Nvidia pèse désormais 5 700 Md$, plus que le PIB annuel prévu de l’Allemagne en 2026 (5 450 Md$). Son T1 de l’exercice 2027 a clos toute discussion : 81,6 Md$ de revenus (+85 % sur un an), dont 75,2 Md$ pour les data centers (+92 %), plus de 90 % du chiffre d’affaires. Le bénéfice net atteint 58,3 Md$, et le guidage du prochain trimestre grimpe à 91 Md$, au-dessus du consensus de plus de 4 Md$. Le conseil a en parallèle ajouté 80 Md$ de rachat d’actions.
Cette montée en puissance boursière trouve un écho direct dans les derniers résultats du groupe, qui ont confirmé que la demande en puces et en infrastructures IA ne ralentit pas. Pour prendre la mesure de cette dynamique, on peut relire le précédent bilan fiscal de NVIDIA, déjà marqué par des records de revenus, de marge et de guidance.
Capex IA: Jensen Huang vise 3 000 à 4 000 Md$ par an d’ici 2030
Au-delà des chiffres, Jensen Huang a jeté un pavé dans la mare : selon lui, les capex annuels des hyperscalers dédiés à l’IA, déjà proches de 1 000 Md$, grimperont vers 3 000 à 4 000 Md$ avant 2030. La CFO Colette Kress a fixé l’horizon temporel, en décalage net avec le consensus de Wall Street qui ne voyait 1 030 Md$ qu’en 2028 (compilation Needham/Laura Martin). L’appétit est visible : au dernier trimestre, Google a dépensé 35,7 Md$ en capex, Microsoft 30,9 Md$ (+84 %), Amazon 44,2 Md$, Meta a relevé son enveloppe 2024 à 125–145 Md$ et s’est fait sanctionner en bourse (-9,25 % le lendemain). À quatre, ils pourraient atteindre 725 Md$ en 2026. Bank of America anticipe 175 Md$ d’émissions de dette chez les clouders cette année, six fois la moyenne des cinq dernières années.
L’IA pèse déjà sur la facture électrique
La montée en charge se répercute sur les réseaux. En Virginie, épicentre des data centers américains, des particuliers constatent des bonds de facture ; le secteur a consommé près de 40 % de l’électricité de l’État en 2024. SemiAnalysis estime qu’au sein du réseau PJM (13 États, 67 M d’habitants) la facture résidentielle 2026 aura augmenté d’environ 15 % par rapport à l’ère pré-IA. L’Agence internationale de l’énergie rappelle qu’un hyperscale typique consomme autant que 100 000 foyers. Le projet Hyperion de Meta en Louisiane réclame au moins 5 GW, soit trois fois la consommation de La Nouvelle-Orléans. D’ici 2028, les data centers pourraient absorber 12 % de l’électricité américaine ; à l’horizon 2030, la facture moyenne grimperait de 8 %. L’extension de réseau est financée par l’ensemble des usagers.
Des milliards d’agents, Rubin en embuscade
Huang projette des « milliards d’agents » opérant pour un milliard d’utilisateurs, chaque agent pouvant engendrer des sous-agents. Nvidia s’était avancé au GTC : à dix ans, 75 000 salariés humains et 7,5 M d’agents, soit 100 agents par employé. Sur le terrain, 62 % des entreprises testent déjà des agents (McKinsey, nov. 2023). Les risques restent tangibles : un agent mal gouverné a pu effacer une base de production en neuf secondes, rappelle l’industrie, et ServiceNow martèle que la gouvernance est vitale. Côté calcul, Nvidia évoque un besoin en hausse de 10× par rapport à l’ère « générative » d’il y a deux ans pour l’Agentic AI. La plateforme « Vera Rubin » vise précisément cette phase : coût par token en inférence divisé par 10 par rapport à Blackwell et entraînement à échelle constante avec quatre fois moins de GPU. Anthropic, Meta, OpenAI et Mistral AI annoncent déjà des entraînements de prochaine génération sur Rubin.
Si la trajectoire de coûts (inférence x0,1), l’échelle des modèles et la prolifération des agents se confirment, l’estimation à 4 000 Md$ annuels d’infrastructures n’a plus rien d’extravagant. Elle installe Nvidia comme péage majeur sur l’autoroute menant à l’AGI, avec les hyperscalers en copilotes financiers. L’onde de choc sera industrielle et énergétique : arbitrages réseau, localisation des fermes de calcul, sécurisation de l’approvisionnement électrique et réallocation massive du capital dans des chaînes GPU-first. Pour les utilisateurs finaux, la variable d’ajustement la plus immédiate reste le coût de l’électricité, pendant que la valeur captée se rejoue côté plateformes et fournisseurs de silicium.
Source : ITHome
