La demande en IA est bien réelle, mais cet engouement consomme des capitaux, de l'électricité et des ressources en matière de sécurité stratégique plus vite que ses retours sur investissement ne peuvent être démontrés

Le goulot d'étranglement caché du boom de l'IA : pourquoi l'électricité et l'eau sont soudainement plus importantes que les nouvelles puces

La riposte inattendue de la Chine dans la guerre des puces : pourquoi la stratégie occidentale pourrait se retourner contre elle

L'engouement suscité par l'intelligence artificielle a plongé l'industrie mondiale des semi-conducteurs dans une frénésie sans précédent, atteignant des sommes colossales. Il ne s'agit plus seulement de simples chaînes d'approvisionnement de logiciels et de matériel : l'IA et les microprocesseurs fusionnent rapidement pour former le nouveau système nerveux de l'économie mondiale. Tandis que les géants de la tech investissent des sommes astronomiques dans des centres de données gigantesques et du matériel spécialisé, dans une course effrénée à l'armement technologique, les défis se multiplient en coulisses. Cette croissance fulgurante engloutit les capitaux, l'électricité, l'eau et les ressources stratégiques en matière de sécurité à un rythme bien supérieur à celui des retours sur investissement. Parallèlement, les goulets d'étranglement de l'industrie évoluent : la mémoire à large bande passante, le packaging avancé et la concurrence féroce pour chaque mégawatt d'énergie détermineront le succès ou l'échec futur. À cela s'ajoutent de vives tensions géopolitiques qui fragmentent de plus en plus le marché mondial des puces. L'économie se dirige-t-elle vers un âge d'or de l'IA, ou assistons-nous au pari le plus risqué de l'histoire technologique, un pari qui s'apprête à subir une correction brutale ? Cette analyse approfondie révèle comment fonctionne réellement le complexe des semi-conducteurs d'IA, où se situent les véritables goulots d'étranglement et qui, en fin de compte, bénéficie de ces contraintes stratégiques.

Intelligence artificielle et semi-conducteurs : une course à mille milliards de dollars – Le nouveau système nerveux de l’économie mondiale – Quand la puissance de calcul devient un facteur de production

Le lien entre intelligence artificielle et semi-conducteurs dépasse largement le cadre d'une simple relation de fourniture de logiciels et de matériel. Il se transforme en un complexe industriel où centres de données, concepteurs de puces, sous-traitants, producteurs de mémoire, fournisseurs d'équipements réseau, fournisseurs d'énergie et plateformes cloud sont interdépendants. L'intelligence artificielle exige une puissance de calcul hautement spécialisée, tandis que l'industrie des semi-conducteurs fonde de plus en plus ses décisions d'investissement sur le développement anticipé des modèles d'IA et de leurs applications. Il en résulte un cercle vertueux : des puces plus performantes permettent de concevoir des modèles plus grands et plus performants, ces modèles génèrent de nouvelles applications et une utilisation accrue, et la demande croissante justifie à son tour la construction de nouvelles usines, de nouveaux centres de données et de nouvelles infrastructures électriques.

Ce cycle revêt une importance économique majeure car la puissance de calcul évolue d'un simple outil technique à un facteur de production indépendant. Les entreprises n'achètent plus seulement des licences logicielles ou de la capacité serveur, mais sécurisent l'accès à une ressource rare qui peut déterminer la vitesse d'innovation, la qualité des produits et la compétitivité. Dans certains secteurs, la puissance de calcul de l'IA est déjà comparable à l'électricité, au capital ou à la main-d'œuvre qualifiée : sans un accès suffisant, les entreprises ne peuvent ni développer certains produits, ni automatiser les processus, ni exploiter économiquement de vastes ensembles de données. Le prix de la puissance de calcul influence donc de plus en plus la structure des coûts des services numériques et, indirectement, la productivité des industries traditionnelles.

Cependant, cet essor ne résulte pas d'une simple hausse de la demande. Il découle d'une combinaison de facteurs : utilisation concrète, constitution de stocks stratégiques, anticipation d'applications futures et concurrence intense entre les principaux acteurs du secteur. Une partie des investissements est financée par les revenus actuels, tandis qu'une autre représente un pari sur des marchés encore en développement. Cette combinaison rend le complexe intelligence artificielle-semiconducteurs à la fois exceptionnellement dynamique et sujet aux erreurs d'appréciation. La question cruciale n'est donc pas de savoir si l'intelligence artificielle aura besoin de davantage de semi-conducteurs à long terme – c'est fort probable –, mais plutôt si les capacités développées aujourd'hui pourront être utilisées au bon moment, au bon endroit et avec un retour sur investissement suffisamment élevé.

Un marché des semi-conducteurs d'une ampleur inédite

Le marché mondial des semi-conducteurs aura atteint en 2026 une taille qui, il y a encore peu de temps, relevait de l'utopie. Les prévisions actuelles du secteur tablent sur un chiffre d'affaires annuel largement supérieur à 1 500 milliards de dollars américains. Par rapport à 2025, cela représente une hausse exceptionnellement importante, qui dépend de la définition et de la disponibilité des données. Cependant, cette progression n'est pas uniquement due à une augmentation proportionnelle du nombre de puces produites. Elle s'explique en grande partie par la hausse des prix de la mémoire, la montée en gamme des produits et la vente de systèmes d'IA extrêmement coûteux. Il convient donc de ne pas confondre croissance du chiffre d'affaires et croissance des volumes.

L'évolution favorable au secteur de la mémoire est particulièrement frappante. Ce segment devrait générer un chiffre d'affaires de plus de 800 milliards de dollars d'ici 2026, soit une croissance d'environ 250 %. La mémoire représenterait ainsi plus de la moitié de la croissance totale du marché. Cette évolution est étroitement liée à la mémoire à large bande passante, mais ses effets se font sentir au-delà. Les produits DRAM et NAND traditionnels profitent également de la hausse des prix, des capacités de production limitées et de l'expansion des centres de données. Le terme « inflation de la mémoire » décrit parfaitement la situation : non seulement les produits technologiquement avancés deviennent plus chers, mais les hausses de prix se répercutent sur l'ensemble du marché de la mémoire.

Les puces logiques connaissent également une forte croissance. Les processeurs graphiques, les accélérateurs d'IA personnalisés, les processeurs réseau, les puces de commutation et les unités centrales de traitement constituent ensemble le socle des clusters d'IA modernes. Leur valeur ne se résume pas au nombre de transistors. Des facteurs cruciaux incluent l'interaction entre la puissance de calcul, la bande passante mémoire, la transmission de données, les logiciels et le refroidissement, ainsi que la capacité à connecter de manière fiable des milliers d'accélérateurs au sein d'un système complet. Le marché évolue donc, passant de l'évaluation de puces individuelles à celle de plateformes informatiques complètes. Ceux qui ne considèrent que le prix d'un processeur sous-estiment la véritable unité économique : le système d'IA pleinement opérationnel.

Cependant, ces taux de croissance élevés ne peuvent être extrapolés de manière linéaire. Un marché peut quasiment doubler de taille en un an grâce à un cycle de prix exceptionnel et à une vague d'investissements ponctuelle, sans pour autant pouvoir maintenir ce rythme à long terme. Dès que de nouvelles capacités de production seront disponibles, que les prix de la mémoire se stabiliseront ou que les hyperscalers lisseront leurs programmes d'investissement, la croissance se normalisera. Cela ne signifierait pas nécessairement la fin du boom de l'IA, mais pourrait marquer la transition d'une phase de développement extrême à un cycle d'investissement plus mature.

La médecine comportementale humaine (HBM) devient une ressource stratégique clé

La mémoire à large bande passante (HBM) est devenue l'exemple le plus frappant de la manière dont l'intelligence artificielle transforme la création de valeur au sein de l'industrie des semi-conducteurs. Les modèles complexes transfèrent d'énormes quantités de données entre la mémoire et les unités de traitement lors de l'apprentissage et de l'inférence. Si le processeur peut effectuer des calculs plus rapidement que les données ne sont fournies, une partie de sa puissance théorique reste inutilisée. Le goulot d'étranglement économique ne réside alors plus dans un manque de calculs, mais dans la bande passante de la mémoire. La HBM résout ce problème grâce à des puces mémoire empilées verticalement, des interfaces très larges et une connexion étroite à l'accélérateur.

La fabrication est complexe. Plusieurs couches de mémoire doivent être empilées, interconnectées et testées avec une grande précision. Même des défauts mineurs peuvent réduire le rendement, tandis que l'intégration poussée impose des exigences élevées en matière de dissipation thermique, de conditionnement et d'assurance qualité. Cela limite le nombre de fournisseurs adéquats et renforce le pouvoir de marché des principaux fabricants. SK Hynix a su consolider sa position dominante dès le départ, tandis que Samsung et Micron investissent massivement pour gagner des parts de marché supplémentaires dans les mémoires HBM3E et HBM4. Si cette concurrence offre une certaine diversification aux clients, l'approvisionnement reste tendu à court terme.

Sur le plan économique, la gestion hybride des données (HBM) bouleverse le paysage traditionnel du secteur du stockage. Ce secteur a longtemps été caractérisé par de fortes fluctuations de prix, des produits relativement interchangeables et des surcapacités récurrentes. Avec la HBM, les accords d'achat à long terme, le développement conjoint de produits et la réservation anticipée des capacités deviennent primordiaux. Le stockage passe ainsi d'un composant cyclique à un élément stratégique de l'architecture système. Les fournisseurs peuvent ainsi dégager des marges plus élevées, mais doivent en contrepartie investir davantage de capitaux et supporter le risque d'une obsolescence technologique plus rapide ou d'une modification de l'architecture par un client majeur.

La principale faiblesse réside dans la concomitance de plusieurs goulots d'étranglement. Un accélérateur d'IA finalisé nécessite un procédé de fabrication de plaquettes adapté, des quantités suffisantes de mémoire HBM, une méthode d'encapsulation avancée disponible, des substrats et des capacités de test haute performance. Une simple augmentation de la production en amont ne suffira pas. Les entreprises doivent coordonner tous les composants en fonction du calendrier. Cette interdépendance renforce l'importance d'une planification rigoureuse de la chaîne d'approvisionnement et avantage les grands clients capables de réserver des capacités des années à l'avance. Les fournisseurs de plus petite taille et les opérateurs de cloud indépendants, quant à eux, risquent davantage d'être distancés.

L'encapsulation l'emporte sur le transistor individuel

Pendant des décennies, la miniaturisation des transistors a été considérée comme la principale source d'amélioration des performances et de réduction des coûts unitaires. Ce modèle reste pertinent, mais son coût ne cesse d'augmenter. Les procédés de fabrication modernes exigent une lithographie très complexe, des matériaux d'une pureté extrême, un contrôle précis des processus et des usines dont les investissements se chiffrent en dizaines de milliards. Parallèlement, les avantages économiques liés à la finesse de gravure ne progressent plus aussi automatiquement qu'auparavant. Le coût par transistor ne diminue pas de façon constante et le développement de puces monolithiques de grande taille atteint ses limites en termes de rendement, de consommation d'énergie et de fabricabilité.

C’est pourquoi le packaging avancé prend de l’importance. Plusieurs puces spécialisées (composants de la puce) sont combinées dans un seul boîtier pour former un système haute performance. Les unités de traitement, les puces d’entrée/sortie et la mémoire peuvent provenir de différents procédés et être fabriquées là où le coût et les performances sont les plus proches. Les chiplets permettent un développement de produits plus flexible, réduisent certains risques associés aux conceptions monolithiques de grande taille et, dans des conditions favorables, raccourcissent le délai de mise sur le marché. La concurrence se déplace donc de la simple production des plus petites structures vers la maîtrise de l’intégration hétérogène.

Le CoWoS et les procédés associés ne sont donc plus considérés comme des technologies secondaires en aval, mais comme des capacités stratégiques. Concrètement, un client peut avoir obtenu des départs de plaquettes, mais se trouver dans l'incapacité de livrer des accélérateurs finis faute d'emplacements de conditionnement ou de modules mémoire adaptés. Cette situation explique pourquoi les fabricants sous contrat et les entreprises de conditionnement spécialisées développent activement leurs capacités. Elle explique également pourquoi les fournisseurs établis, forts d'une expérience en matière de tests, de substrats et d'assemblage, bénéficient de nouvelles perspectives de croissance, même s'ils ne sont pas à la pointe de la miniaturisation des transistors.

À long terme, les performances des systèmes devraient augmenter significativement grâce à l'intégration tridimensionnelle, à des connexions plus rapides et à une meilleure dissipation thermique. La photonique sur silicium permet un transfert de données plus écoénergétique entre les unités de calcul et le stockage. Les connexions directes en cuivre et les nouvelles techniques d'interposition réduisent la latence. Par conséquent, la valeur économique se déplace vers des domaines souvent regroupés sous l'appellation de « backend ». Ceci est important pour les investisseurs et les décideurs industriels : ceux qui se concentrent uniquement sur la fabrication de nouvelles plaquettes négligent une part importante des principaux goulets d'étranglement stratégiques.

De la formation des modèles à l'économie inférentielle

La première phase de l'essor de l'IA a été principalement caractérisée par l'entraînement de modèles toujours plus volumineux. Cet entraînement, visible, gourmand en capital et technologiquement prestigieux, requiert d'importants clusters connectés par des réseaux à haut débit, de vastes ensembles de données et des équipes spécialisées. La phase suivante sera toutefois davantage axée sur l'inférence, c'est-à-dire l'application concrète des modèles entraînés. Chaque requête traitée, chaque traduction automatique, chaque analyse d'image et chaque décision prise par un robot génère une puissance de calcul. Avec des millions, voire des milliards d'opérations de ce type par jour, la charge d'inférence cumulée peut largement dépasser les besoins en entraînement.

Ce changement modifie la viabilité économique. Lors de l'entraînement, l'objectif est souvent de finaliser un modèle le plus rapidement possible. Des coûts matériels élevés peuvent être acceptables si un lancement rapide sur le marché offre des avantages stratégiques. En revanche, lors de l'inférence, le prix par résultat exploitable est crucial. Les entreprises doivent optimiser la latence, la consommation d'énergie, l'utilisation de la mémoire et son taux d'utilisation. Un modèle techniquement puissant peut s'avérer peu rentable si chaque requête consomme trop de temps de calcul ou ne fonctionne de manière fiable qu'avec du matériel coûteux.

Cette situation stimule la croissance du marché des accélérateurs spécialisés. Les fournisseurs de services cloud développent leurs propres puces, adaptées à leurs centres de données, leurs logiciels et leurs charges de travail habituelles. Ces circuits dédiés à une application spécifique peuvent s'avérer plus rentables et plus économes en énergie que les processeurs graphiques à usage général, notamment dans des environnements stables et à fort volume de production. Parallèlement, ils réduisent la dépendance à un fournisseur unique et dominant. Toutefois, cet avantage a un coût : le développement de puces sur mesure exige des investissements importants, une planification à long terme, des outils logiciels adaptés et des volumes de production suffisamment élevés. Pour les fournisseurs de plus petite taille, l'achat de plateformes standardisées reste généralement plus économique.

Les architectures de modèles sont de plus en plus dictées par des considérations de coût. La quantification, les modèles à activation parcimonieuse, les modèles spécialisés plus petits, la mise en cache et la sélection intelligente entre différents modèles réduisent les besoins en calcul. Il est donc peu probable que le marché évolue uniquement vers des systèmes toujours plus volumineux. Une division du travail est plus probable : les modèles particulièrement puissants prendront en charge les tâches complexes, tandis que les modèles plus petits et plus abordables géreront la majorité des processus récurrents. Pour l’industrie des semi-conducteurs, cela élargit la demande, mais accroît simultanément la pression sur les prix dans le secteur de l’inférence.

Le principal atout de Nvidia réside dans ses logiciels

La position exceptionnelle de Nvidia ne s'explique pas uniquement par les performances de ses processeurs graphiques. Depuis de nombreuses années, l'entreprise a bâti un écosystème complet d'interfaces de programmation, de bibliothèques, d'outils de développement, de systèmes de référence, de technologies réseau et de support. CUDA est devenu la norme de facto pour de nombreuses applications d'IA. Développeurs, instituts de recherche et entreprises ont investi un temps considérable dans cet environnement. Passer à du matériel concurrent engendre donc non seulement des coûts d'acquisition, mais aussi des efforts d'adaptation, des risques techniques et des pertes de productivité.

Cet avantage concurrentiel, fondé sur les logiciels, renforce le pouvoir de fixation des prix. Les clients n'achètent pas seulement une puce, mais aussi la perspective d'exécuter du code existant, de trouver du personnel qualifié et de déployer rapidement de nouveaux modèles. Nvidia consolide cette position grâce à des systèmes complets, des interconnexions à haut débit et des architectures de centres de données standardisées. Plus un fournisseur maîtrise l'ensemble de la plateforme, plus il devient difficile de comparer directement les prix au niveau des composants. Un accélérateur plus cher peut s'avérer plus avantageux économiquement si son déploiement est plus rapide ou son utilisation plus élevée.

La domination de Nvidia n'est toutefois pas incontestable. AMD améliore son matériel et ses logiciels, tandis que les hyperscalers développent leurs propres accélérateurs. Broadcom et d'autres spécialistes tirent profit de conceptions sur mesure. En matière d'inférence, l'avantage des plateformes universelles pourrait être moins marqué qu'en matière d'entraînement. De plus, les grands clients chercheront à diversifier leurs sources d'approvisionnement afin de limiter les risques liés aux prix et aux délais de livraison. Même si Nvidia perd progressivement des parts de marché, l'entreprise peut continuer à croître fortement tant que le marché global progresse plus vite que sa part de marché ne diminue.

Le principal risque stratégique ne provient donc pas nécessairement d'un seul concurrent. Un scénario plus dangereux serait la combinaison de modèles plus efficaces, d'une expansion de capacité plus lente de la part des hyperscalers, d'une baisse des prix de l'inférence et de l'adoption réussie de solutions logicielles alternatives. Ceci pourrait entraîner une diminution de la disposition à payer pour du matériel haut de gamme. À l'inverse, chaque nouvelle application initialement optimisée sur la plateforme établie renforce l'effet de réseau. La concurrence repose ainsi sur l'inertie d'un écosystème puissant et sur l'incitation économique pour les grands clients à réduire cette dépendance.

Le pari à mille milliards de dollars des hyperscalers

Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta et d'autres grandes plateformes augmentent leurs investissements à un rythme sans précédent dans le secteur technologique. Selon les estimations, les investissements cumulés des principaux hyperscalers, en fonction de la définition retenue, se chiffrent en centaines de milliards de dollars pour 2026. En incluant les autres fournisseurs de cloud, les infrastructures énergétiques et les années suivantes, cette vague d'investissement atteint rapidement plusieurs billions de dollars. Ces capitaux sont investis dans les accélérateurs, les serveurs, les réseaux, les terrains, les bâtiments, le refroidissement, la production d'électricité et les interconnexions au réseau.

D'un point de vue commercial, cette initiative est rationnelle à condition que trois conditions soient remplies. Premièrement, la demande de services d'IA doit croître suffisamment vite. Deuxièmement, les plateformes doivent pouvoir monétiser une part importante de la valeur créée. Troisièmement, la durée de vie technique de l'infrastructure ne doit pas être sensiblement inférieure à celle prévue par les modèles d'amortissement. Ce troisième point, en particulier, est souvent sous-estimé. Les centres de données et les connexions électriques ont une longue durée de vie, tandis que les accélérateurs peuvent rapidement perdre en compétitivité face aux nouvelles générations. Un système peut continuer à fonctionner techniquement tout en étant économiquement obsolète.

La concurrence exacerbe le problème. Aucun fournisseur de plateforme majeur ne peut se permettre de ralentir significativement son expansion tant que ses concurrents continuent d'investir. Ceux qui réduisent leurs capacités aujourd'hui risquent de perdre des clients, des développeurs et des données demain. Il en résulte une course aux armements stratégiques où des décisions individuellement compréhensibles peuvent collectivement mener à un surinvestissement. Le retour sur investissement pour chaque entreprise dépend non seulement de la demande globale en IA, mais aussi des capacités parallèles que développent les concurrents et de la baisse des prix du cloud computing.

À court terme, les carnets de commandes importants et les pénuries de composants soutiennent l'expansion. À moyen terme, cependant, le marché des capitaux privilégiera les flux de trésorerie disponibles, le taux d'utilisation des capacités et les revenus concrets générés par l'IA. Les entreprises ne peuvent plus justifier leurs investissements uniquement par des impératifs stratégiques à long terme. Dès que la croissance du chiffre d'affaires sera inférieure à celle des amortissements, des coûts énergétiques et des frais financiers, la pression sur les marges s'accentuera. Le succès de l'IA sera alors mesuré non plus par les capacités techniques, mais par la capacité de la puissance de calcul à se traduire en valeur ajoutée pour le client.

Pourquoi une correction ne signifie pas forcément un effondrement

Le débat autour d'une bulle de l'IA est souvent trop binaire. On perçoit cette technologie soit comme le début d'une période de croissance exponentielle de la productivité qui durera des décennies, soit comme une réaction spéculative excessive. Or, l'histoire des cycles d'infrastructures montre que les deux peuvent coexister. Les chemins de fer, l'électricité, les télécommunications et Internet ont profondément transformé l'économie, même si les investisseurs ont subi des pertes importantes et que de nombreuses entreprises ont fait faillite à certaines étapes de leur développement. Le surinvestissement peut accélérer la diffusion d'une technologie car les capacités excédentaires deviennent ensuite disponibles à moindre coût.

Pour les entreprises de semi-conducteurs, le risque réside dans leur fort effet de levier opérationnel. La construction de nouvelles usines engendre des coûts fixes considérables. En cas de baisse de la demande ou des prix, les installations sont difficilement adaptables. L'industrie de la mémoire est particulièrement sensible à ces cycles : la rareté entraîne une hausse des prix et des investissements, les capacités supplémentaires répondent ensuite à une demande plus faible, et les prix chutent de manière disproportionnée. Dans le domaine des composants d'IA, ce cycle est atténué, mais non éliminé, par les contrats à long terme et la différenciation technologique.

Une correction pourrait prendre diverses formes. Les hyperscalers pourraient répartir les commandes, prolonger l'utilisation des accélérateurs plus anciens ou s'appuyer davantage sur leurs propres puces. Les fournisseurs de modèles pourraient optimiser leurs systèmes, réduisant ainsi la puissance de calcul nécessaire par requête. Les entreprises pourraient abandonner les projets pilotes si les gains de productivité mesurables ne se concrétisent pas. Parallèlement, de nouvelles applications pourraient absorber la capacité libérée. Par conséquent, le facteur crucial n'est pas seulement de savoir si les plans d'investissement individuels sont réduits, mais aussi si la demande globale de résultats d'IA exploitables continue de croître.

Le scénario le plus probable n'est ni une croissance exponentielle ininterrompue, ni un effondrement total. Il s'agit plutôt d'un cycle irrégulier, marqué par des goulets d'étranglement, des flambées de prix, une surcapacité conjoncturelle et de nouvelles vagues d'investissement. Les entreprises qui réussiront seront celles qui maîtrisent leurs coûts, s'adressent à une clientèle diversifiée et ne dépendent pas d'un seul cycle de produits. Les fournisseurs dont la valorisation repose sur des taux de croissance exceptionnels et constants, alors même que leur secteur est confronté à une concurrence accrue et à la substitution technologique, sont particulièrement vulnérables.

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Taïwan demeure le centre vulnérable

La fabrication de semi-conducteurs de pointe est fortement concentrée géographiquement. TSMC produit une part importante des puces logiques les plus puissantes au monde et est quasiment indispensable aux principaux accélérateurs d'IA. Taïwan réunit une main-d'œuvre hautement qualifiée, des fournisseurs spécialisés, une expertise de plusieurs décennies en matière de procédés et une infrastructure industrielle exceptionnellement dense. Cet écosystème ne peut être reproduit par la construction d'une seule usine. Même avec des subventions substantielles, les nouveaux sites mettent du temps à atteindre des rendements, des coûts et des réseaux de fournisseurs comparables.

D'un point de vue commercial, cette concentration s'est avérée efficace depuis longtemps. La production en grande quantité dans un lieu spécialisé permet de réduire les coûts, d'accélérer l'apprentissage et de faciliter les échanges entre développeurs, fabricants d'équipements et fournisseurs de matériaux. D'un point de vue géopolitique, en revanche, elle pose problème. Une crise militaire, un blocus, une catastrophe naturelle ou une grave perturbation des approvisionnements en énergie et en eau pourraient affecter des secteurs clés de l'économie mondiale. Les répercussions dépasseraient largement le cadre des entreprises technologiques, car les véhicules, les usines, les télécommunications et les systèmes de défense dépendent également des semi-conducteurs.

Les États-Unis, le Japon et l'Europe encouragent donc le développement de nouvelles capacités de production. TSMC, Samsung, Intel et d'autres entreprises construisent ou prévoient d'implanter des usines en dehors de leurs sites traditionnels. Cette diversification renforce la résilience, mais engendre également des coûts supplémentaires. Les coûts de construction, les salaires, les procédures d'autorisation, la disponibilité de main-d'œuvre qualifiée et la distance par rapport aux fournisseurs varient considérablement. Une usine choisie pour des raisons politiques peut présenter un avantage stratégique sans pour autant constituer la solution la plus rentable d'un point de vue purement commercial.

La résilience s'apparente donc à une assurance. Elle engendre des coûts en temps normal, mais limite les pertes potentiellement catastrophiques. Le défi politique consiste à définir la portée appropriée de cette assurance. Une autosuffisance totale serait extrêmement onéreuse et difficilement réalisable avec une chaîne d'approvisionnement mondialisée. Il est plus judicieux de privilégier plusieurs sites de production qualifiés, des stocks stratégiques, une transparence totale des dépendances et des accords internationaux pour les situations de crise. Il ne faut pas confondre diversification et autosuffisance nationale.

La guerre des puces est en train de changer la logique du marché

Les semi-conducteurs sont devenus une matière première, une ressource de sécurité et un instrument de puissance géopolitique. Les États-Unis cherchent à contrôler l'accès de la Chine aux puces d'IA haute performance et à certaines installations de production. En 2026, le cadre réglementaire a été ajusté : certains accélérateurs font l'objet d'examens au cas par cas sous conditions strictes, tandis que d'autres transactions restent soumises à des restrictions importantes. Les seuils techniques, les contrôles d'utilisation finale, les limites de quantité et les tests font des décisions d'exportation un élément complexe de la stratégie d'entreprise.

Cette politique vise à limiter les capacités militaires et stratégiques, mais elle engendre également des effets secondaires. Les fournisseurs subissent des pertes de revenus potentiels, les clients accélèrent leur recherche d'alternatives et les chaînes d'approvisionnement se complexifient. Les contrôles peuvent ralentir le progrès technologique d'un concurrent, mais ils incitent simultanément fortement au développement national. Plus les restrictions se prolongent, plus les conceptions nationales, les logiciels alternatifs et les architectures de modèles efficaces gagnent en attractivité. L'isolement technologique peut donc s'avérer efficace à court terme et avoir des conséquences mitigées à long terme.

Pour les entreprises internationales, un monde de gammes de produits diversifiées et d'exigences de conformité complexes se dessine. Les puces sont techniquement adaptées à des marchés spécifiques, les centres de données sont évalués selon leur structure de propriété et leur base d'utilisateurs, et même l'accès au cloud peut devenir un enjeu majeur en matière de réglementation des exportations. Cette fragmentation accroît les coûts de transaction, freine les économies d'échelle et oblige les entreprises à prendre en compte les enjeux géopolitiques dans leurs achats, leurs activités de recherche et développement et le choix de leurs sites.

Un découplage complet entre la Chine et l'Occident demeure improbable. La Chine représente un vaste marché, un important site de production et un fournisseur majeur de semi-conducteurs, de composants électroniques et de matériaux matures. De leur côté, les entreprises occidentales occupent des positions clés dans les logiciels de conception, les équipements de fabrication, les produits chimiques de spécialité et les architectures hautes performances. Une réduction sélective des risques est plus probable : les secteurs particulièrement sensibles seront séparés, tandis qu'une grande partie des échanges commerciaux se poursuivra. Cette solution intermédiaire est moins destructrice pour l'économie qu'un découplage total, mais elle reste politiquement instable.

La réponse de la Chine : une technologie de pointe, et pas seulement une technologie de grande envergure

La Chine poursuit une stratégie globale d'autosuffisance technologique. L'objectif n'est pas uniquement d'accéder directement aux procédés de fabrication les plus avancés au monde. Des investissements sont également réalisés dans des pôles de production matures, la mémoire, la conception de puces, le conditionnement, l'électronique de puissance, les matériaux, l'ingénierie des installations et les applications industrielles. Cette approche diversifiée est économiquement judicieuse. Un pays peut réduire considérablement sa vulnérabilité et conquérir d'importantes parts de marché sans pour autant être un leader technologique dans chaque catégorie de produits.

Les technologies matures offrent d'importantes économies d'échelle. Les véhicules, les appareils électroménagers, l'électronique industrielle, les capteurs et les systèmes énergétiques ne nécessitent pas exclusivement des puces de deux ou trois nanomètres. Les capacités de production élevées dans ces segments peuvent faire baisser les prix et exercer une pression sur les concurrents étrangers. Parallèlement, elles génèrent des revenus, un savoir-faire industriel et une base industrielle pour des technologies plus sophistiquées. Les décideurs occidentaux doivent donc distinguer deux risques : la dépendance aux puces chinoises standard et la concurrence pour le leadership technologique.

Dans le domaine de l'IA, les limitations d'accès au matériel peuvent engendrer une plus grande efficacité. Les développeurs optimisent les modèles, les besoins en mémoire et la surcharge de communication lorsque la puissance de calcul est plus rare. L'Occident ne devrait donc pas présumer qu'une plus grande disponibilité de matériel haut de gamme garantit automatiquement un avantage durable. Le facteur crucial réside dans la capacité à combiner efficacement matériel, algorithmes, données, énergie et applications. Une puce moins puissante peut être économiquement compétitive au sein d'un système global mieux optimisé.

Parallèlement, les défis auxquels la Chine est confrontée demeurent considérables. La lithographie moderne, les équipements de fabrication de haute précision, les matériaux avancés et les logiciels fiables nécessitent des décennies d'apprentissage. Le soutien gouvernemental peut certes fournir des capitaux, mais il ne peut accélérer indéfiniment le développement des compétences technologiques. Le surinvestissement, la duplication des efforts et une faible discipline en matière de gestion des capitaux constituent des risques réels. La stratégie chinoise ne doit donc être ni sous-estimée ni considérée comme une garantie de succès. Sa principale force réside dans l'immensité de son marché intérieur et l'intégration de la production, des applications et de la planification gouvernementale à long terme.

La force de l'Europe ne réside pas dans la copie de l'Asie

L'Europe occupe des positions clés dans les équipements pour semi-conducteurs, l'électronique de puissance, les capteurs, les puces automobiles, la recherche et les matériaux spécialisés. Parallèlement, le continent est fortement dépendant des technologies de pointe en matière de fabrication de circuits logiques, de plateformes cloud et d'accélérateurs d'IA à grande échelle. La loi européenne sur les puces vise à mobiliser les investissements, à renforcer la recherche et à accroître la part de l'Europe dans la production mondiale. Si cette orientation stratégique est compréhensible, l'objectif souvent évoqué d'une part de marché mondiale nettement supérieure ne doit pas devenir une fin en soi.

Copier purement et simplement les modèles des fonderies asiatiques serait coûteux et risquerait d'échouer faute de clients importants. Les usines de pointe exigent un taux d'utilisation élevé et constant. L'Europe compte actuellement moins de clients nationaux pour les processeurs hautes performances que les États-Unis ou l'Asie. Par conséquent, les politiques de soutien public doivent prendre en compte la demande, l'expertise en conception, le conditionnement, la main-d'œuvre qualifiée et l'approvisionnement énergétique. Une usine subventionnée sans un écosystème de clients adapté ne peut garantir une souveraineté durable.

Les meilleures opportunités pour l'Europe résident dans les secteurs axés sur les applications. L'automatisation industrielle, la robotique, les véhicules, les technologies médicales, l'approvisionnement énergétique et les systèmes de sécurité en périphérie de réseau combinent les atouts existants avec la demande croissante en IA. La fiabilité, la longévité des produits, la sécurité fonctionnelle et l'intégration aux processus physiques sont ici essentielles. Les entreprises européennes n'ont pas besoin de fabriquer elles-mêmes tous les accélérateurs d'apprentissage pour s'assurer une part significative de la chaîne de valeur. Elles peuvent devenir leaders dans les domaines des capteurs, des systèmes de contrôle, de l'électronique de puissance, des salles de données industrielles et des systèmes d'IA dédiés à des domaines spécifiques.

Pour y parvenir, l'Europe a besoin d'autorisations plus rapides, de prix de l'énergie compétitifs, de davantage de capitaux-risque et d'une meilleure coordination des achats. La réglementation doit favoriser la confiance et l'accès au marché sans alourdir inutilement les coûts de développement. Lier la recherche et la mise à l'échelle est primordial. L'Europe produit de nombreux résultats scientifiques, mais perd souvent en valeur ajoutée lorsque les entreprises délocalisent leurs activités vers d'autres régions pour se développer. La politique relative aux semi-conducteurs doit donc s'inscrire dans une stratégie plus large englobant les centres de données, l'infrastructure cloud, l'énergie et la numérisation industrielle.

L'accès à l'électricité est en train de devenir le facteur de localisation le plus important

L'expansion des centres de données dédiés à l'IA bouleverse la concurrence énergétique. La consommation mondiale d'électricité de ces centres s'élevait à environ 415 térawattheures en 2024 et pourrait atteindre près de 945 térawattheures d'ici 2030. Les centres de données optimisés pour l'IA sont à l'origine d'une part importante de cette croissance. À l'échelle mondiale, cette part ne représente encore qu'une faible fraction de la consommation totale d'électricité. Toutefois, localement, les nouvelles installations peuvent avoir un impact considérable, car elles sont concentrées dans quelques régions et nécessitent une production d'énergie élevée et constante.

Le goulot d'étranglement réside donc moins dans la quantité d'énergie disponible à l'échelle mondiale que dans les réseaux, les sous-stations, les transformateurs, les autorisations et la capacité garantie à un emplacement donné. La planification d'un centre de données est plus rapide que celle de l'infrastructure de réseau nécessaire. Les délais de raccordement deviennent ainsi un facteur de compétitivité clé. Les sites disposant d'espaces abordables mais de réseaux électriques peu performants perdent de leur attrait. En revanche, les régions bénéficiant d'une énergie fiable, de prix prévisibles et de procédures d'autorisation rapides peuvent attirer des investissements importants.

Les géants du cloud réagissent en concluant des contrats d'achat d'électricité à long terme, en investissant dans les énergies renouvelables et en manifestant un intérêt croissant pour le nucléaire. Les énergies renouvelables offrent de faibles coûts variables, mais nécessitent du stockage, des réseaux de transport ou une production d'appoint sécurisée. Le nucléaire peut assurer une production continue, mais sa planification est longue et sa réglementation stricte. Le gaz naturel demeure une solution transitoire flexible sur certains marchés, mais il accroît les émissions et les risques liés aux prix. Par conséquent, aucune source d'énergie ne peut à elle seule résoudre le problème partout.

L'efficacité énergétique devient un facteur de différenciation économique clé. Ce qui compte, ce n'est plus seulement la performance d'une puce, mais le nombre de résultats exploitables par kilowattheure et par euro investi. Le refroidissement liquide, des températures de fonctionnement plus élevées, une meilleure utilisation des ressources et des modèles plus performants peuvent réduire la consommation globale. Cependant, l'effet rebond demeure pertinent : si le coût unitaire des requêtes diminue, la consommation augmente souvent de façon si significative que la consommation électrique absolue continue de croître. L'efficacité est donc nécessaire, mais elle ne saurait remplacer une planification des infrastructures à long terme.

L'eau, la chaleur et l'acceptation deviennent des éléments importants du bilan

Outre l'électricité, de nombreux centres de données nécessitent de l'eau pour le refroidissement ou, indirectement, pour la production d'énergie. La consommation réelle dépend fortement du climat, de la technologie de refroidissement, du taux d'utilisation des capacités et du mix énergétique. Par conséquent, il est difficile de généraliser les estimations de la consommation d'eau liée à une simple requête d'IA. Néanmoins, cette question est cruciale à l'échelle d'un site. Dans les régions arides, un centre de données supplémentaire de grande taille peut entrer en concurrence avec l'agriculture, les ménages et d'autres secteurs d'activité pour l'accès à des ressources rares.

La chaleur résiduelle acquiert également une importance économique croissante. Dans les régions densément peuplées, elle peut être injectée dans les réseaux de chauffage urbain, à condition que la température, la distance et la demande soient compatibles. De tels projets améliorent l'efficacité énergétique globale, mais nécessitent des investissements supplémentaires et une coopération à long terme avec les municipalités et les fournisseurs d'énergie. L'utilisation de la chaleur résiduelle n'est donc pas une solution universelle, mais elle peut favoriser son acceptation par le public dans les zones appropriées.

Pour les exploitants, les impacts environnementaux deviennent de plus en plus des variables financières. Les retards d'autorisation, l'opposition locale, les frais de réseau et la réglementation influent tous sur la rentabilité. Les entreprises qui communiquent de manière transparente dès le début sur leurs besoins en électricité, en eau et en foncier peuvent réduire les risques liés à leurs projets. À l'inverse, une communication qui met l'accent uniquement sur les promesses d'innovation à l'échelle mondiale et ignore les coûts locaux engendre une perte de confiance. L'acceptation sociale du projet devient ainsi un atout, même si elle n'apparaît pas dans les bilans traditionnels.

L'IA physique élargit le boom des semi-conducteurs

La prochaine phase de croissance verra probablement une intégration plus étroite de l'intelligence artificielle au monde physique. Robots, véhicules autonomes, systèmes logistiques, machines, drones et capteurs intelligents nécessitent une perception locale, une prise de décision rapide et un contrôle robuste. Cette IA physique impose des exigences différentes au monde physique qu'un modèle de langage centralisé dans un centre de données. La latence, la consommation d'énergie, la sécurité fonctionnelle, le coût et la résistance à la chaleur, à la poussière ou aux vibrations deviennent des facteurs de plus en plus importants.

Cela accroît la demande pour l'industrie des semi-conducteurs. Outre les accélérateurs haute performance, on a besoin de capteurs d'image, de microcontrôleurs, de semi-conducteurs de puissance, de puces de communication, de mémoire et de processeurs de périphérie à faible consommation. Les volumes de production peuvent être très élevés, tandis que le coût unitaire est inférieur à celui d'un accélérateur pour centre de données. Cette situation profite à des fournisseurs et des régions différents de ceux impliqués dans l'entraînement de grands modèles. Le Japon, l'Europe, la Corée du Sud, Taïwan, la Chine et les États-Unis possèdent chacun des atouts spécifiques au sein de cette chaîne de valeur.

La percée économique repose moins sur des démonstrations spectaculaires que sur le coût total de possession. Un robot doit justifier son achat, sa maintenance, sa consommation énergétique et le risque de panne par une productivité mesurable. Ceci est plus aisé dans des environnements structurés comme les entrepôts et les usines que dans des situations ouvertes et imprévisibles. Par conséquent, l'IA physique devrait se développer d'abord là où les tâches sont répétitives, les zones de sécurité contrôlables et les coûts de personnel élevés. La logistique et l'intralogistique figurent donc parmi les marchés initiaux les plus prometteurs.

L'IA physique peut simultanément accroître la demande en puissance de calcul centralisée. Les appareils génèrent des données, reçoivent des mises à jour de modèles et utilisent les ressources du cloud pour des tâches complexes. L'edge computing et le cloud ne sont donc pas opposés, mais complémentaires. Une partie du traitement s'effectue localement, tandis que l'entraînement, l'optimisation du parc de dispositifs et les analyses approfondies sont réalisés de manière centralisée. Cette architecture hybride crée un marché des semi-conducteurs plus vaste et potentiellement plus stable qu'un marché florissant dépendant uniquement de quelques clusters d'entraînement.

La réglementation devient un paramètre concurrentiel

La réglementation a des répercussions à plusieurs niveaux sur le complexe intelligence artificielle-semiconducteurs. Les contrôles à l'exportation déterminent l'accès au marché. Les règles relatives aux aides d'État encadrent les investissements industriels. Les normes de sécurité influencent les modèles et les systèmes que les entreprises sont autorisées à utiliser. Les réglementations énergétiques et environnementales déterminent l'emplacement des centres de données. La protection des données, la responsabilité et le droit d'auteur influent sur la demande de services d'IA et, par conséquent, indirectement, sur les besoins en matériel.

Une réglementation intelligente peut faciliter l'investissement car elle stabilise les attentes et instaure la confiance. Des procédures de test uniformes, des règles de responsabilité claires et des normes compatibles à l'échelle internationale réduisent l'incertitude juridique. Dans les applications industrielles et critiques pour la sécurité notamment, une réglementation fiable peut constituer un avantage concurrentiel. Les clients sont plus enclins à investir lorsqu'ils savent que les systèmes sont conformes, testables et assurables à long terme.

En revanche, une réglementation mal conçue peut engendrer des coûts fixes élevés et favoriser les grandes entreprises établies. Si seuls quelques fournisseurs sont en mesure de satisfaire aux exigences exhaustives en matière de documentation et de tests, la concurrence diminue. Des exigences neutres sur le plan technologique sont donc généralement plus judicieuses que des spécifications détaillées pour chaque architecture. La réglementation devrait prendre en compte les risques mesurables et établir une distinction entre les logiciels bureautiques courants, les systèmes de contrôle industriel et les systèmes critiques pour la sécurité.

Le débat sur le ralentissement du développement ne peut être résolu par la seule réglementation. Un arrêt unilatéral serait difficile à appliquer à l'échelle internationale et risquerait simplement de déplacer le développement vers des environnements moins transparents. Des approches plus judicieuses incluent des évaluations de sécurité à plusieurs niveaux, des évaluations indépendantes des modèles particulièrement performants et une définition claire des responsabilités. Sur le plan économique, l'enjeu est l'internalisation des risques : les entreprises ne devraient pas tirer profit d'un développement rapide tandis que les dommages sociétaux potentiels incombent entièrement à des tiers.

Les gagnants se trouvent aux points de passage stratégiques

En période de forte croissance des investissements, les entreprises qui en profitent le plus sont celles dont les produits sont rares et difficiles à remplacer. Il s'agit notamment des principaux concepteurs de puces, des sous-traitants, des fournisseurs de mémoire HBM, des spécialistes de l'encapsulation, des fournisseurs d'équipements réseau et des fabricants de certaines installations de production. Les technologies énergétiques et de refroidissement, les transformateurs et l'infrastructure des centres de données gagnent également en importance. Les marges les plus élevées se dégagent là où convergent les barrières technologiques à l'entrée, les longs délais de qualification et les capacités limitées.

Ces positions ne sont toutefois pas garanties indéfiniment. Des marges élevées attirent les capitaux et la concurrence. Les clients développent des alternatives, standardisent les interfaces ou intègrent verticalement la création de valeur. Les hyperscalers, en particulier, disposent de volumes de production suffisants pour rentabiliser leurs propres puces. Les fournisseurs doivent donc investir leurs profits liés à la rareté dans la recherche, la fidélisation de la clientèle et le développement de la prochaine génération de produits. Ceux qui se contentent de monétiser le goulot d'étranglement actuel sans anticiper les futurs goulots d'étranglement risquent une perte brutale de parts de marché.

Pour les entreprises utilisatrices, l'avantage évolue : il ne s'agit plus seulement d'un accès, mais d'une utilisation pertinente. Dans un premier temps, l'obtention d'un accès à un accélérateur pouvait déjà être considérée comme un succès stratégique. À l'avenir, ce qui comptera, c'est le taux d'utilisation et la valeur ajoutée générée par les applications exécutées. Les entreprises ont besoin de données de qualité, d'une connaissance approfondie des processus, de personnel qualifié et d'une grande capacité d'adaptation organisationnelle. Sans ces ressources complémentaires, une puissance de calcul coûteuse devient un investissement improductif.

Les États ne devraient pas non plus chercher à exceller dans tous les domaines simultanément. Une politique de localisation efficace repose sur l'identification des atouts et des dépendances critiques d'un pays. Un pays peut jouer un rôle stratégique majeur dans la production d'installations, la fourniture de matériaux, l'électronique de puissance, l'emballage, les applications industrielles ou l'approvisionnement énergétique sans pour autant atteindre une autosuffisance totale. La qualité des partenariats internationaux sera tout aussi cruciale que le montant des subventions nationales.

Scénario de base : une période de forte croissance suivie d’une normalisation douloureuse

Pour les années à venir, un scénario de base plausible prévoit une croissance continue de la demande en matériel d'IA, mais avec un net ralentissement des taux de croissance exceptionnels observés en 2026. Les nouvelles capacités de stockage, de conditionnement et de fabrication de pointe permettront d'atténuer certains goulets d'étranglement. Parallèlement, l'utilisation des technologies d'inférence se développe, l'IA physique ouvre de nouveaux marchés et les entreprises intègrent plus profondément l'IA dans leurs processus. Le marché continue de croître, mais la hausse des prix contribue moins à l'augmentation du chiffre d'affaires.

Dans ce contexte, les entreprises peu différenciées ou aux plans de croissance de capacité trop ambitieux subiront des corrections. Les prix du stockage redeviendront cycliques, certains projets de centres de données seront reportés et tous les fournisseurs de solutions modèles ne seront pas en mesure de couvrir leurs coûts. Les principales plateformes resteront des investisseurs clés, mais devront justifier leurs dépenses plus solidement par leurs revenus et leur flux de trésorerie disponible. Pour l'économie dans son ensemble, il ne s'agirait pas d'une crise, mais d'un processus de sélection nécessaire.

Un scénario optimiste part du principe que l'IA générera rapidement des gains de productivité mesurables. Si les entreprises parviennent à une production nettement supérieure avec le même effectif, accélèrent la recherche et créent de nouveaux produits, la demande pourra absorber les capacités accrues. L'IA physique générerait en outre d'importants volumes de production. L'efficacité énergétique et la production d'électricité devront progresser suffisamment vite pour éviter que les infrastructures ne deviennent un facteur limitant.

Le scénario pessimiste combine plusieurs défis : une moindre propension à payer pour les services d’IA, des modèles plus performants nécessitant beaucoup moins de matériel, la baisse des prix du stockage, des retards dans les projets de réseaux électriques et une escalade géopolitique. Ceci pourrait entraîner une augmentation de l’amortissement, un effondrement des commandes et une pression accrue sur les projets d’infrastructures fortement endettés. Même dans ce cas, la technologie ne disparaîtrait pas. Cependant, le processus d’adaptation serait difficile pour les actionnaires, les fournisseurs et les régions fortement dépendantes.

L’essor est bien réel, mais le retour sur investissement n’a pas encore été prouvé

Le secteur des semi-conducteurs pour l'IA n'est ni une simple spéculation, ni une garantie de profits toujours croissants. La demande réelle se manifeste par des lignes de production saturées, une capacité HBM limitée, des investissements importants dans les centres de données et une demande croissante en électricité. Cependant, les valorisations actuelles et les plans d'expansion reposent sur des hypothèses concernant l'utilisation future, les prix et la productivité. Il existe une différence cruciale entre pertinence technologique et rentabilité financière.

Le changement économique le plus significatif réside dans le fait que la puce individuelle n'est plus le centre de la création de valeur. C'est désormais le système dans son ensemble — comprenant la logique, la mémoire, le conditionnement, le réseau, le logiciel, l'énergie et l'application — qui est crucial. Les goulots d'étranglement se déplacent tout au long de cette chaîne. Aujourd'hui, la mémoire HBM peut être en rupture de stock ; demain, ce sera peut-être la connexion réseau ; et après-demain, la capacité d'une entreprise à intégrer efficacement l'IA à ses processus. Les acteurs performants surveillent donc non seulement leurs concurrents directs, mais aussi le maillon faible du système global.

Ralentir artificiellement le progrès technologique serait économiquement et géopolitiquement irréalisable. Il est nécessaire d'adopter un rythme plus intelligent : les investissements doivent être davantage liés à des avantages tangibles, les risques de sécurité systématiquement évalués et les problèmes énergétiques et d'approvisionnement traités dès le départ. Les gains d'efficacité méritent la même priorité que les modèles de plus grande envergure. Un système qui génère les mêmes avantages avec moins de puces, moins d'électricité et moins de capitaux est plus rentable qu'une simple augmentation de la taille des systèmes.

La logique est donc la suivante : la tendance structurelle à long terme demeure intacte, mais la phase d’investissement actuelle comporte des risques importants de surinvestissement. Il n’y aura pas de transition simple entre la croissance exponentielle et une prospérité durable. Une succession de goulets d’étranglement, de corrections et de nouvelles applications est plus probable. Les gagnants ne seront pas automatiquement les entreprises qui investissent le plus de capitaux. Le succès ira aux acteurs qui sauront le mieux transformer la puissance de calcul en produits fiables, en processus plus productifs et en capacités stratégiques. Le boom des semi-conducteurs constitue le système nerveux de l’économie de l’IA. Cependant, la question de savoir si cela se traduira par une création de valeur durable se jouera au-delà des puces : dans les modèles économiques, les réseaux électriques, les usines, les institutions et la capacité à transformer les possibilités technologiques en avantages concrets.

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