Micron et SK Hynix, les deux géants des semi-conducteurs qui viennent de dépasser les 1 000 milliards de dollars de capitalisation

En l'espace de 24 heures, le paysage mondial des semi-conducteurs a été bouleversé. Micron Technology et SK Hynix ont chacun franchi le cap des 1 000 milliards de dollars de capitalisation boursière, rejoignant Samsung Electronics pour former un trio inédit de fabricants de puces mémoire à plus de 1 000 milliards de dollars .

Ces rallyes synchronisés ne doivent rien au hasard. Ils sont le point culminant d'un bouleversement structurel où les puces mémoire, et plus précisément la mémoire à large bande passante (HBM), sont devenues le goulot d'étranglement incontournable de l'infrastructure d'IA. À Wall Street, le débat fait rage : s'agit-il d'une revalorisation définitive d'une industrie autrefois cyclique, ou du dernier pic frénétique avant un retournement brutal ?

Les seuils historiques et les catalyseurs immédiats

Micron Technology est devenue une entreprise à 1 000 milliards de dollars la première, le 26 mai 2026, durant la séance américaine. Son action a clôturé à 895,88 dollars après une envolée de 19,2 % en une seule journée, et a même touché 916 dollars en séance. Cette clôture valorise le groupe américain à environ 1 023 milliards de dollars .

SK Hynix a suivi quelques heures plus tard, franchissant ce seuil symbolique le 27 mai durant la séance asiatique. Les actions du géant sud-coréen ont bondi de 14,9 % en une séance, portant sa valorisation à un record de 1 680 billions de wons, soit environ 1 120 milliards de dollars . Ce mouvement a entraîné dans son sillage l'indice KOSPI vers un sommet historique, soulignant à quel point le marché boursier sud-coréen est devenu concentré autour de ses deux champions nationaux.

Samsung Electronics avait ouvert la voie dès le 6 mai 2026, avec une action qui s'était envolée de plus de 15 % en une journée — la plus forte hausse quotidienne de son histoire — lui faisant franchir le cap des 1 000 milliards de dollars . Certaines sources notent que Samsung avait techniquement touché ce seuil une première fois le 26 février 2026, selon les données de FactSet, mais la séance du 6 mai a scellé ce statut avec un mouvement décisif .

Pourquoi la mémoire HBM est devenue le goulet d'étranglement de l'IA

Le fil conducteur derrière ces trois rallyes est la mémoire à large bande passante (HBM). Contrairement à la DRAM standard, la HBM empile verticalement des puces de mémoire et les connecte par des vias en silicium, augmentant drastiquement les vitesses de transfert de données tout en réduisant la consommation d'énergie. Cette architecture fait de la HBM la seule solution mémoire viable pour les accélérateurs d'IA les plus avancés : les GPU H100 et H200 de Nvidia, la série MI300 d'AMD, ou encore les circuits ASIC* personnalisés de Google et Amazon .

L'offre ne suit plus la demande. Le marché de la HBM a atteint 54,6 milliards de dollars, mais la capacité de production reste limitée par des exigences de fabrication complexes et de longs cycles de qualification. SK Hynix domine ce marché avec une part d'environ 55 %, contre 25 % pour Samsung, selon les analystes de Morningstar cités par CNBC . Cette position dominante a permis à SK Hynix de devenir le principal bénéficiaire de ce boom de l'IA, son action ayant grimpé de près de 200 % depuis le début de l'année fin mai 2026 .

Samsung, malgré un retard en parts de marché sur la HBM, a vu son cours quadrupler en un an, uniquement porté par la demande de puces mémoire dédiées à l'IA . Sa poussée boursière du 6 mai a été si puissante qu'elle a entraîné SK Hynix en hausse de plus de 10 % le même jour et propulsé l'indice KOSPI au-dessus des 7 000 points pour la première fois de son histoire .

Une mutation structurelle ou le sommet d'un cycle ?

Cette triple couronne à 1 000 milliards de dollars impose une remise à plat du rôle de l'industrie de la mémoire dans l'écosystème des semi-conducteurs. Avant l'ère de l'IA, les puces mémoire étaient perçues comme des produits de commodité, soumis à des cycles d'expansion et de récession brutaux qui rendaient impensables des valorisations aussi monumentales. Désormais, la mémoire est un secteur de croissance stratégique, et les fabricants affichent des valorisations comparables à celles des géants de la logique et des GPU, comme Nvidia ou TSMC.

Cette revalorisation ne se limite pas aux seules capitalisations boursières. La Corée du Sud est devenue le premier pays hors États-Unis à héberger deux entreprises de semi-conducteurs valant plus de 1 000 milliards de dollars, un basculement lourd d'implications géopolitiques en matière de chaînes d'approvisionnement et de politique technologique nationale . La capitalisation cumulée de Samsung et SK Hynix représente environ 43 % de l'indice KOSPI, illustrant à quel point l'économie sud-coréenne dépend désormais de la demande en mémoire pour l'IA .

Les analystes sont divisés sur la suite. Certains évoquent un « super bull market » des puces mémoire, estimant que le déploiement des infrastructures d'IA a encore des années devant lui et que les pénuries d'approvisionnement maintiendront des prix et des marges élevés . D'autres avertissent que l'histoire cyclique de cette industrie, marquée par de violents retours de bâton, ne peut être abolie par la seule demande de l'IA — et que les valorisations actuelles pourraient refléter un pic de sentiment plutôt qu'un changement structurel durable .

Ce qui ne fait aucun doute, c'est que mai 2026 restera comme le mois où le marché a pleinement intégré les implications de l'IA pour le secteur de la mémoire. Trois fabricants de puces valent désormais plus de 1 000 milliards de dollars chacun. Que ce seuil devienne un nouveau plancher ou un plafond temporaire dépendra de la capacité de la demande en IA à toujours devancer l'expansion rapide des capacités de production que tous ont désormais promis de livrer.

Un circuit ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) est une puce électronique conçue sur mesure pour une application précise, contrairement à un processeur généraliste. Dans l'IA, les géants du cloud les utilisent pour accélérer leurs propres modèles de façon ultra-efficace.