Nvidia explique d'où viennent les prévisions de revenus de 70 % qui ont secoué le marché

Nvidia a rarement fourni au marché des perspectives de revenus pluriannuelles, ce qui a immédiatement suscité une large attention.

Dans un rapport publié le 2 septembre, JPMorgan indique que, selon de récents échanges avec Toshiya Hari, vice-président des relations investisseurs et de la finance stratégique de Nvidia, ce cadre de croissance de 70 % en glissement annuel ne provient pas d'un facteur unique, mais repose sur une accélération généralisée de la demande des fournisseurs de cloud à très grande échelle, des fournisseurs de services cloud émergents, des laboratoires d'IA, de l'IA souveraine et des entreprises. Plus important encore, la direction a clairement indiqué que sans contraintes d'approvisionnement, la croissance de l'activité pourrait même doubler — la variable clé qui limite actuellement la croissance est l'offre, et non la demande.

La raison directe pour laquelle Nvidia a volontairement divulgué des prévisions pour l'exercice 2028 est de combler l'écart significatif entre le consensus du marché et le jugement interne de l'entreprise. La direction estime que si cet écart persiste, il pourrait poser des défis substantiels à la planification des marques partenaires de la chaîne d'approvisionnement. Cette déclaration signifie que l'objectif de croissance de 70 % est considéré par la direction comme une « zone de confort » bien étayée, et non comme une prévision agressive, et que le potentiel de hausse implicite dépasse largement la valorisation actuelle du marché.

Parallèlement, Nvidia a émis des signaux importants sur plusieurs dimensions, notamment la structure de la clientèle, la part des activités d'inférence, les goulets d'étranglement de l'approvisionnement et les dispositifs de financement, esquissant davantage les perspectives de croissance à moyen terme de ce géant des puces d'IA. JPMorgan maintient sa recommandation de surpondérer sur Nvidia, avec un objectif de cours de 320 dollars, ce qui implique un potentiel de hausse d'environ 43 % par rapport au cours actuel de 224,41 dollars (clôture du 2 septembre).

L'offre, et non la demande, est le véritable plafond de la croissance

Le rapport indique que lors de ses échanges avec Toshiya Hari, vice-président des relations investisseurs et de la finance stratégique de Nvidia, JPMorgan a constaté que la direction de Nvidia affiche une confiance claire dans ce cadre de croissance de 70 %, tout en en délimitant les contours : il s'agit d'un chiffre contraint par l'offre, et non par la demande.

Selon le rapport de JPMorgan, Toshiya Hari a souligné lors de ces échanges que si les contraintes d'approvisionnement étaient exclues, la croissance de l'activité de Nvidia pourrait plus que doubler en glissement annuel. Cette déclaration révèle directement la nature conservatrice des prévisions actuelles — 70 % est une attente dans des conditions d'approvisionnement réelles, et non le plafond de demande que l'entreprise pourrait atteindre.

La direction a également précisé que la décision de fournir des perspectives pluriannuelles découle en partie de l'existence d'un « écart significatif » entre le consensus du marché et les observations internes de l'entreprise. Sans divulgation proactive, cette asymétrie d'information pourrait entraîner une inadéquation dans la planification des capacités des partenaires de la chaîne d'approvisionnement, ce qui limiterait en retour la capacité de livraison de Nvidia elle-même. En d'autres termes, ces prévisions constituent à la fois un signal pour les investisseurs et une gestion proactive de l'écosystème de la chaîne d'approvisionnement.

Plaquettes avancées et mémoire : les deux principaux goulets d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement

Concernant la composition spécifique des contraintes d'approvisionnement, Toshiya Hari a cité deux types de matériaux les plus critiques : les plaquettes avancées et la mémoire, qu'il a classés comme les deux postes les plus importants de la nomenclature (BOM) de Nvidia.

Selon le rapport de JPMorgan, Nvidia entretient actuellement des communications approfondies avec TSMC et trois fournisseurs de mémoire — Micron, SK Hynix et Samsung —, les discussions portant essentiellement sur l'amélioration de la disponibilité de l'offre.

La banque estime que cette déclaration de Toshiya Hari indique que la gestion de la chaîne d'approvisionnement de Nvidia est entrée dans une phase de coordination proactive intensive, plutôt que d'attendre passivement la libération des capacités. Le rythme d'atténuation de ces goulets d'étranglement déterminera directement si Nvidia peut dépasser la référence de 70 % de croissance au cours de l'exercice 2028. La marge d'amélioration de la chaîne d'approvisionnement constitue la marge de flexibilité des performances.

La part des activités d'inférence continue de croître, mais la polyvalence de la plateforme rend la quantification difficile

La structure des revenus entre inférence et entraînement est un sujet de préoccupation de longue date pour le marché. Toshiya Hari a donné lors de ces échanges le jugement directionnel le plus clair à ce jour : il y a environ 18 mois, les parts de revenus de l'entraînement et de l'inférence étaient à peu près égales ; actuellement, l'inférence a dépassé l'entraînement, et cette tendance devrait se poursuivre.

Cependant, selon le rapport, la direction a également souligné qu'il existe une difficulté inhérente à quantifier précisément la répartition entre les deux. La raison en est la grande polyvalence (fongibilité) de la plateforme Nvidia — prenons l'exemple des produits Grace Blackwell : les clients peuvent d'abord les utiliser pour des charges de travail d'entraînement, puis réaffecter les mêmes actifs matériels à des tâches d'inférence. Cette flexibilité est une manifestation de la compétitivité de la plateforme Nvidia, mais elle limite également les analyses externes de la structure des revenus.

La structure de la clientèle continue de se diversifier, les fournisseurs de cloud émergents contribuent à plus de la moitié

Les sources de revenus de Nvidia se diffusent des fournisseurs de cloud à très grande échelle vers un écosystème plus large. Selon Toshiya Hari, OpenAI et Anthropic, les deux principaux constructeurs de modèles de pointe, représentent actuellement environ 20 % de l'activité de Nvidia en termes de consommation finale, et cette proportion devrait atteindre environ 25 % au cours de l'exercice 2028.

Il convient de noter que ces chiffres reflètent la part au niveau de la consommation finale, et non la structure de clientèle directe de Nvidia — Nvidia vend généralement la puissance de calcul à des fournisseurs de cloud à très grande échelle ou à des fournisseurs de services cloud émergents, qui revendent ensuite la capacité de calcul aux constructeurs de modèles.

Au niveau des clients directs, la contribution des fournisseurs de services cloud émergents (neoclouds) est devenue incontournable. Selon le rapport de JPMorgan, les fournisseurs de services cloud émergents représentent actuellement plus de 50 % de l'activité ACIE (écosystème d'infrastructure de calcul accéléré et d'IA) de Nvidia, ce qui indique que le moteur de croissance de Nvidia ne dépend plus uniquement de quelques grands fournisseurs de cloud, mais est alimenté par un écosystème plus large de construction et de location de puissance de calcul.

Débat open source vs propriétaire : la réponse de Nvidia est « les deux sont nécessaires »

Concernant le débat du marché sur les mérites respectifs des grands modèles de langage (LLM) open source et propriétaires, la direction de Nvidia a donné une position claire : les deux ne sont pas en concurrence exclusive, et l'évolution continue de l'IA nécessite le développement coordonné des modèles open source et propriétaires.

Toshiya Hari a indiqué que Nvidia utilise largement en interne des modèles propriétaires tels qu'OpenAI et Claude, tandis que pour des tâches critiques comme la conception de puces, l'entreprise adopte une combinaison de modèles propriétaires et open source. La logique centrale de la direction est la suivante : tant que les constructeurs de modèles peuvent se commercialiser et améliorer continuellement leur modèle économique, la demande se transmettra en continu aux fournisseurs de puces comme Nvidia.

En outre, la direction a mentionné que les marges brutes (GM) des constructeurs de modèles semblent s'améliorer, en partie grâce à la baisse du coût par token d'une génération à l'autre rendue possible par la plateforme Nvidia. L'amélioration de l'économie des modèles constitue une boucle de rétroaction positive pour la demande de puces Nvidia.

Les dispositifs de financement visent à soutenir la demande future, la direction réfute les critiques de « financement circulaire »

Les multiples dispositifs de financement récemment lancés par Nvidia ont attiré l'attention du marché, et la direction en a donné une explication systématique lors de ces échanges.

Selon le rapport de JPMorgan, ces dispositifs comprennent : des accords de partage des revenus signés avec certains fournisseurs de services cloud émergents, le plan de campus de centres de données PORTS-Pike, ainsi qu'une plateforme de financement en capital privé de 500 milliards de dollars mise en place avec des institutions telles qu'Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR.

Concernant les accords de partage des revenus, le mécanisme de Nvidia consiste à fixer un prix plancher de base pour la location de puissance de calcul, et à partager les gains à la hausse lorsque le prix de location du marché dépasse la référence, créant ainsi une option de revenus récurrents en plus des ventes de matériel de base.

Face aux inquiétudes concernant le « financement circulaire », la direction a clairement indiqué que ces dispositifs de financement sont d'ampleur modérée, plafonnés, et soutenus par une forte demande sous-jacente, les rendements de l'écosystème et la solvabilité des acheteurs finaux de puissance de calcul. Nvidia positionne ces outils de financement comme un moyen de soutenir la demande future d'infrastructure d'IA, et non comme une opération de levier financier.