Le retour sur les énormes investissements en capital d’Amazon dans l’IA est-il sous-estimé par le marché ?

Les dépenses en capital d'Amazon dans l'IA deviennent le centre des divergences dans l’évaluation : le marché s’inquiète d’investissements trop rapides et de retours trop lents, mais les signaux de demande envoyés par AWS montrent que la migration vers le cloud, l’inférence IA et les workflows agents pourraient être en train de remodeler sa trajectoire de croissance.

Selon The Information dimanche, Amazon se négocie actuellement à un PER prévisionnel inférieur à celui de Walmart alors que la croissance de ses revenus devrait être environ trois fois supérieure à celle de ce dernier. L’ampleur des dépenses en capital et l’incertitude sur la rentabilité des investissements IA expliquent principalement la décote appliquée par les investisseurs.

Le cœur du débat concerne la capacité du capital engagé par Amazon, de l’ordre de 220 milliards de dollars, à répondre à la demande future. Dans une récente interview avec a16z, le PDG d’AWS, Matt Garman, déclare que la demande liée à l’IA est immense, les dépenses en capital ne ralentiront pas à court terme, et AWS réserve des capacités GPU rares pour les start-up.

Pour le marché, la vraie question n’est pas de savoir si Amazon dispose d’opportunités dans l’IA, mais si ces opportunités peuvent se transformer en revenus, profits et retours en cash suffisants. L’interview AWS explique d’où vient la demande, mais ne prouve pas encore que cette vague d’investissements soit validée.

Selon The Information citant les données de Koyfin, Amazon présente actuellement un PER prévisionnel d’environ 29x, contre 37x pour Walmart. Cette année, la croissance attendue des revenus de Walmart est d’environ 5,6 %, soit seulement un tiers de celle d’Amazon, mais sa prime de valorisation perdure depuis près de 18 mois.

Ce phénomène traduit l’inquiétude principale du marché : Amazon accroît fortement ses dépenses en capital, principalement pour agrandir ses centres de données IA, partageant le pari sur l’infrastructure IA avec Alphabet et Meta, tout en gardant une incertitude sur le cycle de retour de tels investissements. Si la demande IA tarde à se matérialiser, ces dépenses restent un frein à la rentabilité.

Cependant, une analyse par segment montre que la structure d’Amazon n’est pas correctement valorisée. Amazon pèse environ 2 800 milliards de dollars en Bourse, mais ses actifs comprennent AWS, la vente en ligne, la publicité et des activités de contenu. Les documents montrent que les ventes en ligne d’Amazon ont progressé de 13 % sur un an au premier semestre, l’activité publicitaire réalise près de 80 milliards de dollars annuels et croît de 20 à 25 %, et la valeur propre d’AWS est estimée de manière prudente à au moins 1 000 milliards de dollars.

En somme, le marché ne valorise pas seulement le commerce de détail mais price aussi l’incertitude sur les dépenses en capital IA, la complexité de la structure de groupe et le manque de visibilité sur les retours. Une faible valorisation ne signifie pas automatiquement une sous-évaluation, mais elle invite à revisiter la logique de croissance d’AWS.

Lors de l’interview avec a16z, Matt Garman indique que le chiffre d’affaires d’AWS oscille entre 160 et 170 milliards de dollars, en hausse de 37 % sur un an. Selon lui, AWS en est encore au début d’une opportunité à long terme, pour trois raisons : beaucoup de charges de travail restent en local, la demande en calcul des entreprises croit chaque jour, et l’IA apporte un nouveau vent porteur.

Le premier moteur de croissance, c’est la migration des entreprises vers le cloud. Matt Garman explique que migration cloud et demande IA tirent ensemble la croissance d’AWS. Pour les grandes entreprises, l’IA n’est pas un simple appel modèle, mais s’intègre à la data, au stockage, à la sécurité, aux droits d’accès et aux systèmes de production. Thus, AWS ne propose pas seulement de la capacité GPU, mais fournit toute l’infrastructure nécessaire à l’industrialisation de l’IA en entreprise.

Le deuxième moteur vient des start-up. Matt Garman indique qu’environ 30 à 40 % du chiffre d’affaires actuel d’AWS provient d’entreprises qui furent des start-up. Les start-up IA natives, contrairement aux pionniers de l’Internet, requièrent d’emblée une importante capacité de calcul, leurs coûts de formation de modèles sont élevés, et leur taille en termes de financement et de valorisation est elle aussi plus élevée. AWS choisit donc de réserver une partie du stock de GPU et accélérateurs IA pour les start-up, plutôt que de tout attribuer aux grands labos expérimentaux.

Il mentionne également qu’AWS parvient à répondre, d’une manière ou d’une autre, à environ 60 % des demandes associées, parfois via d’autres zones, à d’autres moments ou avec d’autres configurations. AWS prévoit encore d’acheter deux millions de GPU Nvidia dans les prochaines années. Ces propos traduisent la volonté d’AWS de maintenir un écosystème de clients via l’allocation capacitaire, et non en ne servant que quelques très gros clients.

Le troisième moteur vient des workflows agents. Matt Garman explique qu’un nombre croissant d’équipes souhaite que le cloud soit non seulement adapté aux humains, mais aussi aux agents automatisés. AWS travaille sur des services comme Agent Core, Bedrock ou AWS Context, pour optimiser la capacité des agents à interagir avec les data lakes, bases de données et appels de services. Les agents s’intéressent à la latence de queue, générant des demandes de calcul brèves, créées et libérées rapidement.

Cela pourrait transformer les usages de l’infrastructure cloud. Là où, hier, les ressources cloud servaient primairement les développeurs humains et les DSI, demain, les agents pourront coder, appeler des bases de données, gérer l’infrastructure et exécuter des tâches dans des bacs à sable ou avec des droits temporaires. Pour AWS, cela engendre de nouveaux besoins : inférence, stockage, sécurité, gestion des droits et puissance de calcul.

En outre, les puces sur mesure sont considérées comme un élément clé de cette stratégie par AWS. Matt Garman explique que Graviton apporte environ 20 % d’amélioration sur le coût et la performance, tandis que Trainium est devenu la base de l’essentiel du trafic Bedrock, sa capacité étant quasiment épuisée jusqu’à fin 2025. Si ces puces réduisent le coût unitaire du calcul, elles amélioreront la rentabilité des investissements dans l’infrastructure IA.

Pour les investisseurs, le sujet central demeure le retour sur investissement, et non le simple narratif sur la demande. La direction d’AWS décrit plusieurs moteurs : migration cloud, inférence IA, besoins de formation des start-up, workflows agents et puces personnalisées. Mais ces opportunités doivent au final se traduire en chiffre d’affaires supérieur, meilleure rentabilité et retour sur capital suffisant.

Matt Garman souligne dans l’interview que les capacités AWS ne sont pas concentrées sur un ou deux clients, qu’un client individuel représente typiquement une part à un chiffre du total, voire moins. Il ajoute que pour le calcul, le stockage et l’inférence cœur, les clients entreprise constatent déjà un ROI positif. Ces éléments atténuent la crainte d’une bulle IA ou d’une trop forte exposition à quelques clients.

Cela ne signifie pas, du point de vue actionnarial, que le retour sur investissement d’Amazon est déjà prouvé. Un niveau de dépenses proche de 220 milliards de dollars requiert un taux d’utilisation élevé, une demande stable et des coûts maîtrisés. Si les applications agents restent au stade pilote ou si le déploiement en entreprise avance trop lentement, les dépenses pourraient précéder la reconnaissance du chiffre d’affaires, pesant sur la rentabilité.

C’est pourquoi les indicateurs attendus par le marché sont : le maintien de la croissance du chiffre d’affaires d’AWS, l’élargissement du nombre d’abonnés payants à Bedrock, Trainium et Agent Core, la capacité des entreprises à passer de workflows agents supervisés à des processus plus autonomes, et la couverture effective de tous ces investissements – datacenters, puces, électricité, chaîne logistique – par la nouvelle demande.

Le retour sur investissement IA d’Amazon est peut-être sous-estimé, mais l’hésitation du marché n’est pas infondée. L’entretien AWS éclaire les sources de la demande et le chemin technologique, l’analyse de valorisation de The Information montre un potentiel de révision des multiples actuels. Au final, la fin de la décote dépendra de la capacité d’Amazon à transformer ses investissements dans l’infrastructure IA en retours financiers visibles et durables.