Chasser le prochain Marvel ? Jensen Huang a déjà partagé des indices sur une diapositive

Marvell $MRVL est passé d’une action inférieure à 100 $ à plus de 300 $ depuis que Jensen Huang l’a qualifiée de « la prochaine entreprise d’un billion de dollars », et maintenant tout le monde cherche son prochain indice. La chose la plus utile qu’il ait laissée sur scène était une carte.

• Points clés :
• • La carte de l’usine IA de Jensen Huang 2026 mettait en lumière le cadre de développement DSX de NVIDIA.
• • Marvell a gagné 241 % depuis le début de l’année ; les entreprises d’infrastructure IA pourraient voir une attention accrue des investisseurs.
• • NVIDIA prévoit 100 GW d’usines IA d’ici 2030, attirant l’attention sur ses partenaires de l’écosystème.

Le billet invité suivant provient de Ziven.io, une plateforme d’intelligence des marchés publics fournissant des données sur les entreprises exposées au minage de bitcoin, à l’intelligence artificielle et aux stratégies de trésorerie crypto. Publié initialement le 18 juin 2026 par Cindy Feng.

Depuis que Jensen Huang a pris la scène de Computex et a qualifié Marvell de « la prochaine entreprise d’un billion de dollars », MRVL n’a pas regardé en arrière. Une action qui se négociait entre 50 et 100 dollars en avril se situe maintenant autour de 300 dollars, avec un sommet historique à environ 316 dollars et une hausse d’environ 241 % depuis le début de l’année. Une phrase de Jensen, et une entreprise réévaluée de plus de 250 milliards de dollars.

Pas surprenant, un nouvel exercice a commencé : passer au peigne fin tout ce que Jensen dit, trouver le prochain nom qu’il bénira et devenir riche.

Je comprends cette impulsion, mais ce qui ressort clairement en écoutant l’intégralité du discours de Jensen, c’est que la plupart des gens regardent la mauvaise chose. Jensen n’a pas simplement lâché un nom à la mode, il a tracé une carte complète de la façon dont une usine IA est réellement construite, couche par couche, entreprise par entreprise. Cette carte est la partie qu’il faut connaître, car elle fonctionne encore longtemps après que le battage médiatique s’estompe. Je vais vous guider à travers cette diapositive spécifique, mais commençons d’abord par la partie qui a déconcerté beaucoup de gens.

RTX, DGX, DSX : ouvrier, équipe, usine

Jensen a divisé les marques de NVIDIA en trois couches, chacune étant une unité plus grande que la précédente :

• RTX est le GPU, l’ouvrier. La puce qui effectue le calcul réel. Une paire de mains.
• DGX est le système, l’équipe. Connectez une pile de ces puces dans une seule machine et vous avez un DGX. Une équipe agissant comme une seule unité.
• DSX est l’infrastructure, l’usine. Le bâtiment dans lequel ces équipes travaillent, ainsi que l’alimentation, la refroidissement, le réseau et le logiciel pour faire fonctionner des milliers d’entre eux 24h/24 et 7j/7.

Vous avez probablement entendu parler de RTX et DGX. DSX est le nouveau, et c’est celui qu’il faut comprendre, car c’est là que NVIDIA cesse de vous vendre une puce et commence à vous vendre une méthode pour construire toute l’usine.

Ce qu’est réellement le DSX

Selon Jensen, le DSX est « un plan, une conception de référence pour construire et exploiter des usines IA à efficacité et rentabilité maximales ».

En termes plus simples, c’est une recette et une boîte à outils pour démarrer un gigawatt de calcul et le maintenir rentable. NVIDIA a même nommé les composants de la boîte à outils : un jumeau numérique pour concevoir et tester toute l’usine avant qu’un seul rack ne soit expédié (DSXSim), un système d’exploitation pour la faire fonctionner une fois en ligne (DSX OS), et des outils pour intégrer plus de GPU dans le même budget électrique et s’adapter au réseau (DSX Max LPS, DSX FLEX). La promesse est que 100 gigawatts de ces usines seront en ligne avant la fin de la décennie, et que celles construites avec DSX seront moins chères et solliciteront moins le réseau électrique.

Tout cela ressemble à quelque chose que NVIDIA vous vendrait seul. En réalité, ce n’est pas le cas.

Aucune entreprise ne peut construire une usine IA entière

Une usine IA d’un gigawatt représente désormais un projet de 30 à 100 milliards de dollars, selon Jensen. À cette échelle, cela cesse d’être une salle serveur pour devenir une infrastructure comparable à une raffinerie ou une centrale électrique.

NVIDIA ne peut pas construire cela seul. Elle ne coule pas de béton, ne pose pas de lignes haute tension, ne fabrique pas de refroidisseurs, ni ne négocie avec le fournisseur d’électricité local. Et vous ne pouvez pas assembler ces pièces une par une, car les puces, racks, réseaux, alimentation et refroidissement doivent être conçus ensemble dès le départ. Chaque heure où l’usine reste inactive est une perte de revenus, donc une construction aussi coûteuse doit fonctionner dès la première fois.

C’est pourquoi NVIDIA a fait ce qu’il fallait : elle a publié le plan et rassemblé une coalition de partenaires pour couvrir toutes les couches qu’elle ne réalise pas elle-même. Cette coalition porte un nom, l’Écosystème d’usines IA, et Jensen a mis toute la liste sur une seule diapositive. Cette diapositive est la carte.

La carte : qui construit réellement une usine IA

Capture d’écran du PDG de Nvidia Jensen Huang lors du keynote de Computex 2026 à Taïwan (Crédit : Associated Press**)** La plupart de ces entreprises sont privées ou cotées à l’étranger, mais il y en a aussi beaucoup de cotées aux États-Unis. J’ai créé un tableau pour lister tous les noms publics de la carte. La dernière colonne donne ma lecture approximative de la part de chaque entreprise qui dépend réellement du déploiement IA, car être sur la diapositive (peut-être pour le marketing) et en dépendre vraiment sont deux choses très différentes.

Veuillez noter que les noms OTC ou étrangers ne sont pas inclus dans le tableau. Si vous souhaitez la liste CSV complète, envoyez-moi un message et je vous l’enverrai. Aussi, quelques noms sont encore privés avec des IPO à venir, comme Lambda (États-Unis), Nscale (Royaume-Uni), Firmus (Australie) et Yotta (Inde).

Note importante

Il faut réaliser qu’un affichage de logo indique qu’une entreprise est impliquée, mais ne dit pas si cette implication est significative. Pour CoreWeave ou Vertiv, la demande pour les usines IA représente essentiellement toute l’histoire. Pour Caterpillar ou National Grid, c’est une petite partie d’une activité beaucoup plus grande qui ne fera que peu bouger l’action. Les lignes “High” vous donnent de la puissance et de la volatilité à parts égales. Les lignes “Low” vous offrent une entreprise plus stable, avec seulement un fil mince lié au déploiement IA.

Dernières réflexions

Peut-être que l’un de ces noms deviendra la prochaine Marvell, peut-être que aucun ne le fera. Ce n’est pas une décision que je peux prendre à partir d’une diapositive, et courir après le logo que Jensen pourrait bénir ensuite ressemble plus à un jeu de devinettes qu’à une stratégie.

La valeur durable ici réside dans la carte, plus une question plus aiguisée à lui poser. Pour tout nom sur ce graphique, quelle part de ses activités dépend réellement du déploiement IA ? Quel pouvoir de fixation des prix détient sa couche ? Les acteurs pure-players, les incumbents diversifiés et les commodités ont certainement des leviers et des profils de risque différents.

Ce qui ne change pas : chaque contrat avec un hyperscaler, chaque titre “X gigawatts de centre de données”, dépend silencieusement de toute cette pile pour se réaliser. Quelqu’un la conçoit, quelqu’un la construit, quelqu’un l’alimente, quelqu’un la refroidit, quelqu’un installe les serveurs, quelqu’un la gère. Cette carte est la liste des acteurs. Choisissez une couche qui vous intéresse et évaluez son exposition par rapport au pouvoir de fixation des prix qu’elle détient. C’est là que commence le vrai travail. La carte ne vous dira pas quoi acheter, mais c’est un cadre auquel vous pouvez vous référer.