L'IA gratuite qui a fait chuter les puces est désormais en rupture

Points clés à retenir

• L’indice PHLX Semiconductor a chuté de 20 pour cent entre sa clôture du 22 juin et le 17 juillet, mais Nvidia a perdu moins de 3 pour cent sur la même période. L’effacement a touché les noms de la mémoire et de l’élan, Micron étant en baisse de 30 % par rapport à son sommet de juin.
• Le « modèle libre » qui l’a déclenché n’est pas gratuit. L’API de Kimi K3 coûte 15 $ par million de jetons, ses poids ne sont pas publics avant la version promise le 27 juillet, et son niveau grand public payant a cessé d’accepter de nouveaux abonnés trois jours après son lancement.
• Trois semaines avant la panique, Bloomberg rapportait que les revenus de l’IA avaient dépassé le coût d’amortissement du secteur pour le deuxième trimestre consécutif, estimé à 25 milliards de dollars contre 21 milliards de dollars au premier trimestre 2026.
• La ressource qui a manqué lors du crash était la capacité informatique, pas les clients. La question de savoir si cela rend la panique fausse est la question ouverte des deux prochains trimestres.

Un marché baissier et une liste d’attente dans la même semaine

Le vendredi 17 juillet, l’indice PHLX Semiconductor (SOX), la référence de 30 actions pour le commerce américain des puces, a clôturé à 11 673,89. Cela représente une perte de 10 pour cent pour la semaine et laisse l’indice 20 pour cent en dessous de sa clôture du 22 juin, le seuil classique d’un marché baissier. Le Wall Street Journal a rapporté que la sortie surprise d’un nouveau modèle d’intelligence artificielle (IA) de la société chinoise Moonshot AI “a intensifié la vente des stocks de puces vendredi, alimentant les inquiétudes concernant la concurrence dans l’IA et les dépenses massives des entreprises qui soutiennent son développement”.

Ce dimanche 19 juillet, Moonshot a annoncé qu’il cesserait de prendre de nouveaux abonnés payants pour le modèle même au centre de la panique. Depuis la sortie de Kimi K3, a déclaré la société, les demandes des utilisateurs ont « largement dépassé les prévisions » et se rapprochent des limites de ses clusters informatiques existants, une situation qu’elle a qualifiée de « défis informatiques sans précédent ».

Tenez ces deux faits l’un à côté de l’autre. L’histoire racontée par les commerçants était qu’un laboratoire chinois avait rendu le renseignement frontalier trop bon marché pour justifier le paiement des machines. Le laboratoire chinois en question était simultanément à court de machines. Si vous possédez un fonds indiciel, un compte de retraite ou tout autre secteur de l’IA, l’écart entre ces deux phrases correspond à l’endroit où se trouve actuellement votre argent.

Qu’est-ce que Kimi K3 ?

Kimi K3 est le nouveau modèle phare de Moonshot AI, une startup pékinoise dont les bailleurs de fonds incluent Meituan, China Mobile et la société d’investissement CPE. La société le décrit comme « un modèle de paramètres de 2,8 T construit sur nos résidus d’attention et d’attention Kimi Delta, avec des capacités de vision natives et une fenêtre contextuelle de 1 million de jetons », et l’appelle « le premier modèle ouvert à atteindre 2,8 billions de paramètres ». L’annonce a été faite le 16 juillet et à la clôture de vendredi, la réaction était mondiale.

Les allégations de performance sont la raison pour laquelle les marchés ont bougé. Sur la propre suite d’évaluation de Moonshot, Kimi K3 “a été compétitif avec Fable 5” tout en “surpassant considérablement Opus 4.8, GPT 5.6 Sol et GPT 5.5”, ce qui mettrait un modèle chinois au coude à coude avec les meilleurs systèmes américains. La notation indépendante est plus mesurée mais tout de même remarquable : Artificial Analysis, l’agrégateur de référence, a attribué à Kimi K3 un 57 sur son Intelligence Index au lancement, un début à la troisième place du classement général, “comparable à Opus 4.8 et GPT-5.5” mais “derrière Fable 5 et GPT-5.6 Sol”.

Maintenant, la partie que le récit de liquidation a ignorée. Le modèle qui est censé rendre l’intelligence libre n’est, à l’heure où nous écrivons ces lignes, ni libre ni ouvert. Les poids, les fichiers téléchargeables qui permettraient à chacun d’exécuter le modèle sur son propre matériel, sont promis “d’ici le 27 juillet 2026” et n’ont pas été expédiés. L’API coûte 3,00 $ par million de jetons d’entrée et 15,00 $ par million de jetons de sortie. Cela représente environ quatre fois et demie les 0,66 $ et 3,41 $ qu’OpenRouter répertorie pour le Kimi K2.6 de génération précédente de Moonshot, au 21 juillet. Le niveau payant de l’application grand public est ce qui vient d’être fermé aux nouveaux clients. Depuis le 21 juillet, Kimi K3 est un produit propriétaire, payant et à capacité limitée, auquel est joint un communiqué de presse sur l’ouverture, qui fait partie d’une stratégie nationale délibérée que ce site a cartographiée dans La prochaine interdiction d’exportation de la Chine est sa propre IA. La stratégie est devenue explicite la semaine même où la cassure du marché s’est produite. Le 16 juillet, Pékin a lancé l’Organisation mondiale de coopération en matière d’IA (WAICO), regroupant 29 pays membres, et le lendemain, Xi Jinping a déclaré à la Conférence mondiale sur l’intelligence artificielle à Shanghai que les pays devraient saisir « l’opportunité historique » de l’IA open source, un discours que Reuters a décrit comme « faisant de ses modèles open source un bien public mondial ».

Pourquoi les stocks de puces se sont-ils effondrés en juillet 2026 ?

La réponse en un seul mot recherchée par les traders était DeepSeek. En janvier 2025, un modèle chinois bon marché a effacé un montant record de la valeur marchande de Nvidia en une seule journée, et le Journal a rapporté que la sortie de Kimi K3 “a soulevé des inquiétudes quant à une répétition potentielle d’un ralentissement du marché similaire à l’incident de DeepSeek”. La logique est la suivante : les valorisations américaines de l’IA reposent sur l’hypothèse que les renseignements frontaliers restent rares et coûteux. Si un laboratoire de Pékin fournit des renseignements comparables, le pouvoir de fixation des prix s’évapore, et avec lui la justification de centaines de milliards de dollars de dépenses en centres de données. La peur a même frappé les propres compatriotes de Moonshot, les développeurs chinois d’IA cotés à Hong Kong, Z.ai et Minimax, ayant plongé jusqu’à 28 % suite à cette annonce.

Mais voici un détail gênant pour la version soignée de cette histoire. Le matin de la déroute mondiale, sous le titre “‘Bain de sang’ : les analystes réagissent au naufrage des actions asiatiques suite à la vente massive des valeurs technologiques”, Reuters a recueilli les réactions des gestionnaires de portefeuille en Asie et en Europe alors que les indices de référence au Japon et à Taiwan ont chuté jusqu’à 6 pour cent, le Nikkei confirmant une correction, en baisse de plus de 10 pour cent par rapport à son plus haut historique du 25 juin. Ce qui est frappant, c’est ce que les analystes ont blâmé : les signaux bellicistes de la Réserve fédérale, les doutes quant à savoir si les hyperscalers « peuvent réaliser des rendements qui justifient leurs investissements massifs », les débuts mal reçus de SpaceX et les prises de bénéfices. Zhiwei Zhang, de Pinpoint Asset Management, a qualifié cette décision de « largement technique plutôt que fondamentale », notant « qu’il ne semble pas y avoir de changement majeur dans les attentes en matière d’investissements technologiques. Il s’agit plutôt d’un ajustement de positions encombrées qui a conduit à un certain état de bousculade ».

La surpopulation était extrême selon toute mesure historique. Les actions de puces ont connu ce qu’une chronique de Reuters décrivant les avertissements de la Banque des règlements internationaux a appelé « un rallye record de 75 % au deuxième trimestre 2026 », alors même que le reste des grandes technologies se dégonflait, une divergence couverte dans The Mag 7 Lost $2,3 trillions. Les stocks de puces ont doublé. Le 20 juillet, le bureau de courtage principal d’UBS a rapporté que les hedge funds avaient dénoué leurs positions longues sur les actions de momentum et de semi-conducteurs d’environ 5 pour cent de la valeur brute du marché, “l’une des réductions les plus importantes jamais enregistrées”, ramenant le positionnement net aux niveaux d’avril. Un théâtre bondé n’a pas besoin d’un grand feu pour provoquer une bousculade. Kimi K3 était le cri, pas les flammes.

La bande, la panique ignorée

Si le marché croyait sincèrement qu’un modèle chinois libre détruisait l’économie du calcul de l’IA, la vente aurait dû se concentrer sur l’entreprise qui vend le calcul. Ce n’est pas le cas. Voici l’arithmétique de la baisse, depuis le pic de fin juin de chaque titre proche de la clôture du 17 juillet.

Lisez ce tableau de bas en haut. Nvidia, l’indicateur le plus pur de « le monde a besoin de plus de calcul d’IA », a à peine participé à son propre marché baissier. La violence s’est concentrée dans la mémoire, le coin le plus chaud de l’élan commercial encombré décrit par UBS, et dans le krach parallèle à Séoul, couvert dans Two Chips Are Half of Korea’s Market. Puis ça s’est effondré. La vente massive a trié les actions en fonction de leur encombrement, et non en fonction de leur exposition aux renseignements chinois libres. C’est la signature d’un positionnement décontractant portant le récit comme costume.

Le mardi 21 juillet, l’indice SOX avait rebondi de plus de 5 pour cent en cours de journée par rapport à la clôture de lundi, et UBS informait publiquement ses clients que le dénouement touchait à sa fin. Rien de tout cela ne garantit que le fond est atteint. Cela vous indique que le marché n’a pas réellement voté que la demande d’IA est morte.

L’IA est-elle réellement rentable ?

Voici le numéro évoqué par le crash. Fin juin, Bloomberg a rapporté une analyse de la société de recherche Exponential View révélant que les ventes mondiales d’IA pour les hyperscalers et les néoclouds, à l’exclusion de la Chine, ont atteint 25 milliards de dollars au premier trimestre 2026, dépassant les 21 milliards de dollars estimés en coûts d’amortissement liés à leurs centres de données et puces, et ce « pour le deuxième trimestre consécutif ». La dépréciation est le coût comptable de l’usure du matériel et de son vieillissement jusqu’à l’obsolescence, et c’est le chiffre qui décide si la construction est un jour rentable. Le propre résumé de l’analyste Azeem Azhar était à juste titre modeste : “Cela surmonte presque l’obstacle de la dépréciation, et en gros, cela s’améliore avec le temps.”

Ce franchissement est important car c’est précisément le test que ce site a posé en janvier, lorsque The $600B Gamble a soutenu que 2026 serait la vallée de la mort de l’IA, l’année où les charges d’amortissement explosives sont entrées en collision avec des revenus qui n’étaient pas encore arrivés. La moitié de cette prévision vieillit bien : la dépréciation explose comme prévu. L’autre moitié a tout simplement échoué en faveur des taureaux, car les revenus sont apparus plus rapidement que la fonte des glaçons ne pouvait fondre. Les revenus de l’IA générative hors Chine ont atteint 110 milliards de dollars au cours des douze derniers mois et augmentent environ trois fois plus rapidement que n’importe quelle vague technologique précédente mesurée par les sources de Bloomberg, y compris Internet et le cloud.

Avant que quiconque ne crie victoire, la réplique sobre vient de la Banque des règlements internationaux (BRI), la banque centrale des banques centrales. Dans un rapport publié fin juin, il prévenait que la pression concurrentielle conduisait à des dépenses d’investissement si élevées que « le rendement global du secteur après coûts d’investissement pourrait diminuer, voire devenir négatif dans des scénarios défavorables », et qu’une déception pourrait « transformer le boom des investissements en un effondrement prolongé des investissements ». Les deux affirmations sont vraies à la fois. L’obstacle a été franchi et l’obstacle est sur le point de devenir beaucoup plus grand.

L’obstacle est sur le point de doubler

Le meilleur argument des ours n’est pas que les calculs actuels échouent. Le fait est que les calculs actuels mesurent les dépenses d’hier. De par leur conception, les charges d’amortissement sont en retard sur les dépenses en capital : un serveur acheté en 2024 répartit son coût sur cinq ou six années de comptabilité, de sorte que l’obstacle trimestriel de 21 milliards de dollars que l’industrie vient de franchir reflète principalement le matériel acheté avant le pic de la vague de dépenses actuelle.

Cette vague est énorme et continue de se développer. Le 29 avril, les quatre hyperscalers ont rapporté le même trimestre, et les chiffres étaient uniformes. Microsoft a dépensé 31,9 milliards de dollars en dépenses d’investissement et en contrats de location-financement en trois mois et s’est fixé un objectif de 190 milliards de dollars pour 2026, soit une hausse de 61 % par rapport à 2025. Alphabet a dépensé 35,7 milliards de dollars au cours du trimestre et a relevé ses prévisions pour 2026 de 180 à 190 milliards de dollars. Amazon a dépensé 44,2 milliards de dollars, une augmentation qui a ramené son flux de trésorerie disponible à 1,2 milliard de dollars, alors qu’il prévoyait auparavant environ 200 milliards de dollars pour l’année. Meta a dépensé 19,8 milliards de dollars et a augmenté sa fourchette pour l’ensemble de l’année de 125 à 145 milliards de dollars. Ajoutez à cela les points médians et les quatre grands prévoient à eux seuls environ 700 milliards de dollars de dépenses en capital en 2026, une somme qui, selon CNBC, « pourrait approcher 700 milliards de dollars en 2026 ». Le rapport annuel de la BRI présente le même développement sur une échelle de deux ans : les cinq plus grands hyperscalers devraient « dépenser plus de mille milliards de dollars en dépenses d’investissement liées à l’IA de 2025 à 2026 ».

Maintenant, faites passer ce chiffre par la machine à dépréciation. Les serveurs IA sont amortis sur cinq à six ans dans ces sociétés ; Amazon a réduit un sous-ensemble de sa flotte à cinq ans en 2025, citant « le rythme accéléré du développement technologique, en particulier dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique ». Linéaire de la cohorte 2026 sur cinq ans et demi :

$\frac{\$700\text{B (2026 capex)}}{5.5\text{ years}} \approx \$127\text{B per year} \approx \$32\text{B per quarter}$

Il s’agit de l’éventuelle dépréciation trimestrielle des seuls achats de 2026, avant de compter les cohortes de 2024 et 2025 qui travaillent encore dans les livres. Face à un obstacle allant de 21 milliards de dollars à quelque chose dans les années 30 et au-delà, les 25 milliards de dollars de revenus trimestriels de l’IA qui viennent de franchir la barre devraient à peu près doubler d’ici environ deux ans simplement pour rester hors de l’eau. La tension est déjà visible dans les comptes : les dépenses d’amortissement trimestrielles de Microsoft sont passées de 5,8 milliards de dollars à 9,0 milliards de dollars en un an, et sa marge brute s’est réduite à 67,6 %, la plus faible depuis 2022, « alors que les coûts d’amortissement augmentaient en lien avec la construction de l’infrastructure du centre de données de l’entreprise ». Les cinq plus gros investisseurs en centres de données ont ajouté environ 350 milliards de dollars de dettes sur cinq ans pour financer tout cela, doublant ainsi leur charge.

Un autre détail du dossier mérite d’être mis au jour, car il montre à quel point cet obstacle est facile. Meta a évolué dans la direction opposée à celle d’Amazon, prolongeant la durée de vie utile de la plupart des serveurs à 5,5 ans en janvier 2025. Ce seul changement comptable a réduit ses dépenses d’amortissement pour 2025 de 2,92 milliards de dollars et a ajouté 2,59 milliards de dollars au bénéfice net. Le problème de la dépréciation n’est pas une loi de la physique. Il s’agit d’une estimation, et les entreprises mesurées tiennent le crayon.

La vente est le révélateur

Revenons maintenant à l’événement qui ferme la boucle. Le 19 juillet, Moonshot a gelé « immédiatement » les nouvelles inscriptions payantes et a déclaré qu’il « allouerait la puissance de calcul disponible aux utilisateurs payants actuels ». Un scepticisme sain est ici justifié, car la rareté est un excellent marketing et Moonshot se prépare à vendre des actions. La société est en train de démanteler sa structure offshore en vue d’une introduction en bourse à Hong Kong, a engagé Goldman Sachs et China International Capital Corp comme conseillers et a atteint une valorisation de 30 milliards de dollars en juin après avoir levé plus de 5,5 milliards de dollars au cours de sa vie. Une crise de capacité virale la semaine précédant un processus d’introduction en bourse est pratique.

Mais remarquez ce que la lecture sceptique et la lecture crédule ont en commun : dans les deux cas, la contrainte contraignante est le calcul. Soit la demande pour Kimi K3 a véritablement dépassé les clusters de Moonshot, ce qui signifie qu’un modèle prétendument déflationniste génère une demande inflationniste de matériel, soit Moonshot fabrique l’apparence d’une pénurie de calcul parce qu’il sait que c’est ce que les investisseurs considèrent comme une preuve de valeur. Rien dans le fait qu’un modèle soit ouvert ou bon marché ne réduit le nombre d’unités de traitement graphique (GPU) nécessaires pour répondre aux invites du monde. Si l’intelligence devient moins chère et que la demande explose, la valeur migre vers celui qui possède l’électricité, les terres et le matériel déprécié, la dynamique déjà visible dans [Les mineurs de Bitcoin deviennent tranquillement les propriétaires de l’IA] (/markets/bitcoin-miners-ai-landlords).

Les personnes les plus incitées à rejeter cette conclusion sont les laboratoires modèles eux-mêmes. Selon Crunchbase, OpenAI et Anthropic ont absorbé à eux seuls 217 milliards de dollars au premier semestre 2026, soit environ 43 % de tous les financements de démarrage de la planète, et la porte de sortie est déjà utilisée après l’introduction en bourse de SpaceX qui a retiré du conseil d’administration l’entreprise privée la plus précieuse. Un pipeline de financement concentré a besoin que les investisseurs croient que l’intelligence des modèles est l’actif rare et défendable. Un laboratoire chinois distribuant des poids frontières, même avec une semaine de retard, constitue une attaque directe contre cette histoire, et c’est exactement la raison pour laquelle Pékin subventionne ce cadeau. La marge ne disparaît pas ; il descend dans la pile, s’éloigne de l’adresse IP du modèle et se dirige vers la couche physique.

La rediffusion de DeepSeek, dix-huit mois plus tard

Le marché a déjà réalisé exactement cette expérience, et suffisamment récemment pour que les résultats soient encore lisibles. Le 27 janvier 2025, le modèle R1 bon marché de DeepSeek a convaincu les traders que l’efficacité chinoise avait brisé l’histoire des investissements en IA. Nvidia “a perdu près de 600 milliards de dollars de capitalisation boursière lundi, la plus forte baisse pour une entreprise sur un seul jour dans l’histoire des États-Unis”, avec une baisse de 17 % à 118,58 dollars, sa pire séance depuis le krach de Covid en mars 2020. La thèse était identique à celle de juillet 2026 : le renseignement chinois gratuit signifie que personne n’a besoin de calculs américains coûteux.

Ce qui a suivi a été le contraire. Les modèles bon marché ont multiplié l’utilisation, l’utilisation a multiplié la demande de calcul, et les hyperscalers ont augmenté leurs prévisions d’investissement au lieu de les réduire. Nvidia a clôturé à un nouveau record de 154,31 $ le 25 juin 2025, récupérant entièrement le cratère DeepSeek en cinq mois environ. Cette histoire ne garantit pas une répétition ; L’obstacle à la dépréciation est désormais plus élevé, et l’avertissement de la BRI selon lequel « le goulet d’étranglement de la demande devient la contrainte majeure » est le scénario dans lequel cette fois-ci, il diffère véritablement. Mais un marché qui, il y a dix-huit mois, a vu une intelligence moins chère produire une demande accrue en matériel, a simplement vendu le complexe matériel en partant du principe qu’il fonctionnait dans l’autre sens.

La preuve de la façon dont cela fonctionne est bien en vue, et elle n’est pas subtile. La société dont le modèle a déclenché la panique a passé le week-end à rationner l’accès parce que ses clusters ne peuvent pas gérer la demande, facture des prix d’API plus élevés alors que ses pondérations restent une promesse du 27 juillet sous une licence que personne n’a vue, et a des banquiers préparant une introduction en bourse à une valorisation de 30 milliards de dollars, entièrement basée sur la proposition que cette entreprise a de la valeur. Mardi matin, l’indice des puces avait récupéré 5 pour cent, et quelque part à Pékin, une page d’abonnement disait encore poliment aux nouveaux clients que la révolution était épuisée.