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Semi-conducteurs et innovation : pourquoi ils constituent la colonne vertébrale de l’IA

Publié le 26 juin 2025

Baoqi Zhu
Baoqi Zhu

Senior Associate, Quantitative Research and Multi Asset Solutions

En janvier 2025, le modèle R1 de DeepSeek a surpris les investisseurs. En diffusant ses poids en open source et en réalisant l’entraînement du réseau à une fraction des coûts précédents, il a démontré que la puissance de calcul de l’IA se généralisait tout en devenant abordable. Les marchés actions ont acclamé les créateurs d’applications et, presque spontanément, ont revu à la baisse la valorisation des entreprises produisant les semi-conducteurs sur lesquels fonctionnent ces modèles.

Quelques mois plus tard, le constat est sans appel. Loin d’annoncer un surplus durable, les résultats récents des leaders du secteur des semi-conducteurs et de leurs plus gros clients témoignent d’une demande résiliente, de nouveaux leviers de croissance et d’un réajustement discret des valorisations. Dans un paysage aussi dynamique, disposer d’un portefeuille diversifié en semi-conducteurs ne constitue pas un point faible, mais une base essentielle et polyvalente pour s’exposer durablement à la mégatendance de l’IA.

Dynamique des bénéfices et indicateurs de demande

Les derniers résultats des fabricants de semi-conducteurs ont pris de court les sceptiques. Au cours du dernier trimestre, Nvidia a généré un chiffre d’affaires de 44 milliards de dollars, sa division dédiée aux centres de données ayant bondi de 73 % en glissement annuel, pour atteindre 39 milliards de dollars. AMD a réalisé un chiffre d’affaires de 3,7 milliards de dollars sur le segment des centres de données, en hausse de 57 %, grâce à la demande en unités centrales de traitement (CPU) EPYC ainsi qu’en unités de traitement graphique (GPU) de la gamme MI. Cette dynamique ne se limite pas aux leaders du secteur des GPU. Broadcom, leader dans le segment de la connectivité et des semi-conducteurs personnalisés, a enregistré un chiffre d’affaires de 4,4 milliards de dollars grâce à ses puces dédiées à l’IA, soit une hausse de 46 %, tandis que SK Hynix, spécialiste de la mémoire, a vu son chiffre d’affaires croître de 42 % en glissement annuel, grâce à ses puces mémoire à haute bande passante (HBM)1.

Les acheteurs sont tout aussi enthousiastes. Amazon a réalisé des dépenses d’investissement d’environ 24 milliards de dollars au premier trimestre 2025, dont les trois quarts ont été consacrés au développement de l’infrastructure AWS. Microsoft maintient un rythme annuel de 80 milliards de dollars en dépenses d’investissement ; Satya Nadella a déclaré aux analystes : « plus l’IA gagne en efficacité et en accessibilité, plus la demande devrait croître de façon exponentielle. ». Les dépenses d’investissement totales des hyperscalers, tels que Meta, Amazon, Microsoft et Alphabet, sont restées élevées, aux alentours de 720 milliards de dollars, et devraient augmenter de 8,6 % au cours du prochain trimestre2.

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Valorisation : une croissance qui rattrape le multiple

En raison de la progression des bénéfices, les valorisations des entreprises de semi-conducteurs se réduisent plus rapidement que celles du marché global. Nous prenons ici comme exemple l’indice Philadelphia Stock Exchange Semiconductor (SOX). Dans l’illustration 2, sur la base des estimations consensuelles, les prévisions globales de croissance des bénéfices à long terme de l’indice SOX se situent aux alentours de 17,9 %, ce qui est nettement supérieur aux 11,7 % du S&P 500 et aux 12,0 % du Nasdaq-100. Les analystes s’attendent également à ce que le ratio P/E prévisionnel de l’indice SOX diminue, passant d’environ 31x aujourd’hui à moins de 18x d’ici 2027, grâce à la progression des bénéfices. Une analyse neutre en termes de structure capitalistique révèle un constat similaire : la VE/EBITDA3 prévisionnelle de l’indice devrait diminuer pour atteindre environ 12 à 13x, soit un niveau inférieur à celui du Nasdaq-100, situé dans la tranche moyenne des 15x. Les valorisations des entreprises de semi-conducteurs augmentent plus rapidement que le reste du marché. Ainsi, l’analyse des cours des entreprises de semi-conducteurs selon des indicateurs classiques, sans considérer leur expansion plus rapide, offre un tableau incomplet.

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Des catalyseurs au-delà de l’entraînement des modèles d’IA

Bien que les centres de données d’IA occupent le devant de la scène médiatique, de multiples facteurs structurels contribuent à accroître la demande de semi-conducteurs. L’automobile et la robotique en sont un excellent exemple. Le contenu en semi-conducteurs par véhicule a presque doublé, passant de 420 dollars en 2019 à environ 800 dollars en 2023, et devrait atteindre 1 350 dollars d’ici 20304. Cette tendance est d’ores et déjà visible : Le chiffre d’affaires de NVIDIA dans le secteur automobile s’est élevé à 567 millions de dollars au dernier trimestre, en hausse de 72 % en glissement annuel, grâce à l’intégration par les constructeurs de sa plateforme DRIVE. À plus long terme, Morgan Stanley prévoit une progression des revenus issus des robots humanoïdes, passant d’environ 3 milliards de dollars en 2025 à 4 700 milliards de dollars en 2050, soit un taux de croissance annuel composé de 54 % durant la première décennie. À l’instar des véhicules, les robots nécessitent un large éventail de semi-conducteurs, qu’il s’agisse des processeurs de vision, des contrôleurs en temps réel, des composants de puissance ou des mémoires essentielles à la fiabilité.

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Les segments des composants de mémoire et des interconnexions constituent un deuxième facteur favorable. Les engagements des États et des entreprises, s’élevant à plusieurs centaines de milliards de dollars, notamment les projets d’infrastructure d’IA dans les pays du Golfe et l’initiative « Stargate » aux États-Unis, soutiennent les investissements à long terme dans la mémoire à haute bande passante. De tels investissements dans les infrastructures d’IA favoriseront la progression de SK Hynix et Micron, alors que les charges de travail d’IA évoluent de la phase d’entraînement à l’inférence à grande échelle. Dans le même temps, le déploiement de modèles toujours plus volumineux nécessite une connectivité plus rapide au sein des racks : l’importance des semi-conducteurs d’interface PCIe et CXL d’Astera Labs, associés aux nouveaux commutateurs Ethernet 800 Go de Broadcom, rivalise désormais avec celle des GPU. Dans tous les cas, la baisse du coût unitaire permet de développer de nouvelles applications sans pour autant freiner la demande globale en semi-conducteurs.

L’infrastructure d’IA ne se résume pas à NVIDIA

Derrière les noms célèbres, le marché des semi-conducteurs regroupe une multitude d’autres acteurs. Bien que Nvidia demeure la référence en matière de calcul pour l’IA, un plus large éventail d’entreprises, qu’il s’agisse des spécialistes des composants de mémoire, des fabricants de semi-conducteurs, des innovateurs en interconnexion, ou des fournisseurs d’outils de conception, devraient tirer parti de la généralisation de l’IA dans tous les secteurs. En diversifiant leur exposition sur ces différents segments, les investisseurs bénéficient d’opportunités dans des secteurs tels que la mémoire dynamique à accès aléatoire (DRAM) et la mémoire NAND5 haute performance, la fabrication avancée de circuits logiques, les semi-conducteurs destinés à l’interconnexion au sein des serveurs, les équipements de tests automatisés et les logiciels d’automatisation de la conception électronique.

L’élaboration d’une stratégie d’IA cohérente consiste à reconnaître que le matériel est le pilier sur lequel s’appuie chaque modèle. L’indice Nasdaq CTA Artificial Intelligence illustre notamment cette approche : au 30 mai 2025, près de 40 % de son allocation était répartie sur un ensemble diversifié de 17 entreprises de semi-conducteurs6. Cette structure assure qu’en cas de ralentissement cyclique dans un segment, tel qu’une tension d’approvisionnement en GPU, la croissance dans les secteurs de la mémoire, de la connectivité ou des outils contribue à maintenir la stabilité globale du portefeuille. Dans un contexte de changements technologiques rapides et d’évolution des marchés finaux, cette diversification ne constitue pas seulement une mesure défensive, elle est indispensable pour exploiter pleinement le potentiel de la mégatendance de l’IA.

Conclusion

Le segment des semi-conducteurs, des pionniers du GPU jusqu’aux spécialistes de la mémoire et des interconnexions, continue de surperformer le marché global, tandis que les clients hyperscale investissent à des niveaux sans précédent. Les valorisations ont d’ores et déjà commencé à se normaliser à mesure que les bénéfices rattrapent leur retard, faisant des semi-conducteurs une combinaison équilibrée de croissance et de valeur. L’aspect matériel de l’IA ne se limite pas à un seul fournisseur : les opportunités couvrent l’électrification automobile, la robotique, la mise à l’échelle de la mémoire et les réseaux à haute vitesse destinés aux centres de données. Dans cet environnement, disposer d’un portefeuille diversifié en semi-conducteurs n’est pas seulement une mesure défensive, il s’agit du moyen le plus direct de tirer parti de la hausse structurelle de la demande de semi-conducteurs qui sous-tend chaque facette de la révolution de l’IA.

Ce que propose WisdomTree

Le fonds WisdomTree Artificial Intelligence UCITS ETF (WTAI) réplique l’indice Nasdaq CTA Artificial Intelligence, offrant aux investisseurs une exposition aux innovateurs de l’IA en couvrant l’ensemble de sa chaîne de valeur. Près de 40 % de l’indice repose sur une sélection diversifiée d’entreprises de semi-conducteurs, incluant GPU, mémoire à haute bande passante, interconnexions avancées et outils de conception, assurant ainsi une exposition au pilier matériel qui soutient l’IA. Grâce à un rééquilibrage semestriel ainsi qu’à une méthodologie fondée sur des règles, le portefeuille reste en phase avec le thème tout en maîtrisant le risque spécifique à une action, offrant une solution simple pour tirer parti de la dynamique à long terme de l’IA.

1Les données financières proviennent des rapports des entreprises pour le premier trimestre 2025.
2 Les données relatives aux dépenses d’investissement proviennent de Bloomberg. Au 10 juin 2025.
3Valeur d’entreprise/bénéfices avant intérêts, impôts, dépréciation et amortissement (« earnings before interest, taxes, depreciation, and amortization »)
4Source : PwC, State of the semiconductor industry, novembre 2024.
5Type de mémoire flash optimisée pour le stockage à haute densité.
6Source : WisdomTree, au 30 mai 2025.

À propos du contributeur

Baoqi Zhu
Baoqi Zhu

Senior Associate, Quantitative Research and Multi Asset Solutions

Baoqi Zhu a rejoint WisdomTree en 2023 en tant qu’associé principal au sein de l’équipe de recherche. Baoqi se concentre sur la recherche quantitative relative aux indices boursiers thématiques, ainsi que sur les solutions de portefeuille. Avant de rejoindre WisdomTree, Baoqi a travaillé pendant plus de deux ans chez Ernst & Young (EY) au sein du département des services-conseils quantitatifs, où il a participé à la recherche et au développement de modèles quantitatifs de gestion des risques. Plus tôt dans sa carrière, Baoqi a occupé le poste d’analyste quantitatif au sein d’une équipe de structuration multi-actifs chez Maven Global pendant plus de trois ans. Il a été en charge de la conception et de l’optimisation de stratégies de couverture sur mesure basées sur des produits dérivés. Baoqi est titulaire d’un master en ingénierie financière et gestion des risques de l’Imperial College London, ainsi que d’une licence en sciences actuarielles de l’Université de Nankai, en Chine. Il est également titulaire de la certification de Gestionnaire des risques financiers (Financial Risk Manager, FRM).

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