Morgan Stanley estime que le marché de l'IA atteint un point d'inflexion : passant de la construction de la puissance de calcul à la diffusion industrielle, la stratégie du barbell devient la principale orientation d'allocation.

Selon les informations de Smart Finance APP, Morgan Stanley a publié un rapport thématique intitulé « Décoder le rythme de la transformation de l’IA : de la construction de la puissance de calcul à la diffusion industrielle ». En se basant sur la sixième itération de sa base de données de cartographie d’actions IA couvrant environ 3 600 sociétés à l’échelle mondiale, la banque avance la conviction suivante : l’investissement dans l’IA a quitté la phase de simple pari sur les acteurs en amont de la puissance de calcul pour entrer dans une nouvelle période de répartition dite « en barre » (« barbell »). Il s’agit désormais de saisir à la fois les opportunités structurelles liées aux goulets d’étranglement de la puissance de calcul et d’augmenter l’allocation aux entreprises mettant en œuvre concrètement des applications IA.

Morgan Stanley indique que son principal thème de recherche pour 2026 est la diffusion technologique. Lors de ce cycle industriel en mutation, il devrait apparaître une configuration de rendements excédentaires typique des investissements ‘en barre’, les sociétés d'infrastructures fondamentales performantes devant évoluer parallèlement aux éditeurs de logiciels à un stade précoce et aux entreprises adoptant les applications IA.

La dynamique classique du cycle technologique voit généralement les semi-conducteurs générer d’abord des rendements supérieurs, suivis par le segment des infrastructures, puis enfin les logiciels et les services. Selon la banque, la logique d’investissement de l’industrie IA entre dans une nouvelle phase : alors qu’elle était auparavant fortement concentrée sur les acteurs fournisseurs de solutions, elle s’oriente désormais vers un bassin d’opportunités plus large, dit « barbell », couvrant à la fois une sélection d’acteurs en amont et des entreprises adoptant de nouvelles applications IA.

Depuis le début du cycle IA actuel, les segments des semi-conducteurs et des infrastructures ont généré des rendements excédentaires de 500 à 700 points par rapport à l’indice S&P 500. Nous estimons qu’il est désormais opportun d’accroître l’exposition aux sociétés de logiciels à un stade précoce et aux entreprises adoptant les applications IA.

En parallèle, la vague d’investissements massifs dans l’IA, conjuguée à des contraintes clés telles que l’électricité, devrait prolonger la phase d’ascension de certains actifs de qualité. Ainsi, ce cycle informatique ne reproduira pas la rotation sectorielle simple et linéaire des cycles passés.

La banque observe que ce cycle IA est atypique, avec trois grandes contraintes : main-d’œuvre, électricité et régulation politique. Les estimations indiquent qu’entre 2026 et 2028, un déficit de 57 GW de capacité électrique apparaîtra dans les data centers mondiaux. Si l’on ajoute les réelles difficultés d’approbation locale et de pénurie de main-d’œuvre, le rythme d’expansion de l’offre en puissance de calcul est significativement freiné, maintenant une tension sur l’offre pendant plusieurs années ; il n’y aura donc pas d’alternance de leadership sectoriel simple comme dans l’histoire. La croissance des investissements des géants du cloud devrait passer de 93 % en 2026 à 14 % en 2028, et bien que le marché valorise progressivement un pic dans les dépenses matérielles, certains segments de niche devraient rester dynamiques.

Les données montrent que, ces deux dernières années, les entreprises fournissant l’IA (puces, puissance de calcul, matériel, etc. en amont) ont vu leurs bénéfices par action (EPS) doubler, maintenant une dynamique de rentabilité solide. Parallèlement, les entreprises adoptant l’IA, c’est-à-dire celles qui intègrent les technologies IA à leurs activités pour optimiser coûts et efficacité, devraient voir leur EPS augmenter d’environ 70 % sur deux ans, le point d’inflexion de la rentabilité étant déjà observable.

Le consensus s’attend à ce que les entreprises véritables bénéficiaires de l’IA affichent une expansion de la marge EBIT de 460 points de base sur 2025-2026, soit presque le double de celle de l’indice MSCI ACWI. Pourtant, le marché ne valorise pas encore pleinement les gains de productivité à long terme apportés par l’IA, ce qui laisse entrevoir un potentiel de révision à la hausse des prévisions de bénéfices. Sur le plan de la valorisation, le PER des entreprises à forte exposition à l’IA a déjà reflué à 18x, contre 22x pour les acteurs en amont, ce qui améliore nettement le profil risque/rendement après normalisation des valorisations.

La stratégie d’investissement en barre proposée par la banque se structure en deux pôles. D’un côté, elle recommande de conserver les actifs sous contrainte : prioriser les segments liés à l’électricité, y compris les prestataires de data centers électrifiés, le stockage d’énergie, les équipements de réseau et les énergies renouvelables ; parallèlement, sélectionner soigneusement des titres dans les semi-conducteurs et les infrastructures, en se concentrant sur les autres goulets d’étranglement de la chaîne de valeur, au-delà de l’électricité.

De l’autre côté, il s’agit d’élargir les investissements nouveaux : renforcer l’allocation aux éditeurs de logiciels dans les phases précoces, dans l’ordre infrastructures logicielles, cybersécurité, puis applications logicielles spécifiques ; privilégier les entreprises ayant déjà dégagé des résultats financiers mesurables grâce à l’adoption de l’IA, en soulignant deux critères : l’impact réel de l’IA sur les activités de l’entreprise, et son pouvoir de fixation des prix. Seules les sociétés capables de conserver les gains de réduction des coûts liés à l’IA pourront réellement convertir ces gains en profits. Les services informatiques, traditionnellement bénéficiaires en fin de cycle, ne justifient pas une allocation majeure à ce stade.

À l’échelle mondiale, la dynamique régionale de l’IA est clairement différenciée. En Amérique du Nord, les bénéfices de l’IA s’étendent du matériel vers les logiciels et l’économie réelle ; en Asie-Pacifique, les gains demeurent focalisés sur l’amont de la chaîne d’approvisionnement, mais des sociétés de plus en plus nombreuses publient des croissances de chiffre d’affaires directement attribuables à l’IA ; en Europe, l’IA génère surtout des opportunités dans l’application concrète au sein des industries traditionnelles.

Le rapport souligne tout particulièrement que l’investissement ne doit pas se limiter à la chasse des « concepts IA » : l’impact réel de l’IA sur la logique d’investissement de l’entreprise est clef. Les entreprises pour lesquelles l’IA est un moteur central affichent des rendements excédentaires significatifs par rapport à celles seulement (faiblement) exposées ; à l’inverse, les entreprises dont le cœur de métier est menacé par l’IA sous-performent nettement leurs concurrents soumis à un impact modéré.

Il subsiste également un risque de retournement de marché : si la demande en puissance de calcul continue de dépasser les prévisions et si les goulets d’étranglement liés à la main-d’œuvre et à l’électricité persistent, le dynamisme des semi-conducteurs et de l’infrastructure pourrait durer bien au-delà des attentes du consensus. Par le passé, Wall Street a souvent sous-estimé l’ampleur de la croissance technologique. D’une manière générale, la dynamique IA a dépassé la simple spéculation sur la « puissance de calcul » pour entrer dans une nouvelle phase de validation du retour sur investissement commercial : une stratégie équilibrée entre actifs sous contrainte en amont et applications concrètes constitue une approche d’allocation plus adaptée au contexte actuel.