L'imagination de Wall Street ne peut pas suivre la "vitesse" de Nvidia

Article par Su Yang, Tencent Technology

Nvidia a de nouveau présenté des résultats financiers impressionnants, avec des revenus, un bénéfice d'exploitation et un bénéfice par action atteignant des niveaux record.

Le 26 août, heure locale aux États-Unis, Nvidia a publié ses résultats pour le deuxième trimestre de l'exercice 2027, se terminant le 26 juillet 2026. Le rapport indique que les revenus de Nvidia pour le trimestre ont atteint 96,221 milliards de dollars, en hausse de 106 % par rapport à l'année précédente et de 18 % par rapport au trimestre précédent ; le bénéfice net a atteint 59,688 milliards de dollars, en hausse de 126 % ; le bénéfice par action dilué s'élève à 2,46 dollars, en hausse de 128 %.

Comparé aux revenus de 81,615 milliards de dollars du trimestre précédent, Nvidia continue de battre des records de croissance. Au cours de la même période l'année dernière, l'entreprise avait enregistré des revenus de seulement 46,743 milliards de dollars, réalisant ainsi une quasi-doublement en un an.

Après la publication des résultats, l'action de Nvidia a chuté d'environ 1,3 % dans les échanges après la clôture, puis a bondi de plus de 4 %, reflétant ainsi les divergences et les changements dans les préoccupations du marché : autrefois, les investisseurs se demandaient si Nvidia pourrait continuer à dépasser les attentes, mais aujourd'hui, ils s'interrogent davantage sur la durabilité de l'infrastructure AI et si la prochaine génération de puces et de nouveaux modèles commerciaux pourront soutenir la croissance future.

En termes de rentabilité, Nvidia maintient un niveau très élevé.

Pour le deuxième trimestre, le bénéfice d'exploitation de l'entreprise a atteint 63,734 milliards de dollars, en hausse de 124 % ; selon les normes Non-GAAP, le bénéfice net s'élève à 53,954 milliards de dollars, en hausse de 118 %. Pendant ce temps, la marge brute de l'entreprise a atteint 75 %, supérieure à celle de 72,4 % de l'année précédente et légèrement au-dessus de 74,9 % du premier trimestre.

Le fondateur et PDG de Nvidia, Jensen Huang, a déclaré : "L'intelligence artificielle a atteint un point d'inflexion. Elle accomplit un travail utile, et ses tokens créent de la productivité et de la rentabilité. Maintenant, le calcul équivaut à des revenus."

Actuellement, de plus en plus de laboratoires AI et de startups se développent rapidement, et de nouvelles directions telles que les modèles open source et l'AI physique commencent également à se développer, l'ensemble de l'industrie AI entrant dans une phase de construction plus large.

Parallèlement, Nvidia continue d'augmenter les retours aux actionnaires. Pour le deuxième trimestre, l'entreprise a retourné environ 26 milliards de dollars aux actionnaires par le biais de rachats d'actions et de dividendes en espèces. À la fin du trimestre, l'autorisation de rachat d'actions de l'entreprise reste d'environ 99 milliards de dollars.

01 Les revenus des centres de données explosent, la croissance des clients cloud AI est encore plus rapide

Le moteur de cette nouvelle croissance de Nvidia reste son activité de centres de données.

Au deuxième trimestre, les revenus des centres de données de Nvidia ont atteint 89,023 milliards de dollars, en hausse de 117 % par rapport à l'année précédente et de 18 % par rapport au trimestre précédent, contribuant presque à l'intégralité de l'augmentation des revenus de l'entreprise. Avec les entreprises mondiales et les fournisseurs de services cloud continuant d'investir dans l'infrastructure AI, la demande pour les GPU de Nvidia reste élevée.

Nvidia a ajusté la manière dont elle divulgue ses activités de centres de données au premier trimestre, classant les clients en deux catégories : Hyperscale et ACIE.

Les revenus des clients hyperscale ont atteint 48,71 milliards de dollars, en hausse de 102 % par rapport à l'année précédente et de 13 % par rapport au trimestre précédent, provenant principalement de grandes entreprises de cloud public et d'Internet.

Parallèlement, les revenus des clients AI cloud, industriels et d'entreprise (ACIE) ont atteint 40,313 milliards de dollars, en hausse de 138 % par rapport à l'année précédente et de 25 % par rapport au trimestre précédent. Cette activité couvre les entreprises AI natives, les clients d'entreprise, les clients AI souverains et la demande de calcul hyperscale utilisant des services cloud AI.

La nouvelle méthode de classification montre que la demande en puissance de calcul AI s'étend des quelques géants du cloud aux entreprises, gouvernements et à d'autres scénarios industriels. Cependant, les investisseurs restent préoccupés par la rentabilité et la demande à long terme derrière les différents types de clients, et pas seulement par l'augmentation de la taille des commandes.

Le marché de la Chine continentale reste une variable importante dans le rapport.

Nvidia a déclaré que les revenus des produits Hopper pour les centres de données expédiés en Chine continentale représentaient moins de 1 % des revenus des centres de données au deuxième trimestre. De plus, l'entreprise n'a pas inclus de revenus de calcul des centres de données en Chine continentale dans ses prévisions pour le troisième trimestre.

En dehors des centres de données, les revenus de l'activité de calcul en périphérie ont atteint 7,198 milliards de dollars au deuxième trimestre, en hausse de 27 % par rapport à l'année précédente et de 13 % par rapport au trimestre précédent. Les ventes de stations de travail Blackwell ont stimulé la croissance, mais le marché des PC grand public a été affecté par la hausse des prix de la mémoire et des systèmes, ce qui a partiellement compensé la croissance.

02 Blackwell Ultra en forte demande, Vera Rubin en pleine production

Nvidia pousse sa gamme de produits à évoluer d'un GPU unique vers une plateforme de calcul complète.

Au deuxième trimestre, Blackwell Ultra est devenu un facteur clé de la croissance de l'activité des centres de données. Nvidia a déclaré que la croissance des revenus des centres de données pour le trimestre provenait principalement du déploiement à grande échelle de l'infrastructure Blackwell Ultra. Alors que les fournisseurs de services cloud et les entreprises AI continuent de construire de grands clusters de calcul AI, Blackwell entre dans une phase de déploiement commercial plus large.

Parallèlement, Nvidia a commencé à se préparer pour le prochain cycle de produits. Au deuxième trimestre, l'entreprise a annoncé que la plateforme Vera Rubin était désormais entièrement opérationnelle, et les systèmes de racks associés fonctionnent sur les plateformes cloud de partenaires comme CoreWeave et Google Cloud.

La plateforme Rubin comprend non seulement des GPU, mais aussi des CPU, des réseaux, des logiciels et des solutions au niveau système. Le CPU Vera est le premier CPU conçu par Nvidia pour les agents AI, et ce produit devrait être adopté par des fournisseurs de technologies de premier plan dans le monde.

De plus, Nvidia a également annoncé que le NVIDIA Groq 3 LPX, destiné à l'inférence AI interactive, est désormais entièrement opérationnel. Nvidia espère renforcer sa compétitivité dans les scénarios d'inférence AI en temps réel grâce à des produits comme Groq 3 LPX.

En plus des produits matériels, Nvidia renforce également son écosystème logiciel.

Au deuxième trimestre, l'entreprise a lancé la plateforme DSX, offrant une solution complète pour la conception, la construction et l'exploitation de grandes usines AI. Cette plateforme intègre le calcul, le réseau, le logiciel et les systèmes pour aider les clients à construire une infrastructure AI à plus grande échelle.

Dans le domaine des logiciels AI, Nvidia continue d'élargir le NVIDIA Agent Toolkit et d'améliorer ses capacités de développement grâce à PhysicsNeMo et à la bibliothèque CUDA-X. L'entreprise a déclaré qu'elle collaborait avec des fournisseurs de plateformes logicielles du monde entier pour lancer de nouveaux logiciels, des modèles open source et des projets de partenariat.

Pour Nvidia, la concurrence en matière de produits ne se limite plus à la performance d'une puce unique, mais s'étend à l'écosystème complet allant des puces, des réseaux, des logiciels aux systèmes. Cependant, le marché reste attentif à la vitesse de transition de Blackwell vers Rubin, ainsi qu'à la capacité de la nouvelle plateforme à continuer à inciter les clients à accroître leurs investissements dans l'infrastructure AI.

03 L'infrastructure AI entre dans une phase de financement, Nvidia joue un rôle de construction plus important

Avec l'expansion continue des centres de données AI, Nvidia participe à davantage de constructions d'infrastructure.

Le rapport financier du deuxième trimestre indique qu'à la date du 26 juillet 2026, les engagements futurs de Nvidia s'élèvent à 360 milliards de dollars. Cela comprend 279 milliards de dollars d'engagements de fourniture et de capacité, 29 milliards de dollars d'accords de services cloud, 23 milliards de dollars de dépenses d'investissement et 25 milliards de dollars d'investissements en actions.

Ces engagements sont principalement liés à l'expansion future de l'infrastructure AI. Parmi eux, le projet PORTS-Pike de SB Energy dans l'Ohio, auquel Nvidia participe, est le plus surveillé.

Nvidia a déclaré qu'elle fournissait un soutien de crédit pour le parc technologique de SB Energy dans l'Ohio, le projet impliquant initialement la construction de 4,25 GW de terres, d'électricité et d'installations pour héberger l'infrastructure Nvidia d'OpenAI. Les obligations de garantie fournies par Nvidia peuvent atteindre jusqu'à 105 milliards de dollars et entreront en vigueur par étapes une fois que les conditions seront remplies, comme lorsque le centre de données atteindra un état opérationnel.

Parallèlement, Nvidia pousse pour des investissements en capital plus importants dans l'infrastructure AI. L'entreprise a déjà annoncé des partenariats stratégiques avec des institutions telles qu'Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR, visant à mobiliser plus de 500 milliards de dollars de capital tiers pour la construction d'infrastructure AI dans les années à venir.

Jensen Huang estime que la construction d'infrastructure AI entre dans une nouvelle phase, nécessitant d'importants investissements en capital pour soutenir le développement de l'entraînement des modèles AI, de l'inférence et d'autres applications.

Cependant, avec la participation croissante de Nvidia à davantage de projets d'infrastructure, le marché commence également à s'inquiéter de la pression financière que ce modèle pourrait engendrer.

À la fin du deuxième trimestre, Nvidia avait 56,6 milliards de dollars en liquidités, équivalents de liquidités et titres de créance. Parallèlement, l'entreprise a émis pour 25 milliards de dollars de billets non garantis de premier ordre au cours du deuxième trimestre, destinés à des besoins d'entreprise généraux. Nvidia a déclaré que la situation financière de l'entreprise reste solide, et que les futurs investissements seront principalement axés sur le soutien de la chaîne d'approvisionnement, de l'infrastructure et des besoins de croissance à long terme.

04 Les revenus du T3 dépasseront les 100 milliards, la pression concurrentielle commence à se faire sentir

Pour le prochain trimestre, Nvidia a donné des prévisions de croissance continue.

L'entreprise prévoit que les revenus du troisième trimestre de l'exercice 2027 atteindront 108 milliards de dollars, avec une fluctuation de 2 % ; elle prévoit également que la marge brute sera de 74 % tant selon les normes GAAP que Non-GAAP. Nvidia a également souligné que cette prévision n'inclut aucun revenu de calcul des centres de données en Chine.

Comparé aux revenus de 96,2 milliards de dollars du deuxième trimestre, Nvidia prévoit que le troisième trimestre continuera de croître. Cependant, l'attention du marché s'est déjà déplacée de la croissance trimestrielle vers le paysage concurrentiel à long terme.

Actuellement, la concurrence sur le marché des puces AI s'élargit. Nvidia a souligné dans son rapport qu'elle maintient son avantage grâce à une plateforme de calcul complète, y compris des processeurs, des technologies d'interconnexion, des logiciels, des algorithmes, des systèmes et des services. L'entreprise espère répondre aux besoins d'entraînement et d'inférence AI grâce à cet écosystème complet.

Cependant, les concurrents accélèrent également leur déploiement. AMD continue de lancer des produits pour les centres de données, et Google développe également ses propres puces TPU. Les grandes entreprises technologiques sont à la fois des clients importants pour Nvidia et investissent également des ressources pour développer leurs propres plateformes de calcul.

Les investisseurs se concentrent particulièrement sur le développement du marché de l'inférence AI. Avec l'augmentation des applications AI, la demande de calcul s'étend de l'entraînement des modèles aux services d'inférence. Nvidia renforce ses capacités d'inférence grâce à la plateforme Vera Rubin, au Groq 3 LPX et à son écosystème logiciel, espérant maintenir sa position de leader sur le marché.

Cependant, la croissance future doit encore répondre à plusieurs questions : Blackwell Ultra et la plateforme Rubin peuvent-elles continuer à inciter les clients à augmenter leurs achats ? L'investissement dans l'infrastructure AI peut-il maintenir le rythme actuel ? Et avec l'augmentation des puces développées par les clients, la part de marché de Nvidia dans le calcul AI sera-t-elle affectée ?

Les revenus de 96,2 milliards de dollars représentent un autre jalon pour Nvidia dans la vague AI.

Pour Nvidia, ces données financières record témoignent du succès des cycles passés, tandis que le défi de la prochaine étape sera de maintenir sa position centrale alors que l'industrie AI entre dans une phase de construction à plus grande échelle.

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