Le retour à la réalité de l'IA : code rouge, mémos secrets et le "moment Cisco"

Si vous ne lisez que les gros titres, le marché de l'IA semble plus fort que jamais.

Mais si vous regardez ce qui se passe en coulisses, le narratif est passé de "Croissance Illimitée" à "Gestion de Crise".

Au cours des 10 derniers jours, nous avons assisté à une panique coordonnée parmi les plus grands acteurs de l'industrie.

Des mémos défensifs secrets aux "codes rouges" internes, les actions de Nvidia et d'OpenAI suggèrent qu'ils se préparent à un changement majeur.

En même temps, l'économie réelle (celle qui est censée acheter toute cette technologie) émet des signaux de récession qui ressemblent terriblement à la fin de l'année 2007.

Voici l'enquête approfondie sur les documents, les données et la réalité économique qui suggèrent que la phase de “l’Argent Facile" est officiellement terminée.

1. Les signaux de panique : pourquoi sont-ils si défensifs ?

L'offensive RP de Nvidia

D'habitude, quand une entreprise a un monopole et une demande illimitée, elle ne perd pas son temps à se disputer avec les analystes. Pourtant, cette semaine, Nvidia a envoyé un mémo défensif et privé de 7 pages à Wall Street.

Pourquoi ? Ils se sont sentis obligés de réfuter explicitement l'analyse de Michael Burry (le célèbre investisseur de The Big Short). Quand une entreprise de 3 500 milliards de dollars ressent le besoin de "s'attaquer" à un investisseur contrarien, c'est un signe d'insécurité.

Pour ne rien arranger, le PDG Jensen Huang est soudainement apparu sur le podcast Joe Rogan Experience.

Bien que la conversation portait sur la technologie, le timing est très suspect. Aller sur le plus grand mégaphone du monde pour affirmer que les politiciens ont "sauvé l'industrie de l'IA" ressemble moins à de la confiance qu'à une tentative de sécuriser le narratif auprès du grand public avant une tempête.

Le "code rouge" d'OpenAI

Pendant que Nvidia mène sa guerre de relations publiques, son plus gros client se bat pour sa survie. Des documents internes divulgués révèlent que Sam Altman a déclaré un "code rouge" chez OpenAI.

La raison est simple : Le fossé défensif (le "Moat") a disparu. Le nouveau modèle de Google (Gemini 3) bat ChatGPT sur la performance, le coût et l'utilité. L'intérêt pour ChatGPT (selon Google Trends) a en fait atteint un sommet en septembre, malgré la saisonnalité favorable de la rentrée scolaire.

Le désespoir chez OpenAI devient visible pour l'utilisateur. Ils ont commencé à déployer des publicités dans ChatGPT, même pour les abonnés "Pro" payants. On n'aliène pas sa base d'utilisateurs payants avec des publicités à moins de faire face à une grave crise de liquidités et à un ralentissement de la croissance.

2. Le "Moment Cisco" : Pourquoi Burry a probablement raison

Le mémo défensif de Nvidia a tenté de prouver qu'ils ne sont pas Enron. Mais ils ont raté le point essentiel. Michael Burry a clarifié qu'il ne les accuse pas de fraude (Enron). Il les accuse d'être Cisco.

En 2000, Cisco était une vraie entreprise vendant de vrais routeurs à de vrais clients. Mais ces clients (les startups des télécoms) achetaient de la capacité avec de la dette pour une demande qui ne s'est jamais matérialisée. Quand les startups ont fait faillite, l'action de Cisco a chuté de 82% en 1 an (89% au total).

Le piège de l'amortissement

Le cœur de l'argument de Burry porte sur la "valeur économique" contre la "durée de vie utile".

Nvidia affirme que ses puces durent des années. Mais dans l'IA, un GPU de 2 ans est comme un ordinateur portable de 10 ans: il fonctionne, mais il est économiquement obsolète comparé à la nouvelle génération qui offre des gains massifs de performance et d'efficacité.

Burry avertit que cette dépréciation est prospective. Si les "Hyperscalers" utilisent ces puces comme "actifs gonflés" pour garantir des milliards de dettes, et que la valeur économique de cette garantie tombe proche de zéro en 24 mois, nous regardons une structure dangereusement similaire à la crise des CDO de 2008.

L'avertissement Zoom :

Regardez Zoom (ZM). C'est une vraie entreprise avec 2 milliards de dollars de revenus aujourd'hui (100 fois plus qu'en 2020). Pourtant, l'action s'est effondrée et ne s'est jamais remise car la valorisation était une bulle. C'est le risque exact qui pèse sur les actionnaires de Nvidia aujourd'hui.

3. Le monopole s'évapore : la guerre du matériel

Pour que Nvidia maintienne des marges bénéficiaires de 70 %, ils doivent rester la seule option.

Cette réalité a pris fin cette semaine.

1. Les TPU de Google : Les rapports confirment que les TPU de Google sont désormais une alternative viable et rentable aux GPU de Nvidia.

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   Trainium 3 d'Amazon : Amazon vient d'annoncer sa nouvelle puce IA, revendiquant des réductions de coûts massives. Le signal le plus révélateur ? La bourse a à peine réagi. L'engouement s'estompe.

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3. Le Pivot de Meta : Des rapports suggèrent que Meta négocie pour acheter les puces de Google.

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Si les plus gros clients (Amazon, Google, Meta) commencent à utiliser leurs propres puces pour contourner la "Taxe Nvidia", le pouvoir de fixation des prix de Nvidia (et ces marges de 70 %) vont s'effondrer.

4. Le problème d'argent : les mathématiques ne suivent pas

Le retour à la réalité de la "Mission Genesis"

Le nouveau décret signé par la Maison Blanche a été salué comme un "Projet Manhattan" pour l'IA.

Mais si vous lisez les détails, c'est décevant :

• Pas de nouveaux financements massifs.

• Pas de nouvelles infrastructures.

• Il s'agit simplement d'une réorganisation pour connecter les laboratoires nationaux et les supercalculateurs existants afin de rattraper la Chine et l'Europe.

Ce n'est pas le plan de sauvetage financier que le marché intégrait dans les prix.

Le problème du "coût des marchandises vendues"

Contrairement aux logiciels (dont le coût marginal est proche de zéro), chaque requête IA coûte de l'argent. Une requête ChatGPT coûte environ 500 fois plus qu'une recherche Google.

Nous heurtons un mur où la technologie s'améliore, mais la demande réelle (les gens prêts à payer pour cela) ne s'est pas matérialisée pour couvrir ces coûts. Une étude du MIT d'août a conclu que 95 % des projets pilotes d'IA en entreprise échouent.

HSBC estime qu'OpenAI pourrait faire face à un trou de financement de 207 milliards de dollars d'ici 2030.

Si le retour sur investissement (ROI) n'apparaît pas bientôt, les dépenses d'investissement "planifiées" (CAPEX) disparaîtront, et la bulle éclatera.

5. La déconnexion économique : le consommateur est à bout

Pour que la révolution de l'IA réussisse, un consommateur en bonne santé doit acheter les produits finis.

Mais les données économiques de cette semaine sont désastreuses.

Le "vrai" Black Friday

Ne croyez pas les gros titres sur les dépenses record.

Creusez dans les données de Salesforce :

• Le volume est en BAISSE de 1 %.

• Les transactions sont en BAISSE de 2 %.

• Les dépenses sont en HAUSSE uniquement parce que les prix ont augmenté de 7 % (Inflation).

Les gens achètent moins de choses pour plus d'argent, et ils financent cela en utilisant des services "Achetez maintenant, payez plus tard" (BNPL). Ce n'est pas une économie forte ; c'est un consommateur qui vit à crédit.

L'effondrement du marché de l'emploi

Le rapport ADP sur l'emploi pour novembre a été un choc.

• Le titre : -32 000 emplois.

• La vraie histoire : Les petites entreprises (1-49 employés) ont perdu 120 000 emplois.

Ceci est critique car les petites entreprises sont les "canaris dans la mine de charbon". Bien qu'elles représentent environ 30 % de l'emploi total, elles sont historiquement le moteur de la création d'emplois, générant environ les deux tiers des nouveaux emplois. Quand ce moteur cale aussi brutalement, la récession n'est généralement pas loin derrière.

Le rapport Challenger : Une explosion de 54 % des licenciements

Si le rapport ADP ne suffisait pas, les données de Challenger, Gray & Christmas confirment que la tendance s'accélère.

Ne vous laissez pas berner par le chiffre mensuel de la baisse d’un mois à l’autre.

Bien que les suppressions de postes en novembre aient légèrement baissé par rapport à octobre, les données annuelles révèlent la vraie histoire :

• Les licenciements de novembre sont en HAUSSE de 24 % par rapport à l'an dernier.

• Depuis le début de l'année, les licenciements ont bondi de 54 %, atteignant leur plus haut niveau depuis la récession de 2020.

Mais le chiffre le plus effrayant n'est pas celui des licenciements ; c'est celui des embauches. Les entreprises ne se contentent pas de réduire leurs effectifs ; elles ont arrêté de recruter. Les annonces d'embauche ont chuté de 35 % pour atteindre leur plus bas niveau depuis 2010. Pire encore, les plans d'embauche saisonnière sont à un plus bas historique depuis le début du suivi des données en 2012.

Quand les entreprises arrêtent d'embaucher des travailleurs saisonniers en novembre, elles n'anticipent pas un "atterrissage en douceur". Elles se préparent pour une récession.

Le parallèle de 2007 :

Les actions américaines ont atteint leur pic en octobre 2007. L'économie est entrée en récession en décembre 2007.

Avance rapide jusqu'à aujourd'hui : Le S&P 500 a probablement atteint son pic en octobre. La création d'emplois depuis le début de l'année est au même niveau qu'au début de la Grande Crise Financière. La Super Bulle de l'IA ne crée pas d'emplois ; les données suggèrent qu'elle pourrait être en train de les tuer.

Le playbook de la "Smart Money" : comment les institutions se positionnent

Nous assistons à une rotation classique de la "Croissance à tout prix" vers la "Préservation du Capital".

Basé sur les flux récents, voici comment l'argent institutionnel se positionne pour ce changement en utilisant une Stratégie Barbell :

1. Éviter le Milieu : Les institutions réduisent le risque en sortant des entreprises très endettées, aux valorisations élevées et sans chemin clair vers une monétisation immédiate. Le pari sur l'infrastructure (les puces) est de plus en plus vu comme une sortie encombrée.

2. Chercher l'Utilité : Le capital se déplace vers des secteurs "ennuyeux" — les entreprises qui utilisent l'IA pour réduire les coûts et augmenter les marges (Implémentation), plutôt que celles qui construisent l'infrastructure coûteuse.

3. La Couverture (Actifs Tangibles) : Alors que la Tech a été le secteur le plus vendu depuis 6 semaines, les flux vers l'Or et l'Argent s'accélèrent. Cela indique que les acteurs majeurs se couvrent contre la dévaluation monétaire qui sera probablement nécessaire pour garder le système liquide lorsque le désendettement commencera.

La stratégie "Acheter et Conserver" de 2023 semble laisser place à une gestion active des risques. Il est temps de vérifier les données qui se cachent sous les gros titres.

J'espère que cette analyse vous sera utile!

Nico de Bony

OPTI Strategies