Au regard de nos vies personnelles, il n’est pas difficile de constater que l’intégration des technologies numériques dans la vie humaine transforme radicalement notre façon de communiquer, de voyager, de travailler, d’apprendre et de faire des affaires. Conçus pour calculer, stocker et transmettre de grandes quantités de données, les semi-conducteurs sont au cœur de cette numérisation en cours et en pleine accélération. L’utilisation de plus en plus répandue de l’intelligence artificielle intensifie encore davantage et de manière plus spectaculaire la demande de puces semi-conductrices puissantes. Ce document se penche sur l’impact de l’utilisation accrue de l’intelligence artificielle sur le secteur des semi-conducteurs, ainsi que sur les risques et les opportunités qu’elle présente pour les petites entreprises en particulier.
Une révolution des ventes impulsée par l’IA
Si la demande de semi-conducteurs a toujours été tirée par l’informatique personnelle et mobile, nous observons toutefois aujourd’hui une toute nouvelle source d’accélération notable de la demande : l’intelligence artificielle (IA), dont l’IA générative (GenAI). D’ici 2030, la demande de puces de circuits intégrés plus nombreuses et plus puissantes pourrait propulser le chiffre d’affaires de l’industrie mondiale des semi-conducteurs de 500 milliards USD aujourd’hui à 1 000 milliards USD . Il aura fallu plus de 50 ans au marché pour atteindre ce point, comme l’illustre le graphique ci-dessous.
Graphique 1 – Taille du marché mondial des semi-conducteurs (milliards USD)
Source : Semiconductor Industry Association (SIA), Gartner Group, McKinsey, Besi
Le potentiel de l’IA
Comment peut-on envisager la croissance des ventes mentionnée ci-dessus ? La GenAI est une forme d’apprentissage automatique qui utilise des modèles dans les données d’apprentissage en vue de générer de nouveaux textes, vidéos, images, codes ou musiques qui peuvent potentiellement être impossibles à distinguer de ce que l’homme peut créer. En outre, l’attrait de la GenAI réside dans le fait qu’avec le temps, la création peut être réalisée plus rapidement, à moindre coût et avec moins d’erreurs que les êtres humains ne pourraient jamais le faire. Dans le large univers de la GenAI, les grands modèles de langage (LLM) constituent un sous-ensemble qui a récemment rencontré un énorme succès. Les LLM sont spécifiquement formés pour générer du langage humain et ChatGPT en est un exemple bien connu.
Graphique 2 – L’évolution de l’intelligence artificielle
Source : McKinsey, What is AI (artificial intelligence)? 3 avril 2024
Comme c’est le cas pour de nombreuses nouvelles technologies, les cas d’utilisation initiaux ne couvrent pas tout le spectre des applications qui pourraient être envisagées à l’avenir. Le langage humain est à la base du travail des emplois de bureau, ce qui signifie que de nombreux flux de tâches peuvent être remplacés ou complétés par des LLM. Cette polyvalence en fait un outil potentiellement puissant dans tous les domaines présentés sur le graphique ci-dessous.
Graphique 3 – Potentiel d’automatisation des LLM par profession
Source : analyse du McKinsey Global Institute, Van Lanschot Kempen.
Besoin de puissance de calcul
La qualité de ces modèles d’IA repose sur l’utilisation de grandes quantités de données pour l’entraînement. Plus il est possible d’absorber de données, plus la probabilité d’obtenir des résultats utiles est élevée. Toutefois, l’analyse des données suffisamment rapide pour être utile nécessite une puissance de calcul importante et sans cesse croissante, d’autant plus que les modèles d’IA deviennent eux-mêmes plus complexes. Le graphique ci-dessous montre que les ressources informatiques utilisées pour former les modèles d’IA augmentent de manière exponentielle. Depuis la publication du premier modèle de langage d’Alphabet en 2017 , la quantité de ressources informatiques utilisées à des fins d’entraînement a été multipliée par un facteur de plus d’un million de fois pour les principaux modèles actuels, tels que GPT-4.
Graphique 4 - Puissance de calcul nécessaire pour entraîner les modèles d’IA
Source : Artificial Intelligence Index Report 2024 de Stanford. Données de : Epoch, 2023
C’est ce que toutes les applications telles que ChatGPT, Gemini, Dall-E et Copilot ont en commun : elles nécessitent toutes une puissance de calcul accrue grâce à des microprocesseurs plus puissants, davantage de mémoire avec une large bande passante et une plus grande capacité de stockage. La chaîne de valeur des semi-conducteurs se doit donc d’investir massivement pour accroître ses capacités et développer des technologies de nouvelle génération plus puissantes.
Investir pour plus de puissance
La puissance de calcul, mesurée par le nombre d’opérations effectuées par seconde, a historiquement été déterminée par le nombre de transistors* que pouvait contenir un microprocesseur. À titre de référence, le jeu de composants (chipset) du dernier iPhone 15 pro peut effectuer 35 000 milliards d’opérations par seconde, grâce à une puce qui compte près de 19 milliards de transistors de la taille d’un ongle, contre quelques milliers de transistors dans l’ordinateur de guidage du vaisseau spatial Apollo, l’engin ayant permis de poser le pied sur la lune en 1969 . Cette évolution est caractérisée par la loi de Moore, le doublement des transistors dans un circuit intégré tous les deux ans, qui a historiquement été rendu possible par les progrès de la lithographie (dont les avancées réalisées par ASML)** .
Toutefois, l’industrie approche de ses limites en termes de nombre de transistors qu’elle peut faire tenir sur une seule puce. En conséquence, l’industrie des semi-conducteurs investit massivement dans les nouvelles technologies, à toutes les étapes de la chaîne d’approvisionnement des semi-conducteurs, afin de poursuivre l’augmentation de la puissance de calcul, tout en accroissant les capacités de production totales pour répondre à la demande et réduire les coûts de production. Cela va pousser l’industrie à réaliser plus de 200 milliards USD d’investissements par an au cours de la prochaine décennie (Tableau 1), ce qui pourrait constituer une source de chiffre d’affaires majeure pour les petits fournisseurs d’équipements semi-conducteurs.
Tableau 1 - Plans d’investissement mondiaux annoncés par les principaux acteurs
Source : TechInsights, mai 2023
Les opportunités d’investissement dans les petites capitalisations
Comme l’a montré cet article, il existe de puissants relais de croissance pour l’industrie des semi-conducteurs. En outre, cette dernière présente des barrières à l’entrée élevées, du fait de la propriété intellectuelle liée à la R&D et des relations étroites tissées avec les clients. Les marges brutes élevées sont favorisées par la valeur ajoutée et la solidité de la dynamique de la chaîne d’approvisionnement qui permettent aux entreprises d’investir massivement dans la R&D et aux leaders de renforcer leur position. En conséquence, le secteur est caractérisé par des entreprises détenant des parts de marché élevées au sein de segments de niche, car la demande se concentre sur les principaux acteurs. Il existe fréquemment des positions de monopole ou de duopole pour des segments critiques de la chaîne de valeur des semi-conducteurs. L’univers des petites capitalisations offre un large éventail d’opportunités d’investissement dans ces entreprises leaders au niveau mondial.
Il est à noter qu’il est et restera difficile de prévoir l’orientation future des nouvelles technologies. Aussi, les valorisations des entreprises identifiées comme des leaders mondiaux de la GenAI (par exemple les « 7 Magnifiques » et les entreprises mentionnées ci-dessous) pourraient refléter un potentiel de la GenAI qui est susceptible de ne jamais se concrétiser. En outre, l’industrie des semi-conducteurs est caractérisée par une grande cyclicité, d’où l’impossibilité d’extrapoler les tendances des ventes à court terme.
Voici quelques exemples de la façon dont les entreprises de nos stratégies investies en petites capitalisations sont positionnées pour le cycle d’investissement axé sur l’IA :
Besi (BE Semiconductor) est le leader mondial des équipements d’emballage et d’assemblage pour les semi-conducteurs et est un fournisseur stratégique de sociétés telles que TSMC, Intel,
Samsung et Apple. Dans la mesure où la loi de Moore ralentit et que l’industrie approche des limites physiques de l’augmentation du nombre de transistors, la position de Besi au sein de la chaîne de valeur est devenue de plus en plus importante. En témoigne l’évolution de sa marge brute qui est passée de 35 % en 2007 à 65 % en 2023, un niveau record dans le secteur.
En outre, Besi est le leader du marché mondial de la technologie clé de l’IA qu’est le collage hybride. Alors que l’industrie s’oriente vers les chiplets - une nouvelle conception de puce qui permet d’utiliser des composants modulaires plus petits qui peuvent être assemblés pour former une puce complexe plus grande - les technologies d’emballage avancées telles que le collage hybride pourraient s’avérer cruciales. En conséquence, Besi elle-même s’attend à générer plus d’un milliard d’euros de chiffre d’affaires au cours du prochain cycle de croissance, contre 579 millions d’euros en 2023 .
Par ailleurs, Besi a généré une importante trésorerie grâce à ses marges élevées (~40 % d’EBIT) et à ses besoins limités en capitaux (ratio capex/CA : ~5 %). Toutefois, le moment de l’adoption du collage hybride demeure incertain, tout comme la capacité de Besi à conserver sa position de leader sur le marché à l’avenir.
Graphique 5- Les nouvelles technologies d’assemblage à l’échelle des plaques prolongent la loi de Moore
Source : Besi, présentation aux investisseurs, mars 2024
Suess Microtec est le leader du marché mondial dans plusieurs étapes importantes de la chaîne de valeur des semi-conducteurs et est le fournisseur d’entreprises telles que TSMC et Samsung. Grâce à sa solution de collage temporaire, Suess aide les fabricants de mémoire à produire la mémoire haute performance nécessaire aux applications d’intelligence artificielle, connue sous le nom de mémoire à bande passante élevée (HBM).
À la faveur de l’adoption de l’IA, Suess a enregistré une forte croissance de son chiffre d’affaires et un nombre élevé de commandes. Dans le cadre de la présentation de ses résultats annuels 2023, la société allemande a déclaré qu’elle prévoyait de porter son chiffre d’affaires à plus de 400 millions d’euros (contre 304 millions d’euros en 2023) et sa marge d’EBIT à 15 % en 2025 (contre 9,1 % en 2023) , en raison des vents favorables soufflant sur l’industrie et d’une plus grande attention portée à son efficacité opérationnelle.
En dépit de ses prévisions, la valorisation de Suess continue de présenter une forte décote par rapport à celle des autres fabricants d’équipements. Toutefois, des risques d’exécution opérationnelle et des incertitudes technologiques plus générales subsistent.
Lumentum produit des produits photoniques utilisés dans les communications par fibre optique, notamment des lasers, des émetteurs-récepteurs et des commutateurs optiques. La fibre optique utilise des lasers pour transmettre des données sous forme de signaux lumineux le long d’une fibre de verre et cette technologie a toujours été utilisée dans les infrastructures de télécommunications.
Avec l’avènement de l’IA, les nouvelles architectures de centres de données utilisent un grand nombre d’unités de traitement graphique (GPU) pour résoudre des problèmes en parallèle, ce qui nécessite une largeur de bande de communication 5 à 10 fois supérieure à celle des serveurs conventionnels . La fibre optique présente des avantages par rapport aux interconnexions électriques, notamment une plus grande largeur de bande, une dégradation moindre du signal et moins d’interférences, ce qui entraîne une augmentation des communications optiques dans les centres de données.
Lumentum vend à la fois des composants au niveau des puces utilisés dans les centres de données, où elle est un leader mondial dans le domaine des lasers à émission latérale, et des émetteurs-récepteurs complets, qui combinent les composants d’émission et de réception dans un seul et même boîtier. L’entreprise s’attend à voir le marché de la photonique pour centres de données passer de 4,5 milliards USD en 2023 à 16 milliards USD d’ici 2028, soit un taux de croissance annuel moyen de 30 % . Bien que l’opportunité potentielle totale pour Lumentum soit importante, le marché des émetteurs-récepteurs est toutefois caractérisé par un petit nombre de clients potentiels (les hyperscalers de l’informatique en nuage : Alphabet, Meta, Microsoft et Amazon) et la concurrence est intense pour remporter ces contrats.
Jabil est spécialisée dans les prestations de sous-traitance électronique. La société utilise ses propres installations et son expertise pour aider à l’ingénierie et à la fabrication de produits pour ses clients sur divers marchés finaux. Jabil se concentre sur des opportunités à plus forte valeur ajoutée telles que les chaînes cinématiques pour véhicules électriques, les implants médicaux et les équipements de production de semi-conducteurs.
Avec l’arrivée de l’IA, les hyperscalers du cloud investissent massivement dans de nouveaux centres de données et Jabil pourrait faciliter ces projets en tant que partenaire de fabrication. Jabil a conclu des contrats pour équiper les nouveaux centres de données, notamment en ce qui concerne l’alimentation électrique, les baies de serveurs et le refroidissement. L’entreprise s’attend à ce que ces projets liés à l’IA génèrent un chiffre d’affaires de 6 milliards USD d’ici l’exercice 2025 . Toutefois, le chiffre d’affaires exact effectif de Jabil dépendra de la taille et du calendrier des projets chez ses clients, qui peuvent être incertains en raison de la concentration avec certains clients.
En résumé
La révolution de l’IA a un impact fondamental sur la chaîne d’approvisionnement des semi-conducteurs. En effet, le besoin d’une plus grosse puissance de calcul, d’une plus grande capacité de mémoire et d’une baisse des coûts entraîne des investissements sans précédent. L’univers des petites capitalisations permet d’accéder à des sociétés qui sont des leaders mondiaux au sein de niches importantes de la chaîne d’approvisionnement des semi-conducteurs et qui peuvent bénéficier des tendances porteuses du secteur. Le secteur présente des caractéristiques attractives et les opportunités de marché sont importantes, mais il est néanmoins crucial de ne pas oublier que la direction future des nouvelles technologies demeure incertaine et que les valorisations pourraient refléter un potentiel de la GenAI qui est susceptible de ne jamais voir le jour ou de ne se concrétiser que partiellement.
* Les éléments constitutifs d’une puce
** La loi de Moore est l’observation selon laquelle le nombre de transistors dans un circuit intégré (ici une puce) double environ tous les deux ans grâce à l’amélioration de la production. Elle a été décrite pour la première fois par Gordon Moore en 1965.
Sources
- McKinsey, The semiconductor decade: A trillion-dollar industry, 1er avril 2022
- Vaswani, Ashish, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser et Illia Polosukhin. « Attention is all you need. » Advances in neural information processing systems 30 (2017). https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/file/3f5ee243547dee91fbd053c1…
- A computer built from NOR gates: inside the Apollo Guidance Computer (righto.com)
- Objectif de Besi. Journée investisseurs de Besi, juin 2023
- Suess Microtec, Présentation aux investisseurs des résultats annuels 2023
- Meta : Optical Interconnects in Data Centers with Rob Stone (youtube.com)
- Lumentum, présentation à l’OFC (Optical Fiber Communication Conference and Exhibition), 2024
- Jabil, présentation téléphonique des bénéfices au T2 2024
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