Nouveaux Records du CAC 40 : 7 actions de l’indice qui ont encore un gros potentiel

Lorsqu’un des plus grands gestionnaires d’actifs au monde prévoit l’émergence d’un marché à terme dédié à la puissance de calcul et qu’une bourse en lance un en l’espace d’une semaine, le message semble clair : la puissance de calcul est devenue la ressource rare de l’ère de l’IA. Pourtant, ce même secteur, confronté à cette pénurie, s’efforce de la surmonter par des solutions techniques, en visant des réductions de coûts pouvant atteindre deux ordres de grandeur.

Introduction

Lorsqu’un gestionnaire d’actifs, le plus important au monde, prévoit l’émergence d’un marché à terme dédié à la puissance de calcul et qu’une bourse en lance un en moins d’une semaine, le message semble clair : la puissance de calcul est devenue la ressource rare de l’ère de l’IA. Pourtant, ce même secteur, confronté à cette pénurie, s’efforce de la surmonter par des solutions techniques, en visant des réductions de coûts pouvant atteindre deux ordres de grandeur.

Les nouvelles classes d’actifs suivent généralement un schéma : une ressource essentielle se raréfie, la demande augmente, puis les marchés financiers créent des instruments pour gérer cette rareté, comme ce fut le cas pour les contrats à terme sur le pétrole, puis pour les crédits carbone. En 2026, cette même dynamique se met en place autour de la puissance de calcul dédiée à l’IA, alors que la demande en infrastructures d’IA continue de dépasser l’offre.

1. La pénurie est bien réelle, ce n’est pas seulement l’avis d’un PDG

Lors de la conférence mondiale du Milken Institute en mai, le PDG de BlackRock, Larry Fink, a fait valoir que la demande en puissance de calcul était devenue si intense qu’« une nouvelle classe d’actifs consistera à acheter des contrats à terme sur la puissance de calcul », citant les pénuries de capacité, de puces et de mémoire aux États-Unis. Il a écarté les craintes d’une bulle de l’IA, soulignant au contraire que les pénuries d’offre dépassaient la demande. BlackRock (NYSE :BLK) soutient ce point de vue par des investissements, notamment l’acquisition d’Aligned Data Centers pour environ 40 milliards de dollars et celle du producteur d’électricité AES pour 10,7 milliards de dollars. Bruce Flatt, PDG de Brookfield, a fait écho à l’ampleur de cette évolution, décrivant une « refonte de l’économie mondiale » qui s’étend sur une décennie.

Des études de terrain corroborent ces observations. Lors d’un voyage dans la Silicon Valley en juin 2026, les investisseurs en capital-risque spécialisés dans les technologies Brook Dane et Sung Cho ont constaté un environnement soumis à des contraintes de calcul s’étendant au-delà des GPU pour toucher les ASIC et les puces mémoire, dans ce que M. Cho a qualifié de cycle haussier sans précédent. Cette pression est due à la concentration de la demande : les 5 % d’utilisateurs professionnels les plus actifs consomment environ trois fois plus de tokens qu’une entreprise médiane, l’inférence dépassant désormais l’entraînement en tant que principal moteur de volume.

C’est ce déséquilibre structurel qui rend cette pénurie intéressante pour les investisseurs : si l’offre ne peut pas répondre à la demande en moins d’un an, les dépenses d’investissement doivent s’étaler sur trois à cinq ans, ce qui corrobore l’avis de Dane selon lequel les valorisations tout au long de la chaîne d’approvisionnement restent « très attractives ».

2. Un marché négociable est déjà en train de se mettre en place

Moins d’une semaine après les déclarations de Fink, le 12 mai 2026, le CME Group a annoncé ce qui est présenté comme le premier marché à terme dédié à la puissance de calcul. Le PDG Terry Duffy en a résumé la logique : « La puissance de calcul est le nouveau pétrole du XXIe siècle. » Ces contrats permettent aux entreprises et aux traders de se couvrir ou de spéculer sur les prix de location des GPU, à l’instar des compagnies aériennes qui se couvrent contre les coûts du carburant, offrant ainsi aux entreprises un moyen de fixer leurs coûts à terme et aux investisseurs une nouvelle voie d’accès à l’infrastructure d’IA.

La rapidité de ce lancement est en soi révélatrice : une bourse ne cote un contrat que lorsque le sous-jacent est suffisamment rare, volatil et important pour générer une demande de couverture et de la liquidité. Le fait qu’une place majeure des produits dérivés soit parvenue à cette conclusion en quelques jours seulement suggère que la notion de « puissance de calcul en tant que matière première » est passée du statut de métaphore à celui de consensus.

Mais un marché à terme implique un pari directionnel : celui que la rareté actuelle persiste suffisamment longtemps pour soutenir une demande de couverture sur plusieurs années. C’est précisément cette hypothèse que la feuille de route technique du secteur s’efforce de remettre en cause.

3. La rareté qui justifie le marché va-t-elle persister ?

L’analyse technique de la pile d’inférence IA suggère que les coûts par token pourraient chuter brutalement, jusqu’à deux ordres de grandeur. Les leviers déjà mis en œuvre comprennent la quantification et l’élagage des modèles (réduction des coûts de 85 à 95 %), les changements de précision de FP16 vers INT4 (gains de débit de 2 à 4 fois supérieurs), les techniques avancées d’encapsulation 3D (réduction de 80 à 90 %), les ASIC d’inférence sur mesure (70 à 80 %) et les composants optiques co-encapsulés (réduction de 50 à 65 % de la consommation d’énergie par bit). Ces gains ne sont pas hypothétiques : les hyperscalers s’engagent à investir plus de 700 milliards de dollars en dépenses d’investissement en 2026, dont une grande partie sera consacrée à la mise en œuvre industrielle de ces gains d’efficacité.

Cela crée une véritable tension : les marchés à terme parient sur la rareté persistante de la puissance de calcul ; la feuille de route technique parie sur l’effondrement de la rentabilité unitaire. Les deux peuvent coexister à court terme, mais pointent dans des directions opposées à long terme. Il y a une autre complication : les gains d’efficacité pourraient permettre à des pays disposant d’une technologie de puces plus ancienne, notamment la Chine, d’exécuter des modèles optimisés à moindre coût, transformant ainsi un désavantage en avantage concurrentiel et compliquant le discours sur la « pénurie de capacité aux États-Unis ».

Conclusion

La courbe des contrats à terme ne se contentera pas de fixer le prix de la puissance de calcul. Elle révélera la perception réelle du marché quant à la durée de cette pénurie. Une prime élevée sur plusieurs années soutient l’hypothèse d’une pénurie structurelle ; une courbe plate parie sur la victoire de l’efficacité. Dans tous les cas, le contrat devient un véritable référendum sur la question de savoir si la puissance de calcul restera la contrainte déterminante de l’IA ou si elle deviendra un intrant banalisé.

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