$SNDK a encore été mis à niveau. Enfin, il ne fait plus n'importe quoi ! Ça va décoller ! Beaucoup de gens ont vu l'annonce aujourd'hui et ont pensé : Sandisk va rejoindre le S&P 500. En fait, non. SNDK fait déjà partie des composants du S&P 500, la vraie nouvelle cette fois est : SNDK est officiellement intégré au S&P 100, effectif avant l'ouverture du 21 septembre. Et cette fois, les autres entreprises promues sont : $DELL, $PANW, $ANET. Qu'est-ce que le S&P 100 ? Pour faire simple : C'est une sélection d'environ 100 des plus grandes entreprises américaines les plus représentatives, choisies parmi le S&P 500. Donc, pour SNDK, la plus grande signification cette fois n'est pas seulement liée aux fonds passifs. Mais plutôt que le marché change sa perception de cette entreprise. Avant, on voyait SNDK comme : Une action cyclique NAND, une entreprise de mémoire flash, un rebond du stockage. Mais au cours de l'année passée, avec l'explosion de la demande en SSD d'entreprise et NAND pour les centres de données AI, la capitalisation boursière et l'attention du marché pour SNDK ont complètement changé d'échelle. Hier, SNDK a encore bondi d'environ 12 %, devenant l'une des actions les plus performantes du S&P 500 ce jour-là. Entrer maintenant dans le S&P 100 équivaut à obtenir une couche supplémentaire de reconnaissance en termes de fonds et d'indices. Ce qui est encore plus intéressant, c'est que les quatre entreprises intégrées ensemble sont : SNDK — stockage DELL — serveurs AI ANET — réseau AI PANW — cybersécurité Elles représentent essentiellement les directions clés bénéficiaires de cette vague d'infrastructures AI. Donc, je pense que ce réajustement envoie aussi un message au marché : L'AI est en train de réécrire la structure pondérée des grandes valeurs américaines. Pour SNDK, à court terme, il y aura bien sûr des attentes de rééquilibrage des fonds indiciels. Mais ce qui m'intéresse davantage, c'est autre chose : Une entreprise NAND que tout le monde considérait auparavant comme cyclique est maintenant entrée de plein pied dans les 100 principales entreprises américaines. C'est peut-être là la chose la plus spectaculaire de cette dernière phase du marché du stockage.

Beaucoup de gens parlent de logiciels d'IA, mais en réalité, les logiciels d'IA ne constituent pas du tout un business en soi. Certains vendent des bases de données, d'autres du cloud, d'autres des logiciels d'entreprise, certains vivent de la publicité, d'autres font de l'analyse de données. Voici un tableau pour comprendre les 10 entreprises les plus centrales dans les logiciels d'IA : Entreprise｜Principale source de revenus $MSFT｜Azure + Copilot + Office $GOOGL｜Cloud + Gemini + publicité IA $AMZN｜AWS + Bedrock $META｜Recommandation IA + efficacité publicitaire $ORCL｜Base de données + infrastructure cloud $PLTR｜Analyse de données d'entreprise + plateforme IA $CRM｜CRM + Agentforce $NOW｜Flux de travail d'entreprise + automatisation IA $SNOW｜Plateforme de données cloud $DDOG｜Surveillance cloud + observabilité des applications IA Le point le plus important ici est : Les logiciels d'IA et le matériel d'IA sont complètement différents. Les entreprises de matériel se battent sur la capacité de production, les commandes et le CapEx ; les entreprises de logiciels se battent finalement sur : Si l'IA peut vraiment augmenter l'ARPU, le nombre de clients, le taux de renouvellement et la rentabilité. Donc, la prochaine fois que vous verrez une entreprise SaaS annoncer qu'elle "adopte pleinement l'IA", ma première réaction ne sera pas de suivre. Je regarde d'abord une chose : L'IA a-t-elle vraiment commencé à facturer ?

Je regarde maintenant les rapports financiers des actions de croissance, et il y a une donnée qui, si elle devient soudainement anormale, me met immédiatement en alerte : Les stocks. Parce que le chiffre d'affaires peut sembler très bon, les commandes peuvent aussi paraître très belles, mais si les stocks commencent à augmenter plus rapidement que les revenus pendant plusieurs trimestres consécutifs, je me demande forcément : Est-ce que ces produits sont vraiment en rupture de stock, ou est-ce qu'ils commencent déjà à ne plus se vendre ? C'est particulièrement typique dans le secteur des semi-conducteurs. Au meilleur moment du cycle, tout le monde passe des commandes frénétiques, stocke, se bat pour la capacité de production, toute la chaîne industrielle pense que la demande ne sera jamais suffisante. Mais quand le cycle commence vraiment à s'inverser, le premier signal n'est souvent pas une "chute brutale du chiffre d'affaires". Mais plutôt : Le nombre de jours de stock commence à augmenter, les clients commencent à écouler leurs stocks, les délais de livraison des commandes se raccourcissent, les prix commencent à se relâcher. Donc, quand j'étudie des entreprises cycliques et de croissance comme $MU, $SNDK, $MRVL, je regarde plusieurs éléments ensemble : Croissance du chiffre d'affaires, croissance des stocks, comptes clients, délais de livraison des commandes, ASP. Si le chiffre d'affaires augmente de 30 % et les stocks seulement de 5 %, c'est très bien. Si le chiffre d'affaires augmente de 10 % mais les stocks de 50 %, je commence à m'interroger. Le véritable point d'inflexion du cycle n'est souvent pas celui que les médias vous annoncent en premier. L'entrepôt peut le savoir avant les nouvelles.

Aujourd'hui, mon SanDisk ne me fait enfin plus manger de la merde Félicitations Je t'aime SanDisk😭 Tu ne peux pas me faire manger de la merde ! $SNDK $MU $SKHY

Après l'expansion continue des centres de données AI, je me pose de plus en plus une question : On peut acheter des puces, mais d'où vient l'électricité ? Un tableau pour comprendre la chaîne industrielle de l'électricité pour l'IA : Entreprise｜Principale source de revenus $VRT｜Alimentation des centres de données, UPS, refroidissement liquide $ETN｜Distribution, équipements électriques, transformateurs $GEV｜Turbines à gaz, équipements de réseau électrique $CEG｜Énergie nucléaire, fourniture d'électricité $VST｜Production d'électricité, vente au détail d'électricité $PWR｜Lignes de transmission, construction d'infrastructures électriques $HUBB｜Connexion au réseau, équipements électriques Avant, construire un centre de données, l'électricité n'était qu'un coût. Maintenant, la consommation énergétique des centres de données AI augmente, l'électricité devient une contrainte. Vous pouvez acheter plus de GPU, mais si localement : Il n'y a pas assez de capacité de production, pas de transformateurs, les lignes de transmission sont insuffisantes, le réseau ne peut pas se connecter, Alors ces GPU ne pourront tout simplement pas être alimentés. Donc, la prochaine phase des dépenses d'investissement AI ne se dirigera pas forcément uniquement vers les semi-conducteurs. Il est très probable qu'elle s'étende à : Production d'électricité → Transmission → Distribution → Alimentation des centres de données → Refroidissement liquide. Si la précédente vague d'investissements AI portait sur la "rareté de la puissance de calcul", Alors la prochaine vague de marché commencera de plus en plus à traiter : La rareté de l'électricité.

Enfin, je ne mange plus de merde Ce n'est vraiment pas facile Manger de la merde tous les jours me donnait la nausée $SNDK $MU $SKHY

$NVDA Quelle est la situation ? Il est presque en train de battre un nouveau record Il est devenu aussi solide ?

Le rapport sur l'emploi non agricole de ce soir a complètement explosé. Ajout d'emplois non agricoles en août : +162 000 Prévisions du marché : +56 000 Presque trois fois les attentes. Et ce qui est encore plus crucial : Taux de chômage à 4,1 %, sans augmentation ; Salaire horaire moyen en hausse de 0,3 % en glissement mensuel, +3,1 % en glissement annuel ; Le chiffre de l'emploi non agricole de juillet a été fortement révisé à la hausse, passant de -23 000 à +21 000. Autrement dit, ce soir, ce n'est pas simplement un dépassement des prévisions. C'est que la crainte précédente du marché d'un « ralentissement brutal de l'emploi aux États-Unis » a été temporairement démentie. C'est évidemment une bonne nouvelle pour l'économie, mais pas forcément une bonne nouvelle pour le marché boursier américain. Car la Réserve fédérale s'inquiète surtout de l'inflation. Le prix du pétrole est de nouveau proche des sommets, et si l'emploi reste aussi solide, la Fed aura encore plus de raisons de maintenir des taux d'intérêt élevés, voire de reconsidérer une hausse des taux en septembre. La réaction immédiate du marché après la publication des données a été claire : Le dollar a rapidement augmenté, tandis que les contrats à terme sur actions américaines ont reculé. Je définirais donc ce rapport sur l'emploi non agricole comme : Une bonne nouvelle pour l'économie, une mauvaise nouvelle pour les taux d'intérêt. La bonne nouvelle est que les États-Unis ne semblent pas se diriger vers une récession pour l'instant ; La mauvaise nouvelle est que la logique attendue par le marché, « refroidissement de l'emploi → pause de la Fed dans les hausses de taux », a été brutalement démentie. Mais cela ne signifie pas directement la fin des actions technologiques. La croissance des salaires n'est que de 3,1 % en glissement annuel, elle n'est donc pas hors de contrôle, donc ce qui déterminera vraiment la décision de la Fed en septembre, c'est l'IPC de la semaine prochaine. La ligne directrice du marché est désormais très claire : Le rapport sur l'emploi montre que l'économie est encore forte, l'IPC déterminera si la Fed osera augmenter les taux. Après ce soir, je concentrerai toute mon attention sur la prochaine donnée d'inflation.

La course aux armements en IA devient de plus en plus extravagante. ByteDance vient d'obtenir un prêt de 29,6 milliards de dollars. Au départ, ils prévoyaient seulement d'emprunter 20 milliards de dollars, mais finalement, en raison d'une forte souscription bancaire, le montant a été porté directement à 29,6 milliards, et c'est un prêt non garanti. Près de 30 banques mondiales ont participé, avec Citi et JPMorgan en tête. Officiellement, cet argent est destiné à un usage général d'entreprise, mais la véritable orientation est claire : IA. Centres de données, puissance de calcul, puces IA, tout nécessite encore des investissements massifs. Ce que je trouve le plus intéressant dans cette nouvelle, ce n’est pas « combien ByteDance a levé », mais plutôt que la compétition en IA est en train de changer. Avant : Google, Microsoft, Meta brûlaient des centaines de milliards de dollars de flux de trésorerie chaque année pour l’IA. Maintenant, de plus en plus d’entreprises commencent à : financer à l’avance les dépenses d’investissement (CapEx) en IA pour les prochaines années. Les serveurs se multiplient, et cela concerne toujours la même chaîne industrielle : puces → HBM/DRAM → réseau → modules optiques → SSD → électricité. Donc, je ne m’inquiète plus vraiment que le matériel IA « ne trouve soudainement plus d’acheteurs ». Ce qu’il faut vraiment craindre, c’est : combien cette course aux armements va encore coûter avant de s’arrêter. Quand une entreprise emprunte près de 30 milliards de dollars juste pour continuer à se battre dans l’IA, on sait que ce cycle de CapEx n’est au moins pas encore terminé.

Je suis en train d'étudier un secteur en vogue, et je pose de moins en moins la question : « Quelle sera la taille future de cette industrie ? » Je préfère poser une autre question : Sur les 100 yuans de bénéfices que cette industrie générera à l'avenir, qui les empochera réellement ? Par exemple, l'IA. La taille du marché peut atteindre plusieurs milliers de milliards de dollars, mais cela ne signifie pas que chaque entreprise de la chaîne industrielle fera de gros profits. Le GPU peut capter une forte marge brute, la fonderie touche l'argent de la fabrication, la mémoire HBM profite de l'offre rare, le module optique gagne sur les connexions à haute vitesse, et les constructeurs de centres de données perçoivent l'argent des travaux d'ingénierie. Le problème est que la concurrence est totalement différente à chaque niveau. Certains secteurs voient une explosion de la demande, mais les entreprises se lancent dans une expansion folle, ce qui fait que les revenus augmentent, mais pas les bénéfices. D'autres secteurs ont un marché moins grand, mais seulement deux ou trois entreprises peuvent y opérer, et les bénéfices sont alors particulièrement élevés. Donc, quand je regarde $NVDA, $AVGO, $MU, $LITE, $VRT, je ne me contente pas de voir « combien la demande en IA augmente ». Je veux surtout savoir : Si l'IA dépense 100 dollars de plus, combien de cette somme se transformera finalement en bénéfices nets et en flux de trésorerie libre pour cette entreprise ? La taille du marché détermine l'ampleur de l'histoire que l'on peut raconter. Le bassin de profits détermine combien les actionnaires peuvent finalement gagner.