La direction de Nvidia explique : D'où provient la prévision de revenus stupéfiante de 70 % qui a secoué le marché ?

Explications de la direction de Nvidia : D'où provient la prévision de croissance de 70 % qui a secoué le marché ?

Nvidia a rarement fourni au marché des perspectives de revenus pluriannuelles, suscitant ainsi une attention considérable.

Selon le dernier rapport de J.P. Morgan du 2 septembre, et d'après des échanges récents avec Toshiya Hari, vice-président des relations investisseurs et des finances stratégiques de Nvidia, ce cadre de croissance annuelle de 70 % ne provient pas d'un seul moteur, mais repose sur l'accélération simultanée de la demande des hyperscalers, des nouveaux fournisseurs de cloud, des laboratoires d’IA, des initiatives de souveraineté dans l’IA et des entreprises. Plus important encore, la direction a clairement déclaré que : en l’absence de contraintes d’approvisionnement, la croissance de l’activité pourrait même doubler – actuellement, la variable clé qui limite la croissance est l’offre, non la demande.

La raison pour laquelle Nvidia a volontiers partagé ses prévisions jusqu'à l'exercice 2028 est directement liée au désir de combler l'écart significatif entre le consensus du marché et les estimations internes de l'entreprise. Selon la direction, laisser persister ce décalage entraînerait de réels défis en matière de planification pour ses partenaires de la chaîne d’approvisionnement. Cette prise de position implique que l’objectif de croissance de 70 % est, selon la direction, une « zone de confort » solidement étayée, et non une prévision agressive, avec un potentiel de hausse implicite bien supérieur à ce que le marché valorise aujourd’hui.

Parallèlement, Nvidia a envoyé des signaux importants sur la structure de sa clientèle, la part du chiffre d'affaires liée à l’inférence, les goulets d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement et les modalités de financement, dessinant plus clairement le scénario de croissance à moyen terme du géant des puces pour l’intelligence artificielle. J.P. Morgan maintient sa recommandation à l’achat sur Nvidia, avec un objectif de cours de 320 dollars, soit un potentiel de hausse d’environ 43 % par rapport au cours de clôture du 2 septembre, qui était de 224,41 dollars.

C’est l’offre, et non la demande, qui constitue le véritable plafond de la croissance

Le rapport précise que lors des échanges avec Toshiya Hari, vice-président de Nvidia, la direction a affiché une confiance affirmée quant au cadre des 70 %, tout en précisant ses limites : il s’agit d’un chiffre contraint par l’offre, et non par la demande.

Selon le rapport de J.P. Morgan, Toshiya Hari a souligné que, sans restrictions d'approvisionnement, la croissance de l'activité de Nvidia pourrait dépasser le doublement annuel. Cette déclaration révèle la nature conservatrice de la prévision actuelle : les 70 % représentent l’attente dans un contexte limité par l’offre, et non le plafond de la demande accessible à l’entreprise.

La direction a également précisé que le choix de fournir une perspective pluriannuelle répond en partie à un « différentiel significatif » entre le consensus de marché et les observations internes. Sans divulgation proactive, cette asymétrie d’information pourrait conduire à des désajustements dans la planification de la capacité chez ses partenaires de la chaîne d’approvisionnement, ce qui freinerait à son tour la capacité de Nvidia à tenir ses engagements. En d’autres termes, cette communication prospective sert à la fois de signal aux investisseurs et d’outil de pilotage actif de l’écosystème de la chaîne d’approvisionnement.

Tranches avancées et mémoires : les deux principaux goulots d'étranglement dans la chaîne d’approvisionnement

Concernant la nature des contraintes d’approvisionnement, Toshiya Hari a nommé deux matériaux critiques : les tranches de semi-conducteurs avancées et la mémoire, qui occupent les positions les plus importantes dans la nomenclature matérielle de Nvidia (BOM).

Selon le rapport de J.P. Morgan, Nvidia maintient actuellement des échanges étroits avec TSMC et trois fournisseurs clés de mémoire — Micron, SK Hynix et Samsung — autour de l’objectif central d’augmenter la disponibilité des approvisionnements.

Selon la banque, les propos de Toshiya Hari montrent que la gestion de la chaîne d’approvisionnement de Nvidia est entrée dans une phase proactive et intensive, loin d’un simple attentisme de libération de capacité. Le rythme de résolution de ces goulets d’étranglement déterminera directement la possibilité pour Nvidia de dépasser la barre des 70 % de croissance à l’exercice 2028. La marge d’amélioration de la chaîne d’approvisionnement conditionne donc la flexibilité des résultats.

Part croissante de l’inférence, mais la polyvalence de la plateforme rend la mesure difficile

La répartition des revenus entre les activités d’inférence (inference) et d’apprentissage (training) demeure un sujet suivi de longue date par le marché. Toshiya Hari a apporté la vision la plus claire à ce jour : il y a environ 18 mois, les revenus de l’apprentissage et de l’inférence étaient à peu près équivalents ; aujourd’hui, l’inférence est supérieure à l’apprentissage, et cette tendance devrait se poursuivre.

Cependant, le rapport indique que la direction souligne également qu’il est intrinsèquement difficile de quantifier précisément la part de chaque segment. Cela s’explique par la très grande polyvalence (fungibilité) de la plateforme Nvidia — à l’exemple des produits Grace Blackwell, que les clients peuvent utiliser en priorité pour l’apprentissage, puis réorienter le même ensemble matériel vers l’inférence. Cette flexibilité constitue un avantage concurrentiel pour Nvidia, tout en limitant la granularité de l’analyse externe de la structure de ses revenus.

Structuration toujours plus diversifiée de la clientèle, les nouveaux fournisseurs de cloud représentent plus de la moitié de la croissance

La provenance du chiffre d'affaires de Nvidia s’étend au-delà des hyperscalers pour toucher un écosystème plus vaste. Selon Toshiya Hari, OpenAI et Anthropic, les deux géants à la pointe de la construction de modèles, représentent actuellement environ 20 % de l’activité de Nvidia au niveau de la consommation finale ; une part qui devrait atteindre près de 25 % à l’exercice FY28.

À noter que ce chiffre reflète la part dans la consommation finale, et non la structure directe de clientèle de Nvidia — la société vend généralement sa puissance de calcul aux hyperscalers ou aux nouveaux fournisseurs de cloud, lesquels la revendent ensuite aux constructeurs de modèles.

Sur le volet des clients directs, la contribution des neoclouds (nouveaux fournisseurs de cloud) est désormais significative. Selon le rapport de J.P. Morgan, les neoclouds comptent désormais pour plus de 50 % du chiffre d’affaires de l’activité ACIE (Accelerated Computing & AI Infrastructure Ecosystem) de Nvidia, ce qui montre que le moteur de croissance de Nvidia ne repose plus uniquement sur quelques grands fournisseurs historiques mais sur un écosystème beaucoup plus large de capacités de calcul et de location de puissance informatique.

Open source vs closed source : la réponse de Nvidia, c’est “les deux sont nécessaires”

Sur le débat qui agite le marché autour de la supériorité des grands modèles linguistiques (LLM) open source ou propriétaires, la direction de Nvidia a tranché : il ne s’agit pas d’une compétition exclusive, l’évolution de l’IA aura besoin du développement simultané des deux approches.

Toshiya Hari précise que Nvidia utilise largement en interne des modèles propriétaires tels que ceux d’OpenAI ou de Claude, mais adopte en parallèle une combinaison d’open source et de closed source pour des tâches cruciales telles que la conception de puces. La logique centrale de la direction est la suivante : dès lors que les constructeurs de modèles parviennent à la commercialisation et à l’optimisation de leurs modèles économiques, la demande franchit inévitablement les portes de fournisseurs de puces comme Nvidia.

La direction indique également que la marge brute (GM) des constructeurs de modèles semble s’améliorer, et ce, en partie grâce à la réduction du coût par token génération après génération, rendue possible par la plateforme Nvidia. L’amélioration de l’économie des modèles d’IA alimente ainsi une boucle de rétroaction positive sur la demande de puces Nvidia.

Des solutions de financement pour soutenir la demande future, la direction rejette les doutes sur un “financement circulaire”

Les récents dispositifs de financement de Nvidia ont suscité l’intérêt du marché, la direction ayant fourni ici ses explications détaillées.

Selon J.P. Morgan, ces dispositifs incluent : des accords de partage de revenus signés avec certains neoclouds, le projet de campus de data centers PORTS-Pike, ainsi qu’une plateforme de financement privé de 500 milliards de dollars montée conjointement avec Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR, etc.

En ce qui concerne les accords de partage de revenus, le mécanisme de Nvidia est le suivant : fixer un prix plancher pour la location de puissance de calcul, tout en partageant la hausse en cas de prix de location supérieurs à la base, offrant ainsi une option de revenus récurrents en plus des ventes classiques de matériel.

Face aux craintes externes d’un “financement circulaire”, la direction affirme que ces dispositifs restent de taille raisonnable, soumis à des plafonds, et reposent sur une demande sous-jacente solide, le retour sur l’écosystème et la santé de crédit des acheteurs finaux de puissance de calcul. Nvidia conçoit ces outils financiers comme des solutions permettant de soutenir la demande prospective en infrastructures d’IA, et non comme des opérations de levier financier.