Rédaction : Jim, MSX Maîtong
Il y a un an, si quelqu'un vous avait dit que Dell, Nokia, Cisco, Corning, Western Digital, etc., redeviendraient des valeurs prisées dans les transactions liées à l'IA, vous auriez probablement pensé qu'il ne savait pas de quoi il parlait......
Après tout, pendant longtemps, lorsque le marché parlait d'IA, les premières réactions étaient généralement NVIDIA, le stockage, les modules optiques, l'électricité et les centres de données. Ces sociétés étaient soit assez proches des GPU, soit directement dans les segments les plus chauds de l'expansion des capacités de calcul. En revanche, les anciennes entreprises technologiques comme Dell, HP, Nokia, Cisco, Corning, Seagate étaient souvent étiquetées comme "à croissance lente", "histoires dépassées", "peu d'élasticité de valorisation".
Et pourtant, ces anciens titres technologiques, qui ne semblaient pas très "sexy" autrefois, ont récemment affiché des performances plutôt brillantes, obligeant le marché à recommencer à en discuter.
Le marché a rapidement adapté son explication : Lorsque l'IA passe des paramètres du modèle aux centres de données réels, le marché recherche naturellement à nouveau les entreprises ayant une capacité de livraison et une expertise en infrastructure, c'est la raison pour laquelle Dell, HP, Nokia, etc., sont à nouveau vues.
Mais s'agit-il d'une véritable réévaluation industrielle ou simplement d'une nouvelle narration que le marché colle temporairement aux anciens titres technologiques ?
I. Le changement de vitesse du marché de l'IA : Pourquoi réévaluer les anciens titres technologiques ?
Ces dernières années, la ligne directrice principale des transactions liées à l'IA était très claire : d'abord regarder les modèles, puis la puissance de calcul.
C'est facile à comprendre : celui qui a le modèle le plus puissant, qui peut obtenir le plus de GPU, reçoit la prime la plus directe du marché. À ce stade, les investisseurs voulaient surtout acheter le potentiel de l'IA, le déficit d'offre en puissance de calcul, les bénéficiaires clés comme NVIDIA.
Mais le problème est que l'IA ne peut pas rester cantonnée aux présentations et aux paramètres des modèles. Après tout, les modèles doivent être entraînés, ce qui nécessite des centres de données ; le raisonnement doit être déployé à grande échelle, ce qui nécessite des serveurs, des réseaux, du stockage et de l'électricité ; les entreprises doivent vraiment utiliser l'IA, ce qui nécessite une architecture informatique complète et des capacités de livraison.
En d'autres termes, l'IA n'est pas un problème résolu par un seul GPU, mais un système d'ingénierie complexe, et c'est là que commence la nouvelle tarification des anciennes entreprises technologiques.
Autrefois, le marché, en regardant Dell, pensait peut-être aux PC et aux serveurs traditionnels ; en regardant HPE, au matériel d'entreprise ; en regardant Nokia, aux anciennes histoires d'équipements 5G ; en regardant Cisco, aux équipements réseau traditionnels ; en regardant Corning, au verre et aux matériaux de fibre optique ; en regardant Western Digital et Seagate, aux actions cycliques des disques durs.
Toutes ces étiquettes sont correctes, mais dans le cycle de construction de l'infrastructure de l'IA, leur rôle a changé. La construction des centres de données pour l'IA nécessite des serveurs en rack complet, du refroidissement liquide, du stockage, des commutateurs réseau, des connexions en fibre optique, la gestion des données, les infrastructures électriques et des capacités de livraison de niveau entreprise. Plus les clusters d'IA sont grands, plus les exigences en matière d'intégration de systèmes, de transmission réseau, de capacité de stockage et de maintenance sont élevées.
Donc, l'essence de cette réévaluation n'est pas que le marché devient soudainement nostalgique, ni que les anciennes entreprises se mettent collectivement sur le dos de l'IA, mais plutôt qu'avec l'entrée de l'IA dans la phase de commandes, de revenus et de livraisons, le marché commence à chercher à nouveau "qui peut réellement construire l'infrastructure de l'IA".
Ces entreprises ne sont pas nécessairement les plus "sexy", mais elles ont un avantage commun : l'expérience accumulée au cours des dernières décennies en matière de clients, de canaux, de chaîne d'approvisionnement, de livraison et d'infrastructure redevient précieuse au stade du déploiement massif de l'IA.
C'est-à-dire que l'IA est en train de remettre un ensemble d'"anciens actifs" dans un "nouveau contexte de demande" pour les réévaluer.
II. Des serveurs et réseaux au stockage : Les anciens titres technologiques intègrent la chaîne d'infrastructure de l'IA
Globalement, ces anciens titres technologiques réévalués par l'IA peuvent être grossièrement divisés en trois catégories : serveurs et intégration de systèmes, réseaux et connectivité, stockage et gestion des données.
Première catégorie : serveurs et intégration de systèmes.
Dell en est l'exemple le plus typique. Dans son dernier rapport trimestriel, Dell a présenté des données très solides : au T1 de l'exercice 2027, le chiffre d'affaires a atteint 43,8 milliards de dollars, les commandes liées à l'IA 24,4 milliards de dollars, et il a confirmé 16,1 milliards de dollars de revenus provenant de serveurs pour l'IA. La société a également relevé ses prévisions de revenus annuels pour l'exercice 2027 pour les serveurs IA à 60 milliards de dollars, et ses prévisions de chiffre d'affaires annuel médian à 167 milliards de dollars.
Ces données sont importantes car elles changent la façon dont le marché voit Dell. Auparavant, les investisseurs regardaient Dell principalement pour le cycle des PC, les serveurs traditionnels et la demande de matériel d'entreprise. Mais maintenant, le marché commence à regarder Dell pour voir s'il peut devenir l'entrepreneur général dans la construction des "usines d'IA".
Son avantage n'est pas de fabriquer lui-même des GPU, mais sa chaîne d'approvisionnement, sa capacité de livraison, sa clientèle d'entreprises, sa conception de systèmes serveurs et sa compatibilité avec l'écosystème NVIDIA. Un serveur pour l'IA ne se résume pas à la vente d'un GPU ; il doit être monté dans un rack, connecté au réseau, à l'alimentation électrique et au système de refroidissement liquide, puis livré aux fournisseurs de cloud et aux clients entreprises.
Dell profite précisément de cette étape allant de la puce à la mise en œuvre du système, et la logique de HPE est similaire.
Le cours de HPE a fortement augmenté après son dernier rapport financier, principalement en raison de la forte demande en infrastructure pour l'IA. Le chiffre d'affaires du T2 a atteint 10,68 milliards de dollars, en hausse de 40 % sur un an ; les revenus liés au cloud et à l'IA ont atteint 7,71 milliards de dollars, et l'entreprise a relevé ses prévisions de croissance pour l'exercice 2026. Plus important encore, HPE bénéficie également des capacités réseau apportées par Juniper, ce qui la fait moins ressembler à une entreprise de serveurs traditionnelle et davantage à une plateforme "réseau IA + infrastructure d'entreprise".
Donc, la logique de réévaluation de Dell et HPE n'est pas "ils vont devenir NVIDIA", mais plutôt qu'ils deviennent des intégrateurs de systèmes très importants dans l'équipe de construction des usines d'IA.
Deuxième catégorie : réseaux et connectivité.
L'un des maillons les plus négligés de l'infrastructure de l'IA est la connectivité. La puissance de calcul n'existe pas isolément. À l'intérieur des centres de données, une interconnexion à haute vitesse est nécessaire ; entre les centres de données, des connexions en fibre optique sont requises ; lorsque les applications d'IA se déploient vers la périphérie et les terminaux, des infrastructures de réseau télécom et sans fil plus performantes sont également nécessaires. Plus l'entraînement et le raisonnement de l'IA sont à grande échelle, plus les réseaux et la connectivité cessent d'être des rôles secondaires et deviennent des infrastructures clés déterminant l'efficacité de la puissance de calcul.
C'est aussi la raison pour laquelle Corning, Nokia, Cisco sont à nouveau discutés par le marché. Corning est un exemple très typique : ce n'est pas une action de puce IA au sens traditionnel, mais ses fibres optiques, ses connecteurs optiques et ses matériaux de communication optique sont précisément les équipements complémentaires importants pour l'expansion des centres de données d'IA.
Au T1 2026, les ventes de base de la société ont atteint 4,35 milliards de dollars, en hausse de 18 % sur un an ; les ventes dans le segment de la communication optique ont atteint 1,846 milliard de dollars, en hausse de 36 %. La société a également mentionné que la demande en produits pour l'IA générative et les nouveaux accords à long terme avec de grands clients hyperscalers étaient des moteurs de croissance importants, ce qui montre qu'un centre de données d'IA n'a pas seulement besoin de GPU, mais aussi des matériaux de base qui connectent réellement la puissance de calcul.
L'histoire de Nokia, quant à elle, s'étend des équipements 5G traditionnels à l'IA-RAN, la 6G et les réseaux sans fil natifs IA. NVIDIA a précédemment annoncé investir 10 milliards de dollars dans Nokia, et les deux parties collaboreront pour promouvoir l'IA-RAN et la transition de la 5G vers la 6G. Ce signal est important car le trafic de l'IA ne restera pas seulement à l'avenir dans les centres de données ; il entrera également dans des scénarios de terminaux tels que les téléphones, les voitures, les robots, la RA/RV. Tant que les applications d'IA continueront de se diffuser vers les réseaux de périphérie et mobiles, les entreprises d'infrastructure télécom retrouveront un espace narratif.
La logique de Cisco est plus orientée vers les réseaux de centres de données. Au T3 de l'exercice 2026, le chiffre d'affaires de la société a atteint 15,8 milliards de dollars, en hausse de 12 % sur un an ; les commandes de commutateurs pour centres de données ont augmenté de plus de 40 %. Il faut savoir que dans un cluster d'IA, le réseau n'est pas un simple câble de connexion, mais un maillon clé affectant l'efficacité du transfert de données, le taux d'utilisation de la puissance de calcul et la stabilité du cluster.
La logique commune de ces entreprises est que plus l'IA va vers un déploiement à grande échelle, plus les réseaux et la connectivité prennent de la valeur.
Troisième catégorie : le stockage.
Cette catégorie a été largement connue du marché au cours des deux derniers mois : l'IA manque non seulement de puissance de calcul, mais aussi de stockage. Auparavant, le marché se concentrait surtout sur la HBM, la DRAM et la NAND, mais maintenant, les disques durs de haute capacité reviennent également sur le devant de la scène, car l'entraînement des modèles d'IA, les journaux de raisonnement, les données vidéo, les données d'entreprise, l'archivage de données froides généreront tous une demande de capacité de stockage plus importante.
Western Digital en est un représentant. Les revenus du dernier trimestre de la société ont augmenté de 45 % pour atteindre 3,34 milliards de dollars, et elle a fourni des prévisions de revenus pour le trimestre suivant supérieures aux attentes du marché. Plus important encore, le marché a noté que la demande de ses disques durs de haute capacité provenait principalement de l'IA et des centres de données cloud ; Seagate est similaire, bénéficiant clairement de ses disques durs haute capacité de type "nearline", la part de clients des centres de données augmentant de plus en plus.
Bien sûr, à l'ère de l'IA, toutes les données ne doivent pas être stockées sur le stockage haute vitesse le plus cher. Une grande quantité de données froides, de données d'entraînement, de journaux, de données vidéo et d'archives nécessitent toujours des disques durs de grande capacité avec un bon rapport qualité-prix. Donc, la logique de réévaluation de WDC et STX n'est pas "la renaissance soudaine des disques durs", mais plutôt l'explosion des données de l'IA qui fait du stockage à nouveau une nécessité absolue.
III. Qu'est-ce qui constitue une véritable réévaluation ?
Cependant, la réévaluation des anciens titres technologiques par l'IA ne signifie pas que toutes les anciennes entreprises méritent d'être suivies aveuglément.
La distinction la plus importante ici est que certaines entreprises intègrent réellement la chaîne d'infrastructure de l'IA. Par conséquent, pour juger si ce type d'entreprise est vraiment réévalué, il faut au moins regarder trois critères :
- Premièrement, y a-t-il des commandes et des revenus concrétisés : Par exemple, les commandes et revenus de serveurs IA de Dell, les activités liées au cloud et à l'IA de HPE, les revenus de communication optique de Corning, les commandes de commutateurs pour centres de données de Cisco, la demande de disques durs haute capacité de WDC, tous ces éléments sont plus importants que de simplement raconter une histoire sur l'IA ;
- Deuxièmement, y a-t-il une révision à la hausse des prévisions : Si l'IA reste cantonnée aux présentations et aux descriptions de produits, le cours de l'action peut facilement monter puis redescendre. Mais si la direction est prête à relever les prévisions de revenus annuels, de croissance des activités ou de livraison de produits clés, cela signifie que la demande liée à l'IA n'est plus seulement une émotion à court terme, mais qu'elle est peut-être en train de modifier la courbe de croissance de l'entreprise. C'est aussi pourquoi le marché retarifie des entreprises comme Dell, HPE ;
- Troisièmement, la qualité des bénéfices peut-elle suivre : Le plus gros problème des anciennes entreprises de matériel a toujours été la marge brute et le caractère cyclique. La croissance rapide des revenus des serveurs IA n'équivaut pas nécessairement à une élasticité élevée des bénéfices ; la hausse des prix du stockage peut aussi n'être qu'un déséquilibre temporaire entre l'offre et la demande ; l'augmentation des commandes d'équipements réseau doit également être évaluée en fonction de sa capacité à se transformer en bénéfices durables ;
Une véritable bonne réévaluation devrait être une amélioration simultanée de la croissance des revenus, de la visibilité des commandes et de la qualité des bénéfices.
Si seuls les revenus augmentent, mais que la marge brute est très faible, ou si la demande n'est qu'un cycle de reconstitution des stocks à court terme, alors la réévaluation de la valorisation sera limitée. En fin de compte, le marché n'achète pas "l'ancienne entreprise raconte une nouvelle histoire", mais plutôt "les anciens actifs combinés à la nouvelle demande peuvent-ils devenir de nouveaux bénéfices ?".
C'est aussi l'aspect le plus notable de ce cycle de "vieil arbre produisant de nouvelles fleurs" : L'IA ne fera pas redevenir toutes les anciennes entreprises technologiques des actions de croissance, elle ne sélectionnera que celles qui sont vraiment positionnées dans des maillons clés de l'infrastructure et qui peuvent transformer la demande d'IA en commandes, revenus et bénéfices.
Pour conclure
Pour être objectif, le marché de l'IA en est maintenant à un stade où il ne s'agit plus seulement de "quel modèle est plus fort" ou "qui a le plus de GPU". Le vrai changement est que l'IA entre dans une phase de construction réelle.
À mesure que les centres de données d'IA se multiplient, les entreprises de serveurs seront réévaluées ; à mesure que les clusters de calcul deviennent plus complexes, les entreprises de réseau seront réévaluées ; à mesure que les centres de données nécessitent plus de connexions en fibre optique, les entreprises de matériaux seront réévaluées ; à mesure que les données de l'IA explosent continuellement, les entreprises de stockage seront également réévaluées.
C'est la raison pour laquelle les anciens titres technologiques sont à nouveau vus par le marché. Ils ne sont pas soudainement devenus jeunes, mais l'ère de l'IA a à nouveau besoin de l'infrastructure qu'ils détiennent.
Mais cela signifie aussi que cette réévaluation ne sera pas répartie de manière égale entre tous les "vieux titres".
Ce n'est qu'en entrant réellement dans la chaîne des dépenses en capital pour les déploiements dans les centres de données et les entreprises que les anciennes entreprises technologiques pourront potentiellement passer d'une "correction de valorisation" à une "réévaluation de la logique sous-jacente".
