Centre du capital IA ? Résultats T2 FY2027 de Nvidia : la croissance s'accélère encore, le supercycle de l'IA entre dans une phase multi-lignes

Jusqu'à présent, nous nous étions habitués à un récit qui se figeait progressivement : l'argent de l'infrastructure IA s'écoulait des « achats de puces » vers l'électricité, le refroidissement et les puces personnalisées des fournisseurs de cloud, tandis que Nvidia, maillon le plus coûteux de cette chaîne, voyait la dynamique de croissance de ses centres de données se diluer progressivement. Au cours des derniers trimestres, les vendeurs à découvert ont utilisé à plusieurs reprises les arguments de « base trop élevée » et de « pic de croissance » pour fixer un plafond à Nvidia, auxquels s'ajoutent l'accélération actuelle des ASIC développés en interne par les grands fournisseurs de cloud et les doutes persistants du marché quant à un éventuel pic du cycle des dépenses d'investissement en IA. Les attentes du marché à l'égard de Nvidia se sont donc progressivement resserrées.

À la veille de la publication de ces résultats, le consensus de quarante et un analystes ne dépassait que de 1,2 % les prévisions de l'entreprise elle-même, ce qui indique presque que Wall Street voulait seulement confirmer que la croissance des centres de données de Nvidia n'avait pas calé. Nvidia avait déjà dépassé les attentes pendant cinq trimestres consécutifs, mais l'ampleur de chaque dépassement se réduisait, ce qui rendait le marché de plus en plus sceptique : cette courbe finirait-elle par atteindre son point d'inflexion ?

Le 26 août, après la clôture des marchés américains, Nvidia a publié des résultats qui ont totalement déjoué toutes les attentes. L'activité des centres de données reste le moteur de croissance absolu, avec un chiffre d'affaires et des prévisions pour le T3 largement supérieurs au consensus du marché. La première phrase de Jensen Huang dans le communiqué de résultats a en quelque sorte donné le ton du trimestre : « L'IA a atteint son point d'inflexion. Elle fait un travail utile. Ses tokens sont productifs et rentables. Désormais, le calcul est un revenu. »

Une année de transition du fournisseur au capital

Au cours de l'année écoulée, Nvidia est progressivement devenue une grande société d'investissement dans les infrastructures d'IA. Les cartes graphiques de jeu ne sont plus qu'une note de bas de page de son histoire, et le rôle de fournisseur de centres de données dans la chaîne industrielle de l'IA n'est plus qu'une de ses multiples identités. Le 18 septembre 2025, Nvidia a investi 50 milliards de dollars dans Intel dans le cadre d'une opération stratégique. Cet investissement rare chez un concurrent a rendu les relations entre les deux vieux rivaux encore plus subtiles, et ce, un mois seulement après que le gouvernement américain a acquis environ 10 % du capital d'Intel pour 89 milliards de dollars. L'annonce combinée de l'entrée du gouvernement au capital et de l'injection de fonds de Nvidia a enflammé l'imagination du marché quant au retour à la table de ce géant historique des puces. L'action Intel a bondi de 23 % le jour même, sa plus forte hausse en une seule journée depuis 1987. Le 29 décembre 2025, la transaction a été officiellement conclue, Nvidia ayant acheté plus de 2,147 milliards d'actions Intel par placement privé.

Au cours des onze mois qui ont suivi, Nvidia a adopté un mode d'investissement quasi illimité. Le 22 septembre 2025, Nvidia s'est engagé à investir jusqu'à 1000 milliards de dollars dans OpenAI, quatre jours seulement après l'investissement dans Intel. En janvier 2026, Nvidia a investi 100 milliards de dollars dans xAI, puis en juillet 2026, elle a augmenté son engagement envers OpenAI, portant le total à 2500 milliards de dollars. Et tout récemment, le 20 août, Nvidia a conclu sa transaction d'investissement la plus complexe, en faisant trois choses simultanément : d'abord, payer 60 milliards de dollars pour licencier le modèle d'IA Model Factory de Poolside, puis investir 10 milliards de dollars supplémentaires sur la base d'une valorisation pré-money de 120 milliards de dollars, et enfin, faire des offres d'emploi à plus de 100 employés de Poolside, qui rejoindront le projet de modèle open source Nemotron de Nvidia.

On peut dire que Nvidia a une fois de plus étendu son influence capitalistique à une entreprise de modèles d'IA de pointe. Il convient de noter que Poolside a précisé dans sa lettre aux investisseurs : il ne s'agit ni d'une acquisition, ni d'une acquisition de talents ; l'entreprise restera indépendante et ses trois cofondateurs resteront en poste. Et si elle continuait à développer des modèles open source de manière indépendante, elle aurait besoin de plus de matériel Nvidia que ce qui est réalistement possible. En d'autres termes, c'est la rareté de la puissance de calcul qui a finalement poussé cette entreprise dans les bras de Nvidia.

Les opérations capitalistiques incessantes brouillent les frontières de l'ensemble de l'industrie de l'IA : fournisseur, actionnaire, créancier, client, ces rôles autrefois bien distincts coexistent désormais chez Nvidia, qui occupe plusieurs positions à la table. Ce cercle fermé du capital rend donc la question du « financement circulaire » plus concrète. Nvidia investit de l'argent chez ses clients, qui peuvent ensuite utiliser cet argent pour acheter des GPU Nvidia, puis cet argent revient dans les comptes de Nvidia sous forme de revenus ; la croissance des revenus peut faire grimper le cours de l'action, et la hausse du cours donne à Nvidia plus de capital pour investir dans le client suivant. Ce que nous entendons répéter, « Nvidia investit 1000 milliards de dollars dans OpenAI, puis OpenAI rend cet argent à Nvidia », décrit précisément ce cycle. Et pour ce qui est du fonctionnement plus concret de l'ensemble de l'écosystème, Nvidia, Microsoft et Oracle investissent tous dans des développeurs d'IA, qui deviennent ensuite de gros acheteurs de leurs services cloud, ce qui fait circuler le même capital entre plusieurs entreprises et le fait comptabiliser comme revenu à chaque étape.

Si le retour commercial final de l'infrastructure IA tarde à se matérialiser, ce cycle de financement apparemment efficace se brisera d'abord au maillon le plus fragile. Le risque est que chaque maillon de cette chaîne repose sur l'hypothèse que « le maillon suivant pourra continuer à payer » : OpenAI pourra-t-il rentabiliser ses modèles pour couvrir les coûts des centres de données, les fournisseurs de cloud pourront-ils louer la puissance de calcul, les startups d'IA pourront-elles trouver un modèle rentable avant d'épuiser leur financement ? Et si les revenus d'un seul de ces nœuds ne sont pas à la hauteur des attentes, par exemple si les clients réduisent leurs achats, les commandes de Nvidia diminueront, ce qui entraînera une dépréciation de la valeur comptable de ses participations, et les fonds et garanties engagés pour soutenir ces clients pourraient se transformer en créances douteuses.

La logique de la défense est la suivante : ces investissements sont progressifs et liés à des jalons de déploiement réels. Prenons l'exemple d'OpenAI : chaque gigawatt déployé déclenche un nouvel investissement, 10 milliards de dollars pour le premier gigawatt, les tranches suivantes étant valorisées au prix d'OpenAI à ce moment-là. Cela signifie que si le déploiement n'a pas réellement lieu, l'investissement n'a pas lieu non plus, et il n'y a pas de place pour « fabriquer des revenus à partir de rien ».

C'est le débat qui agite le marché depuis des mois sur la stratégie capitalistique de Nvidia, et les inquiétudes concernant l'endettement de l'infrastructure IA se sont même propagées au marché obligataire. Depuis le début de l'année 2026, les grands fournisseurs de cloud et les entités liées à Nvidia ont émis 2250 milliards de dollars d'obligations, soit une hausse de 973,7 % en glissement annuel ! Et que ces risques se matérialisent ou non, ils constitueront des pierres d'achoppement sur l'ascension du cours de l'action Nvidia.

Un trimestre encore au-dessus des attentes

Les résultats de Nvidia pour le T2 de l'exercice 2027 sont, selon tous les critères traditionnels, parfaits. Le chiffre d'affaires s'élève à 962,21 milliards de dollars, en hausse de 106 % sur un an et de 18 % sur un trimestre, soit la plus forte croissance en glissement annuel depuis le deuxième trimestre de l'exercice 2025. Il dépasse de 52 milliards de dollars le milieu de la fourchette des prévisions de l'entreprise et de plus de 4 % les attentes des analystes. Le BPA ajusté s'établit à 2,22 dollars, en hausse de 120 % sur un an, dépassant les attentes du marché de près de 6 %. Le bénéfice d'exploitation non GAAP atteint 639,56 milliards de dollars, en hausse de 124 % sur un an, soit une marge d'exploitation d'environ 66 %, supérieure aux 611,9 milliards de dollars attendus par les analystes. Les charges d'exploitation s'élèvent à 82,32 milliards de dollars, inférieures aux 83,2 milliards de dollars attendus ; les revenus dépassent les attentes et le contrôle des coûts est également meilleur que prévu. Mais après la publication des résultats, l'action Nvidia a d'abord légèrement progressé dans les échanges après clôture, puis a rapidement chuté, perdant jusqu'à 4 %.

Le chiffre d'affaires de l'activité centres de données s'élève à 890 milliards de dollars, en hausse de 117 % sur un an et de 18 % sur un trimestre, supérieur aux attentes des analystes de 858 à 859 milliards de dollars, et représente environ 92,5 % du chiffre d'affaires total de l'entreprise. Les grands fournisseurs de cloud ont généré 487,1 milliards de dollars de revenus, dépassant largement les 435,5 milliards de dollars attendus, soit un dépassement de près de 52 milliards de dollars ; les revenus des applications cloud IA, industrielles et d'entreprise s'élèvent à 403,1 milliards de dollars, inférieurs aux 419,6 milliards de dollars attendus par le marché ; les revenus de l'informatique en périphérie atteignent 72 milliards de dollars, en hausse de 27 % sur un an et de 13 % sur un trimestre, supérieurs aux 66,1 milliards de dollars attendus. Cette structure montre que le dépassement des attentes de ce trimestre est principalement tiré par les grands fournisseurs de cloud, tandis que le rythme d'expansion de la demande des entreprises, de l'industrie et d'une partie des applications cloud liées à l'IA est légèrement inférieur aux attentes antérieures du marché.

C'est un signal à traiter avec prudence. Auparavant, le marché (y compris de nombreuses analyses) avait tendance à penser que la structure de la clientèle de Nvidia se diversifiait rapidement et que la demande des entreprises prenait le relais, mais les données de ce trimestre montrent que les quatre grands fournisseurs de cloud restent le principal moteur de croissance et que la montée en puissance du côté des entreprises n'a pas encore suivi. Le chiffre d'affaires de Compute & Networking s'élève à 883 milliards de dollars, également supérieur aux 846,9 milliards de dollars attendus, ce qui reflète la même logique : la construction de clusters à grande échelle reste la forme dominante de la demande actuelle.

En ce qui concerne la marge brute, les marges brutes GAAP et non GAAP du T2 s'établissent toutes deux à 75,0 %, stables par rapport au trimestre précédent et en hausse d'environ 2,5 à 2,6 points de pourcentage par rapport à la même période de l'année précédente. Maintenir une marge brute de 75 % avec un chiffre d'affaires proche de 1000 milliards de dollars et une chaîne d'approvisionnement des centres de données extrêmement tendue montre que le pouvoir de fixation des prix de Nvidia sur le marché de l'informatique accélérée par l'IA reste extrêmement fort. Mais les prévisions pour le T3 indiquent 74,0 %, soit une baisse d'environ 1 point de pourcentage par rapport au T2, inférieure aux 75 % attendus par les analystes. Plusieurs facteurs expliquent cette baisse, notamment les fluctuations de rendement et les perturbations de coûts généralement associées au début de la production en volume des nouvelles plateformes, la hausse des coûts de la chaîne d'approvisionnement, par exemple la hausse continue des prix de composants clés comme la mémoire HBM, l'emballage avancé et les substrats, ce qui a la même origine que la crise de la mémoire à laquelle Apple a été confrontée précédemment.

L'évolution de la structure des produits pourrait également faire de cette baisse le point de départ d'une tendance à plus long terme. Lorsque la part des systèmes complets en rack augmente, la structure des coûts des produits diffère de celle de la simple vente de GPU. Le signal produit le plus important de ces résultats est l'accélération de la production en volume de Vera Rubin. Les racks fonctionnent déjà chez des partenaires tels que CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure et Nebius. Ce détail est important : il signifie que Rubin tourne déjà dans les centres de données de clients réels. Cette toute nouvelle architecture système, qui combine CPU Vera, GPU Rubin, réseau Spectrum-6, BlueField, sécurité, stockage, chaîne d'outils logiciels et plateforme DSX, sera le pivot central du récit de croissance des prochains trimestres. Nvidia utilise à plusieurs reprises l'expression « usine d'IA » pour souligner qu'elle ne fournit pas des puces, mais un système complet pour construire, exploiter et étendre l'infrastructure de calcul IA. C'est crucial pour le récit de valorisation : l'une des principales inquiétudes du marché était de savoir si Nvidia pourrait passer en douceur à la plateforme de nouvelle génération après le pic de demande de Blackwell. La montée en puissance réussie de Rubin prolonge directement la visibilité du cycle de croissance. Mais la transition de produit apporte aussi des incertitudes à court terme, par exemple la montée en puissance d'une nouvelle plateforme s'accompagne généralement de changements dans la chaîne d'approvisionnement, le calendrier de livraison, l'acceptation par les clients et la structure des coûts, ce qui pourrait être l'une des raisons de la baisse des prévisions de marge brute pour le T3.

À la lecture de ces résultats, on constate que la qualité de la croissance de l'activité principale de Nvidia est réelle, peut-être même meilleure que ne le suggèrent les chiffres. Après exclusion de 77,7 milliards de dollars de gains sur investissements en actions, le bénéfice net non GAAP s'élève à 539,54 milliards de dollars, avec une marge d'exploitation de 66 %, ce qui indique que la rentabilité de l'activité principale elle-même est extrêmement forte et n'a pas été embellie par les gains d'investissement. Le contrôle des coûts est également meilleur que prévu ; mais l'ACIE inférieur de 16 milliards de dollars aux attentes montre que la diversification de la clientèle progresse plus lentement que le marché ne l'imaginait. Cela signifie que le risque de dépendance excessive aux quatre grands fournisseurs de cloud ne s'est pas atténué à court terme. La baisse de la marge brute, la chute brutale du flux de trésorerie disponible, la forte augmentation des créances clients et l'expansion du portefeuille d'investissements dessinent le portrait d'une entreprise qui utilise un bilan plus lourd et un cycle de conversion de trésorerie plus long pour soutenir une croissance plus rapide.

Récit de l'IA, paysage concurrentiel et chaîne d'approvisionnement : trois lignes parallèles

Les fondamentaux de Nvidia restent solides, mais les trois piliers qui les soutiennent évoluent chacun. Le premier est le récit de l'IA. Nous savons que l'attention de Wall Street sur le cycle d'investissement dans l'IA est passée de « l'expansion de la puissance de calcul » à la « validation des retours ». Le jugement à long terme de Jensen Huang est le suivant : les dépenses d'infrastructure d'IA pourraient atteindre 3 000 à 4 000 milliards de dollars par an d'ici la fin de la décennie, sous l'effet de la généralisation des agents IA, c'est-à-dire non plus de simples robots de questions-réponses, mais des systèmes d'IA capables de prendre des décisions en continu, d'appeler des outils et d'exécuter des tâches en plusieurs étapes.

Ce jugement en lui-même n'est guère contesté. Les divergences portent sur le calendrier et la trajectoire des retours. Aujourd'hui, plus personne ne se demande si investir dans l'IA, c'est investir dans l'avenir ; ce sont les flux de trésorerie et l'urgence des retours qui focalisent l'attention du marché. Comme nous l'avons dit plus haut, le risque s'amplifie sur le marché obligataire, et la réalisation rapide et réelle du rapport investissement/rendement est la question centrale de toute la chaîne industrielle de l'IA, et c'est aussi le point final de son modèle économique.

En outre, l'accélération de la filière des puces ASIC personnalisées continuera d'éroder le plafond de part de marché de Nvidia sur le marché des puces d'IA. Selon les données, la part du Custom Silicon dans l'ensemble du marché des puces d'IA devrait passer de 20,9 % en 2025 à 27,8 % en 2026, ce qui en fait la menace concurrentielle à la croissance la plus rapide sur le marché actuel des puces d'IA. Les TPU de Google, les Trainium d'Amazon et les MTIA de Meta : les trois grands fournisseurs de cloud accélèrent tous le développement de leurs propres puces. Broadcom, l'un des principaux bénéficiaires de ce domaine, a déjà atteint un chiffre d'affaires trimestriel lié à l'IA d'environ 108 milliards de dollars.

La particularité de cette menace est qu'elle n'est pas motivée par la performance, mais par le pouvoir de négociation. Les fournisseurs de cloud savent bien que leurs puces maison ne peuvent rivaliser avec Nvidia en termes de généralité et d'écosystème logiciel. Mais ils sont prêts à sacrifier une partie des performances pour réduire leur dépendance à un fournisseur unique, obtenir une autonomie de la chaîne d'approvisionnement et disposer de leviers dans les négociations d'achat. C'est pourquoi cette piste ne bouleversera pas la position de Nvidia à court terme, mais devra être suivie en continu à long terme. La question clé n'est pas de savoir si les TPU peuvent battre Blackwell, mais quelle proportion de leurs dépenses d'investissement les fournisseurs de cloud sont prêts à détourner de Nvidia.

En ce qui concerne la chaîne d'approvisionnement, la pénurie actuelle de centres de données, y compris le fait que tout leur cycle de vie est en rupture de stock, ne semble montrer aucun signe d'atténuation. En fait, la tension de la chaîne d'approvisionnement se lisait déjà dans les résultats du T1, qui donnaient le ton pour toute l'année. Au T1, Nvidia a porté l'offre totale à 1450 milliards de dollars, et la direction a clairement indiqué qu'elle n'était pas à l'abri des défis d'approvisionnement, mais qu'elle était confiante dans sa capacité à soutenir la croissance de ses clients. Elle prévoit que Nvidia restera en situation d'offre limitée pendant tout le cycle de vie de Vera Rubin.

Cette phrase peut être interprétée de deux manières, et ces deux interprétations ont des implications totalement différentes pour l'investissement. Pour les haussiers, la demande est réellement si forte que les fabricants de puces ne peuvent pas suivre la capacité de production ; la pénurie signifie un pouvoir de fixation des prix solide et une visibilité des commandes extrêmement élevée. Mais la pénurie d'approvisionnement est aussi un récit marketing : elle peut continuellement créer un sentiment de rareté et d'urgence d'achat sur le marché, incitant les clients à verrouiller leurs commandes à l'avance et à éviter d'attendre. Quelle que soit l'interprétation retenue, la chaîne d'approvisionnement, en particulier la capacité d'emballage avancé CoWoS de TSMC et la capacité de mémoire HBM, reste la variable la plus déterminante pour le plafond de croissance de Nvidia.

Cela explique aussi pourquoi, dans ce cycle du matériel IA, les fournisseurs en amont se trouvent également dans la position la plus certaine de bénéficiaires : TSMC maîtrise les procédés avancés et l'emballage, Micron et SK Hynix maîtrisent la capacité HBM, et leur allocation de capacité détermine la quantité que Nvidia peut livrer, qui à son tour détermine le plafond de revenus de toute la chaîne d'infrastructure IA.

En rassemblant ces trois pistes, en les combinant avec les fondamentaux de l'activité, les attentes de résultats et les trois lignes cachées, une structure claire se dégage : la demande, la capacité et le capital sont les trois variables centrales qui maintiennent la croissance de l'ensemble du système.

Nvidia reste Nvidia. Après avoir franchi le pas du fournisseur de puces au bâtisseur du monde de la puissance de calcul, elle pose actuellement les fondations d'une ère qui n'est pas encore pleinement arrivée. L'histoire de la croissance continue, et elle occupe toujours la position la plus éclatante de cette époque. Mais plus les projecteurs sont brillants, plus les ombres s'allongent. Les questions en suspens qu'elle laisse au marché deviendront l'un des fils conducteurs les plus importants des prochains trimestres à Wall Street.