La reprise du cycle des semi-conducteurs persiste et se poursuit à un rythme soutenu. Il y a quelques mois, la plupart des acteurs du secteur prévoyaient que le chiffre d’affaires de l’industrie des semi-conducteurs atteindrait la barre des 1000 milliards de dollars d’ici 2030. Mais, compte tenu de son taux de croissance actuel, imputable en partie au prix élevé des mémoires, ce seuil pourrait être approché en 2026 déjà. Il devient de plus en plus évident que le marché est entré dans une phase de pénurie de l’offre. Cette dernière résulte en partie de la demande explosive de semi-conducteurs découlant de la montée en puissance de l’IA. Dans ce domaine, les dépenses d’investissement et les prévisions concernant les chiffres d’affaires sont continuellement révisées à la hausse, notamment chez Nvidia, l’entreprise phare du secteur.

Une offre très insuffisante

La demande de puces destinées à l’IA reste exceptionnellement forte, car, compte tenu de la croissance exceptionnelle de la consommation de tokens¹, l’industrie est toujours limitée par la puissance de calcul. Ainsi, lors de sa conférence GTC (GPU Technology Conference) dédiée à l’IA, Nvidia a annoncé avoir révisé à la hausse sa prévision concernant les chiffres d’affaires cumulés des systèmes Blackwell et Rubin, les portant de 500 milliards de dollars pour 2025-2026 à au moins 1000 milliards pour 2025-2027. Il est important de relever que ce niveau de demande extraordinaire dû à l’IA commence à peser sur le reste de l’industrie.

C’est notamment le cas pour le marché des microprocesseurs (CPU). Le passage à l’IA agentique et à l’inférence (capacité d’un modèle IA à générer des résultats en appliquant ses connaissances des données d’entraînement à des données jusqu’ici non visibles) provoque une évolution sensible de la demande pour les microprocesseurs destinés aux serveurs traditionnels et entraîne un cycle d’actualisation des serveurs traditionnels par les fournisseurs d’infonuagique. Selon AMD, entreprise leader dans le domaine des semi-conducteurs, le marché des CPU destinés à des centres de données devrait progresser à un taux annuel composé de 18% jusqu’en 2030 (contre 4% entre 2022 et 2024). L’offre doit donc s’adapter. Cette augmentation de la demande combinée à celle des accélérateurs d’IA se manifeste très clairement au travers de l’augmentation des dépenses d’investissement de TSMC, le plus gros fabricant de semi-conducteurs au monde. Après avoir investi environ 30 milliards de dollars en 2024 puis 41 milliards en 2025, TSMC prévoit de faire passer ses dépenses d’investissement à 52, voire 56 milliards, en 2026.

Dans le domaine de l’analogique, il existe également des signaux indiquant que l’essor rapide des centres de données IA commence à affecter l’approvisionnement en puces destinées à des applications non liées à l’IA. Cette limitation de l’offre fait grimper les prix, ce qui permet de financer une partie des investissements supplémentaires rendus nécessaires par l’augmentation de la demande.

Les dernières prévisions concernant les smartphones tablent déjà sur une baisse à deux chiffres des expéditions en 2026.

Quand la mémoire fait défaut

Un troisième segment, celui qui a probablement le plus d’impact, est celui de la mémoire. Qu’elle soit à large bande passante (HMB) ou dynamique (DRAM), la puce mémoire est un composant critique pour les centres de données d’IA. Or, chaque nouvelle génération de microprocesseurs Nvidia exige une capacité de mémoire plus grande que la précédente. De plus, la puce mémoire HBM a un impact significatif sur l’approvisionnement, car elle consomme environ trois plus de capacité de wafer par bit que la DRAM traditionnelle et ce ratio devrait encore augmenter jusqu’à quatre, à mesure que l’industrie évolue vers les nouvelles générations HBM.

Il faut également garder présent à l’esprit le fait que la construction d’une fabrique de semi-conducteurs est complexe et dure plusieurs années. Or, l’industrie de la DRAM n’a pas ajouté suffisamment d’espaces en salle blanche (pièce dans laquelle l’air est filtré pour éviter la circulation de toute poussière ou particule) pour être en mesure de répondre à la demande actuelle. Par conséquent, l’offre est très clairement insuffisante et on ne possède encore que peu d’éléments pour prévoir quand le marché retrouvera son équilibre.

Dans le domaine de la mémoire, l’équilibre entre l’offre et la demande s’est, en fin de compte, toujours réalisé au travers du mécanisme de fixation des prix. En comparaison avec les cycles antérieurs, la principale différence aujourd’hui réside dans le fait que les clients de centres de données d’IA sont très peu sensibles aux augmentations de prix. Par conséquent, ces derniers montent fortement à mesure que la demande continue de croître. Cette dynamique devrait persister jusqu’à ce que l’élasticité prix commence à affecter certaines demandes. Cet ajustement devrait se manifester en premier lieu dans le secteur de l’électronique grand public, les fabricants d’ordinateurs personnels et de smartphones étant contraints d’augmenter le prix de leurs produits pour éviter de comprimer leurs marges bénéficiaires. Mais à mesure que les prix augmentent, la demande finale recule. Les dernières prévisions concernant les smartphones tablent déjà sur une baisse à deux chiffres des expéditions en 2026, cette baisse étant encore plus marquée pour les modèles de milieu et de bas de gamme.

Compte tenu des contraintes de capacité dans les secteurs des puces logiques et des puces mémoire, les fabricants tentent de rattraper leur retard et prévoient d’importantes augmentations de leurs capacités de production ces prochaines années. Ils s’efforcent également d’exploiter au mieux leurs capacités actuelles. Cela provoque, à son tour, une forte accélération du cycle de production des wafers.

Tous ces éléments tendent à montrer que l’industrie des semi-conducteurs ne se trouve plus dans une simple phase de reprise cyclique, mais qu’elle est entrée dans une phase de reprise conditionnée par l’IA et caractérisée par une offre déficitaire. L’intensité de la demande d’infrastructures liées à l’IA a des effets qui se propagent largement au-delà du secteur des accélérateurs. Elle contribue à limiter l’offre dans d’autres segments et à déterminer les prix des puces logiques et des puces mémoire. Elle provoque également le démarrage d’un nouveau cycle d’investissement dans les capacités de production.

¹ La consommation de tokens désigne la façon dont les systèmes numériques suivent et gèrent l’utilisation de ressources. La valeur d’un jeton est fonction de la quantité de travail nécessaire pour mener à bien une opération.