Suivez l’argent : Décoder la structure de capital de l’IA

Principaux points à retenir 

• L’essor des dépenses d’investissement de l’IA est fondamentalement différent de l’ère de la bulle Internet : Contrairement à la fin des années 1990, l’investissement d’aujourd’hui dans les fournisseurs de services infonuagiques à très grande échelle est stimulé par la demande réelle et contractuelle, financé par des bilans solides et limité par l’offre plutôt que par la capacité excédentaire, ce qui rend le cycle plus sain, quoiqu’il demeure complexe à évaluer.
• Le calendrier et l’envergure des rendements, et non seulement les dépenses, sont essentiels : La durabilité de l’investissement massif dans l’IA dépend de la capacité des entreprises à obtenir des rendements supérieurs à leur coût du capital grâce à une combinaison de croissance des revenus (infonuagique, publicités, demande des entreprises) et gains d’efficacité opérationnelle, ce qui varie considérablement d’une entreprise à l’autre. 
• Évaluer l’IA nécessite une collaboration dans l’ensemble de la structure du capital et des secteurs : Comprendre les risques liés au financement, à la disponibilité de l’énergie, à la géopolitique et aux structures hors bilan exige une étroite collaboration entre les spécialistes des actions, des titres à revenu fixe et du secteur pour éviter les angles morts et prendre de meilleures décisions d’investissement à long terme.

L’intelligence artificielle alimente l’un des cycles d’investissement à plus forte intensité de capital depuis des décennies. Pour comprendre cette conjoncture, il faut aller au-delà des chiffres de dépenses et des comparaisons historiques familières, et se concentrer plutôt sur la façon dont le capital est financé, où les rendements sont générés et comment les risques sont répartis entre les entreprises et les secteurs. Nous croyons que la sélectivité et la collaboration deviennent de plus en plus importantes à mesure que l’essor des dépenses d’investissement de l’IA évolue.

L’essor des dépenses d’investissement de l’IA est fondamentalement différent de l’ère de la bulle Internet 

Le cycle d’investissement de l’IA d’aujourd’hui est significativement différent de la bulle Internet, malgré les similitudes en surface en termes d’échelle et d’ambition. À la fin des années 1990, l’infrastructure a été construite de façon spéculative et bien avant la demande. Dans le cycle actuel, les fournisseurs de services infonuagiques à très grande échelle investissent sur la base de la demande réelle, visible et contractuelle, en particulier dans les entreprises infonuagiques. Ils sont également soutenus par des bilans solides et une génération importante de flux de trésorerie. Il est important de noter que le système reste limité par l’offre plutôt que d’être surdéveloppé, avec des limites au niveau des puces, de l’énergie et de la capacité des centres de données qui absorbent rapidement les nouveaux investissements. Bien que cela n’élimine pas le risque, nous pensons que ce contexte crée un point de départ plus sain que les cycles technologiques précédents, même si la complexité des résultats de souscription continue d’augmenter.

Application pratique : 
Les investisseurs doivent éviter les analogies générales et se concentrer plutôt sur la visibilité de la demande, la solidité du bilan et les contraintes d’offre. Pour gérer le risque de baisse, il est essentiel de faire la distinction entre les entreprises qui investissent pour répondre à la demande contractuelle et celles qui recherchent des constructions plus spéculatives.

Le calendrier et l’envergure des rendements, et non seulement les dépenses, constituent l’élément clé 

La durabilité de l’investissement dans l’IA dépend moins des montants dépensés et davantage du moment et de la façon dont les rendements sont réalisés, et cela varie considérablement d’une entreprise à l’autre. Nous croyons que certaines entreprises ont démontré une capacité claire à convertir les dépenses d’investissement de l’IA en revenus supplémentaires, tandis que d’autres sont confrontées à des voies de monétisation plus longues et plus incertaines. Nous croyons également que les rendements ne doivent pas être considérés uniquement du point de vue des revenus. L’investissement dans l’IA offre de plus en plus de gains d’efficacité opérationnelle, soutenant les marges et les flux de trésorerie disponibles grâce à des gains de productivité et à des économies de coûts dans les fonctions d’ingénierie, de TI et les fonctions administratives. Alors que les dépenses d’investissement augmentent et que les flux de trésorerie disponibles diminuent, nous pensons que les attentes sont élevées et que la marge d’erreur se rétrécit, ce qui augmente l’importance d’une répartition disciplinée du capital.

Application pratique : 
Concentrez-vous sur les profils de rendement plutôt que sur les dépenses globales, en évaluant si les entreprises peuvent obtenir des rendements supérieurs à leur coût du capital par le biais d’une combinaison de croissance des revenus et de gains d’efficacité opérationnelle. Nous croyons que cela nécessite une analyse propre à l’entreprise de la durabilité des flux de trésorerie et du calendrier des rendements. 

Évaluer l’IA exige une collaboration entre la structure du capital et les secteurs 

L’intensité croissante du capital de l’IA signifie que le risque peut émerger de plus en plus dans des domaines moins évidents. Les structures de financement évoluent, avec une utilisation accrue d’accords hors bilan, des partenariats et des engagements à long terme qui modifient les secteurs où se situe ultimement le risque. En même temps, les contraintes liées à la disponibilité de l’énergie, à la construction d’infrastructures et à la géopolitique deviennent essentielles aux résultats à long terme. À notre avis, aucune perspective unique n’est suffisante : l’analyse des actions met en évidence les effets de levier à la hausse et à l’exploitation, tandis que l’analyse des titres à revenu fixe se concentre sur la résilience, la pression sur le financement et la gestion des risques à la baisse. Il est essentiel de rassembler ces perspectives, ainsi que celles de secteurs autres que la technologie, pour éviter les angles morts.

Application pratique : 
Les investisseurs devraient envisager d’intégrer activement les actions, les titres à revenu fixe et l’expertise sectorielle en évaluant l’exposition à l’IA. Comprendre les structures de financement, les contraintes liées à l’énergie et les risques géopolitiques, ainsi que les fondamentaux de l’exploitation, peut mener à des décisions d’investissement à long terme plus robustes.

Conclusion 

Le cycle des dépenses d’investissement de l’IA est réel, s’accélère et est dirigé par des entreprises ayant des ressources financières importantes. Cependant, selon nous, les résultats seront de plus en plus stimulés par l’exécution et les principes fondamentaux plutôt que par l’élan narratif. Nous croyons que les investisseurs doivent être sélectifs, en évaluant l’impact de l’investissement dans l’IA sur une base société par société, avec une compréhension claire des structures de financement, des profils de rendement et de la répartition des risques. De même, nous croyons qu’il est essentiel de collaborer dans l’ensemble de la structure du capital et des secteurs pour considérer les risques et les occasions sous tous les angles et renforcer la conviction dans un paysage d’investissement de plus en plus complexe. 

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