Les prévisions financières de NVIDIA sont extrêmement optimistes ! Jensen Huang dissipe les inquiétudes extérieures concernant les dépenses en capital : le calcul est synonyme de revenus

NVIDIA affiche des résultats trimestriels impressionnants, avec un chiffre d’affaires de 68,1 milliards de dollars au Q4, atteignant un record historique, et un EPS non-GAAP de 1,62 dollar, dépassant largement les prévisions du marché. Après la publication, le cours de l’action NVIDIA a légèrement augmenté de 0,19 %, pour atteindre 195,94 dollars en after-hours. Concernant le prochain trimestre (Q1 FY27), NVIDIA a fourni des prévisions financières et une mise à jour sur l’avancement très confiantes. Le chiffre d’affaires prévu pour le Q1 est d’environ 78 milliards de dollars, bien supérieur à la fourchette initiale du marché de 72,8 à 72,8 milliards de dollars. La marge brute est estimée à 75 %.

Lors de la conférence téléphonique, les analystes ont posé des questions sur la pérennité des dépenses d’investissement de 7000 milliards de dollars des géants du cloud, la viabilité à long terme du cadre de dépenses de 4 trillions de dollars pour les centres de données, la signification de l’acquisition de Groq, ainsi que sur les centres de données spatiaux et la marge brute. Voici les réponses de Jensen Huang à ces sujets.

NVIDIA affiche des résultats trimestriels remarquables, avec un chiffre d’affaires record

NVIDIA a présenté un trimestre exceptionnel, battant à la fois les attentes de Wall Street en termes de revenus et de profits, et atteignant un nouveau sommet historique. Le chiffre d’affaires du Q4 s’élève à 68,1 milliards de dollars, un record, dépassant largement la prévision du marché de 65,9 à 66,1 milliards de dollars. La croissance par rapport à l’année précédente est de 73 %, avec une hausse de 20 % par rapport au trimestre précédent.

L’EPS GAAP par action est de 1,76 dollar ; l’EPS non-GAAP est de 1,62 dollar, supérieur à la prévision du marché de 1,53 dollar. Le chiffre d’affaires annuel s’élève à 215,9 milliards de dollars, en hausse de 65 %. L’EPS GAAP annuel est de 4,90 dollars, et l’EPS non-GAAP de 4,77 dollars. La division Data Center reste le principal moteur de croissance, avec un chiffre d’affaires de 62,3 milliards de dollars au Q4, en hausse de 22 % trimestriel et de 75 % annuel.

NVIDIA donne des prévisions très confiantes

Concernant le prochain trimestre (Q1 FY27) et la feuille de route des produits, NVIDIA a fourni des prévisions financières et une mise à jour très optimistes. Le chiffre d’affaires prévu pour le Q1 est d’environ 78 milliards de dollars, nettement supérieur à la prévision initiale du marché de 72,8 milliards de dollars. La marge brute GAAP est estimée à 74,9 %, et la non-GAAP à 75,0 %.

Cette fois, aucune mention n’a été faite sur le calendrier de production en série de la plateforme Rubin. Selon les déclarations précédentes, la production a déjà commencé chez TSMC, avec un objectif de début de production de masse au second semestre 2026. La nouvelle génération de racks Vera Rubin (comme le NVL72) est en phase de montée en production, avec des livraisons prévues à partir du second semestre 2026 pour les principaux fournisseurs de cloud et partenaires.

Problème de dépenses d’investissement des géants du cloud : la demande de calcul de l’Agentic AI difficile à croire

Bank of America a interrogé sur la pérennité des dépenses d’investissement de 7000 milliards de dollars des clients cloud. Face aux inquiétudes du marché concernant la pression sur la flux de trésorerie des géants du cloud et la difficulté à maintenir la croissance des investissements l’année prochaine, Jensen Huang a exprimé une grande confiance dans la croissance des profits et de la trésorerie.

Il a indiqué que l’industrie a officiellement franchi un tournant avec l’émergence de l’Agentic AI. La popularité explosive de systèmes comme Claude Code, Codex, OpenClaw génère des besoins de calcul incroyables. Dans ce nouveau monde de l’IA, « le calcul est synonyme de revenus ». Sans capacité de calcul, on ne peut pas générer de tokens ; sans tokens, pas de revenus.

Les dépenses annuelles mondiales de 300 à 400 milliards de dollars pour les logiciels traditionnels se tournent rapidement vers l’IA. Comme les tokens générés par ces systèmes d’agentique apportent une productivité et une rentabilité concrètes, cette demande massive de calcul se traduit directement par la croissance des revenus de NVIDIA et de ses clients cloud.

L’innovation en productivité de l’IA pose-t-elle un problème économique ? Où va l’argent ?

La réponse de Jensen Huang ne se limite pas à définir la demande énorme de calcul créée par l’Agentic AI, mais aussi à expliquer comment cette demande répond à la problème des dépenses d’investissement massives des géants du cloud. Il souligne que les investissements traditionnels dans les logiciels vont se réorienter vers l’IA.

Cela évoque la théorie selon laquelle la révolution de la productivité par l’intelligence artificielle pourrait entraîner une hausse massive du chômage. Vincent, co-fondateur de Manbai, explique que le problème n’est pas que les SaaS n’aient plus de revenus ou que l’économie soit en crise. La vraie question est : où va tout cet argent ? Est-ce que les entreprises rachètent leurs actions ou réinvestissent ?

Supposons qu’une entreprise paie 10 dollars pour un service SaaS. La baisse de 10 dollars de revenus pour le SaaS dans l’ère de l’IA n’est pas un problème, car ces 10 dollars ne disparaissent pas dans la nature. Sur ces 10 dollars, 3 deviennent de nouveaux revenus pour la chaîne d’approvisionnement de l’IA, et les 7 restants se transforment en profits supplémentaires pour l’entreprise, augmentant ainsi sa marge bénéficiaire. L’argent ne disparaît pas, il se redistribue.

(La réussite de l’IA provoque-t-elle une crise économique ? Prévision pour 2028 : chômage supérieur à 10 %, chute de 38 % du S&P)

De Agentic AI à l’IA physique, le cadre de 4 trillions de dollars de CapEx pour les centres de données reste valable

Concernant la perspective d’investissements à long terme dans les centres de données pouvant atteindre 3 à 4 trillions de dollars, Jensen Huang a confirmé cette vision, en utilisant la « tokenomics » pour expliquer cette tendance. Il indique que les logiciels futurs ne seront plus « préenregistrés » ou codés à l’avance, mais générés en temps réel selon l’intention de l’utilisateur. Ce mode de génération instantanée nécessite une puissance de calcul plus de 1000 fois supérieure à celle des méthodes traditionnelles. Ainsi, chaque entreprise dépendra de l’IA et aura sa propre usine d’IA pour générer continuellement des tokens.

Jensen Huang insiste sur le fait que la première vague de cette révolution est celle de l’Agentic AI (par exemple, l’IA aidant à la programmation). Cette étape a déjà atteint un point de croissance exponentielle en quelques mois. La prochaine grande opportunité après cette vague sera l’IA physique, c’est-à-dire l’intégration de l’IA et des systèmes d’agentique dans la fabrication et la robotique.

Signification de l’acquisition de Groq pour NVIDIA

Concernant la stratégie future, notamment l’utilisation de petits chips (chiplet) et la signification stratégique de l’acquisition de Groq, Jensen Huang a indiqué que NVIDIA préfère retarder l’utilisation de petits chips, car la transition entre les chips augmente la latence et la consommation d’énergie. La force de l’architecture CUDA de NVIDIA réside dans son efficacité extrême.

Pour ce qui est de Groq et de la technologie de décodage à faible latence, Huang a annoncé qu’il partagerait plus de détails lors du GTC, mais a clairement indiqué que Groq sera positionné comme un « accélérateur » pour étendre l’architecture de calcul de NVIDIA, à l’image de l’intégration de Mellanox pour étendre l’architecture réseau. La compatibilité élevée de tous les GPU NVIDIA garantit que les investissements dans l’optimisation logicielle continueront à produire des bénéfices à travers les générations, améliorant ainsi le rapport coût-efficacité pour les clients.

NVIDIA peut-elle maintenir sa marge brute exceptionnelle ? Jensen Huang répond

Face à la question des investisseurs sur la capacité de NVIDIA à maintenir une marge brute de 70 % à long terme, Huang a expliqué que le levier le plus simple et le plus crucial pour conserver cette marge est de continuer à offrir à ses clients un avantage technologique intergénérationnel. Tant que NVIDIA pourra générer une performance par watt bien supérieure à la loi de Moore, et que l’amélioration de la performance par dollar pour ses clients sera bien supérieure à l’augmentation des coûts système, la marge restera élevée.

NVIDIA, en lançant chaque année une infrastructure complète d’IA (par exemple, six nouveaux chips cette année, avec plusieurs nouveautés pour Rubin à venir), en combinant une conception hardware-software de pointe, continue d’offrir la puissance de calcul la plus précieuse pour répondre à la demande exponentielle de tokens dans le monde entier.

Jensen Huang évoque les centres de données spatiaux

Concernant la faisabilité et l’économie de déplacer les centres de données dans l’espace, Huang Huang a admis que l’économie actuelle est peu favorable, mais qu’elle s’améliorera progressivement. L’environnement spatial est très différent de celui de la Terre, avec une abondance d’énergie solaire et des températures très basses, mais l’absence de flux d’air et l’impossibilité d’utiliser un refroidissement par eau obligent à recourir à de volumineux dissipateurs thermiques par conduction. Malgré ces défis, le GPU Hopper de NVIDIA a déjà été lancé dans l’espace.

Le meilleur cas d’utilisation actuel des GPU dans l’espace est le traitement d’images à très haute résolution, en utilisant l’IA pour le débruitage, la reprojection et la création d’images ultra-haute définition, puis en sélectionnant les données précieuses pour les transmettre sur Terre, ce qui est beaucoup plus efficace que de renvoyer d’énormes volumes de données brutes (en pétaoctets).

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