Centre de capital AI ? Rapport financier Q2 FY 2027 de NVIDIA : la croissance continue de s'accélérer, le super cycle de l'IA entre dans une phase parallèle multi-lignes

Nous nous sommes habitués à un récit qui se solidifie progressivement : l'argent pour l'infrastructure de l'IA passe de l'achat de puces à l'électricité, au refroidissement, et aux puces personnalisées des fournisseurs de cloud eux-mêmes. NVIDIA, en tant que maillon le plus coûteux de cette chaîne, voit la dynamique de croissance de ses centres de données progressivement diluée. Au cours des derniers trimestres, le marché baissier a souvent prédit le plafond de NVIDIA avec des arguments tels que "base trop élevée" et "taux de croissance atteignant un sommet", ajoutés à l'accélération de la recherche et développement d'ASIC par les grands fournisseurs de cloud, ainsi que les doutes persistants sur le fait que le cycle de dépenses en capital pour l'IA ait atteint son sommet. Les attentes du marché envers NVIDIA se sont donc lentement resserrées.

À l'approche de ce rapport financier, les prévisions consensuelles de quarante et un analystes n'étaient que 1,2 % supérieures aux prévisions de l'entreprise elle-même, ce qui indique presque que Wall Street voulait simplement confirmer que la croissance des centres de données de NVIDIA ne s'était pas arrêtée. NVIDIA avait déjà dépassé les attentes pendant cinq trimestres consécutifs, mais chaque fois, l'écart de dépassement se réduisait, ce qui a conduit le marché à douter de la possibilité que cette courbe atteigne finalement son point d'inflexion.

Le 26 août, après la fermeture des marchés américains, NVIDIA a présenté des résultats qui ont complètement brisé toutes les attentes. L'activité des centres de données reste le moteur de croissance absolu, avec des revenus et des prévisions pour le troisième trimestre dépassant largement les attentes du marché. La première phrase de Jensen Huang dans la déclaration financière a également, dans une certaine mesure, fixé le ton pour ce trimestre : "L'IA a atteint son point d'inflexion. Elle fait un travail utile. Ses tokens sont productifs et rentables. Maintenant, le calcul équivaut à des revenus."

Une année de transition des fournisseurs vers le capital

Au cours de l'année écoulée, NVIDIA est progressivement devenue une grande société d'investissement dans l'infrastructure de l'IA. Les cartes graphiques de jeu sont devenues une note de bas de page dans son histoire, et les fournisseurs de centres de données de la chaîne de l'IA sont devenus l'une de ses nombreuses identités. Le 18 septembre 2025, NVIDIA a investi 5 milliards de dollars dans Intel comme stratégie de positionnement, une opération rare d'investir dans un concurrent qui a également rendu la relation entre ces deux anciens rivaux plus délicate, à peine un mois après que le gouvernement américain a acquis environ 10 % des actions d'Intel pour 8,9 milliards de dollars. L'entrée du gouvernement et l'injection de fonds de NVIDIA ont enflammé l'imagination du marché sur le retour de ce vieux géant des puces à la table, et le cours de l'action d'Intel a bondi de 23 % ce jour-là, enregistrant la plus forte hausse en une journée depuis 1987. Le 29 décembre 2025, cette transaction a été officiellement finalisée, NVIDIA ayant acquis plus de 214,7 millions d'actions d'Intel par le biais d'une vente privée.

Au cours des onze mois suivants, NVIDIA a adopté un modèle d'investissement presque illimité. Le 22 septembre 2025, NVIDIA a promis d'investir jusqu'à 100 milliards de dollars dans OpenAI, seulement quatre jours après l'investissement dans Intel. En janvier 2026, NVIDIA a investi 10 milliards de dollars dans xAI, et en juillet 2026, elle a augmenté son engagement envers OpenAI, portant le montant total à 250 milliards de dollars. Et tout récemment, le 20 août, NVIDIA a finalisé la transaction d'investissement la plus complexe, réalisant simultanément trois actions : d'abord, elle a payé 6 milliards de dollars pour le modèle AI de Poolside, Model Factory, puis a investi 1 milliard de dollars à une valorisation pré-argent de 12 milliards de dollars, et enfin, elle a fait 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 de nouveau infiltré son influence capitalistique dans une entreprise de modèles AI de pointe. Il est à noter que Poolside a spécifiquement indiqué dans sa lettre aux investisseurs : ce n'est pas une acquisition, ni une acquisition de talents, l'entreprise restera indépendante, et les trois cofondateurs continueront à occuper leurs postes. Et si elle continue à développer des modèles open source de manière indépendante, elle devra obtenir plus de matériel NVIDIA que ce qui est réellement possible. En d'autres termes, la rareté de la puissance de calcul a finalement poussé cette entreprise dans les bras de NVIDIA.

Les mouvements de capital incessants rendent les frontières de l'ensemble de l'industrie de l'IA floues : fournisseurs, actionnaires, créanciers, clients, ces rôles qui étaient autrefois clairement définis, se retrouvent maintenant simultanément établis sur NVIDIA, occupant plusieurs places à la table. Ainsi, ce cercle de capital a également rendu la question du "financement circulaire" plus concrète. NVIDIA investit de l'argent dans les clients, qui peuvent ensuite utiliser cet argent pour acheter des GPU NVIDIA, et cet argent revient ensuite dans les états financiers de NVIDIA sous forme de revenus, la croissance des revenus peut faire monter le prix de l'action, et la hausse du prix de l'action permet à NVIDIA d'investir davantage dans le prochain client. Ce que nous entendons souvent, "NVIDIA investit 100 milliards de dollars dans OpenAI, puis OpenAI rend cet argent à NVIDIA", parle de ce cycle. Et en ce qui concerne le fonctionnement plus concret de l'ensemble de l'écosystème, NVIDIA, Microsoft et Oracle investissent tous dans des développeurs d'IA, et ces développeurs deviennent ensuite de grands acheteurs de leurs services de cloud computing, entraînant un flux de capital entre plusieurs entreprises, et chaque étape étant comptabilisée comme des revenus.

Si les retours commerciaux finaux de l'infrastructure de l'IA ne peuvent pas être réalisés rapidement, alors ce cycle de financement apparemment efficace pourrait se rompre au niveau le plus fragile. Le risque réside dans le fait que chaque maillon de cette chaîne repose sur l'hypothèse que "le maillon suivant peut continuer à payer" : OpenAI peut-elle gagner de l'argent avec ses modèles pour couvrir les coûts des centres de données, les fournisseurs de cloud peuvent-ils louer leur puissance de calcul, les startups d'IA peuvent-elles trouver un modèle rentable avant d'épuiser leur financement ? Et si l'un de ces nœuds ne génère pas les revenus escomptés, par exemple si un client réduit ses achats, alors les commandes de NVIDIA diminueront, ce qui entraînera une diminution de la valeur comptable des investissements en actions, et les fonds et garanties précédemment investis pour soutenir ces clients pourraient devenir des créances douteuses potentielles.

La logique de la défense est la suivante : ces investissements sont progressifs et liés aux jalons de déploiement réels. Prenons l'exemple de l'investissement dans OpenAI, chaque gigawatt déployé déclenche un nouvel investissement, 10 milliards de dollars lors du premier gigawatt déployé, et les lots suivants sont tarifés selon la valorisation d'OpenAI à ce moment-là. Cela signifie que si le déploiement ne se produit pas réellement, l'investissement ne se produira pas non plus, il n'y a pas d'espace pour "créer des revenus à partir de rien".

C'est le débat continu du marché au cours des derniers mois sur la stratégie de capital de NVIDIA, les inquiétudes concernant la levée de fonds pour l'infrastructure de l'IA ont même atteint le marché obligataire. Depuis 2026, les grands fournisseurs de cloud et les entités associées à NVIDIA ont émis 225 milliards de dollars d'obligations, en hausse de 973,7 % par rapport à l'année précédente ! Et peu importe si ces risques se concrétisent ou non, ils deviendront des pierres d'achoppement dans l'escalier de la montée du prix de l'action de NVIDIA.

Un autre trimestre au-delà des attentes

Le rapport financier Q2 FY 2027 de NVIDIA est, selon tous les critères traditionnels, parfait. Les revenus s'élèvent à 96,221 milliards de dollars, en hausse de 106 % par rapport à l'année précédente et de 18 % par rapport au trimestre précédent, ce qui représente le taux de croissance le plus élevé depuis le deuxième trimestre de l'exercice 2025. Cela dépasse de 5,2 milliards de dollars la médiane des prévisions de l'entreprise et de plus de 4 % les prévisions des analystes. Le bénéfice par action ajusté est de 2,22 dollars, en hausse de 120 % par rapport à l'année précédente, dépassant les attentes du marché de près de 6 %. Le bénéfice d'exploitation non-GAAP est de 63,956 milliards de dollars, en hausse de 124 %, correspondant à une marge d'exploitation d'environ 66 %, supérieure aux prévisions des analystes de 61,19 milliards de dollars. Les frais d'exploitation s'élèvent à 8,232 milliards de dollars, inférieurs aux prévisions de 8,32 milliards de dollars, ce qui montre que, tout en dépassant les prévisions de revenus, le contrôle des coûts a également été meilleur que prévu. Cependant, après la publication des résultats, le prix de l'action de NVIDIA a d'abord légèrement augmenté, puis a rapidement chuté, perdant jusqu'à 4 %.

Les revenus de l'activité des centres de données s'élèvent à 89 milliards de dollars, en hausse de 117 % par rapport à l'année précédente et de 18 % par rapport au trimestre précédent, dépassant les prévisions des analystes de 85,8 à 85,9 milliards de dollars, représentant environ 92,5 % des revenus totaux de l'entreprise. Les grands fournisseurs de cloud ont généré des revenus de 48,71 milliards de dollars, largement supérieurs aux prévisions de 43,55 milliards de dollars, avec un écart de près de 5,2 milliards de dollars ; les revenus des applications cloud AI, industrielles et d'entreprise s'élèvent à 40,31 milliards de dollars, inférieurs aux prévisions du marché de 41,96 milliards de dollars ; les revenus de l'informatique en périphérie s'élèvent à 7,2 milliards de dollars, en hausse de 27 % par rapport à l'année précédente et de 13 % par rapport au trimestre précédent, dépassant les prévisions de 6,61 milliards de dollars. Cette structure indique que le dépassement des attentes ce trimestre a principalement été tiré par les grands fournisseurs de cloud, tandis que l'expansion des demandes du côté des entreprises, industrielles et certaines applications cloud AI a été légèrement inférieure aux attentes précédentes du marché.

C'est un signal qui nécessite une attention prudente. Auparavant, le marché (y compris de nombreuses analyses) avait tendance à penser que la structure des clients 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 moteur de croissance absolu, et le rythme d'expansion du côté des entreprises n'a pas encore complètement suivi. Les revenus de Compute & Networking s'élèvent à 88,3 milliards de dollars, également supérieurs aux prévisions de 84,69 milliards de dollars, reflétant la même logique : la construction de grands clusters reste la forme de demande centrale actuelle.

En ce qui concerne la marge brute, les marges brutes GAAP et non-GAAP du Q2 sont toutes deux de 75,0 %, stables par rapport au trimestre précédent, et en hausse d'environ 2,5 à 2,6 points de pourcentage par rapport à l'année précédente. Dans un contexte où les revenus approchent les 100 milliards de dollars et où la chaîne d'approvisionnement des centres de données est extrêmement tendue, maintenir une marge brute de 75 % indique que NVIDIA conserve un fort pouvoir de fixation des prix sur le marché de l'accélération de calcul AI. Cependant, les prévisions pour le Q3 indiquent 74,0 %, soit une baisse d'environ 1 point par rapport au Q2, inférieure aux prévisions des analystes de 75 %. Cela est dû à différents facteurs, notamment les nouvelles plateformes qui, lors de leur production initiale, sont généralement accompagnées de fluctuations de rendement et de perturbations de coûts, ainsi que l'augmentation des coûts de la chaîne d'approvisionnement, tels que HBM, l'emballage avancé, et d'autres étapes clés, qui sont à l'origine de la crise de mémoire à laquelle Apple a été confrontée auparavant.

Les changements dans la structure des produits pourraient également rendre la baisse un point de départ pour une tendance à plus long terme. Lorsque la part des systèmes de rack livrés augmente, la structure des coûts des produits sera différente de celle de la vente pure de GPU. Le signal produit le plus important dans le rapport est que Vera Rubin entre en production de masse. Actuellement, les racks fonctionnent chez des partenaires tels que CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure et Nebius. Ce détail est important, car il signifie que Rubin fonctionne déjà dans les centres de données de clients réels. Ce système d'architecture de niveau système entièrement nouveau, combinant Vera CPU, Rubin GPU, Spectrum-6 réseau, BlueField, sécurité, stockage, chaîne d'outils logiciels, et plateforme DSX, deviendra le pivot central de son récit de croissance pour plusieurs trimestres à venir. NVIDIA utilise à plusieurs reprises l'expression "usine AI" pour souligner qu'elle ne fournit pas seulement des puces, mais un système complet pour construire, faire fonctionner et étendre l'infrastructure de calcul AI. Cela est crucial pour le récit de valorisation, l'une des préoccupations majeures du marché était : après le pic de demande de Blackwell, NVIDIA pourra-t-elle passer en douceur à la prochaine génération de plateformes ? La production réussie de Rubin a directement prolongé la visibilité du cycle de croissance. Cependant, le changement de produit entraîne également une incertitude à court terme, par exemple, la montée en puissance de nouvelles plateformes est généralement accompagnée de changements dans la chaîne d'approvisionnement, le rythme de livraison, l'acceptation par les clients et la structure des coûts, ce qui est également l'une des raisons possibles de la baisse des prévisions de marge brute pour le Q3.

Pour ce rapport financier, il est clair que la qualité de la croissance des activités principales de NVIDIA est réelle, et pourrait même être meilleure que les chiffres de surface. En excluant les revenus des investissements en actions de 7,77 milliards de dollars, le bénéfice net non-GAAP est de 53,954 milliards de dollars, avec une marge d'exploitation de 66 %, indiquant que la rentabilité de l'activité principale elle-même est extrêmement forte, sans embellissement par les revenus d'investissement. Le contrôle des coûts a également été meilleur que prévu ; tandis que les 1,6 milliard de dollars d'ACIE inférieurs aux attentes indiquent que le processus de diversification des clients est plus lent que ce que le marché avait précédemment imaginé. Cela signifie que la dépendance excessive aux quatre grands fournisseurs de cloud n'a pas encore été atténuée à court terme. La baisse de la marge brute, la chute du flux de trésorerie libre, l'augmentation des comptes clients et l'expansion du portefeuille 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.

Narratif AI, paysage concurrentiel et chaîne d'approvisionnement : trois lignes parallèles

Actuellement, les fondamentaux de NVIDIA restent solides, mais les trois piliers qui soutiennent ces fondamentaux subissent également des changements. Tout d'abord, le narratif de l'IA, nous savons que Wall Street se concentre actuellement sur le cycle d'investissement en IA, passant de "l'expansion de la puissance de calcul" à "la validation des retours". Le jugement à long terme de Jensen Huang est que les dépenses en infrastructure AI pourraient atteindre 30 000 à 40 000 milliards de dollars par an d'ici la fin du siècle, le moteur étant la généralisation des agents AI, c'est-à-dire des systèmes AI capables de prendre des décisions continues, d'appeler des outils et d'exécuter des tâches en plusieurs étapes, plutôt que de simples robots de questions-réponses.

Ce jugement lui-même ne suscite guère de controverse. La divergence réside dans le calendrier et le chemin de retour. Aujourd'hui, personne ne s'intéresse à la question de savoir si investir dans l'IA, c'est investir dans l'avenir ; le flux de trésorerie et l'urgence des retours sont désormais au cœur des préoccupations du marché. Comme nous l'avons mentionné précédemment, les risques se sont amplifiés sur le marché obligataire, la réalité et la rapidité de la rentabilité sont les questions centrales de l'ensemble de la chaîne de l'industrie de l'IA, c'est aussi le terminal de son modèle commercial.

De plus, l'accélération de la course aux puces ASIC personnalisées continuera d'éroder le plafond de parts de marché de NVIDIA dans le secteur des puces AI. Sur le plan des données, la part des puces personnalisées dans l'ensemble du marché des puces AI devrait passer de 20,9 % en 2025 à 27,8 % en 2026, ce qui représente la menace concurrentielle à la croissance la plus rapide dans le marché actuel des puces AI. Google TPU, Amazon Trainium et Meta MTIA, les trois grands fournisseurs de cloud, accélèrent tous le développement de leurs propres puces. Broadcom, en tant que l'un des plus grands bénéficiaires de ce domaine, a déjà atteint un chiffre d'affaires trimestriel d'environ 10,8 milliards de dollars lié à l'IA.

La particularité de cette menace réside dans le fait que son moteur n'est pas la performance, mais le pouvoir de négociation. Les fournisseurs de cloud savent très bien que les puces personnalisées ne peuvent rivaliser avec NVIDIA en termes de polyvalence et d'écosystème logiciel. Mais ils sont prêts à sacrifier une partie de la performance pour réduire leur dépendance à un fournisseur unique, obtenir une autonomie de la chaîne d'approvisionnement et avoir un levier dans les négociations d'achat. C'est pourquoi cette piste ne renversera pas la position de NVIDIA à court terme, mais doit être suivie de près à long terme. La clé n'est pas de savoir si TPU peut battre Blackwell, mais de savoir quel pourcentage des dépenses en capital les fournisseurs de cloud sont prêts à détourner de NVIDIA.

En ce qui concerne la chaîne d'approvisionnement, la pénurie de centres de données, y compris le fait qu'il y a des pénuries tout au long de leur cycle de vie, semble toujours ne montrer aucun signe d'atténuation. En fait, la tension de la chaîne d'approvisionnement était déjà visible dans le rapport du premier trimestre, établissant le ton pour toute l'année. NVIDIA a porté son volume total d'approvisionnement à 145 milliards de dollars au premier trimestre, la direction a clairement déclaré qu'elle n'était pas immunisée contre les défis d'approvisionnement, mais qu'elle avait confiance pour soutenir la croissance de ses clients. Elle s'attend à ce que NVIDIA reste dans un état de contrainte d'approvisionnement tout au long du cycle de vie de Vera Rubin.

Cette phrase peut être interprétée de deux manières, et ces deux interprétations ont des significations totalement différentes pour les investissements. Pour les haussiers, la demande est vraiment 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 ; tandis que la pénurie d'approvisionnement est également un récit marketing, elle peut continuer à créer un sentiment de rareté et d'urgence d'achat sur le marché, incitant les clients à verrouiller les commandes à l'avance pour éviter d'attendre. Et quelle que soit l'interprétation qui se concrétise, la chaîne d'approvisionnement, en particulier la capacité de packaging avancé CoWoS de TSMC et la capacité de mémoire HBM, reste la variable la plus déterminante pour la limite de croissance de NVIDIA.

Cela explique également pourquoi, dans ce cycle matériel AI, les fournisseurs en amont se trouvent également dans la position la plus certaine pour bénéficier : TSMC contrôle les processus avancés et le packaging, Micron et SK Hynix contrôlent la capacité HBM, leur répartition de capacité détermine combien de produits NVIDIA peut livrer, et combien de produits NVIDIA peut livrer détermine le plafond de revenus de l'ensemble de la chaîne d'infrastructure AI.

En regardant ces trois pistes ensemble, en les mettant en relation avec les fondamentaux de l'entreprise, les prévisions financières et ces trois lignes sous-jacentes, une structure claire émerge : la demande, la capacité, le capital, ces trois variables sont les éléments clés pour maintenir la vitesse de croissance de l'ensemble du système.

NVIDIA est toujours NVIDIA. Après avoir réussi la transition de fournisseur de puces à constructeur d'un monde de calcul, elle est actuellement en train de poser les bases pour une époque qui n'est pas encore complètement arrivée. L'histoire de la croissance continue, elle reste à la position la plus brillante de cette époque. Cependant, plus les projecteurs sont brillants, plus l'ombre qui en découle est longue. Elle laisse au marché des questions en suspens qui deviendront la ligne directrice la plus importante des prochains trimestres sur le marché boursier américain.

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