fourchettes de prix, des volumes d'achat minimum et des dépôts de clients.

Ce modèle de contrat à long terme est en train de remodeler l'écosystème commercial de l'industrie. Micron a déjà divulgué son premier accord stratégique avec un client sur cinq ans ; selon le Wall Street Journal, Samsung Electronics est en pourparlers avec Google et Microsoft pour un accord d'approvisionnement à long terme, discutant d'arrangements de prépaiement de plus de 10 milliards de dollars ; sur le marché intérieur, Reuters rapporte que Tencent a signé un contrat d'approvisionnement à long terme de plus de 20 milliards de RMB avec Changxin Storage. Le mécanisme de prépaiement élevé et la visibilité de la demande à long terme devraient inhiber les chutes de prix importantes des stocks, soutenant ainsi les fabricants dans le maintien de marges bénéficiaires stables. Des institutions comme Goldman Sachs estiment que les puces de stockage passent d'une marchandise standardisée à une personnalisation élevée, et que les règles cycliques traditionnelles sont confrontées à une réécriture structurelle.

L'implantation généralisée du modèle de contrat à long terme modifie directement la logique de flux de trésorerie et de gestion de la chaîne d'approvisionnement des acheteurs d'entreprises. Dans le passé, les acheteurs pouvaient reconstituer leurs stocks sur le marché au comptant lorsque les prix étaient bas, profitant des avantages de coût liés à la baisse du cycle. Cependant, dans le cadre d'un contrat à long terme, les acheteurs doivent verrouiller à l'avance d'énormes sommes d'argent en tant que dépôts ou prépaiements, ce qui constitue un défi sévère pour leur flux de trésorerie. De plus, la contrainte de volume d'achat minimum signifie que même si la demande finale fluctue, les acheteurs doivent respecter les capacités convenues, sinon ils feront face à des pénalités. Dans un cycle de prix très volatile, les différences de gains et de pertes entre les achats au comptant et les contrats à long terme sont énormes : dans un cycle de hausse des prix, les contrats à long terme peuvent efficacement verrouiller des avantages de coûts bas ; mais dans un cycle de baisse des prix, les acheteurs sous contrat peuvent être contraints d'acheter à des prix supérieurs à ceux du marché au comptant, entraînant ainsi des pertes comptables significatives. Bien que ce modèle garantisse la sécurité de l'approvisionnement, il réduit également la flexibilité des acheteurs pendant les cycles de baisse des prix. Pour les petits et moyens fournisseurs de cloud ou les startups d'IA, les barrières élevées des contrats à long terme pourraient aggraver la difficulté d'accès à des ressources de stockage de qualité, entraînant une concentration des ressources de la chaîne d'approvisionnement vers les leaders du marché.

La chute des puces de stockage n'est pas un événement isolé ; elle est le reflet de l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA entrant dans une "période de validation des bénéfices". En juin, la capitalisation boursière des sept géants technologiques américains a chuté d'environ 3 000 milliards de dollars en un mois, Microsoft ayant enregistré une baisse cumulative de 21,64 % sur le mois. Wall Street commence à interroger sévèrement le retour sur investissement des centaines de milliards de dollars de dépenses en capital. Les fournisseurs de cloud font face à des pressions sur le rythme de monétisation de l'IA, tandis que les puces de calcul sont directement touchées par la baisse des prix de location. Prenons Microsoft comme exemple : ses énormes investissements dans l'infrastructure de l'IA doivent être validés par la croissance des revenus de ses services cloud Azure. Si les prix de location de la puissance de calcul de l'IA continuent de baisser, la marge brute des fournisseurs de cloud sera sous pression, ce qui affectera leur volonté et leur rythme de dépenses en capital futures. Les fabricants de puces de calcul sont également mis à l'épreuve ; le ralentissement temporaire de la demande de puissance de calcul d'entraînement pourrait prolonger les délais de livraison des commandes de puces haut de gamme ou réduire leur volume. Une fois que les fournisseurs de cloud ralentissent leurs achats, le risque de surstock pour les fabricants de puces de calcul augmentera considérablement, et les attentes du marché concernant leurs performances pour les trimestres à venir seront également révisées à la baisse. Les fonds cherchent des opportunités de valorisation dans chaque maillon de la chaîne de valeur, et les rotations sectorielles sont exceptionnellement intenses. La Banque Orientale souligne que les fonds passent des fournisseurs de cloud vers le matériel d'IA et le stockage, tandis que Morgan Stanley observe que les fonds passent des actions de puces vers les fournisseurs de services cloud d'IA. Ce conflit apparent reflète une lutte intense sur le marché entre les "fournisseurs de cloud/ matériel brûlant de l'argent" et les "couches d'application/ actions de valeur à certitude", cherchant le prochain point de croissance certain.

Bien que le marché fasse face à des inquiétudes concernant un surplus de puissance de calcul et une réévaluation des valorisations à court terme, la demande sous-jacente reste énorme. Selon un rapport de The Paper, les ventes mondiales de puces de stockage ont atteint 74,6 milliards de dollars en un mois, atteignant un niveau record. Le plan de dépenses en capital de Micron pour l'exercice 2026 dépasse 25 milliards de dollars, presque le double de l'année précédente. Ces données indiquent que la construction de l'infrastructure de l'IA est loin d'être terminée, mais que le marché devient plus rationnel dans ses attentes de croissance. De la puissance de calcul aux services cloud, en passant par le stockage et les applications, l'ensemble de la chaîne de valeur traverse un changement de système de valorisation, passant de "la foi à la performance".

Le surplus temporaire de puissance de calcul d'entraînement et la demande robuste pour la puissance de calcul d'inférence signifient que les normes de valorisation à chaque étape de la chaîne de valeur sont en train d'être affinées. Les entreprises capables de déployer des scénarios d'inférence et de contrôler les coûts obtiendront plus de primes. L'avènement de l'ère des contrats à long terme a changé les règles du jeu en matière de gestion de la chaîne d'approvisionnement, et trouver un équilibre entre la sécurité de l'approvisionnement et la flexibilité des coûts deviendra la ligne directrice des stratégies d'achat pour les prochaines années. À ce tournant où la chaîne de valeur de l'IA passe de l'enthousiasme à la validation, le capital et les acheteurs doivent rétablir un modèle d'équilibre entre la sécurité de la certitude et la flexibilité des coûts.

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