Avertissement IA de Broadcom : Marges de 65 % contre puces personnalisées

Broadcom (AVGO) a publié ses résultats du quatrième trimestre de l’exercice 2025 qui ont surpris les observateurs du marché. Malgré un chiffre d’affaires de 18,02 milliards de dollars (en hausse de 28 % sur un an) et un bénéfice non-GAAP de 1,95 dollar par action (dépassant les estimations de 0,31 dollar), les résultats ont été mitigés. L’entreprise a même guidé les revenus de l’IA vers un double d’une année sur l’autre au premier trimestre 2026, pour atteindre 8,2 milliards de dollars - poursuivant la hausse couverte après leurs résultats du troisième trimestre.

La réponse de Wall Street ? L’action Broadcom s’est effondrée de 10,77 % le 12 décembre 2025.

Le coupable ? Une seule ligne enfouie dans les prévisions : Broadcom s’attend à ce que sa marge brute consolidée diminue d’environ 100 points de base (1 %) au premier trimestre de l’exercice 2026 en raison d’une « composition plus élevée des revenus de l’IA ».

Attendez. Comment gagner la course aux puces IA vous rend-il moins rentable ?

Le paradoxe de la compression des marges

Voici la vérité inconfortable que Broadcom vient de confirmer : Les puces IA sont structurellement moins rentables que les semi-conducteurs et logiciels existants.

Au quatrième trimestre de l’exercice 2025, Broadcom a réalisé une marge brute non-GAAP de 78 %, un chiffre impressionnant qui a augmenté de 100 points de base d’une année sur l’autre. Mais le PDG Hock Tan a averti les investisseurs que cette marge se réduirait à mesure que l’IA deviendrait une part plus importante du mix de revenus.

Pourquoi? Parce que l’activité IA de Broadcom fonctionne avec des marges brutes inférieures à celles de son portefeuille traditionnel d’ASIC de réseau et de logiciels d’entreprise. La division des logiciels d’infrastructure de la société (38,5 % du chiffre d’affaires) fonctionne avec des marges quasi-monopolistiques, tandis que les accélérateurs d’IA personnalisés pour les hyperscalers comme Google, Meta et OpenAI sont proposés à des prix très réduits.

Décomposons l’économie.

Comprendre la marge brute par rapport à la marge opérationnelle

Avant d’entrer dans les détails, il est nécessaire de clarifier la différence entre « IA classique » et « IA personnalisée » et la marge opérationnelle – une distinction essentielle pour comprendre le dilemme de Broadcom.

La marge brute est le pourcentage de revenus restant après soustraction du coût direct des marchandises vendues (COGS) :

$$\text{Gross Margin} = \frac{\text{Revenue} - \text{COGS}}{\text{Revenue}} \times 100$$

Pour les semi-conducteurs, le COGS comprend les coûts des plaquettes, l’emballage, les tests et les frais généraux directs de fabrication. Il n’inclut pas les frais de R&D, de vente ou d’administration générale.

La marge opérationnelle va encore plus loin en soustrayant toutes les dépenses d’exploitation (R&D, ventes, marketing, G&A) :

$$\\text{Operating Margin} = \\frac{\\text{Operating Income}}{\\text{Revenue}} \\times 100$$

Voici le paradoxe : les puces d’IA de Broadcom peuvent avoir des marges brutes inférieures tout en augmentant les bénéfices d’exploitation grâce à ce qu’on appelle l’utilisation d’exploitation - en répartissant les coûts fixes de R&D et d’administration sur des revenus beaucoup plus élevés.

Au quatrième trimestre 2025, la marge opérationnelle non-GAAP de Broadcom a atteint 66,2 %, en hausse de 350 points de base d’une année sur l’autre, même si le mix IA a comprimé les marges brutes. L’entreprise gagne globalement plus d’argent en vendant des produits à faible marge à grande échelle.

Mais cela n’empêche pas les investisseurs de paniquer lorsqu’ils constatent une compression des marges à court terme.

Le goulot d’étranglement CoWoS : pourquoi les puces IA coûtent plus cher

La raison technique pour laquelle les puces IA ont des marges plus faibles se résume à un seul acronyme : CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate).

CoWoS est la technologie de packaging avancée 2,5D de TSMC qui intègre des chipsets logiques avec une mémoire à large bande passante (HBM) sur un interposeur en silicium ou organique. Il s’agit de la technologie habilitante derrière les GPU H200 et Blackwell de NVIDIA, la série MI300 d’AMD et les accélérateurs d’IA personnalisés de Broadcom pour les hyperscalers.

Voici le problème : Les coûts du CoWoS ont augmenté de plus de 20 % au cours de l’année écoulée en raison des contraintes de capacité et de la demande croissante de NVIDIA. TSMC est presque pleinement utilisé et la société s’efforce de construire de nouvelles installations CoPoS (Chip-on-Panel-on-Substrate) dans le parc scientifique de Chiayi pour résoudre le goulot d’étranglement. La demande d’emballages avancés devrait augmenter de 40 % d’une année sur l’autre en 2026, passant de 484 000 à 678 000 plaquettes.

Pour Broadcom, cela signifie :

• Coûts de plaquette plus élevés par unité (TSMC facture une prime pour CoWoS)
• Délais de livraison plus longs (les contraintes de capacité réduisent le pouvoir de négociation)
• Défis de rendement (l’intégration de plusieurs chiplets et piles HBM réduit les rendements, augmentant les déchets)

Comparez cela aux ASIC de réseau traditionnels de Broadcom, qui utilisent une technologie de packaging mature à des coûts bien inférieurs. Le passage aux puces IA déplace la gamme de produits vers un processus de fabrication plus coûteux, comprimant les marges brutes.

Le piège à silicium personnalisé

Il y a un autre niveau à ce problème : les puces IA de Broadcom sont des accélérateurs personnalisés, et non du silicium marchand.

Des entreprises comme Google (TPU), Meta (MTIA) et Amazon (Trainium/Inferentia) construisent leurs propres processeurs d’IA pour éviter de payer les majorations de monopole de NVIDIA. Broadcom conçoit et fabrique ces puces sous contrat, mais les hyperscalers négocient de manière agressive sur les prix car ils commandent des volumes massifs.

L’aspect économique du silicium personnalisé est brutal :

• Coûts de R&D élevés : la conception d’un accélérateur d’IA personnalisé nécessite des années de travail d’ingénierie, avec des coûts amortis sur un seul client.
• Aucun pouvoir de tarification : contrairement à NVIDIA, qui peut facturer plus de 30 000 $ par GPU H200 en raison de son fossé CUDA, Broadcom est en concurrence sur les économies de coûts par rapport aux prix de NVIDIA.
• Faibles marges à grande échelle : Broadcom gagne de l’argent grâce au volume et non au bénéfice par unité. Le carnet de commandes de l’entreprise en matière d’IA, d’une valeur de 73 milliards de dollars, est concentré entre cinq clients seulement, ce qui signifie qu’une seule renégociation pourrait encore réduire les marges.

C’est le piège du silicium personnalisé : vous gagnez des marchés en proposant des coûts inférieurs à ceux de NVIDIA, mais vous sacrifiez le pourcentage de marge dans le processus.

Pourquoi les accélérateurs d’IA sont différents des puces traditionnelles

Les puces d’IA se trouvent dans une pile lourde en dépenses d’investissement et en dépenses d’exploitation, contrairement aux semi-conducteurs traditionnels.

Au niveau du silicium, les accélérateurs d’IA peuvent avoir une forte rentabilité unitaire. Les GPU IA à nœuds avancés peuvent atteindre des prix de vente moyens (ASP) de plusieurs dizaines de milliers de dollars par carte, avec des marges brutes au niveau de la fonderie comprises entre 50 et 60 % et plus. Mais ces marges sont rongées par :

• R&D massive sur les architectures, les compilateurs, les firmwares et les logiciels d’exécution
• Énormes dépenses d’investissement pour les centres de données, les réseaux, le refroidissement liquide et le stockage
• Opex en cours pour l’alimentation, les opérations et l’ingénierie logicielle

Pour les hyperscalers qui construisent du silicium personnalisé, la « marge » apparaît comme une marge évitée du fournisseur : ils remplacent un GPU NVIDIA à marge élevée par une capacité tarifée en interne. Mais pour Broadcom, qui vend les puces aux hyperscalers, si la compression des marges est structurelle - ce qui signifie que Broadcom doit payer plus indéfiniment pour emballer ces puces - alors l’ensemble du secteur du matériel d’IA (y compris Nvidia et AMD) pourrait être confronté à une réinitialisation de sa valorisation.

Ce que cela signifie pour les investisseurs

La vente massive de Broadcom le 12 décembre reflète une dure réalité : la croissance des revenus des puces IA et la rentabilité sont découplées.

Les revenus de l’IA en matière d’IA doublent d’une année sur l’autre, mais les investisseurs évaluent désormais le risque que cette croissance se fasse au détriment du pourcentage de marge. Le titre avait augmenté de 75 % depuis le début de l’année avant le krach du 12 décembre, et une grande partie de ce gain reposait sur l’hypothèse que l’IA serait aussi rentable que l’activité logiciels de Broadcom.

Ce n’est pas le cas.

Pour les actionnaires, la question clé est de savoir si l’utilisation opérationnelle peut compenser la dilution de la marge brute. Broadcom affirme que la structure de coûts fixes de l’IA (R&D élevée, faible coût de fabrication unitaire) signifie que les marges d’exploitation resteront fortes même si les marges brutes se contractent. La marge opérationnelle de 66,2 % de la société au quatrième trimestre conforte cette thèse. Les marges se réduisent parce que la physique des emballages CoWoS est coûteuse. Les analystes s’attendent à ce que cette tendance se poursuive jusqu’en 2026. Mais si le prix des puces d’IA continue de s’éroder - en raison de la concurrence du silicium personnalisé d’Amazon, des modèles d’IA open source ou d’un ralentissement plus large des investissements hyperscalers - Broadcom pourrait être confronté à un double coup dur : des marges plus faibles et un ralentissement de la croissance des revenus.

Le signal de l’industrie au sens large

L’avertissement de marge de Broadcom n’est pas un événement isolé. Cela fait partie d’un modèle plus large au sein de la pile d’infrastructure d’IA :

• Oracle a averti le 10 décembre que ses dépenses en capital pour l’infrastructure d’IA augmenteraient de 15 milliards de dollars de plus que prévu, effrayant les investisseurs sur les délais de retour sur investissement.
• TSMC répercute l’augmentation des coûts du CoWoS sur ses clients, obligeant les fabricants de puces à absorber des coûts d’intrants plus élevés.
• NVIDIA est la seule entreprise du secteur des puces IA à disposer d’un pouvoir de tarification, et même elle est confrontée à la pression des hyperscalers qui créent des alternatives personnalisées.

La liquidation des actions technologiques du 12 décembre – qui a vu le Nasdaq chuter de 1,9 % – reflète une prise de conscience croissante du fait que la ruée vers l’or de l’IA a un problème de rentabilité. La demande est infinie, mais les marges diminuent.

Pour Broadcom, la voie à suivre est claire : maintenir l’utilisation opérationnelle en augmentant les revenus de l’IA plus rapidement que les dépenses d’exploitation. Mais pour les investisseurs, le paradoxe de la compression des marges est un avertissement : tous les revenus de l’IA ne sont pas égaux.

Alors que l’entreprise qui annonce une croissance de 74 % de l’IA voit ses actions s’effondrer de 10 % en une seule journée, il est temps de se demander si les valorisations de l’IA à Wall Street sont construites sur du sable.