Comment le portefeuille de $311 milliards de dollars de Berkshire Hathaway reflète la fracture de l'IA entre Apple et Alphabet

Les stratégies contrastées de l’IA derrière les participations technologiques de Warren Buffett

Berkshire Hathaway de Warren Buffett détient près d’un quart de son portefeuille d’actions de $311 milliards dans deux géants de la technologie : Apple et Alphabet. Pourtant, derrière ces positions massives se cache un paradoxe fascinant — ces entreprises poursuivent des trajectoires fondamentalement différentes dans la course à l’intelligence artificielle, et cette divergence en dit long sur l’endroit où chacune pense que l’avantage concurrentiel émergera.

Depuis des décennies, Buffett résistait aux investissements technologiques. Cela a changé en grande partie grâce à l’influence de ses lieutenants Ted Wechsler et Todd Combs, qui ont reconnu que les actions technologiques étaient devenues trop importantes pour être ignorées. Aujourd’hui, les positions importantes de Berkshire dans Apple et Alphabet révèlent un pari institutionnel non seulement sur ces entreprises, mais aussi sur leurs visions concurrentes de la façon dont l’IA va transformer leurs activités.

Apple : Excellence matérielle plutôt que leadership en IA

L’approche d’Apple en matière d’intelligence artificielle a été remarquablement prudente, ce qui peut sembler surprenant pour une entreprise disposant de ressources techniques aussi considérables. Lorsqu’elle a dévoilé Apple Intelligence en 2024 — sa suite de fonctionnalités améliorées par l’IA — beaucoup s’attendaient à un déploiement transformateur à la hauteur de sa réputation historique d’innovation.

Au lieu de cela, la mise en œuvre a semblé mesurée et progressive. La société a limité ces capacités aux appareils équipés de ses processeurs les plus récents, comme l’iPhone 17. Seules certaines applications ont bénéficié d’une amélioration par l’IA, et même dans ce cas, ces fonctionnalités fonctionnent principalement en arrière-plan plutôt qu’en tant que points de vente principaux. Siri, l’assistant numérique qui promettait une refonte significative de l’IA, n’est toujours pas devenu un produit d’IA phare en soi.

Plusieurs facteurs expliquent probablement cette approche prudente. La préférence de longue date de la société pour le développement de systèmes et de matériel entièrement en interne signifie qu’elle avance avec prudence. De plus, l’engagement d’Apple à maintenir un écosystème iOS fluide, fiable et stable peut entrer en conflit avec l’imprévisibilité qui caractérise souvent les modèles d’IA actuels.

L’annonce récente du départ de John Giannandrea, vice-président senior en charge de l’apprentissage automatique et de la stratégie IA, suggère également des défis organisationnels potentiels. Pour les investisseurs évaluant Apple spécifiquement comme un acteur de l’intelligence artificielle, les preuves restent faibles. La société continue d’exceller dans sa force principale — créer des appareils attrayants associés à des services qui stimulent la croissance — mais cette force ne dépend pas nécessairement de capacités IA révolutionnaires.

Alphabet : Intégration complète de l’IA à chaque niveau

Alphabet présente une image radicalement différente. La société a intégré ses ambitions en matière d’IA dans tout son ADN organisationnel, avec des racines remontant à bien plus longtemps que ce que beaucoup réalisent. Le projet Google Brain, lancé en 2011, représente le début officiel des efforts modernes de deep learning de l’entreprise. Aujourd’hui, cet engagement a évolué vers une intégration complète de l’IA dans ses produits et services.

La famille de modèles Gemini sert de fondation à l’écosystème IA d’Alphabet. Ces modèles alimentent des améliorations dans la gamme de produits de Google, notamment de manière visible via les Aperçus IA dans les résultats de recherche — où les questions, semblables à des requêtes, reçoivent désormais des réponses contextuelles générées par l’IA plutôt que de simples listes de liens. La technologie s’étend également aux outils de productivité ; les utilisateurs peuvent exploiter les capacités de l’IA dans Google Docs en tant que co-auteurs collaboratifs, en tirant parti des insights issus des données stockées dans Google Drive.

Au-delà des logiciels, Alphabet a investi massivement dans l’infrastructure IA. La société a développé des unités de traitement tensoriel (TPUs) — des puces spécialisées conçues pour gérer l’intensité computationnelle des charges de travail en intelligence artificielle. Via Google Cloud, elle propose ces outils puissants à la fois en tant que services gérés et de plus en plus par le biais d’accords directs avec de grands clients.

L’impact financier devient mesurable. Google Cloud, qui héberge bon nombre des solutions d’IA d’entreprise d’Alphabet, a enregistré une croissance de 34 % en glissement annuel de ses revenus, atteignant plus de $15 milliards au troisième trimestre, en grande partie grâce à la demande pour des offres alimentées par l’IA. Bien qu’Alphabet ne détaille pas séparément la contribution précise de l’IA, cette trajectoire de croissance suggère que l’intelligence artificielle est devenue un moteur de revenus important et un multiplicateur concurrentiel.

Ce que cette disparité signifie pour les investisseurs

Le contraste entre ces deux participations dans le portefeuille de Berkshire illustre un point de décision fondamental dans l’investissement technologique aujourd’hui. Apple reste une entreprise exceptionnelle basée sur le design, la fidélité à l’écosystème et l’excellence opérationnelle — mais son récit en matière d’intelligence artificielle reste peu développé. À l’inverse, Alphabet a tissé l’IA si profondément dans ses avantages concurrentiels que la technologie renforce désormais des positions de marché déjà dominantes, notamment dans la recherche et les services cloud.

Pour ceux qui suivent les mouvements institutionnels de Buffett, l’ampleur des participations de Berkshire dans ces deux entreprises suggère une confiance dans leurs perspectives à long terme, indépendamment du récit IA. Pourtant, cette divergence sert de rappel utile : toutes les entreprises technologiques n’ont pas besoin de dominer dans chaque technologie émergente pour rester des investissements redoutables.