L’intelligence artificielle aurait-elle trouvé une nouvelle source de financement : les réserves d’or et d’argent des investisseurs ? Alors que les cours des métaux précieux viennent de subir une violente correction, une question mérite d’être posée : où part réellement l’argent qui quitte ces marchés ? Derrière les mouvements observés sur l’or, l’argent, le platine, le palladium et même le Bitcoin, se dessine une hypothèse particulièrement troublante. Les investisseurs pourraient être en train de liquider une partie de leurs positions pour dégager des liquidités et alimenter l’incroyable course aux investissements dans l’intelligence artificielle. Une technologie qui réclame des capitaux gigantesques, mais dont la rentabilité future soulève de sérieuses interrogations. Pour ceux qui souhaitent au contraire privilégier la détention de métal physique, les pièces d’or Napoléon 20 francs constituent une référence incontournable du marché français de l’or d’investissement.
Car c’est bien là que se situe le paradoxe : pendant que les entreprises technologiques engloutissent des dizaines de milliards dans leurs infrastructures, les actifs tangibles subissent les dégagements des investisseurs. L’or et l’argent sont vendus, le Bitcoin encaisse lui aussi une correction particulièrement brutale et les valeurs minières sont sous pression. L’explication avancée est simple : il faut trouver du cash pour financer cette gigantesque course à l’intelligence artificielle. Les investisseurs vendent donc certains actifs pour pouvoir en acheter d’autres. Cette réallocation des capitaux pose une véritable question sur les choix actuellement effectués par les marchés financiers. Faut-il privilégier les promesses de croissance des entreprises technologiques ou conserver une exposition à des actifs tangibles ? Dans cette perspective, l’achat de pièces d’or physiques représente une possibilité pour ceux qui souhaitent détenir directement du métal précieux.
Le mécanisme mérite d’être compris : lorsque les cours de l’or et de l’argent baissent, certains investisseurs peuvent profiter de la liquidité de ces marchés pour récupérer rapidement des capitaux. Ces sommes peuvent ensuite être réorientées vers les actions technologiques et les entreprises positionnées sur l’intelligence artificielle. Il ne s’agit pas d’affirmer que chaque once d’or vendue finance directement un fabricant de processeurs, mais de comprendre que les arbitrages financiers peuvent contribuer à alimenter les secteurs qui concentrent les anticipations de rendement. Et actuellement, l’intelligence artificielle absorbe des montants absolument considérables. Pour les investisseurs qui souhaitent étudier une autre forme de détention patrimoniale, les lingots d’or d’investissement constituent également une solution à examiner.
Les données régionales des ETF adossés à l’or au 26 octobre 2026 apportent un éclairage particulièrement intéressant sur cette situation. Selon les chiffres présentés dans l’analyse, l’Amérique du Nord aurait enregistré des sorties de 13 tonnes, tandis que l’Europe aurait absorbé environ 4,3 tonnes. L’Asie aurait enregistré des mouvements beaucoup plus modestes, de l’ordre de 200 kilogrammes, et les autres régions environ 400 kilogrammes. Autrement dit, les ventes seraient principalement concentrées en Amérique du Nord, alors que les investisseurs européens profiteraient de cette faiblesse pour renforcer leurs positions. Cette divergence mérite d’être observée attentivement, car elle illustre des comportements différents face à la correction des métaux précieux. Pour ceux qui souhaitent profiter d’une réflexion sur la détention physique plutôt que sur les seuls produits financiers, les pièces Napoléon 20 francs restent une référence historique du marché français.
Mais pourquoi vendre de l’or, de l’argent et même du Bitcoin alors que les besoins de financement de l’intelligence artificielle explosent ? C’est précisément la question soulevée par Laurent Maurel dans son analyse du 30 octobre 2026 consacrée à la manière dont la Bourse finance la bulle de l’IA en asséchant les autres marchés, y compris celui de l’or. Le raisonnement est particulièrement intéressant : des centaines de milliards sont mobilisés pour construire les infrastructures de l’intelligence artificielle, alors que les revenus nécessaires pour rentabiliser ces investissements restent incertains. Face à cette situation, certains investisseurs préfèrent conserver une partie de leur patrimoine dans des actifs tangibles. Les pièces d’or d’investissement constituent ainsi une possibilité à étudier pour ceux qui souhaitent diversifier leurs avoirs.
Le plus inquiétant n’est peut-être même pas le montant des investissements, mais la manière dont une partie de cette croissance est financée. L’analyse met notamment en évidence deux mécanismes particulièrement importants : les financements circulaires, qui peuvent brouiller la réalité de la demande, et les engagements gigantesques d’achat de puissance de calcul qui ne se traduisent pas encore nécessairement par des revenus équivalents. C’est là que le débat sur la bulle de l’intelligence artificielle prend toute son ampleur. Les entreprises investissent aujourd’hui des milliards, mais qui paiera réellement la facture demain ? Pour les investisseurs qui souhaitent examiner les différentes formes de détention d’or physique, les lingots d’or constituent une autre possibilité.
13 tonnes d’or vendues par l’Amérique du Nord : les investisseurs américains dégagent du cash
Commençons par les chiffres régionaux des fonds ETF adossés à l’or présentés pour le 26 octobre 2026. Sur les données examinées, la barre bleue foncée correspondant à l’Amérique du Nord affiche une baisse particulièrement marquée. Environ 13 tonnes d’or auraient ainsi été retirées des fonds nord-américains. Dans le même temps, l’Europe aurait enregistré des achats de l’ordre de 4,3 tonnes. L’Asie aurait connu des mouvements nettement plus modestes, avec environ 200 kilogrammes, tandis que les autres régions représenteraient approximativement 400 kilogrammes.
Cette répartition géographique est particulièrement intéressante. Elle montre que le mouvement vendeur observé sur les ETF n’est pas nécessairement uniforme à l’échelle mondiale. Les investisseurs nord-américains semblent réduire leur exposition à l’or, tandis que les investisseurs européens profitent de la correction pour renforcer leurs positions. L’interprétation proposée est que les capitaux dégagés en Amérique du Nord pourraient notamment être réorientés vers les grandes valeurs technologiques et les entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle.
Il faut néanmoins distinguer les données des flux de leur interprétation : les chiffres des ETF indiquent des mouvements de capitaux, mais ne permettent pas d’identifier précisément l’utilisation finale de chaque dollar retiré.
Le raisonnement reste néanmoins intéressant. Les marchés financiers sont en train de privilégier certains secteurs au détriment d’autres. L’intelligence artificielle bénéficie d’une concentration exceptionnelle des investissements, alors que les métaux précieux subissent des prises de bénéfices et des arbitrages. L’or devient ainsi, pour certains investisseurs, une source de liquidités permettant de financer d’autres positions.
La Bourse finance la bulle de l’IA et assèche les autres marchés, y compris l’or
C’est précisément le constat développé par Laurent Maurel dans son analyse du 30 octobre 2026. Son raisonnement repose sur un paradoxe : des centaines de milliards de dollars sont mobilisés pour financer les infrastructures de l’intelligence artificielle, tandis que des entreprises disposant d’actifs tangibles et générant des flux de trésorerie importants sont délaissées par les investisseurs.
La question est fondamentale. Pourquoi les marchés financiers accordent-ils autant de valeur aux promesses de croissance de certaines entreprises technologiques, alors que des sociétés de l’économie réelle possèdent déjà des clients, des commandes, des installations et des activités génératrices de revenus ?
Le phénomène ne concerne pas uniquement l’or. Les sociétés minières sont également touchées. Certaines entreprises disposent de réserves physiques, produisent des métaux recherchés et génèrent des revenus liés à leur activité industrielle. Pourtant, leurs actions peuvent subir des corrections importantes lorsque les capitaux se concentrent sur les grandes valeurs technologiques.
Ce déséquilibre peut durer. Les marchés peuvent continuer à privilégier les perspectives de croissance de l’intelligence artificielle pendant une période prolongée. Mais il soulève une interrogation essentielle sur l’allocation actuelle de l’épargne mondiale : est-il raisonnable de mobiliser des sommes aussi considérables pour financer des infrastructures dont les revenus futurs restent incertains ?
Les financements circulaires de l’intelligence artificielle : un mécanisme qui brouille la réalité de la demande
C’est l’un des premiers points particulièrement importants de l’analyse de Laurent Maurel. Le mécanisme des financements circulaires peut donner une impression de croissance commerciale particulièrement spectaculaire, alors qu’il faut regarder attentivement la manière dont les opérations sont financées.
Prenons un exemple simple. Un fabricant de processeurs graphiques, également appelés GPU, investit dans une entreprise spécialisée dans les infrastructures de calcul, un acteur que l’on désigne parfois sous le terme de néocloud. Cette entreprise reçoit donc des capitaux de son fournisseur, puis utilise une partie de cet argent pour acheter les processeurs et les équipements informatiques de ce même fournisseur.
Le fabricant enregistre alors une vente. Son client annonce une augmentation de ses capacités de calcul. Les deux entreprises peuvent afficher une progression de leur activité et présenter des perspectives commerciales particulièrement encourageantes.
Mais d’où vient réellement la demande ?
C’est là que le mécanisme devient intéressant. Une partie des achats est financée par les capitaux apportés par les fournisseurs eux-mêmes ou par leurs partenaires. On peut faire un parallèle avec certains mécanismes de financement internationaux : un acteur apporte des fonds à un autre, mais ces fonds sont ensuite utilisés pour acheter les produits de celui qui a fourni le financement.
Cela ne signifie pas que les ventes sont fictives ou que les équipements ne sont pas réellement livrés. En revanche, cela pose une question sur l’indépendance de la demande et sur sa capacité à se maintenir lorsque les financements diminuent.
Si les entreprises clientes ne parviennent pas à générer suffisamment de revenus avec leurs infrastructures, elles pourraient rencontrer des difficultés à financer leurs engagements futurs.
Autrement dit, la croissance des ventes d’équipements ne garantit pas automatiquement la rentabilité de l’ensemble de l’écosystème.
Anthropic : 265 milliards de dollars d’engagements d’achat de puissance de calcul
Le deuxième élément mis en avant dans l’analyse concerne les engagements financiers des entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle. Le prospectus d’Anthropic apporte à cet égard un éclairage particulièrement intéressant.
Selon les chiffres cités dans le document, l’entreprise déclarait en juin 2026 environ 265 milliards de dollars d’engagements minimums futurs liés à l’achat de puissance de calcul, contre 10,8 milliards de dollars de revenus contractuels restant à comptabiliser.
La différence entre ces deux montants est impressionnante. Mais il faut immédiatement apporter une précision importante : les 265 milliards de dollars correspondent à des engagements d’achat qui s’étalent sur plusieurs années, tandis que les 10,8 milliards représentent une catégorie comptable différente.
Il ne faut donc pas comparer directement les deux montants comme s’ils correspondaient à des dépenses et à des recettes sur une même période.
Prenons néanmoins l’hypothèse évoquée dans l’analyse : si les 265 milliards de dollars d’engagements étaient répartis sur quatre années, cela représenterait environ 66,25 milliards de dollars par an.
Nous sommes donc face à des engagements extrêmement importants.
Anthropic s’est engagé à acheter des capacités de calcul considérables, parfois sur des périodes très longues. Ces engagements devront être honorés selon les conditions contractuelles prévues, alors que les revenus nécessaires pour les financer dépendront largement de la demande future des clients.
C’est précisément là que se trouve le risque économique.
Une entreprise peut s’engager aujourd’hui sur des dépenses gigantesques en anticipant une explosion de la demande demain. Mais si cette demande ne se matérialise pas au niveau attendu, la rentabilité de ces infrastructures pourrait devenir beaucoup plus difficile à atteindre.
La question essentielle est donc simple : où se trouve le cash-flow réellement généré pour financer tous ces investissements ?
Fortune 500 : 100 000 dollars par an et par entreprise, est-ce suffisant pour justifier une telle bulle ?
Un autre chiffre du prospectus d’Anthropic mérite d’être examiné. L’entreprise souligne que plus de la moitié des sociétés du classement Fortune 500 dépensent désormais au moins 100 000 dollars par an pour utiliser ses modèles d’intelligence artificielle.
Présentée de cette manière, l’information semble impressionnante. Plus de la moitié des plus grandes entreprises américaines utilisent donc les solutions d’Anthropic et acceptent de payer pour ces services.
Mais il faut regarder les chiffres de plus près.
100 000 dollars par an représentent environ 8 333 dollars par mois. Si l’on prend comme hypothèse 250 entreprises, soit approximativement la moitié du Fortune 500, cela représente 25 millions de dollars de dépenses annuelles.
En retenant l’hypothèse de 500 entreprises, le montant atteint 50 millions de dollars par an.
Il s’agit d’un calcul illustratif fondé sur une dépense minimale supposée identique pour chaque entreprise, et non du chiffre d’affaires total d’Anthropic. Les autres clients, les contrats plus importants et les niveaux de consommation supérieurs doivent également être pris en compte.
Mais la question soulevée reste pertinente : comment justifier des investissements de plusieurs dizaines de milliards de dollars dans des infrastructures si les revenus commerciaux ne progressent pas suffisamment vite ?
Le prospectus souligne également que ces dépenses représenteraient une proportion très faible des budgets des grandes entreprises, de l’ordre de 0,1 % dans le raisonnement présenté. Cela signifie que la marge de progression commerciale pourrait être importante, mais aussi que l’adoption actuelle ne suffit pas, à elle seule, à démontrer la rentabilité des investissements engagés.
Vous n’êtes pas marié avec une intelligence artificielle : le risque de changer de fournisseur
Il existe un autre problème fondamental dans le modèle économique des entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle : les clients ne sont pas prisonniers d’un fournisseur.
Une entreprise qui utilise aujourd’hui les modèles d’Anthropic peut demain décider de passer chez un concurrent si celui-ci propose des tarifs plus intéressants ou des performances supérieures.
Les clients peuvent comparer les offres, tester différentes technologies et répartir leurs dépenses entre plusieurs fournisseurs. Cette concurrence peut devenir particulièrement agressive lorsque les entreprises cherchent à réduire leurs coûts.
Imaginons qu’un fournisseur baisse ses tarifs de manière significative. Ses concurrents devront réagir pour éviter de perdre leurs clients. Les prix peuvent alors diminuer, les marges se contracter et les revenus attendus devenir plus difficiles à atteindre.
Or, les infrastructures de calcul ont été commandées et les engagements financiers ont été pris sur plusieurs années.
C’est toute la difficulté du modèle : les dépenses peuvent être relativement rigides, alors que les revenus futurs restent dépendants du comportement des clients.
L’entreprise doit donc réussir à conserver sa clientèle, à augmenter ses ventes et à générer suffisamment de trésorerie pour couvrir ses engagements.
13 tonnes d’or représentent 1,3 milliard de dollars : le prix du financement de la course à l’IA
Reprenons maintenant les 13 tonnes d’or qui auraient été retirées des ETF nord-américains.
Pour effectuer un calcul simple, prenons une hypothèse de 100 000 dollars par kilogramme d’or. Une tonne représente 1 000 kilogrammes. Treize tonnes représentent donc 13 000 kilogrammes.
À 100 000 dollars le kilogramme, cela représente environ 1,3 milliard de dollars.
Le montant est considérable, mais il faut le mettre en perspective avec les besoins financiers du secteur de l’intelligence artificielle.
L’analyse de Laurent Maurel évoque près de 200 milliards de dollars d’opérations financières et d’engagements mobilisés autour de grandes entreprises technologiques le 26 octobre 2026, notamment Meta, Anthropic et SpaceX.
Il ne s’agit pas de 200 milliards de dollars dépensés en espèces au cours d’une seule journée, mais d’un ensemble d’opérations et d’engagements financiers.
Pour mesurer l’ampleur de cette somme, reprenons notre hypothèse de 100 000 dollars le kilogramme d’or. Deux cents milliards de dollars correspondraient à environ 2 000 tonnes d’or à cette valorisation, soit une quantité représentant une part considérable de la production annuelle mondiale.
Le contraste est saisissant : d’un côté, des actifs tangibles peuvent être vendus pour dégager des liquidités ; de l’autre, des sommes gigantesques sont mobilisées pour financer des infrastructures dont la rentabilité reste à démontrer.
Meta, Anthropic, SpaceX : les montagnes russes de l’investissement dans l’intelligence artificielle
Les opérations financières autour des grandes entreprises technologiques illustrent parfaitement cette course aux capitaux.
Meta doit financer ses infrastructures et ses ambitions dans l’intelligence artificielle. Anthropic doit sécuriser des capacités de calcul considérables pour développer ses modèles. SpaceX s’inscrit également dans cette dynamique avec ses besoins en équipements et en puissance informatique.
Mais ces investissements ne sont pas sans risque.
Les marchés peuvent se montrer extrêmement enthousiastes pendant une période, puis changer brutalement de sentiment lorsque les perspectives de rentabilité sont remises en question.
Une entreprise peut être portée aux nues un jour et subir une correction importante quelques séances plus tard.
C’est ce qui rend cette concentration des capitaux particulièrement dangereuse pour les investisseurs qui achètent uniquement sur la base des promesses de croissance.
La véritable question n’est pas de savoir si l’intelligence artificielle possède un avenir. Elle en possède un. La question est de savoir si les sommes investies aujourd’hui sont cohérentes avec les revenus que ces entreprises pourront réellement générer.
La bulle de l’IA ressemble à celle d’Internet entre 1998 et 2001
Pour comprendre les risques actuels, il suffit de revenir sur un précédent historique : la bulle Internet de la fin des années 1990.
À cette époque, Internet était présenté comme une révolution capable de transformer le commerce, les échanges et l’ensemble de l’économie mondiale.
Les investisseurs étaient fascinés par les perspectives offertes par les nouvelles entreprises technologiques. Les valorisations progressaient rapidement et les capitaux affluaient vers des sociétés dont les modèles économiques étaient parfois encore très fragiles.
Amazon, aujourd’hui devenu un géant mondial du commerce et du cloud, était alors principalement connu comme une librairie en ligne.
En 1998 ou en 2000, acheter des livres sur Internet était encore loin d’être une habitude généralisée. Pourtant, les investisseurs anticipaient déjà une transformation considérable du commerce mondial.
Puis l’euphorie s’est arrêtée.
La bulle Internet a éclaté et de nombreuses entreprises technologiques ont disparu. Les marchés boursiers ont connu une correction majeure et les investisseurs qui avaient acheté les valorisations les plus excessives ont subi des pertes considérables.
Le parallèle avec l’intelligence artificielle est intéressant : une technologie peut être révolutionnaire sans que toutes les entreprises qui gravitent autour d’elle soient nécessairement rentables.
Internet a transformé le monde, mais cela n’a pas empêché l’effondrement de nombreuses valeurs Internet.
L’intelligence artificielle pourrait connaître une trajectoire comparable sur le plan financier. La technologie peut parfaitement réussir tandis que certains investisseurs perdent énormément d’argent.
L’or face à l’éclatement de la bulle Internet : un précédent historique à méditer
L’analyse initiale rappelle également le comportement de l’or après l’éclatement de la bulle Internet.
Au début des années 2000, alors que les valeurs technologiques traversaient une période particulièrement difficile, le métal jaune a progressivement entamé un important cycle haussier.
Entre 2000 et 2006, le cours de l’or en dollars a approximativement doublé. Il ne faut donc pas retenir l’affirmation d’une multiplication par six ou huit sur cette période, qui ne correspond pas à l’évolution historique des cours.
Cette progression s’explique par plusieurs facteurs, notamment l’évolution du dollar, les conditions monétaires et le regain d’intérêt pour les métaux précieux.
L’enseignement reste néanmoins intéressant : les grandes phases de désillusion sur les marchés financiers peuvent modifier les préférences des investisseurs et favoriser le retour vers des actifs différents.
L’or n’a pas besoin qu’une entreprise technologique réussisse pour conserver une valeur marchande. Il ne dépend pas non plus de la capacité d’un fournisseur de modèles d’intelligence artificielle à conquérir des clients.
C’est précisément cette différence qui explique pourquoi certains investisseurs préfèrent conserver une partie de leur patrimoine sous forme de métal physique.
Pourquoi certains investisseurs préfèrent l’or physique au Bitcoin et aux placements spéculatifs
L’intervenant défend une préférence très claire : plutôt que de miser sur des produits financiers à effet de levier ou sur des cryptomonnaies particulièrement volatiles, il préfère détenir un actif tangible.
Cette position repose sur une distinction fondamentale entre la détention d’un métal physique et l’exposition à un actif financier ou numérique.
Une pièce d’or ou un lingot existe matériellement. Sa valeur dépend du cours du métal, de son poids, de sa pureté et, selon le produit, de sa prime sur le marché.
L’or physique ne dépend pas de la réussite d’une entreprise technologique, de la croissance d’une plateforme ou de la capacité d’un projet numérique à attirer de nouveaux investisseurs.
Cela ne signifie pas que l’or est sans risque. Son prix peut fortement baisser, sa détention implique des contraintes de conservation et sa revente dépend des conditions du marché.
Mais sa nature est différente de celle du Bitcoin, du XRP ou des produits financiers à effet de levier.
L’auteur exprime ainsi une conviction patrimoniale : privilégier un scénario tangible plutôt que de dépendre exclusivement de la poursuite d’une euphorie technologique ou spéculative.
50 millions de dollars face à 60 milliards d’investissements : le rapport qui interroge
Revenons une dernière fois aux chiffres qui résument le mieux l’interrogation soulevée par cette analyse.
Si l’on retient l’hypothèse illustrative de 50 millions de dollars de dépenses annuelles pour 500 entreprises dépensant chacune 100 000 dollars, et que l’on compare ce montant à 60 milliards de dollars d’investissements, le décalage apparaît considérable.
Les 50 millions représentent environ 0,083 % de 60 milliards. Autrement dit, les investissements sont environ 1 200 fois supérieurs à ce montant de dépenses annuelles.
C’est un rapport spectaculaire.
Il faut cependant rappeler qu’il ne s’agit pas d’une comparaison entre le chiffre d’affaires total d’Anthropic et l’ensemble de ses investissements. Les périmètres comptables et les périodes ne sont pas identiques. Les 50 millions constituent une illustration, pas une mesure exhaustive des revenus de l’entreprise.
Mais le problème soulevé reste entier : les investissements dans les infrastructures de l’intelligence artificielle atteignent des proportions gigantesques et les entreprises devront démontrer qu’elles peuvent générer suffisamment de revenus pour les rentabiliser.
C’est précisément cette interrogation qui alimente les craintes d’une bulle financière.
Conclusion : l’intelligence artificielle aspire les capitaux de l’or et de l’argent, mais jusqu’à quand ?
Nous sommes face à un paradoxe particulièrement frappant. Des centaines de milliards de dollars continuent d’être mobilisés pour financer des infrastructures d’intelligence artificielle dont les revenus futurs restent incertains, tandis que des entreprises possédant des actifs tangibles et générant des flux de trésorerie importants, notamment dans le secteur minier, peuvent subir de violentes corrections boursières.
La situation peut encore durer. Les investisseurs peuvent continuer à privilégier les valeurs technologiques, les fabricants de processeurs et les entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle. Mais cette concentration des capitaux pose une question fondamentale sur l’allocation de l’épargne mondiale.
Si les revenus ne sont pas au rendez-vous, si les clients changent de fournisseurs ou si les financements deviennent plus difficiles à obtenir, les conséquences pourraient largement dépasser le seul secteur technologique.
C’est précisément ce qui rend le parallèle avec la bulle Internet si intéressant.
L’intelligence artificielle est une révolution technologique réelle. Mais les promesses technologiques ne garantissent pas la rentabilité financière des entreprises qui investissent aujourd’hui des sommes gigantesques.
L’auteur fait donc un choix assumé : plutôt que de courir après les promesses de l’IA et les produits spéculatifs, il préfère conserver une exposition à un actif tangible comme l’or physique.
La question que chaque investisseur devrait se poser est finalement très simple : les milliards investis dans l’intelligence artificielle seront-ils un jour compensés par des revenus réellement générés ?
Car si cette gigantesque mécanique financière venait à se retourner, ce ne sont pas uniquement les valeurs technologiques qui pourraient en subir les conséquences.
Et pendant que certains courent après le mirage de l’intelligence artificielle, d’autres continuent de regarder du côté de l’or.
