Il y a un an, si quelqu'un vous disait que Dell, Nokia, Cisco, Corning, Western Digital, etc., redeviendraient des valeurs phares dans les transactions liées à l'IA, vous auriez probablement trouvé cela insensé...
Après tout, pendant très longtemps, lorsque le marché parlait d'IA, la première réaction concernait généralement Nvidia, le stockage, les modules optiques, l'électricité et les centres de données. Ces entreprises étaient soit très proches des GPU, soit directement au cœur de l'expansion de la puissance de calcul. En comparaison, les entreprises technologiques établies comme Dell, HP, Nokia, Cisco, Corning, Seagate étaient plus souvent étiquetées comme « à croissance lente », « au récit dépassé », « à faible potentiel de valorisation ».
Pourtant, ces actions de sociétés technologiques d'apparence moins séduisante par le passé affichent des performances plutôt brillantes récemment, amenant le marché à en rediscuter.
Le marché a rapidement trouvé un angle d'explication adapté : lorsque l'IA passe des paramètres du modèle à des centres de données réels, le marché va naturellement rechercher à nouveau les entreprises qui ont des capacités de livraison et d'infrastructure. C'est la raison pour laquelle Dell, HP, Nokia, etc., sont à nouveau remarquées.
Mais s'agit-il d'une véritable réévaluation industrielle, ou simplement d'un nouveau récit temporaire que le marché colle aux vieilles actions technologiques ?
I. Changement de vitesse dans le cycle de l'IA : pourquoi réévaluer les anciennes actions technologiques ?
Ces dernières années, le fil conducteur central des transactions liées à l'IA était très clair : regarder d'abord les modèles, puis la puissance de calcul.
C'est facile à comprendre. Celui qui a le modèle le plus puissant, celui qui obtient le plus de GPU, reçoit la valorisation la plus directe du marché. Durant cette phase, les investisseurs étaient le plus enclins à acheter l'imagination de l'IA, le déficit d'offre en puissance de calcul, et les bénéficiaires clés comme Nvidia.
Mais le problème est que l'IA ne peut finalement pas rester cantonnée aux conférences de presse et aux paramètres des modèles. Les modèles doivent être entraînés, ce qui nécessite des centres de données ; le déploiement à grande échelle de l'inférence nécessite des serveurs, des réseaux, du stockage et de l'électricité ; pour que les entreprises utilisent réellement l'IA, elles ont besoin d'une architecture informatique complète et de capacités de livraison.
En d'autres termes, l'IA n'est pas un problème résolu par un seul GPU, mais un ensemble complexe de travaux d'ingénierie système. C'est également le point de départ de la repricing des anciennes entreprises technologiques.
Par le passé, le marché regardait Dell et pensait probablement aux PC et aux serveurs traditionnels ; il regardait HPE et pensait au matériel d'entreprise ; il regardait Nokia et pensait à la vieille histoire des équipements 5G ; il regardait Cisco et pensait aux équipements réseau traditionnels ; il regardait Corning et pensait au verre et aux matériaux pour fibres optiques ; il regardait Western Digital et Seagate et pensait aux actions cycliques du disque dur.
Toutes ces étiquettes sont correctes, mais dans le cycle des infrastructures d'IA, leur rôle a changé. La construction des centres de données d'IA nécessite des serveurs en baie complète, du refroidissement liquide, du stockage, des commutateurs réseau, des connexions en fibre optique, de la gestion des données, des systèmes d'alimentation électrique et des capacités de livraison de niveau entreprise. Plus les grappes d'IA sont grandes, plus les exigences en matière d'intégration système, de transmission réseau, de capacité de stockage et de maintenance opérationnelle sont élevées.
Ainsi, l'essence de cette réévaluation n'est pas que le marché se mette soudainement à la nostalgie, ni que les vieilles entreprises surfent collectivement sur l'IA, mais plutôt que l'IA entrant dans la phase de commandes, de revenus et de livraison, le marché commence à rechercher à nouveau « qui peut réellement construire l'infrastructure de l'IA ».
Ces entreprises ne sont pas nécessairement les plus séduisantes, 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 de capacités d'infrastructure redevient précieuse dans la phase de déploiement à grande échelle de l'IA.
Autrement dit, l'IA est en train de replacer un lot d'« actifs anciens » dans un « nouveau contexte de demande » pour les reprixer.
II. Des serveurs et réseaux au stockage : comment les anciennes actions technologiques s'insèrent dans la chaîne des infrastructures d'IA
Globalement, les anciennes actions technologiques réévaluées par l'IA peuvent être réparties en trois grandes catégories : les serveurs et l'intégration système, les réseaux et la connectivité, le stockage et la gestion des données.
Première catégorie : les serveurs et l'intégration système.
Dell en est l'exemple le plus typique. Dans ses derniers résultats trimestriels, Dell a présenté des données très solides : pour le T1 de l'exercice 2027, le chiffre d'affaires s'élève à 43,8 milliards de dollars, les commandes liées à l'IA atteignent 24,4 milliards de dollars, et un chiffre d'affaires de 16,1 milliards de dollars provenant des serveurs d'IA a été confirmé. La société a également relevé ses prévisions de chiffre d'affaires annuel des serveurs d'IA pour l'exercice 2027 à 60 milliards de dollars, et son orientation de chiffre d'affaires annuel moyen à 167 milliards de dollars.
Ces données sont importantes car elles changent la façon dont le marché perçoit Dell. Auparavant, les investisseurs regardaient Dell principalement à travers le cycle des PC, les serveurs traditionnels et la demande en matériel d'entreprise. Mais maintenant, le marché regarde Dell pour voir s'il peut devenir le maître d'œuvre de la construction des « usines à IA ».
Son avantage ne réside pas dans la fabrication de GPU, mais dans sa chaîne d'approvisionnement, ses capacités de livraison, sa clientèle d'entreprises, sa conception de systèmes serveurs et sa capacité d'intégration à l'écosystème Nvidia. Un serveur d'IA ne se résume pas à la vente d'un GPU ; il doit être monté dans une baie, connecté au réseau, à l'alimentation électrique et au système de refroidissement liquide, puis livré aux fournisseurs de cloud et aux clients entreprises.
C'est précisément cette étape, de la puce à la mise en œuvre du système, que Dell capte. La logique est similaire pour HPE.
La forte hausse du cours de HPE après la publication de ses derniers résultats est également principalement due à la forte demande d'infrastructures d'IA. Le chiffre d'affaires du T2 a atteint 10,68 milliards de dollars, en hausse de 40 % en glissement annuel ; 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 ressembler moins à une entreprise de serveurs traditionnelle et davantage à une plateforme « réseau d'IA + infrastructure d'entreprise ».
Ainsi, la logique de réévaluation de Dell et HPE n'est pas « qu'elles vont devenir Nvidia », mais plutôt qu'elles deviennent des intégrateurs système très importants dans l'équipe de construction des usines à IA.
Deuxième catégorie : les réseaux et la connectivité.
L'un des maillons les plus souvent négligés dans l'infrastructure de l'IA est la connectivité. La puissance de calcul n'existe pas de manière isolée. Les centres de données nécessitent une interconnexion haut débit en interne, une connexion par fibre optique entre eux, et lorsque les applications d'IA s'étendent vers la périphérie et les terminaux, des infrastructures de réseau et de télécommunications plus puissantes sont nécessaires. Plus l'entraînement et l'inférence de l'IA sont à grande échelle, plus le réseau et la connectivité cessent d'être des éléments secondaires pour devenir des infrastructures clés déterminant l'efficacité du calcul.
C'est aussi la raison pour laquelle Corning, Nokia et Cisco sont à nouveau discutés par le marché. Corning en est un exemple très typique : ce n'est pas une action de puce d'IA au sens traditionnel, mais ses fibres optiques, ses connexions optiques et ses matériaux de communication optique sont précisément des équipements complémentaires importants pour l'expansion des centres de données d'IA.
Les ventes principales du T1 2026 de l'entreprise ont atteint 4,35 milliards de dollars, en hausse de 18 % en glissement annuel ; dont 1,846 milliard de dollars pour l'activité de communication optique, en hausse de 36 %. L'entreprise a également mentionné que la demande pour les produits Gen AI et les nouveaux accords à long terme avec de grands clients hyperscalers étaient des moteurs importants de la croissance. Cela indique que les centres de données d'IA ne nécessitent pas seulement des GPU, mais aussi les matériaux de base qui permettent de réellement connecter la puissance de calcul.
Le récit de Nokia, quant à lui, s'étend des équipements 5G traditionnels à l'AI-RAN, la 6G et les réseaux sans fil natifs de l'IA. Nvidia a précédemment annoncé qu'il investirait 10 milliards de dollars dans Nokia, les deux parties collaborant pour promouvoir l'AI-RAN et la transition de la 5G vers la 6G. Ce signal est important car le trafic de l'IA ne restera pas à l'avenir confiné aux centres de données ; il pénétrera également dans les terminaux comme les smartphones, les voitures, les robots, la réalité augmentée/virtuelle, etc. Tant que les applications d'IA continueront de se diffuser vers la périphérie et les réseaux mobiles, les entreprises d'infrastructures de télécommunications retrouveront un espace de récit.
La logique de Cisco est plus orientée vers les réseaux de centres de données. Le chiffre d'affaires du T3 de l'exercice 2026 a atteint 15,8 milliards de dollars, en hausse de 12 % ; les commandes de commutateurs pour centres de données ont augmenté de plus de 40 % en glissement annuel. Il faut savoir que dans une grappe d'IA, le réseau n'est pas une simple ligne de connexion, mais un maillon clé qui affecte l'efficacité de la transmission des données, le taux d'utilisation de la puissance de calcul et la stabilité du cluster.
La logique commune de ce type d'entreprises est la suivante : plus l'IA se déploie 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. À savoir que l'IA manque non seulement de puissance de calcul, mais aussi de stockage. Jusqu'à présent, le marché se concentrait principalement sur la HBM, la DRAM et la NAND, mais maintenant, les disques durs haute capacité reviennent également sur le devant de la scène, car l'entraînement des modèles d'IA, les journaux d'inférence, les données vidéo, les données d'entreprise, l'archivage de données froides, généreront tous des besoins en capacité de stockage encore plus importants.
Western Digital en est un représentant. Les revenus du dernier trimestre de l'entreprise ont augmenté de 45 % pour atteindre 3,34 milliards de dollars, et elle a donné une orientation de revenus pour le trimestre suivant supérieure aux attentes du marché. Plus important encore, le marché a noté que sa demande de disques durs haute capacité provenait principalement de l'IA et des centres de données cloud. La situation est similaire pour Seagate, qui bénéficie clairement des disques durs haute capacité pour usage "nearline", la part des clients centres de données augmentant de plus en plus.
Bien sûr, l'ère de l'IA ne signifie pas que toutes les données doivent être placées sur le stockage haute vitesse le plus cher. Une grande quantité de données froides, de données d'entraînement, de données de journaux, de données vidéo et de données d'archivage nécessitent toujours des disques durs haute capacité offrant un bon rapport qualité-prix. Ainsi, la logique de réévaluation de WDC et STX n'est pas un « renouveau soudain du disque dur », mais plutôt que l'explosion des données liée à l'IA transforme à nouveau le stockage en besoin essentiel.
III. Qu'est-ce qui constitue une véritable réévaluation ?
Cependant, le fait que les anciennes actions technologiques soient réévaluées par l'IA ne signifie pas que toutes les vieilles entreprises méritent d'être suivies aveuglément de manière positive.
La distinction la plus importante ici est que certaines entreprises sont réellement entrées dans la chaîne des infrastructures d'IA. Ainsi, pour juger si ce type d'entreprise est véritablement réévalué, il faut au moins examiner trois critères :
- Premièrement, y a-t-il des commandes et des revenus qui se matérialisent ? Par exemple, les commandes d'IA et les revenus des serveurs d'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. Tout cela est plus important que de simplement raconter une histoire sur l'IA.
- Deuxièmement, y a-t-il une révision à la hausse des perspectives ? Si l'IA reste confinée aux conférences de presse et aux présentations de produits, le cours des actions peut facilement monter puis redescendre. Mais si la direction est prête à relever les prévisions de revenus annuels, de croissance de l'activité ou d'expédition de produits clés, cela indique que la demande d'IA n'est plus seulement un sentiment à court terme, mais qu'elle peut en train de modifier la courbe de croissance de l'entreprise. C'est aussi pourquoi le marché reprixe des entreprises comme Dell et HPE.
- Troisièmement, la qualité des bénéfices peut-elle suivre ? Le plus gros problème des anciennes entreprises de matériel a toujours été leur marge brute et leur caractère cyclique. Une croissance rapide du chiffre d'affaires des serveurs d'IA n'égale pas nécessairement une forte élasticité 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 traduire en bénéfices durables.
Une véritable bonne réévaluation devrait être une amélioration conjointe 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 court de recomposition des stocks, alors la réévaluation de la valorisation sera limitée. Le marché n'achète finalement pas le « nouveau récit raconté par une vieille entreprise », mais plutôt la capacité des « anciens actifs, combinés à une nouvelle demande, à générer de nouveaux bénéfices ».
C'est également l'aspect le plus notable de ce cycle de « renouveau des vieilles entreprises » : l'IA ne transformera pas toutes les entreprises technologiques traditionnelles en valeurs de croissance, elle ne sélectionnera que celles qui sont réellement positionnées aux maillons clés de l'infrastructure et qui peuvent transformer la demande d'IA en commandes, revenus et bénéfices.
Pour conclure
Objectivement parlant, le cycle de l'IA en est maintenant arrivé à un stade où il ne s'agit plus seulement de « qui a le modèle le plus puissant » ou « qui a le plus de GPU ». Le véritable changement réside dans le fait 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 reprixées ; à mesure que les grappes de calcul deviennent plus complexes, les entreprises de réseaux seront reprixées ; lorsque les centres de données nécessiteront plus de connexions en fibre optique, les entreprises de matériaux seront reprixées ; lorsque les données d'IA continueront d'exploser, les entreprises de stockage seront également reprixées.
C'est la raison pour laquelle les anciennes actions technologiques sont à nouveau remarquées par le marché : elles ne sont pas soudainement devenues plus jeunes, mais l'ère de l'IA a de nouveau besoin des infrastructures qu'elles possèdent.
Mais cela signifie aussi que cette réévaluation ne sera pas répartie de manière égale parmi toutes les « vieilles actions ».
Seules celles qui peuvent réellement entrer dans la chaîne des dépenses d'investissement pour les centres de données et le déploiement en entreprise ont une chance de passer d'une « correction de valorisation » à une « réévaluation de la logique sous-jacente ».
