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JPMorgan : La demande d’IA reste solide sans signe de ralentissement cyclique, la mémoire constitue le principal goulot d’étranglement et la croissance de la demande d’ASIC dépassera celle des GPU.

JPMorgan : La demande d’IA reste solide sans signe de ralentissement cyclique, la mémoire constitue le principal goulot d’étranglement et la croissance de la demande d’ASIC dépassera celle des GPU.

格隆汇格隆汇2026/07/14 01:59
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Golden Ten Data, 14 juillet — Le rapport d'analyse sectorielle des semi-conducteurs de JPMorgan indique que la demande en intelligence artificielle (IA) demeure robuste, soutenue par la publication continue de nouveaux modèles de grande taille, la croissance soutenue des résultats de NVIDIA et la hausse constante de la consommation de tokens. Selon l'analyse de JPMorgan, bien que le cycle des semi-conducteurs soit désormais dans sa troisième année d'expansion, c'est-à-dire dans la seconde moitié du cycle — ce qui témoigne traditionnellement de l’approche d’un pic — la tendance actuelle de la demande dépasse toujours les niveaux historiques, et une croissance significative de la capacité n’est attendue qu’à la fin de 2027 ou en 2028.

1. La pénurie ne concerne pas seulement les GPU, mais aussi la capacité de production de tranches avancées (notamment les tranches de 3 nm), la mémoire à large bande passante (HBM) et d’autres composants de mémoire, les substrats ABF, la capacité d’encapsulation avancée, ainsi que les CPU. Dans le domaine des fonderies, la position dominante de TSMC est extrêmement solide, et ses concurrents ne représentent pratiquement aucune menace réelle à court terme.

2. La mémoire demeure le principal goulot d’étranglement pour l’IA. Cependant, avec la résistance croissante des clients à la hausse des coûts, la hausse des prix devrait ralentir par rapport au premier semestre. La banque prévoit qu’environ 30 % de l’offre de mémoire pourraient être verrouillés par des accords de long terme d’ici 2027.

3. L’investissement des hyperscalers de services cloud reste robuste, les entreprises considérant l’IA comme un incontournable et non un choix, ce qui réduit la probabilité d’un ralentissement à court terme des dépenses d’investissement.

4. Avec la montée en puissance de la commercialisation et la plus grande volonté des utilisateurs de payer pour des fonctionnalités différenciées de l’IA, il est prévu que les développeurs de modèles d’IA affichent des bénéfices économiques plus forts cette année.

5. La demande de puces tend à se diversifier, la croissance prévue de la demande pour les ASIC (circuits intégrés spécifiques à une application, comme le TPU de Google ou le MTIA de Meta) devrait dépasser celle des GPU. Avec le temps, l’importance des différences entre puces sera remplacée par celle des solutions système complètes.

6. Taiwan reste le marché privilégié et offre davantage d’opportunités d’investissement dans l’IA grâce à TSMC, la chaîne d’approvisionnement des ASIC, des sociétés d’équipements de semi-conducteurs et un écosystème technique davantage développé. L’industrie mémoire de la Corée du Sud est plus concentrée, ce qui pourrait entraîner un risque accru de volatilité des bénéfices et des valorisations.

7. La rentabilité économique des centres de données demeure difficile : il faudra investir environ 50 à 60 milliards de dollars pour construire un centre de données de 1 GW, contre seulement 35 milliards de dollars auparavant, la hausse des coûts provenant principalement de l’augmentation du prix des mémoires. Le principal risque auquel l’ensemble de l’écosystème des semi-conducteurs est confronté est le ralentissement marginal de la croissance de la demande ou une réduction des investissements des hyperscalers de services cloud.

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