Changement de portefeuille du gestionnaire de fonds milliardaire au T3 : un pari stratégique sur une exposition diversifiée aux puces plutôt que sur la concentration en GPU

Comprendre le dépôt 13F institutionnel et ses implications sur le marché

Tous les gestionnaires d’actifs institutionnels détenant plus de $100 millions en capital doivent divulguer leurs avoirs trimestriels via le formulaire 13F de la Securities and Exchange Commission (SEC). Ces documents réglementaires offrent aux investisseurs particuliers une fenêtre sur les mouvements de portefeuille réalisés par les grands acteurs de Wall Street, bien qu’avec un décalage temporel. Coatue Management de Philippe Laffont a publié son dépôt du troisième trimestre, révélant un repositionnement notable dans le paysage des semi-conducteurs, méritant une analyse détaillée.

Les mouvements spécifiques : réduction des géants du GPU tout en s’étendant ailleurs

Au cours du T3, Coatue Management a effectué un rééquilibrage délibéré de son exposition au secteur des puces. Le fonds a réduit ses positions dans deux leaders du marché des GPU : Nvidia (NASDAQ: NVDA) a diminué de 14 %, tandis que Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) a reculé de 19 %. Parallèlement, l’équipe de Laffont a considérablement augmenté ses participations dans deux autres acteurs des semi-conducteurs — Alphabet (NASDAQ: GOOGL / GOOG) a vu ses avoirs tripler, et Marvell Technology (NASDAQ: MRVL) a connu une augmentation similaire substantielle.

À première vue, ce réajustement pourrait sembler contre-intuitif étant donné la performance exceptionnelle de Nvidia et AMD. Les deux entreprises ont connu une appréciation phénoménale de leurs actions — Nvidia environ 900 % et AMD environ 200 % — alimentée par le boom de l’IA générative. Pourtant, les mouvements de Laffont suggèrent une stratégie plus nuancée.

Le paysage des GPU : domination face à des dynamiques changeantes

Nvidia et AMD contrôlent la conception et la livraison des unités de traitement graphique, l’architecture de traitement parallèle la plus critique pour l’entraînement de grands modèles linguistiques et le déploiement de systèmes d’IA générative. Les hyperscalers — géants du cloud et constructeurs d’infrastructures IA — ont engagé des montants astronomiques dans la construction de centres de données et l’approvisionnement en puces. Une analyse de McKinsey & Company prévoit que l’investissement mondial dans l’infrastructure IA atteindra $7 trillion dans les cinq prochaines années, la majorité étant consacrée à la construction de centres de données et à l’acquisition de semi-conducteurs.

Face à ces vents favorables structurels, la demande soutenue pour la capacité GPU semble assurée. La question devient alors : la réduction modérée de Laffont traduit-elle une perte de conviction dans cette tendance séculaire ?

S’étendre au-delà des GPU : le cas d’Alphabet et Marvell

La réponse semble nuancée. Alphabet représente une approche fondamentalement différente de la stratégie d’infrastructure IA. Google Cloud a attiré des clients prestigieux comme Anthropic et OpenAI, tandis que ses unités de traitement Tensor personnalisées deviennent un composant de plus en plus précieux dans sa position concurrentielle en matière de services IA. Ces designs de silicium sur mesure, moins visibles que l’offre généraliste de Nvidia, servent des applications spécifiques d’apprentissage profond avec une importance croissante.

Marvell Technology occupe un segment encore différent. La société se spécialise dans l’architecture de stacks mémoire à haute bande passante et l’infrastructure de centres de données associée — réseaux, sécurité, et systèmes de stockage qui permettent des charges de travail IA sophistiquées. À mesure que les problèmes de calcul deviennent plus complexes et que les exigences en débit de données s’intensifient, les fournisseurs répondant à ces besoins annexes gagnent en influence.

L’écosystème des semi-conducteurs s’élargit, pas ne se restreint

Ce qui ressort de la position de Coatue, ce n’est pas un recul face à la conviction dans l’IA, mais plutôt une expansion délibérée de la diversification du portefeuille. Le fonds a conservé une exposition importante aux concepteurs de puces centrés sur les GPU tout en construisant simultanément des positions dans des segments complémentaires de la chaîne des semi-conducteurs.

Cette approche reflète une idée clé : le boom de l’IA n’est pas une compétition à somme nulle entre accélérateurs génériques, mais une expansion de la demande à travers tout l’écosystème. Au-delà des GPU qui font la une, une infrastructure IA réussie nécessite innovation en architecture mémoire, optimisation réseau, et solutions de stockage — chacun attirant des investissements et apportant de la valeur.

La réallocation de Laffont ne se lit pas comme un pari contrarien contre l’IA, mais plutôt comme une conviction que la génération d’alpha requiert une exposition à plusieurs catégories de puces. En construisant un portefeuille couvrant le silicium personnalisé (TPUs d’Alphabet), les accélérateurs généralistes (Nvidia et AMD), et les composants essentiels d’infrastructure (HBM et réseaux de Marvell), Coatue se positionne pour capter la croissance dans divers segments de l’IA.

Pourquoi la diversification à travers la chaîne de puces est importante

L’opportunité dans les semi-conducteurs a évolué au-delà d’une simple course aux GPU. À mesure que les charges de travail IA deviennent plus sophistiquées, les besoins en infrastructure deviennent de plus en plus spécialisés. Aucune entreprise unique ne peut optimiser simultanément GPU, processeurs sur mesure, hiérarchies mémoire, réseaux, et stockage. Cette fragmentation crée des opportunités pour les investisseurs prêts à construire une exposition diversifiée plutôt que de se concentrer uniquement sur les acteurs les plus évidents.

La position de Laffont au T3 suggère une confiance dans la pérennité des dépenses en infrastructure IA, tout en montrant une conscience que la valeur se répartit sur plusieurs fonctions spécialisées, pas seulement sur les accélérateurs de pointe. Le message : bâtir un portefeuille gagnant dans les semi-conducteurs aujourd’hui, c’est penser de manière systématique à toute la chaîne des centres de données.