Principaux points à retenir :
- La demande explosive en IA entraîne un transfert générationnel de valeur vers les fournisseurs de semi‑conducteurs, la capacité de NVIDIA à générer des flux de trésorerie disponibles signalant une évolution dans la chaîne de valeur de l’IA, facilitant la sécurité de l’approvisionnement en semi‑conducteurs et améliorant les rendements pour les actionnaires.
- Les sources de revenus de NVIDIA sont désormais plus diversifiées, environ la moitié de son activité liée aux centres de données provenant de segments autres que les grands hyperscalers américains et les principales entreprises Internet, ce qui génère une croissance significative, plus durable et diversifiée.
- Si NVIDIA parvient à démontrer une croissance durable à long terme et une innovation continue, comme l’a fait Apple après 2012, le marché pourrait potentiellement la récompenser malgré les risques cycliques.
Alors que le marché reste apathique face aux solides résultats trimestriels de NVIDIA, il est difficile d’ignorer le transfert générationnel de flux de trésorerie disponible des constructeurs de centres de données d’IA vers les fournisseurs. Cela permet à NVIDIA d’annoncer l’un des plus importants programmes de retour aux actionnaires de l’histoire, avec des parallèles avec l’annonce d’Apple en 2012, lorsque le marché débattait de la pérennité de la croissance de l’iPhone et de la question de savoir si Apple deviendrait le « prochain Nokia », ce qui avait conduit à une décote de valorisation par le marché à l’époque. En affichant sa conviction d’une croissance et de marges plus durables, Apple a réussi à convaincre le marché qu’il s’agissait d’une entreprise de plateforme dotée d’un avantage concurrentiel durable, ce qui a finalement conduit à une prime de valorisation. NVIDIA espère entreprendre un parcours similaire ; elle dispose du bilan et de l’envergure en matière de recherche et développement (R&D) nécessaires pour être à la pointe de l’innovation récente dans les CPU et les LPU (Language Processing Units), tout en conservant un avantage de priorité dans un contexte de semi‑conducteurs extrêmement contraint du côté de l’offre.
La demande a connu une trajectoire parabolique. La raison est simple : l’IA agentique est arrivée. L’IA peut désormais accomplir un travail productif et de valeur. Les tokens étant désormais rentables, les développeurs de modèles se livrent à une course pour en produire davantage à l’ère de l’IA. La capacité de calcul génère des revenus et des bénéfices. NVIDIA est la plateforme de cette ère.
Jensen Huang, PDG de NVIDIA
Principaux points saillants de la conférence téléphonique sur les résultats de NVIDIA :
1. Un moment Apple ?
Un facteur clé de la revalorisation d’Apple, passant d’une décote par rapport à l’indice S&P 500 à une prime, a été de démontrer qu’elle n’était pas le « prochain Nokia »,¹ c’est‑à‑dire qu’il s’agissait d’une entreprise de plateforme disposant d’un écosystème, avec une croissance et des marges plus durables. Un des signaux envoyés par Tim Cook au début de son mandat de PDG a été le programme de retour de capital de mars 2012, comprenant un rachat d’actions de 10 milliards de dollars américains et un dividende trimestriel, une mesure qui n’avait plus été mise en œuvre depuis 1995. 2 NVIDIA vient d’annoncer près de 50 milliards de dollars américains de flux de trésorerie disponible pour le dernier trimestre (premier trimestre fiscal 2027). Cela représente un transfert exceptionnel de flux de trésorerie disponible des hyperscalers et des opérateurs de centres de données d’IA vers les fournisseurs, NVIDIA étant le principal bénéficiaire parmi les acteurs des semi‑conducteurs. En conséquence, elle a pu annoncer un rachat d’actions supplémentaire de 80 milliards de dollars américains, portant l’autorisation en cours à 118,5 milliards de dollars américains. Cela s’ajoute à une augmentation du dividende de 25x, le portant à 1 dollar américain par an. NVIDIA a un engagement flexible de redistribuer 50 % de son flux de trésorerie disponible aux actionnaires, sous réserve de la croissance prévue des bénéfices et du flux de trésorerie disponible. Ce dividende pourrait potentiellement offrir un rendement supérieur à 1 % au cours des prochaines années.
2. Tirer parti de la solidité du bilan pour sécuriser l’approvisionnement
La hausse sans précédent de la demande en IA a absorbé l’ensemble des capacités excédentaires du secteur des semi‑conducteurs après la pandémie, entraînant des pénuries dans de multiples segments de la chaîne d’approvisionnement des semi‑conducteurs et de l’optique. S’inspirant une fois de plus de la stratégie d’Apple, NVIDIA tire parti de la solidité de son bilan pour sécuriser son approvisionnement aujourd’hui et encourager ses fournisseurs à accroître leurs capacités – le total des prépaiements et des prises de participation dans des fournisseurs clés assortis d’engagements d’approvisionnement atteint environ 145 milliards de dollars américains. Par conséquent, NVIDIA se trouve dans une position confortable en matière d’approvisionnement, contrairement à certains de ses pairs. Cela se traduit par une hausse séquentielle des ventes de 13,5 milliards de dollars américains au dernier trimestre, soit plus que le chiffre d’affaires annuel total de nombreux concurrents.
3. Les pertes de parts de marché sont-elles surestimées ?
Le marché continue de débattre de la part de marché à long terme de NVIDIA, compte tenu de la montée en puissance des puces personnalisées concurrentes d’Alphabet et d’Amazon, ainsi que de l’essor d’Anthropic, qui s’appuie sur ces deux acteurs plutôt que sur NVIDIA pour entraîner ses modèles. NVIDIA a indiqué qu’elle gagnait désormais des parts auprès d’Anthropic, ce qui pourrait lui permettre de gagner des parts dans les modèles de pointe. Elle se considère également comme dominante sur le marché hors hyperscalers, où les neoclouds, les États souverains et les entreprises sont beaucoup moins enclins à concevoir leur propre capacité de calcul, à désagréger les charges de travail ou à expérimenter avec d’autres fournisseurs de puces. Les activités de NVIDIA ont continué de s’accélérer, l’activité des centres de données hors Chine ayant progressé de plus de 100 % sur un an, portée par la puce Blackwell et la montée en charge de son réseau Ethernet. Malgré les inquiétudes du marché, la dernière puce Vera Rubin de NVIDIA reste en bonne voie pour un lancement plus tard cette année, offrant un débit d’inférence 35x supérieur et une génération de revenus de tokens d’IA pour les centres de données 10x supérieure à celle de Blackwell.
4. Une croissance diversifiée au-delà des hyperscalers
Les nouveaux segments de reporting et les informations publiées visaient à mettre en évidence auprès du marché que la moitié de l’activité des centres de données de NVIDIA provient désormais d’acteurs autres que les grands hyperscalers américains et les principales entreprises Internet. L’essor des modèles d’IA de pointe, des neoclouds (ou clouds natifs IA dans le jargon de NVIDIA), de l’IA souveraine ainsi que de l’IA d’entreprise est perçu comme un moteur de croissance significative, durable et diversifiée, moins contrainte par la focalisation du marché sur les flux de trésorerie d’une poignée d’hyperscalers. Les ventes de NVIDIA en Chine restent nulles, bien que les États‑Unis aient accordé davantage de licences d’exportation, compte tenu de la réticence de la Chine à accepter ces importations.
5. N° 1 des CPU d’IA
L’essor de l’IA agentique a suscité un regain d’enthousiasme pour les CPU, qui pilotent l’orchestration et servent de support à l’IA agentique. NVIDIA a indiqué pour la première fois des engagements d’environ 20 milliards de dollars américains de revenus liés aux CPU Vera autonomes pour cette année, ce qui pourrait en faire le plus grand fournisseur de CPU d’IA, devant Intel et AMD.
6. Les LPU resteront un segment de niche
À la suite de l’introduction en bourse réussie de Cerebras et de l’acquisition de Groq par NVIDIA à la fin de l’année dernière, la reconnaissance par le marché des unités de traitement du langage (LPU) basées sur des puces SRAM (mémoire vive statique) à faible latence et à haut débit de tokens a fortement augmenté. Mais NVIDIA continue de considérer les LPU comme pertinentes uniquement pour un segment de niche du marché et pour certaines charges de travail d’inférence telles que le décodage.
Sauf mention contraire, toutes les données sont fournies par Janus Henderson Investors au [jh_aum type="date"].
*Toutes les informations relatives aux résultats de NVIDIA proviennent de la transcription de la conférence sur les résultats du 20 mai 2026.
1 Nokia dominait le marché des téléphones mobiles à la fin des années 1990 et au début des années 2000, mais n'a pas su s'adapter aux changements technologiques (smartphones et écosystèmes logiciels), ce qui a conduit à un déclin rapide.
2 Apple Newsroom, 19 mars 2022.
IA agentique : un système d’IA qui utilise un raisonnement sophistiqué et une planification itérative pour résoudre de manière autonome des problèmes complexes en plusieurs étapes. De grandes quantités de données provenant de multiples sources et d'applications tierces sont utilisées pour analyser indépendamment les problèmes, développer des stratégies et exécuter des tâches.
Solidité du bilan : désigne la solidité financière d’une entreprise. Le bilan est un état financier qui résume l’actif, le passif et les capitaux propres d’une entreprise à un moment donné.
Rachat d'actions : Lorsqu'une entreprise rachète ses propres actions sur le marché, réduisant ainsi le nombre d'actions en circulation et augmentant par conséquent la valeur de chaque action restante. Cette pratique augmente le niveau de participation des actionnaires existants dans l'entreprise, y compris les montants dus au titre des futurs dividendes. Elle témoigne généralement de l’optimisme de l’entreprise quant à l’avenir et d'une possible sous-évaluation des actions de l’entreprise.
Dépenses d'investissement (capex) :argent qu’une entreprise consacre à des actifs majeurs à long terme tels que les biens immobiliers et les équipements (actifs corporels), ou la technologie, les logiciels, les marques et les brevets, etc. (actifs incorporels), afin de faciliter de nouveaux projets ou des investissements qui soutiennent la croissance et l’expansion de l’entreprise.
Processeur (CPU) : l’unité centrale de traitement est le centre de contrôle qui exécute le système d’exploitation et les applications de la machine en interprétant, traitant et exécutant les instructions issues des programmes matériels et logiciels.
Risques cycliques : risques associés aux cycles économiques affectant négativement les bénéfices d’un investissement, d’une classe d’actifs ou d’une entreprise.
Décodage : dans le cadre des modèles de langage (LLM), la phase de décodage correspond à la génération autorégressive de tokens de sortie (un token à la fois).
Rendement du dividende : revenu perçu sur un investissement par rapport à son prix, exprimé en pourcentage. Il permet de comparer le niveau de revenus générés par différents investissements à un moment donné.
Flux de trésorerie libre : liquidités qu'une entreprise génère après avoir pris en compte les dépenses de fonctionnement quotidiennes et les dépenses d'investissement. L'entreprise peut ensuite utiliser ces liquidités pour réaliser des achats, verser des dividendes ou réduire sa dette.
Hyperscalers : entreprises qui fournissent des infrastructures pour les services de cloud, de réseau et d'internet à grande échelle. Google, Microsoft, Facebook, Alibaba et Amazon Web Services (AWS) en sont quelques exemples.
Introduction en bourse : Processus par lequel les actions d'une entreprise non cotée sont proposées en bourse au public pour la première fois.
Faible latence : la latence est le temps qui s’écoule entre une requête utilisateur et son exécution. Une faible latence améliore l'expérience utilisateur et permet aux applications de fonctionner plus rapidement et de manière plus fluide.
LPU (Unité de traitement du langage) : LPU est une architecture de puce propriétaire développée par Groq (détenue par NVIDIA). Les LPU constituent un élément clé des moteurs d’inférence LPU, un nouveau type de système de traitement de bout en bout pour les applications et charges de travail le plus souvent associées au traitement du langage naturel ou aux applications d’IA.
Neoclouds : fournisseurs de cloud axés sur l’IA proposant une infrastructure GPU spécialisée à un coût inférieur à celui des hyperscalers, rendant les charges de travail d’IA plus accessibles.
Revalorisation : se produit lorsque les investisseurs sont prêts à payer un prix plus élevé pour des actions, généralement en prévision de bénéfices futurs plus élevés ou d'autres catalyseurs fondamentaux positifs.
Token : les tokens d’IA sont les éléments constitutifs fondamentaux des entrées et des sorties utilisés par les grands modèles de langage (LLM). Ce sont les plus petites unités de données utilisées par un grand modèle de langage (LLM) pour traiter et générer du texte ou d’autres sorties.
Valorisation : le processus de détermination de la juste valeur d’un actif, d’un investissement ou d’une entreprise. Entre d’autres, les bénéfices futurs et d’autres caractéristiques de l’entreprise sont utilisés pour parvenir à une valorisation.
Décote/prime de valorisation : ajustements appliqués à la valeur d’un actif, par exemple au cours d’une action, afin de refléter des caractéristiques spécifiques de propriété, les conditions de marché ou la dynamique transactionnelle. Une prime augmente la valeur de base, tandis qu’une décote la diminue.
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