Bien plus que les puces : Investir dans l’IA outre les semi-conducteurs

La montée fulgurante de l’IA a donné naissance à une nouvelle génération de vedettes boursières, des fabricants de puces qui alimentent la technologie jusqu’aux sociétés de logiciels qui la mettent directement entre les mains des utilisateurs. Mais juste en dehors des projecteurs, il y a tout un ensemble d’acteurs de soutien dans de nombreux secteurs, qui construisent et alimentent les infrastructures physiques dont dépend l’IA, et ces entreprises pourraient également bénéficier de la popularité croissante de l’IA.

En 2026 seulement, les plus grands exploitants publics de centres de données du monde devraient consacrer près de 750 milliards de dollars américains à des projets d’immobilisations. Cela fait partie des 6 700 milliards de dollars américains d’investissements mondiaux pour suivre le rythme de la demande de puissance de calcul¹. Il s’agit de l’une des plus importantes constructions d’infrastructures dans les entreprises modernes, qui devrait créer des possibilités dans des secteurs bien au-delà de la technologie, y compris la production d’électricité, les systèmes de refroidissement et de CVC, l’équipement électrique, l’expertise en construction et les biens immobiliers spécialisés.

L’empreinte des centres de données du Canada est relativement modeste, mais devrait croître de façon exponentielle au cours des prochaines années. Une grande partie de la construction sera consacrée à des sites à très grande échelle au service de l’IA.

Ottawa s’efforce de soutenir cette croissance à plus grande échelle. En juin, le gouvernement fédéral a dévoilé une stratégie nationale de plusieurs milliards de dollars visant à élargir les infrastructures souveraines d’IA, ce qui va créer jusqu’à 90 000 emplois et accroître la part des entreprises canadiennes qui utilisent la technologie à 60 % d’ici 2034 (elle n’est que d’environ 12 % aujourd’hui)².

Ce changement n’est guère passé inaperçu. Ivan Medovikov, professeur agrégé d’économie à l’Université Brock, trace un parallèle intéressant avec les débuts d’Internet. À l’époque, des entreprises comme Netscape et Yahoo! avaient capté la première vague d’attention, mais la valeur durable est venue plus tard, des sociétés qui ont su trouver de nouvelles façons d’exploiter la technologie.

« La majeure partie de la valeur d’Internet a été créée par tous les autres », explique-t-il.

Un schéma similaire pourrait être en train de se former avec l’IA. David Tron, premier gestionnaire de portefeuille axé sur la technologie à RBC Gestion mondiale d’actifs, affirme que les investisseurs surveillent depuis un certain temps bon nombre des bénéficiaires directs du boom de l’IA. La question la plus intéressante à l’heure actuelle est peut-être de savoir ce qui se passera ensuite.

« Nous regardons encore plus loin, vers le deuxième ou troisième dérivé de cette opportunité », indique-t-il.

Le véritable défi consiste à distinguer les segments du boom actuel qui ont une durabilité réelle, ceux qui sont surévalués et les éléments à garder en tête avant d’investir dans le secteur, ajoute-t-il.

Secteurs clés à surveiller

Avant qu’un modèle d’IA puisse répondre à une requête, beaucoup de choses doivent se produire en arrière-plan. La technologie s’appuie sur de vastes réseaux de centres de données, y compris des installations « à très grande échelle » de très grande taille, dont l’une s’étend sur des centaines de milliers de mètres carrés, construites pour héberger des milliers de serveurs³. Pour exploiter ces sites, il faut des kilomètres de câbles à fibre optique, de l’équipement de réseautage sophistiqué, d’énormes charges électriques, des systèmes de refroidissement avancés (de plus en plus, du refroidissement liquide pour les puces d’IA les plus chaudes⁴), des systèmes de secours et une protection physique et de cybersécurité.

Ce type d’expansion massive crée des possibilités pour cinq secteurs adjacents à l’IA :

• La production d’électricité et les services publics sont au cœur du défi de l’électricité. 
• L'équipement électrique et l’infrastructure réseau aident à acheminer et à gérer cette électricité.
• Les systèmes de refroidissement et de CVC maintiennent la stabilité des serveurs.
• Les entreprises de construction et d’ingénierie s’occupent de la construction des centres de données.
• Les fiducies de placement immobilier, ou FPI, des centres de données font entrer l’immobilier industriel dans l’histoire de l’IA en possédant et en louant les installations spécialisées qui hébergent les serveurs. 

Pour Ivan Medovikov, l’investissement dans ces sociétés adjacentes à l’IA est fondé sur un véritable changement économique. Les producteurs d’électricité constituent le scénario le plus clair, la montée de la demande se traduisant déjà par d’importants engagements en capital.

L’Agence internationale de l’énergie estime que les centres de données ont utilisé environ 415 térawattheures en 2024, et prévoit que ce nombre aura plus que doublé pour atteindre environ 945 térawattheures d’ici 2030⁵. Pour mettre les choses en perspective, c’est près de la consommation énergétique annuelle du Japon⁶.

Les producteurs d’électricité n’utilisent peut-être pas beaucoup d’IA eux-mêmes, affirme Ivan Medovikov. « Mais ils vont quand même en profiter, simplement parce qu’il y a plus de demande d’électricité. »

Un exemple récent d’une société d’électricité qui profite du boom de l’intelligence artificielle est le Greenlight Electricity Centre en Alberta, un projet de 4,6 milliards de dollars de 932 mégawatts approuvé par Pembina Pipeline et ses partenaires pour fournir un important centre de données dans le cadre d’un accord énergétique à long terme⁷.

Pour un investisseur, il est essentiel de rappeler qu’un vent économique favorable et un bon titre boursier ne sont pas nécessairement la même chose. Selon David Tron, bon nombre des actions des centres de données d’IA liées au boom des dépenses ont déjà suscité beaucoup d’attention. Certaines se négocient déjà à des valorisations qui intègrent plusieurs années de croissance anticipée, tandis que d’autres voient leurs prévisions de bénéfices révisées à la hausse, le marché tentant de refléter l’ampleur du déploiement en cours.

Autrement dit, comme le souligne David Tron, les bonnes nouvelles sont, en grande partie, déjà prise en compte par les marchés.

Quelles sont les entreprises qui bénéficient de l’IA à part les entreprises technologiques?

Une fois que les bénéficiaires les plus directs des centres de données sont bien identifiés, la recherche d’occasions d’investissement s’étend plus loin le long de la chaîne d’approvisionnement de l’IA. Certaines d’entre elles sont encore étroitement liées aux infrastructures de l’IA. D’autres appuient ce que les entreprises peuvent faire une fois l’infrastructure en place.

Matériel de fabrication de semi-conducteurs

Pour David Tron, la prochaine occasion d’investissement commence par le matériel de fabrication de semi-conducteurs. Les centres de données d’IA dépendent de puces de pointe, y compris des unités de traitement graphique (GPU) et d’autres accélérateurs, pour former et exploiter de grands modèles⁸. Si la demande de puissance de calcul continue d’augmenter, le monde aura besoin de plus de capacité pour fabriquer les semi-conducteurs qui rendent l’IA possible. Ces dépenses augmentent déjà. SEMI, l’association commerciale de l’industrie des semi-conducteurs, s’attend à ce que les dépenses mondiales en équipement de fabrication de puces atteignent 151 milliards de dollars américains d’ici 2027⁹. Cela pourrait créer des débouchés pour les entreprises qui vendent les outils hautement spécialisés utilisés dans les installations de fabrication de semi-conducteurs.

« Il y a un petit groupe d’entreprises et d’actions, dont certaines sont américaines, dont l’une est européenne, et certaines sont japonaises, qui vendent de l’équipement à des usines de semi-conducteurs », explique David Tron. « Cet équipement est incroyablement difficile à construire, et il n’y a que quelques entreprises qui peuvent le fournir. »

Ces entreprises comprennent Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), acteur dominant du secteur avec plus de 70 % de part de marché¹⁰, ainsi qu’Intel et Terafab d’Elon Musk.             

De façon plus générale, dit David Tron, il cherche des fournisseurs qui ont des avantages qui peuvent durer, y compris « une part de marché durable, un pouvoir de fixation des prix, la capacité de résister ». Un exemple est celui des entreprises qui aident les grandes firmes technologiques à développer des puces sur mesure. Ces solutions deviennent particulièrement attrayantes à mesure que les clients cherchent des alternatives plus abordables aux processeurs standard.

Si une entreprise pense que les puces d’une entreprise sont trop chères, explique David Tron, elle peut travailler avec un fournisseur pour élaborer des solutions de rechange personnalisées qui pourraient être « considérablement moins chères ».

L’opportunité au-delà des infrastructures

Il y a aussi des exemples moins évidents. Certains analystes croient que si l’IA aide les entreprises à réduire leurs coûts grâce à des gains d’efficacité et à une main-d’œuvre réduite, de nombreuses entreprises redirigeront au moins une partie de ces économies vers les ventes et le marketing, car elles rivaliseront plus agressivement pour attirer les clients. Cela pourrait aider les industries à sortir du boom de l’infrastructure de l’IA. « Il y a des entreprises de publicité numérique qui, selon nous, en bénéficieront énormément », souligne David Tron.

Ivan Medovikov voit un effet d’élargissement similaire, car les entreprises de tous les secteurs consacrent du temps et de l’argent à chercher comment utiliser l’IA de façon pratique. « Un vaste contingent d’entreprises va consacrer énormément de temps et de capital, et franchement, créer beaucoup de valeur, en transformant cette technologie en applications concrètes et utiles. »

Rendement par rapport au risque : Ce dont les investisseurs devraient tenir compte

Bien sûr, toute opportunité comporte également des risques, surtout dans un marché qui évolue si rapidement.

Corrélation avec les cycles d’adoption de l’IA

Pour Ivan Medovikov, l’une des questions les plus importantes est de savoir si les plans d’infrastructure actuels répondront toujours aux besoins de la technologie dans cinq ans, voire même dans un an. La demande en calcul de l’IA peut continuer d’augmenter, mais les systèmes eux-mêmes s’améliorent également rapidement.

« Regardez l’informatique », explique-t-il. « Les premiers ordinateurs centraux occupaient l’espace d’un gymnase d’école, et maintenant le téléphone dans votre poche peut largement les surpasser. »

Si l’IA suit une trajectoire similaire, l’empreinte de la construction pourrait évoluer. Les modèles peuvent devenir plus rapides, plus petits et moins coûteux à exécuter, ce qui réduit la quantité de matériel, de mémoire, d’énergie ou de centres de données dont les entreprises ont besoin. Le boom peut perdurer, mais sa taille et sa portée pourraient changer radicalement.

David Tron voit un risque connexe dans les parties de la chaîne d’approvisionnement où la rareté a créé un pouvoir d’établissement des prix. Les fournisseurs de produits de base peuvent en bénéficier lorsque la demande est forte et que l’offre est serrée, mais l’avantage pourrait ne pas durer si les plus gros acheteurs d’IA trouvent des moyens de réduire leur dépendance à des composants coûteux.

« Il ne fait aucun doute dans mon esprit que tous ces dépensiers mobilisent en ce moment même leurs ingénieurs les plus brillants sur ce problème précis », dit-il.

Résistance publique et réglementaire

Il est également possible que la construction se heurte à une résistance publique ou réglementaire. Les centres de données soulèvent déjà des préoccupations concernant la consommation élevée d’électricité et d’eau, les émissions, le bruit et l’accès au réseau¹¹. Un récent sondage de l’Institut Angus Reid a révélé que 68 % des Canadiens s’opposeraient à la construction d’un grand centre de données sur l’IA à quelques pâtés de maisons de chez eux, et la même proportion a dit que les gouvernements devraient réglementer fortement l’IA et les entreprises technologiques, même si cela ralentit le développement¹².

« Je ne pense pas que nous sachions vraiment quels devraient être les prochains garde‑fous avant d’avoir vécu certains événements défavorables assez inquiétants », déclare Ivan Medovikov.

La vitesse fulgurante du changement est une autre raison majeure pour laquelle il est difficile d’évaluer les investissements liés à l’IA. La technologie évolue si rapidement que même les personnes proches du secteur restent prudentes lorsqu’il s’agit de faire des prédictions.

« C’est très compliqué », affirme David Tron. « Je ne sais pas à quoi ressemblera cette technologie dans trois ans. Personne ne le sait. Même ceux qui la construisent ne savent pas à quoi elle ressemblera. »

Ce qu’il faut chercher

Pour les investisseurs qui envisagent des opportunités, un test utile consiste à se demander si l’IA renforce le modèle économique ou si elle le porte entièrement. L’énergie est un bon exemple. Les centres de données ajoutent une demande considérable, mais ils ne sont que le dernier élément d’une longue liste. La croissance démographique, le vieillissement du réseau et le passage des combustibles fossiles à l’électrification augmentaient déjà l’appétit mondial pour l’électricité bien avant l’avènement de l’IA. Donc, même si l’IA s’arrêtait demain, les arguments en faveur de l’énergie demeureraient valables, explique Ivan Medovikov. « J’aimerais construire une thèse, mais je ne veux pas que l’IA en soit le pivot central. »

Il faut néanmoins le compter parmi ceux qui estiment que l’IA repose sur quelque chose de réel. « Y a-t-il du battage autour de l’IA? Bien sûr », dit-il. « Comme c’est généralement le cas autour de sujets vraiment passionnants et intéressants. »