La mémoire est le nouveau pétrole

En bref

• Le développement de l’IA est actuellement limité par les pénuries de mémoire à haute vitesse (DRAM) et la flambée des prix, ce qui entraîne une augmentation de l’intensité du capital. 
• Les coûts élevés de la mémoire ont un impact non seulement sur les entreprises d’IA et d’infonuagique, mais aussi sur un large éventail d’industries dépendant des semi-conducteurs, augmentant potentiellement les prix ou réduisant les marges pour des produits comme les téléphones intelligents, les automobiles et les appareils ménagers.
• Cet environnement favorise la gestion active et l’analyse ascendante, car les entreprises ayant des avantages structurels et un pouvoir de fixation des prix sont mieux placées pour résister aux pressions des coûts des intrants que celles dont les produits peuvent être facilement remplacés.

Historiquement, les grands changements technologiques finissent par rencontrer des goulots d’étranglement. Au XIXe siècle, l’expansion des chemins de fer n’était pas limitée par la demande de transport, mais par la disponibilité de l’acier et du capital. Au début du 20e siècle, l’électrification, et plus tard, l’automobile, étaient limitées à différents moments par l’accès au cuivre et à l’énergie. Dans les années 1990, le déploiement des services à large bande a été entravé par le développement de la fibre optique, et au début de l’ère infonuagique, la croissance a été limitée par la capacité des centres de données.

Dans le cycle actuel de l’IA, le goulot d’étranglement le plus apparent a été la disponibilité des processeurs graphiques et de la capacité de calcul. Plus récemment, cependant, la mémoire a également émergé comme une contrainte. Plus précisément, la mémoire haute vitesse, ou DRAM, qui permet le traitement rapide des données, est devenue un intrant essentiel dans les systèmes d’IA. Cette tendance est illustrée par les hausses de prix remarquables dans diverses configurations et spécifications de mémoire DRAM au cours des derniers mois, avec des augmentations allant de 400 % à 2 400 % (annexe 1).

Il ne s’agit pas d’un problème marginal; les systèmes d’IA dépendent fortement de quantités massives de mémoire haute vitesse. Pendant la formation et l’inférence, les modèles d’IA dépendent de la mémoire à court terme et à haute vitesse (qui est intégrée dans les processeurs graphiques) pour fournir la bande passante requise pour traiter les jetons en temps réel. En termes simples, la performance des systèmes d’IA est devenue de plus en plus tributaire de la mémoire.

Dans la mémoire DRAM avancée, les ajouts de capacité sont intensifs en capital, complexes sur le plan technologique et lents à augmenter. Même si la demande était modérée par rapport aux niveaux actuels, il pourrait falloir des années avant que l’offre se normalise complètement. Entre-temps, les prix élevés sont une réponse rationnelle du marché et semblent peu susceptibles de baisser.

Les implications des prix élevés de la mémoire s’étendent au-delà de l’IA

Les semi-conducteurs sont au cœur de presque tous les produits modernes, des téléphones intelligents aux automobiles, en passant par les machines industrielles et les appareils ménagers. Lorsque les prix de la mémoire augmentent de manière significative et persistante, la pression sur les coûts ne se limite pas au nuage ou aux entreprises néo-nuagiques qui construisent des grappes d’IA : elle s’étend à l’écosystème plus large. Ce goulot d’étranglement a des effets en aval, que nous avons généralisés en deux groupes ci-dessous.

Tout d’abord, il augmente le coût du développement de l’IA elle-même, ce qui explique en partie l’accélération importante des dépenses en immobilisations prévues liées à l’IA. Dans toute industrie, lorsque le coût des intrants d’une composante critique augmente, le profil de rendement attendu doit généralement être ajusté ou le calendrier requis pour atteindre ces rendements doit être prolongé. Les prix élevés de la mémoire ont pour effet d’augmenter l’intensité du capital de l’investissement dans l’IA, ce qui pourrait faire augmenter le taux de rendement minimal nécessaire pour justifier les projets ou retarder davantage le moment où la génération de flux de trésorerie disponibles répond aux attentes des investisseurs. Si les coûts demeurent structurellement plus élevés sur une plus longue période, les hypothèses de rendement intégrées actuellement dans les évaluations des actions peuvent s’avérer optimistes, non pas parce que l’occasion disparaîtrait, mais parce que le chemin vers la monétisation pourrait s’avérer plus long et plus difficile. 

Deuxièmement, l’augmentation des coûts des intrants des semi-conducteurs exercera probablement une pression graduelle sur les marchés finaux qui en dépendent : chaînes de montage, automobiles, biens de consommation durables, équipement de réseautage. Essentiellement, tout ce qui contient des puces intégrées (p. ex., les téléphones intelligents, les voitures, même les réfrigérateurs) pourrait voir les coûts augmenter. Dans certains cas, le pouvoir de fixation des prix peut compenser cela, mais dans d’autres, les marges peuvent être réduites et la différence sera importante. Lorsque les consommateurs ont peu d’alternatives, ils sont plus susceptibles d’accepter des prix plus élevés. À l’inverse, les entreprises qui vendent des produits dont l’achat peut être reporté (p. ex., les produits durables) ou qui peuvent être remplacés par des solutions de rechange moins coûteuses peuvent produire des résultats de profit inférieurs à ce que les cours des actions ont supposé. 

Le cycle du capital au travail

Comme nous l’avons déjà écrit, ce que nous observons est un cycle de capital classique. Le développement de l’IA entraîne une augmentation de la demande de calcul, et le calcul nécessite de la mémoire. L’offre de mémoire ne peut toutefois pas être ajustée du jour au lendemain. Les prix augmentent, les profits augmentent, le capital suit et, finalement, l’offre rattrape. La question pour les investisseurs n’est pas de savoir si ce cycle existe, mais plutôt de savoir où nous en sommes, et quelles entreprises sont positionnées pour en bénéficier par rapport à celles qui ressentiront une pression sur les bénéfices, car elles ne peuvent pas transmettre des coûts des intrants plus élevés aux clients.

Conclusion

Il s’agit précisément du type d’environnement qui peut récompenser l’analyse fondamentale ascendante, car la construction de l’indice ne fait pas la distinction entre les entreprises qui contrôlent les intrants rares et celles qui les consomment. Elle ne fait pas la distinction entre les entreprises ayant un pouvoir de fixation des prix et celles qui fonctionnent à la marge. Elle ne tient pas non plus compte de la résilience du bilan dans les périodes d’augmentation des coûts de refinancement, de hausse de l’intensité du capital et de pressions sur les coûts. 

En revanche, la gestion active peut favoriser une répartition qui comporte des entreprises ayant des avantages structurels en matière d’accès à l’approvisionnement, de capacité technologique et de discipline du capital, tout en évitant celles dont les revenus sont plus vulnérables aux chocs des coûts des intrants. 

À notre avis, comprendre ces liens et positionner les portefeuilles en conséquence s’avérera essentiel alors que les marchés commencent à réfléchir à un monde transformé.

Source : Bloomberg Index Services Limited. BLOOMBERG^_® est une marque commerciale et une marque de service de Bloomberg Finance L.P. et de ses fi liales (collectivement « Bloomberg »). Bloomberg ou les concédants de licence de Bloomberg détiennent tous les droits de propriété sur les indices Bloomberg. Bloomberg n’approuve ni ne cautionne ce document, ne garantit pas l’exactitude ou l’exhaustivité des informations qu’il contient, ni n’offre aucune garantie, expresse ou implicite, quant aux résultats qui peuvent en être tirés et, dans la mesure maximale permise par la loi, n’assume aucune responsabilité pour les préjudices ou dommages liés à son utilisation.

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