Une performance financière tirée par l’explosion des investissements en IA
Nvidia a réalisé 57 milliards de dollars de chiffre d’affaires au troisième trimestre fiscal, selon ses résultats financiers, dont 51,2 milliards issus des centres de données utilisés pour entraîner et exploiter les modèles d’intelligence artificielle. Cette dynamique, associée à une marge brute de 73,4 %, reflète une demande soutenue dans des secteurs aussi variés que la santé, la finance, l’énergie ou la cybersécurité. Le bénéfice par action atteint 1,30 dollar, au-dessus des prévisions, confirmant que la croissance ne repose pas seulement sur les volumes mais sur une rentabilité solide.
Cette performance s’explique aussi par l’écosystème technologique intégré de Nvidia, allant du matériel à haute performance jusqu’aux plateformes logicielles dédiées au déploiement des modèles. Ce positionnement permet au groupe de capturer une part importante de la valeur générée par l’IA et de rendre la concurrence plus difficile, en particulier pour les acteurs cherchant à développer des alternatives internes. Ainsi, Nvidia apparaît moins comme un fabricant de puces que comme un fournisseur stratégique d’infrastructures.
Cette performance s’explique aussi par l’écosystème technologique intégré de Nvidia, allant du matériel à haute performance jusqu’aux plateformes logicielles dédiées au déploiement des modèles. Ce positionnement permet au groupe de capturer une part importante de la valeur générée par l’IA et de rendre la concurrence plus difficile, en particulier pour les acteurs cherchant à développer des alternatives internes. Ainsi, Nvidia apparaît moins comme un fabricant de puces que comme un fournisseur stratégique d’infrastructures.
Une croissance portée par les usages, mais dépendante de quelques acteurs clés
Contrairement aux craintes évoquant une bulle technologique, Nvidia affirme que la demande provient de projets industriels concrets. « On a beaucoup parlé d’une bulle de l’IA. De notre point de vue, les choses sont très différentes », a déclaré Jensen Huang. La montée en puissance de l’IA dans les entreprises semble confirmer cette analyse : les dépenses visent l’optimisation des opérations, la recherche pharmaceutique, l'analyse financière ou encore la robotisation industrielle. Ces usages, encore en phase d’extension, offrent un potentiel de croissance durable si les organisations passent du pilote au déploiement massif.
Le modèle reste toutefois exposé à plusieurs risques. Une part importante du chiffre d’affaires provient de quelques grandes entreprises du cloud, qui pourraient ralentir leurs investissements ou développer leurs propres puces. Par ailleurs, certains fonds majeurs, dont Bridgewater et des investisseurs historiques comme Peter Thiel, ont réduit leur exposition au titre, signe d’une vigilance face au rythme d’investissement nécessaire pour maintenir la croissance actuelle. À long terme, la solidité du marché dépendra donc de la capacité des entreprises à convertir l’IA en gains de productivité mesurables.
Le modèle reste toutefois exposé à plusieurs risques. Une part importante du chiffre d’affaires provient de quelques grandes entreprises du cloud, qui pourraient ralentir leurs investissements ou développer leurs propres puces. Par ailleurs, certains fonds majeurs, dont Bridgewater et des investisseurs historiques comme Peter Thiel, ont réduit leur exposition au titre, signe d’une vigilance face au rythme d’investissement nécessaire pour maintenir la croissance actuelle. À long terme, la solidité du marché dépendra donc de la capacité des entreprises à convertir l’IA en gains de productivité mesurables.