Auteur : Jim, MSX Maito
Éditeur : Frank, MSX Maito
Chaque trimestre, l'avis le moins valable à propos des déclarations 13F est probablement :
« Quelle action le grand investisseur a-t-il encore achetée ? »
Parce que le 13F est, de par sa nature, un instantané de portefeuille décalé dans le temps.
Selon les règles de la SEC, les positions des institutions à la fin du trimestre peuvent être divulguées jusqu'à 45 jours après la fin du trimestre. La dernière série de déclarations 13F du deuxième trimestre 2026 reflète les positions au 30 juin, et la date limite de divulgation massive est déjà passée le 14 août. Plus important encore, le 13F couvre principalement les positions long éligibles sur titres cotés aux États-Unis ; les positions courtes sur actions et autres positions ne sont pas complètement reflétées.
Il n'est donc pas adapté pour « copier les devoirs » en temps réel.
Mais sous un autre angle, la valeur du 13F est en réalité très élevée – au cours des trois derniers mois, dans quoi les vrais gros capitaux ont-ils vraiment investi ou désinvesti ?
Après analyse, nous avons découvert un signal clé : l'IA ne se retire pas, mais Wall Street commence à devenir « exigeante » envers l'IA.
I. Le consensus sur l'IA demeure, mais le « consensus de concentration » commence à se fissurer
Si l'on ne regarde que quelques fonds vedettes, il est facile d'être induit en erreur par des transactions individuelles.
Ce qui mérite vraiment l'attention, c'est l'évolution de l'ensemble de la communauté institutionnelle. Ainsi, Reuters, après avoir analysé les déclarations 13F du deuxième trimestre de 6 371 fonds de pension, hedge funds, sociétés de gestion de patrimoine, etc., a constaté que :
- Près de 44 % des institutions ont réduit leurs positions dans les « Magnificent Seven ». Parallèlement, environ 42 % des institutions ont choisi d'ouvrir ou d'augmenter leurs positions, les deux côtés étant presque à égalité ;
- Mais dans le secteur des semi-conducteurs, la tendance reste clairement haussière : environ 48 % des institutions étaient acheteuses nettes, contre seulement 34,5 % de vendeuses nettes ;
- Les logiciels, en revanche, montrent la tendance inverse : dans un groupe de principales sociétés de logiciels, les vendeurs nets représentaient 28,2 %, légèrement plus que les acheteurs nets à 26,3 % ;
Cela montre que le consensus sur l'IA existe toujours, mais qu'une différenciation rapide s'opère à l'intérieur de ce consensus.
Après tout, si Wall Street commençait vraiment à rejeter systématiquement l'IA, le premier signe serait un retrait unanime des chaînes de valeur des semi-conducteurs, de la puissance de calcul et des centres de données.
Ce n'est pas le cas.
Les puces restent clairement une direction privilégiée par les institutions, et l'infrastructure IA n'a pas subi de ventes systématiques. Les gros capitaux commencent simplement à se poser des questions qui étaient moins importantes ces deux dernières années :
La croissance future de cette entreprise sur les deux ou trois prochaines années est-elle déjà anticipée par le cours de l'action ? Alors que les dépenses d'investissement (CapEx) liées à l'IA continuent de croître, qui peut réellement transformer ces investissements en bénéfices ? Si le marché corrige, quels types d'actifs, dont les positions institutionnelles sont les plus concentrées, deviendront les premiers à être liquidés pour réaliser des gains ?
C'est aussi le changement le plus important dans les déclarations 13F du deuxième trimestre : Wall Street commence visiblement à discuter de « quels actifs dans l'IA offrent le meilleur rapport risque/rendement ».
Et Berkshire Hathaway, Tiger Global, Third Point et Duquesne (de Stanley Druckenmiller) ont justement fourni quatre réponses totalement différentes.
II. Quatre institutions, quatre « raisonnements sur le rapport risque/rendement »
1. Berkshire Hathaway : commence à utiliser sa trésorerie, mise importante sur Google
Parmi ces déclarations 13F, les mouvements de Berkshire sur Alphabet sont particulièrement dignes d'intérêt.
Fin du premier trimestre, Berkshire détenait environ 57,84 millions d'actions Alphabet (classes A et C combinées) ; fin du deuxième trimestre, ce nombre était passé à environ 106 millions d'actions, soit une augmentation de plus de 80 %.
Rien qu'en se basant sur la valeur de fin de trimestre, Alphabet est devenu l'un des actifs publics américains les plus importants du portefeuille de Berkshire. Parallèlement, Berkshire a également augmenté son exposition à Delta Air Lines, Lennar et d'autres sociétés liées à l'aviation et à la construction résidentielle.
Il faut savoir qu'Alphabet est peut-être la société des « Magnificent Seven » qui ressemble le moins à une « pure transaction IA ».
Ces dernières années, l'une des plus grandes craintes du marché à son égard était de savoir si l'IA générative allait modifier le point d'entrée de la recherche, voire éroder le principal avantage concurrentiel commercial de Google Search sur le long terme.
D'un autre côté, Alphabet possède toujours Search, YouTube, Google Cloud, une activité publicitaire et une base de flux de trésorerie massive.
Ainsi, le gros pari de Berkshire repose précisément sur cette question : Une entreprise dont les flux de trésorerie restent solides, dont le cœur de métier n'a pas encore été invalidé, mais qui subit une controverse persistante en raison de l'impact de l'IA, offre-t-elle un espace de revalorisation ?
C'est une transaction totalement différente de la poursuite des gagnants de l'IA les plus en vogue.
2. Tiger Global : réduit les grandes techs, mais reste concentré sur le secteur technologique
Le portefeuille de Tiger Global fournit un autre échantillon très typique.
Au deuxième trimestre, il a réduit ses positions Alphabet d'environ 10,63 millions d'actions à environ 5,81 millions d'actions, soit une baisse de 45,4 % ; ses positions Broadcom ont également été presque réduites de moitié, TSMC a également été réduite ; Microsoft, Meta et NVIDIA ont également subi des réductions à divers degrés.
Si l'on s'arrête là, il est facile de conclure que « Tiger commence à se retirer de l'IA ».
Mais en regardant ce qu'il a acheté, la réponse est presque totalement contraire.
Tiger a ouvert de nouvelles positions au deuxième trimestre sur AMD, Applied Digital, Cerebras, etc., tandis que son portefeuille incluait également des actifs liés à la puissance de calcul IA et aux centres de données comme Cipher Digital et Core Scientific ; sa position Intel est également passée d'environ 1,64 million d'actions à environ 4,25 millions d'actions.
Cela ressemble donc davantage à un rééquilibrage interne des positions IA – réduire les actifs de tête extrêmement concentrés, et déplacer une partie des mises vers les opportunités de la couche inférieure où les attentes du marché ne sont pas encore aussi homogènes.
NVIDIA en est l'exemple le plus typique. Le fait qu'un fonds reste optimiste à long terme sur la puissance de calcul IA ne signifie pas qu'il doit constamment augmenter sa position sur NVIDIA.
Si le poids dans le portefeuille est déjà suffisamment élevé, ou si la hausse du cours dépasse temporairement la révision à la hausse des bénéfices attendus, une réduction peut simplement relever de la gestion de portefeuille, et non d'un renversement de la logique sectorielle.
C'est aussi un point de plus en plus important pour les actions américaines à l'avenir : la poursuite de la croissance des bénéfices n'équivaut pas nécessairement à une poursuite de la hausse des cours de la même manière que ces deux dernières années.
Parce que le cours d'une action n'est pas seulement déterminé par « la qualité du résultat », mais aussi par ce que le marché a déjà anticipé auparavant.
3. Third Point : commence à réaliser des gains, recherche la prochaine vague d'opportunités IA
Les mouvements de Third Point, dirigé par Daniel Loeb, sont encore plus nets.
Au deuxième trimestre, il a purement et simplement liquidé NVIDIA, Broadcom, KLA, Lam Research, ainsi que l'ETF VanEck Semiconductor (SMH) et d'autres actifs clés bénéficiaires du cycle d'investissement en capital lié à l'IA, tout en sortant de Meta.
Si l'on ne regarde que cet ensemble de transactions, on pourrait presque l'interpréter comme un « désinvestissement massif de l'IA ».
Mais Third Point n'a pas quitté la technologie.
Il a au contraire nettement augmenté Alphabet et TSMC, et a ouvert de nouvelles positions sur Keysight, Flex, etc. ; parallèlement, les capitaux ont commencé à affluer vers des secteurs comme les médias, la finance et l'industrie, avec Warner Bros. Discovery, Capital One, Norfolk Southern, etc. Warner Bros. Discovery est même devenu sa plus grande position publique américaine à la fin du deuxième trimestre.
Ainsi, Third Point réalise en fait les gains des gagnants les plus évidents de la première phase, et recherche les opportunités de la phase suivante qui n'ont pas encore été pleinement valorisées par le marché.
Pourquoi NVIDIA, Broadcom, KLA, Lam Research sont-ils devenus les gagnants de la première phase ? Parce que leur logique était trop directe :
L'augmentation de la taille des modèles nécessite des GPU ; l'expansion de la production de puces avancées nécessite des équipements semi-conducteurs ; l'expansion des clusters IA nécessite des réseaux, des ASIC et des infrastructures de plus en plus complexes.
Ces logiques n'étaient pas erronées.
Le problème, c'est que lorsque tous les investisseurs connaissent déjà ces logiques, ce qui déterminera la rentabilité de la phase suivante, c'est de savoir si la croissance réelle peut continuer à dépasser les attentes déjà élevées du marché.
Cela signifie également que les grandes institutions d'investissement commencent à considérer que l'Alpha le plus évident de la première phase de l'IA devient de plus en plus cher.
4. Druckenmiller : ne négocie que l'écart d'attentes
Si l'on cherche le fonds le plus représentatif de la pensée institutionnelle de ce cycle, Duquesne, dirigé par Stanley Druckenmiller, est peut-être l'échantillon le plus typique.
Fin du premier trimestre, il détenait encore Broadcom et Micron ; au deuxième trimestre, les deux ont disparu de sa déclaration 13F.
Mais parallèlement, Duquesne a ouvert de nouvelles positions technologiques sur Alphabet, AMD, Palo Alto Networks, etc., et a continué d'augmenter ses positions TSMC et STMicroelectronics : TSMC est passée d'environ 495 000 actions à environ 590 000 actions, et STMicroelectronics est passée d'environ 2,61 millions d'actions à environ 3,1 millions d'actions.
À première vue, cela peut même sembler contradictoire : ce sont toutes des semi-conductrices, pourquoi vendre d'un côté et acheter de l'autre ?
La réponse est peut-être le mot-clé le plus important de cette série de déclarations 13F : l'écart d'attentes.
Si une entreprise monte trop vite, et que le marché a déjà intégré la croissance des deux ou trois prochaines années dans son prix, même si la logique sectorielle à long terme reste correcte, il est tout à fait possible de réaliser des gains d'abord.
À l'inverse, si le cycle de bénéfices d'une autre entreprise s'améliore, et que le marché n'a pas encore formé d'attentes homogènes, alors même si ce n'est pas le leader IA le plus en vogue, elle peut offrir un meilleur rapport risque/rendement.
Une analyse sectorielle correcte n'est que la première étape de l'investissement. Le prix d'achat, le niveau d'entrée, et ce que le marché croit déjà à ce moment-là, sont ce qui déterminera véritablement la rentabilité finale.
III. De « acheter l'IA » à « calculer le rapport risque/rendement », que négocie Wall Street ?
C'est en rassemblant ces quatre institutions que le signal vraiment précieux commence à apparaître.
Tout d'abord, Alphabet passe d'un leader consensuel à un « actif de divergence ».
Alphabet est peut-être la grande action technologique la plus intéressante de ce cycle. Berkshire a fortement augmenté sa mise, Third Point et Duquesne ont également choisi d'augmenter ou de rouvrir des positions, tandis que Tiger Global a réduit ses positions de près de moitié.
Pour une même entreprise, les grands capitaux donnent des réponses totalement différentes.
Le marché n'est pas certain que l'IA affaiblira finalement l'avantage concurrentiel de Google Search, ou si elle permettra aux énormes bases de trafic, de données, de cloud computing et de puissance de calcul d'Alphabet de libérer davantage de valeur.
De ce point de vue, les acheteurs voient les flux de trésorerie, la valorisation et le potentiel d'accroissement lié à l'IA ; les vendeurs voient l'évolution du point d'entrée de la recherche, les dépenses d'investissement croissantes, et les défis structurels potentiels à long terme pour l'ancien modèle commercial.
Ce type d'actif est souvent plus intéressant à étudier que l'entreprise « dont tout le monde sait qu'elle est excellente », car les rendements excédentaires réels proviennent précisément des endroits où le marché est divisé.
Ensuite, le consensus sur les semi-conducteurs demeure, mais la phase d'« acheter les puces les yeux fermés » est terminée.
D'après l'ensemble des déclarations 13F, les puces restent un secteur clairement privilégié par les institutions, avec une proportion d'acheteurs nets nettement supérieure à celle des vendeurs nets.
Mais en examinant quelques fonds vedettes, on découvre d'énormes différences internes. Broadcom, certains réduisent ; TSMC, certains augmentent, d'autres réduisent ; AMD, certaines institutions rouvrent des positions ; NVIDIA, quant à elle, est progressivement passée d'un actif central de l'IA faisant pratiquement consensus, à un titre nécessitant de recalculer le coût de détention et le degré de concentration.
Cela montre que les semi-conducteurs ne peuvent plus être négociés comme un Beta complet.
GPU, ASIC, fonderie de puces, mémoire, équipements semi-conducteurs, réseau, infrastructure de centre de données… tous semblent appartenir au matériel IA, mais les cycles de bénéfices, les positions d'offre et de demande, et les états de valorisation dans lesquels ils se trouvent sont déjà totalement différents.
En d'autres termes, le matériel IA passe de « acheter le Beta sectoriel » à une phase où il faut vraiment faire la différence sur l'« Alpha individuel ».
Un autre changement, facilement négligé, est la réapparition d'actifs non-IA dans les portefeuilles.
Ce n'est pas un rejet de l'IA, mais ressemble davantage à une opération de couverture pour réduire la corrélation. Par exemple, la construction résidentielle, l'aviation, la finance, la santé, les médias, le ferroviaire et les actifs industriels réapparaissent dans les ajustements importants de certaines grandes institutions :
Berkshire augmente son exposition à l'aviation et à la construction résidentielle ; Third Point investit massivement dans les médias, la finance et le ferroviaire ; le portefeuille de Duquesne lui-même ne tourne pas uniquement autour de l'IA.
D'une certaine manière, précisément parce que l'IA est devenue la thématique la plus visible et la plus facile à comprendre de tout le marché, les gros capitaux ont de plus en plus besoin de rechercher des sources de rendement moins corrélées à l'IA.
Ces deux dernières années, le simple fait de juger correctement la direction générale de l'IA a pu contribuer à d'importants rendements. Désormais, l'importance de la gestion de portefeuille va augmenter.
C'est peut-être l'aspect le plus intéressant de la dernière série de déclarations 13F pour les investisseurs particuliers : elle nous montre, face à une même ligne directrice sectorielle, sur quelles questions un groupe des capitaux les plus intelligents et les mieux dotés en ressources commence à diverger.
En conclusion
Ces deux dernières années, la transaction la plus facile à comprendre sur le marché américain était de trouver l'IA, puis d'investir dedans.
NVIDIA, Broadcom, Meta, Microsoft, TSMC, ainsi que toute la chaîne de valeur des semi-conducteurs, ont bénéficié simultanément de multiples effets positifs : croissance sectorielle, révisions à la hausse des bénéfices et expansion de la valorisation.
Mais la dernière série de déclarations 13F envoie un signal de plus en plus clair – l'IA n'est pas terminée, mais la phase où « tant que la direction est bonne, tout peut monter ensemble » est en train de prendre fin.
C'est le changement le plus digne d'intérêt dans les déclarations 13F du deuxième trimestre 2026 :
L'IA ne se retire pas, mais la concentration se relâche.
La prochaine phase ne se jouera pas sur qui osera le plus suivre la tendance, mais sur qui saura le mieux calculer le rapport risque/rendement.
