Jensen Huang affirme que Nvidia peut faire croître son chiffre d’affaires de 70 % l’an prochain, à mesure que la demande en infrastructure d’IA s’élargit

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a réitéré sa prévision selon laquelle le chiffre d’affaires de l’entreprise pourrait croître de 70 % l’an prochain, affirmant que la position de Nvidia sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement de l’IA lui donne une visibilité inhabituelle sur la demande future.

S’exprimant lors de la conférence Goldman Sachs Communacopia + Technology le 10 septembre, Huang a déclaré que le rôle de Nvidia va désormais bien au-delà de la vente de processeurs individuels. L’entreprise fournit des systèmes, des réseaux, des logiciels et des infrastructures utilisés par des laboratoires d’IA, des fournisseurs de cloud, des start-up et des exploitants de centres de données. Cette ampleur, a-t-il soutenu, soutient une croissance continue même si de grands clients et concurrents développent leurs propres puces d’IA.

Cette prévision est une attente au niveau de l’entreprise, répétée par Huang, et non une projection vérifiée de manière indépendante. TechCrunch a rapporté que les analystes s’attendent à ce que Nvidia termine son exercice fiscal en cours avec environ 400 milliards de dollars de chiffre d’affaires ; une hausse de 70 % impliquerait environ 680 milliards de dollars l’année suivante.

Le pari de Nvidia sur une infrastructure IA full-stack

L’argument central de Huang est que Nvidia ne doit pas être évaluée comme un fournisseur de puces conventionnel. Il a décrit les systèmes Nvidia modernes comme des plateformes de calcul à grande échelle qui combinent processeurs, réseau, mémoire, refroidissement et autres composants. Dans son exemple, un système peut inclure 36 CPU Grace et 72 GPU Blackwell reliés via NVLink.

L’échelle de ces systèmes aide à expliquer la hausse de la valeur moyenne des ventes de Nvidia. Huang a déclaré qu’un système GPU intégré pouvait coûter environ 8,5 millions de dollars et contenir quelque deux millions de pièces. Il a également indiqué que les commandes du système informatique Grace et Blackwell augmentaient de 27 % d’un mois sur l’autre, bien que ce chiffre provienne du PDG et n’ait pas été étayé dans la source par une répartition des ventes indépendante.

Pour les acteurs de l’IA et les acheteurs entreprises, la distinction est importante. La demande se déplace de plus en plus de l’achat d’accélérateurs isolés vers le déploiement de grappes complètes capables d’entraîner et d’exécuter des modèles. Cela accroît la valeur de l’intégration et des performances sur l’ensemble du système, mais augmente aussi la dépendance du client au matériel, à la pile logicielle et à la chaîne d’approvisionnement d’un seul fournisseur.

Pourquoi Huang s’attend à ce que la demande perdure

Huang a expliqué que Nvidia peut observer l’activité à presque tous les niveaux du marché de l’IA. Il a cité des relations avec des développeurs de modèles, notamment Anthropic, OpenAI et Google, ainsi qu’avec des clients utilisant des modèles à poids ouverts. Il a également mentionné les fournisseurs, les fabricants d’équipements d’origine, les entreprises cloud, les « neoclouds » et les start-up natives de l’IA.

Selon Huang, Nvidia suit les projets de centres de données en surveillant les terrains, l’électricité disponible et les installations partiellement construites dans le monde entier. Ces informations, combinées aux rapports des partenaires, donnent à l’entreprise une vision des capacités de calcul planifiées avant qu’elles n’apparaissent dans le chiffre d’affaires trimestriel.

C’est le fondement de sa thèse haussière : si davantage d’entreprises d’IA lèvent des fonds, réservent de l’énergie, construisent des centres de données et entraînent des modèles de plus en plus performants, Nvidia s’attend à fournir une grande partie des équipements nécessaires à leur fonctionnement. L’exposition de l’entreprise est donc répartie entre de nombreux clients et usages, même si la demande sous-jacente reste concentrée dans l’infrastructure IA.

L’argument reflète aussi une réalité concurrentielle. Amazon, Microsoft et Google développent leurs propres puces d’IA, tandis qu’Anthropic et OpenAI poursuivraient des efforts de matériel sur mesure. Cerebras et des start-up comme Etched ciblent des segments du marché des accélérateurs. Ces initiatives pourraient réduire à terme la dépendance à Nvidia, mais selon Huang, la plateforme étendue de Nvidia et son écosystème établi restent difficiles à remplacer rapidement.

Éléments de preuve, affirmations et question des accords circulaires

Les affirmations les plus fortes sur la croissance et la demande dans cet article proviennent de déclarations de dirigeants relayées par TechCrunch. Selon le rapport, la prévision de hausse de 70 % du chiffre d’affaires de Nvidia a été annoncée initialement lorsque l’entreprise a présenté un nouveau trimestre record, puis Huang l’a répétée lors de l’événement Goldman Sachs. L’article ne fournissait ni nouveau dépôt financier formel ni calendrier de commandes par client permettant de valider la prévision.

Huang a également été interrogé sur les investissements de Nvidia dans des entreprises qui achètent ensuite des produits Nvidia. Les critiques ont qualifié ces arrangements d’accords circulaires, car le capital fourni par Nvidia peut aider à financer des clients qui dépensent ensuite pour son matériel. Cette structure a été comparée à des cycles antérieurs des infrastructures technologiques, où les fournisseurs soutenaient la demande chez leurs propres clients.

Huang a rejeté cette caractérisation. Il a déclaré que Nvidia n’investit qu’après avoir confirmé qu’une entreprise dispose de véritables contrats clients et a affirmé avoir vu environ 100 milliards de dollars de tels contrats. Il n’a pas fourni dans la source une liste détaillée de ces contrats, leur calendrier ou la part attribuable au chiffre d’affaires de Nvidia.

Cela rend la question importante pour les investisseurs et les observateurs d’entreprise. Les prises de participation peuvent renforcer un écosystème et aider des entreprises d’IA prometteuses à obtenir des infrastructures, mais elles peuvent aussi rendre la demande déclarée plus difficile à interpréter. Acheteurs et analystes devront distinguer l’utilisation finale par les clients des dépenses soutenues par des relations de financement.

Ce que la prévision signifie pour les créateurs d’IA et les entreprises

Si la projection de Huang se confirme, les créateurs d’IA continueront probablement d’évoluer dans un marché où l’accès au calcul avancé est aussi important que la conception des modèles. Les start-up pourraient devoir sécuriser des capacités plus tôt, s’engager sur des contrats d’infrastructure plus longs ou passer par des fournisseurs cloud et neoclouds plutôt que d’acheter directement des systèmes.

Pour les entreprises, l’expansion de Nvidia pourrait apporter des options de déploiement plus matures, notamment des systèmes intégrés fondés sur Blackwell, Grace et NVLink. Elle pourrait aussi renforcer les coûts de changement. Les équipes qui optimisent des modèles, des systèmes de supervision et des logiciels pour la plateforme Nvidia pourraient trouver coûteux de passer à des puces d’IA concurrentes, même lorsque des alternatives offrent des prix plus bas ou de meilleures performances pour certaines charges de travail.

Le principal risque est l’efficacité. TechCrunch a noté qu’une grande partie de l’expansion actuelle est portée par des entreprises natives de l’IA qui lèvent des sommes importantes et dépensent massivement pour leur propre usage de l’IA. À mesure que ces activités mûrissent, elles pourraient améliorer l’efficacité des modèles, réduire la consommation de tokens ou regrouper les charges de travail. Si la demande croît plus lentement que les infrastructures en cours de construction, la visibilité actuelle de Nvidia pourrait ne pas se traduire par le même niveau de croissance du chiffre d’affaires.

Ce qu’il faudra surveiller ensuite

Les prochains signaux significatifs viendront des prévisions officielles de Nvidia, du chiffre d’affaires des centres de données et des commentaires sur la visibilité des commandes. Les investisseurs devraient aussi surveiller si la croissance rapportée de l’entreprise est tirée par de nouveaux déploiements ou par un petit nombre de clients exceptionnellement importants.

Les preuves concurrentielles compteront également. L’adoption de puces personnalisées par les hyperscalers et les laboratoires d’IA, les performances de Cerebras et Etched, ainsi que la disponibilité de logiciels facilitant le déploiement d’accélérateurs alternatifs pourraient mettre à l’épreuve l’avantage de plateforme de Nvidia.

Enfin, l’examen des investissements de Nvidia devrait s’intensifier. Des informations claires sur les structures des accords, les contrats clients et les revenus liés aux entreprises investies aideraient à distinguer la demande durable du marché du financement de l’écosystème.

Point de vue de Creati.ai

La prévision de 70 % de Huang doit être comprise avant tout comme une affirmation sur l’ampleur de Nvidia plutôt que comme une garantie que la demande en accélérateurs restera inchangée. L’entreprise est positionnée sur les puces, les systèmes, les réseaux, les logiciels et la planification des infrastructures, ce qui lui donne davantage de moyens de participer à la hausse des dépenses en IA.

Mais cette ampleur rend aussi la prévision plus difficile à vérifier de l’extérieur. La question clé pour les créateurs et les acheteurs n’est pas de savoir si Nvidia est profondément intégrée à l’IA aujourd’hui ; les éléments le confirment. La question est de savoir si les futures charges de travail exigeront suffisamment de nouvelles capacités, à des prix du niveau de Nvidia, pour maintenir le même rythme après que les clients seront devenus plus efficaces et que le matériel concurrent s’améliorera.