Il y a deux mois, Jensen Huang a conseillé aux investisseurs d’acheter les actions à un prix réduit. Voici ce que les données indiquent réellement concernant le cycle de l’infrastructure de l’IA.

Jensen Huang s’est tenu à Séoul il y a deux mois, au milieu d’une baisse des marchés, qui a entraîné une chute du cours de l’Kospi et une baisse des actions technologiques américaines en raison des craintes liées à la surchauffe économique et aux anticipations des hausses de taux de la Fed. Il a alors dit aux investisseurs :Nous sommes au début de ce processus. Quoi qu’il se soit passé sur le marché boursier, vous devriez être très heureux, car maintenant vous pouvez acheter les produits à un prix réduit.

L’annonce principale de cette semaine ne concerne pas le fait que cet appel ait porté ses fruits ou non. À 223,96 dollars, Nvidia a augmenté d’environ 30 % par rapport à son niveau au milieu du mois de juin. Elle a également augmenté de 20 % en termes annuels. Sa capitalisation boursière de 5,42 billions de dollars se trouve juste en dessous du plus haut niveau des 52 semaines, soit 236,54 dollars. La perte de valeur n’a pas été compensée.

La question qui est vraiment importante, c’est celle que Huang a indiquée sous le commentaire concernant les réductions de prix – et celle que le marché néglige généralement lorsqu’il se concentre sur les niveaux de prix. Nous sommes déjà deux mois après cette baisse des prix, mais nous sommes toujours au début de la phase de construction des infrastructures. Les preuves disponibles, depuis l’architecture du produit jusqu’aux engagements en matière de dépenses de construction des hyperscalers, confirment cette affirmation. La question de l’allocation du capital est de savoir si ce long délai est déjà pris en compte dans le cours des actions, ou si la courbe des rendements reste encore précoce.

Le marché se concentre sur l’érosion des prix. Le signal se trouve dans le cycle architectural.

Ce qui s’est passé en juin était un événement lié à la liquidité, et non un événement économique significatif. La peur d’un excès de liquidité dans le secteur de l’IA, ainsi que les anxiétés macroéconomiques liées aux taux d’intérêt, ont entraîné une baisse générale des valeurs technologiques. L’aspect lié à la Corée du Sud – où SK Hynix a pu éviter les pertes après que le président sud-coréen a déclaré que le marché national était sous-évalué – n’était qu’une mise en scène pour cacher une réaction mondiale face au risque.

Je m’occupe des faits, et non des opinions concernant le fait que une baisse de 10-15 % pour une action en phase parabolique soit « normale ». Ce que je vérifie, lorsque le marché panique, c’est si le cycle de production a changé, si la chaîne d’approvisionnement a encore de la place pour croître, et si l’architecture qui génère les revenus continue à être supérieure à celle de la concurrence.

Sur les trois cas, la réponse est oui. Et ce n’est pas simplement un “oui” – c’est une avantage structurel qui augmente avec chaque génération d’architecture.

Rubin est en phase de production à haut volume. Les livraisons à grande échelle commenceront dans la seconde moitié de 2026 pour AWS, Azure, Google Cloud, Oracle, CoreWeave, Lambda, Nebius et Nscale. Ce n’est pas seulement une phase de test ou d’évaluation.Production complèteEt l’architecture que Rubin propose est spécifiquement conçue pour les tâches de traitement des données qui dominent le marché de l’IA en ce moment – il s’agit de l’inference, et non de la formation des modèles.

Cette distinction est cruciale. Le avantage de Nvidia avec CUDA repose sur la domination dans le domaine de l’entraînement des modèles d’IA. L’écosystème de logiciels, de bibliothèques et de processus de développement qui existe grâce à CUDA rend le changement de plateforme extrêmement coûteux. L’infernce, en revanche, est différente. L’infernce ne nécessite pas l’organisation parallèle d’entraînements comme cela se fait avec CUDA. L’infernce a besoin d’une latence plus faible, de coûts plus bas par token, d’une bande passante mémoire améliorée pour la gestion du cache KV, ainsi que d’architectures optimisées pour les tâches qui impliquent de longs contexte et beaucoup de raisonnement – des tâches qui constituent la base des revenus réels liés aux produits d’IA.

Rubin met en œuvre cette transition exacte. Le GPU Rubin offre une capacité de calcul de 50 petaflops pour les opérations de traitement de données NVFP4, avec 288 Go de mémoire HBM4, au débit de 22 TB/s par chip – ce qui représente presque trois fois le débit de mémoire de Blackwell. La CPU Vera, dotée de 88 cœurs ARM personnalisés et de 1,5 To de mémoire LPDDR5X, gère le niveau d’orchestration essentiel dans les systèmes d’IA agentique, lorsque le nombre de appels à des outils et les fenêtres de contexte augmentent. Le rack complet Vera Rubin NVL72 – comprenant 72 GPU et 36 CPU, tous refroidis par eau – est vraiment impressionnant.Réduction jusqu’à 10 fois du coût des tokens d’inférencecomparé au Blackwell NVL72.

En termes simples : Nvidia n’a pas simplement livré une nouvelle carte graphique. Elle a livré l’architecture à laquelle le marché est en train de passer. L’entraînement des modèles d’IA a été le moteur du cycle 2023-2025. L’inférence, quant à elle, dominera entre 2026 et 2028. Nvidia se trouve sur le bon côté de cette transition, et non sur le mauvais.

C’est ce qui distingue Nvidia de l’idée selon laquelle les fonctions d’inférence risqueraient de affaiblir le avantage concurrentiel de CUDA. Ce “avantage concurrentiel” ne reposait pas uniquement sur CUDA ; il s’agissait plutôt d’une architecture full-stack combinant GPU, CPU, interconnexions, réseau et DPU, conçue pour fonctionner en tant que système intégré.Rubin a six pièces.Pas un seul. C’est ce qui fait la différence. AMD vend des GPU. Nvidia vend des centres de données.

La chaîne d’approvisionnement ne ment pas : les investissements de croissance des hyperscalers continuent d’accélérer.

Je commence par les extraits de réunions d’information menées par la direction. En effet, Jensen Huang dispose de informations sur les processus de commande des grands opérateurs de services informatiques que les investisseurs ne possèdent pas. Lors de la réunion du deuxième trimestre de l’année fiscale 2026, il a dit que les quatre principaux opérateurs de services informatiques – Amazon, Google, Microsoft et Meta – étaient…Dépensant environ 600 milliards de dollars par an en investissements de construction.Ces chiffres ont suscité le scepticisme, car ils dépassaient les estimations des analystes. Selon ces dernières, les dépenses pour l’année 2025 se situeraient entre 400 et 450 milliards de dollars, pour l’ensemble des fournisseurs du marché Big 4 et Oracle.

Voici ce que les chiffres indiquent actuellement. Pour l’année 2026, Goldman Sachs et le groupe Futurum estiment que les dépenses de développement des hyperscalers totales se situeront entre 660 et 725 milliards de dollars. Cela représente une augmentation de près de deux fois par rapport aux niveaux de 2025, soit une hausse de 77 % par an. Amazon prévoit des dépenses de 200 milliards de dollars. Alphabet visait 175 à 185 milliards de dollars – une augmentation de trois fois par rapport aux estimations initiales. Microsoft envisage des dépenses d’environ 120 milliards de dollars ou plus, avec un backlog de commandes pour Azure s’élevant à 80 milliards de dollars, mais ces commandes restent inaccomplies en raison de problèmes de capacité énergétique. Meta estime des dépenses de 115 à 135 milliards de dollars. Oracle visait 50 milliards de dollars, soit une augmentation de 136 % par rapport à 2025.

Ce n’est pas une situation de ralentissement de la demande. C’est plutôt l’inverse. Le marché prévoyait un pic des investissements en capital productif à la mi-2026, mais les données montrent que ce pic n’est pas encore arrivé.

Ce qui limite l’offre n’est pas la demande. Les cinq grands opérateurs de services informatiques indiquent tous que leurs marchés sont soumis à des contraintes d’offre : l’accès au réseau électrique, les autorisations nécessaires, l’infrastructure physique, ainsi que l’approvisionnement en puces, constituent des obstacles importants. Le chiffre de 600 milliards de dollars proposé par Jensen il y a deux trimestres ne semble plus être une exagération, mais plutôt une estimation réaliste.

La perspective plus large de Goldman Sachs est queUn montant total de 5,3 billions de dollars en investissements directs pour les quatre plus grands opérateurs informatiques, entre la période budgétaire 2025 et la période budgétaire 2030.L’échelle totale des investissements dans les calculs, les centres de données et l’énergie jusqu’en 2031 se situe à 7,6 billions de dollars. Ce n’est pas un cycle qui s’arrête. C’est une expansion à échelle industrielle qui accélère.

Les finances : la croissance continue d’accélérer, sans ralentir.

Un PDG qui vous demande d’acheter à un prix réduit n’a de poids que si l’entreprise concernée peut justifier cette proposition. Les derniers résultats financiers de Nvidia ne justifient pas cela du tout – ils indiquent plutôt qu’une baisse des cours est due à une divergence entre les attentes des investisseurs et la réalité.

Révenue FY2027 atteinte81,6 milliards de dollars, soit une augmentation de 20 % sur un exercice consécutif et de 85 % par rapport à l’année précédente.Les marges brutes sont restées à 74,9 %. Les revenus du deuxième trimestre de l’exercice 2027 ont atteint 46,7 milliards de dollars, soit une augmentation de 6 % par rapport à la même période de l’année précédente et de 56 % par rapport à l’année dernière. La croissance des revenus sur les douze derniers mois est de 70,68 % par rapport à l’année précédente. Le flux de trésorerie libre sur les douze derniers mois s’élève à 119,1 milliards de dollars, avec un taux de marge de flux de trésorerie libre de 46,97 %. Le rendement sur le capital investi est de 89,42 %. Le rendement sur l’actif net est de 114,3 %. Le ratio dettes/actif net est de 4,3 %. L’entreprise dispose de 13,24 milliards de dollars en liquidités, contre 64 milliards de dollars en dettes totales, ce qui donne une situation de trésorerie nette de 72,1 milliards de dollars.

L’action est vendue à un prix d’environ 34 fois les bénéfices historiques. Ce chiffre semble élevé, mais si l’on prend en compte le taux de croissance des revenus de 70 %, le ratio PEG se situe autour de 0,31. Le P/E futur est d’environ 60x ; cela reflète la manière dont le marché estime une poursuite de la croissance. La question n’est pas de savoir si ces multiples sont élevés. La question est plutôt de savoir si la trajectoire de croissance qui les justifie a un minimum.

Les prévisions de consensus pour les prochains trimestres – le troisième trimestre de l’exercice 2027 avec un EPS de 0,75 et des revenus de 33,2 milliards de dollars ; le quatrième trimestre de l’exercice 2027 avec un EPS de 0,85 et des revenus de 38,1 milliards de dollars – correspondent aux critères fixés par le marché. En réalité, les chiffres réels ont dépassé les prévisions de consensus à chaque trimestre, depuis le troisième trimestre de l’exercice 2024. Les chiffres réels pour le deuxième trimestre de l’exercice 2027 étaient respectivement de 1,05 EPS et 46,7 milliards de dollars, contre les prévisions de consensus de 1,01 EPS et 46,0 milliards de dollars.

Le prochain rapport d’éarnings sera publié après la clôture des marchés le 26 août, pour le troisième trimestre de l’exercice 2027. Les prévisions de revenus pour ce trimestre se situent à environ 44 milliards de dollars par trimestre. C’est un objectif élevé, mais les tendances indiquent que le véritable obstacle n’est peut-être pas cet objectif lui-même, mais plutôt la capacité d’exécution des projets.

Le risque qui modifie le risque/reward

La demande n’est pas le problème. Le problème est de savoir si le moment et les coûts d’opportunité justifient encore cette allocation aujourd’hui.

J’ai dit à plusieurs reprises que je crois toujours que Nvidia pourra atteindre 20 000 milliards de dollars d’ici 2030. Mais une grande partie de ces gains sera probablement due à des facteurs externes. L’action a augmenté depuis les niveaux de baisse observés à Séoul. Avec une capitalisation boursière de 5,42 000 milliards de dollars et un P/E proche de 60 fois, le marché a déjà pris en compte les perspectives liées au développement de Rubin, à l’accélération de la demande en services d’inférence, ainsi qu’au continuel développement des dépenses des grands opérateurs informatiques.

Ce qui changerait la situation n’est pas un choc macroéconomique ou une menace concurrentielle – c’est plutôt l’échec dans la mise en œuvre de la production par Rubin. Le niveau de production de Rubin en 2026 est estimé à 200 000 à 300 000 unités. Ce niveau est limité par la concurrence du processus N3 de TSMC avec Apple et AMD, ainsi que par les rendements des produits HBM4 fournis par SK Hynix et Samsung, qui restent inférieurs aux niveaux des produits HBM3e développés à ce stade. Si Rubin tarde à livrer ses produits ou si le volume de ventes ne correspond pas aux attentes de ces hyperscalers, alors le discours sur la croissance accélérée perd son élan.

Il y a aussi la question à plus long terme liée aux coûts d’inference. Rubin affirme qu’il y a une réduction de 10 fois les coûts par million de tokens par rapport à Blackwell. Si les coûts d’inference diminuent si rapidement, cela pourrait déclencher le paradoxe de Jevons : l’efficacité entraîne des volumes d’utilisation plus élevés, ce qui nécessite davantage d’infrastructure. Ou bien, cela peut réduire la durée de vie des revenus générés par chaque génération d’architecture, forçant Nvidia à compter sur des cycles de développement plus rapides pour maintenir son rythme de croissance.Le rythme annuel : Rubin à partir de maintenant, Rubin Ultra en H2 2027, Feynman en 2028, Rosa Feynman entre 2029 et 2030.Il semble que Nvidia compte sur la vitesse pour compenser les problèmes d’efficacité. Je pense que cette stratégie est viable à long terme, mais c’est un risque qui doit être surveillé.

Alors ? Où va le capital ?

La question n’est pas de savoir si Nvidia reste l’entreprise dominante en matière d’infrastructure pour l’IA. Les preuves sont écrasantes : oui, c’est bien le cas. Que ce soit en termes de formation des modèles d’IA, de calculs d’inférence, dans la course à l’architecture full-stack, dans les pipelines des hyperscalers, ou encore en ce qui concerne l’adoption par les développeurs… Le commentaire de Jensen Huang à Séoul n’était pas une question de timing. C’était plutôt une affirmation que le cycle d’infrastructure dispose de plus de place pour se développer que ne le suggère la baisse des cours actions.

Quelle est en réalité la nature de ce débat ? Le profil de retour des actions de Nvidia reste-il aussi intéressant que celui observé ailleurs dans le secteur de l’IA ? Nvidia a augmenté de 23 % sur une base annuelle continue. L’action a récupéré les pertes subies et se rapproche de ses sommets. Avec un ratio profit/risque de 60x pour le prochain rapport financier dans 17 jours, le risque/recompense à court terme est moins asymétrique qu’en juin.

Je pense que Nvidia reste une valeur clé pour tout portefeuille d’infrastructures IA. L’architecture Rubin, le plan de dépenses en investissements d’acquisition des hyperscalers, la transition vers l’inference, et le rythme annuel jusqu’en 2030 me donnent une forte confiance dans cette théorie à long terme. Mais confiance et allocation sont deux choses différentes. Une action qui a augmenté de 30 % depuis son niveau le plus bas en deux mois est une entrée différente d’une action qui a diminué de 30 %.

Si vous avez investi via le service de réduction offert par Seoul, la thèse est déjà remplie. Si vous regardez Nvidia actuellement, la question est de savoir si vous êtes prêt à acheter une action qui approche ses sommets historiques, avec un prix de 60 fois les bénéfices futurs, et avec un événement économique important dans moins de trois semaines… Ou bien si le rendement attendu est plus utile à investir ailleurs dans la chaîne d’infrastructure de l’IA, où le marché n’a pas encore réagi aux mêmes signaux de demande.

C’est la question liée à l’allocation des ressources financières que Jensen Huang se posait en réalité à Séoul. Pas « acheter maintenant ». « Le cycle a encore beaucoup de place pour s’écouler. Il faut décider où se positionner. »