$NVDA Nvidia bondit de 3,21 % ! La direction confirme à nouveau : la demande en IA ne pose aucun problème, les véritables goulots d'étranglement sont le stockage et les plaquettes avancées

Les valeurs technologiques américaines se redressent, Nvidia retrouvant notamment de la vigueur. Mais aujourd'hui, le point le plus important n'est pas la hausse du cours en elle-même, mais le dernier échange entre JPMorgan et Toshiya Hari, vice-président des relations investisseurs et des finances stratégiques de Nvidia.
Nvidia confirme une nouvelle fois : la demande en IA ne pose absolument aucun problème
La phrase la plus importante de cet échange est la suivante : ce qui limite actuellement la croissance des résultats de Nvidia, ce n'est pas la demande, mais l'offre.
Nvidia estime qu'une croissance annuelle d'environ 70 % au cours de l'exercice fiscal 2028 constitue une prévision relativement prudente et réalisable. Et en l'absence de contraintes sur la chaîne d'approvisionnement, la taille de ses activités pourrait même plus que doubler.
Pourquoi ? Parce que de plus en plus de clients ont désormais besoin de la puissance de calcul de Nvidia. Auparavant, il s'agissait principalement de Microsoft, Google, Amazon, Meta et d'autres fournisseurs de cloud hyperscale. S'y ajoutent désormais OpenAI, Anthropic, les laboratoires d'IA, les nouveaux fournisseurs de services cloud, l'IA souveraine et les déploiements locaux en entreprise.
Autrement dit, la demande en puissance de calcul pour l'IA est déjà passée de « quelques grands groupes achètent des GPU » à l'ensemble de la chaîne industrielle de l'IA qui achète de la puissance de calcul.

Un changement très important : la demande en inférence IA augmente de plus en plus
Nvidia a également révélé une information très importante lors de cet échange.
Il y a environ 18 mois : entraînement ≈ 50 %
Inférence ≈ 50 %
Aujourd'hui : la part des activités d'inférence a déjà dépassé celle de l'entraînement et continuera d'augmenter à l'avenir.
Qu'est-ce que cela signifie ? Auparavant, quand on pensait à la puissance de calcul de l'IA, on songeait surtout à l'entraînement des grands modèles. Mais une fois les modèles entraînés, c'est l'inférence qui les fait réellement fonctionner en continu. Lorsque nous utilisons chaque jour l'IA pour discuter, rechercher, générer des images ou créer des vidéos, cela nécessite en réalité une grande puissance de calcul pour l'inférence.
Ainsi, l'IA passe progressivement de « l'ère de l'entraînement » à « l'ère de la double propulsion par l'entraînement et l'inférence ». Il s'agit d'un facteur favorable à long terme pour l'ensemble de la chaîne industrielle, notamment les serveurs IA, les GPU, la HBM, le stockage et les modules optiques.

L'information la plus importante est là : Nvidia cite nommément le « stockage » et les « plaquettes avancées »
C'est la partie la plus importante de l'article d'aujourd'hui. La direction de Nvidia a clairement indiqué que les puces mémoire et les plaquettes produites selon des procédés avancés constituaient actuellement les principaux goulots d'étranglement de l'offre dans la nomenclature des composants.
Nvidia communique en permanence avec TSMC et les trois grands fabricants de mémoire — Micron, SK hynix et Samsung — dans l'espoir d'améliorer davantage l'approvisionnement. Cette phrase est cruciale, car elle valide une nouvelle fois la logique que nous suivons depuis longtemps : plus la puissance de calcul de l'IA augmente, plus la demande en HBM et en mémoire avancée est forte.
Les performances des GPU progressent sans cesse.
↓Les GPU ont besoin d'une bande passante toujours plus élevée
↓La capacité et la vitesse de la HBM ne cessent d'augmenter
↓La HBM4, la HBM4E et même la prochaine génération de HBM continuent de monter en puissance
↓Le stockage devient l'un des principaux goulots d'étranglement de l'expansion de la puissance de calcul de l'IA.
Alors pourquoi insistons-nous autant sur le stockage récemment ? Ce n'est pas simplement parce que le marché spécule sur une « hausse des prix ». C'est parce que l'expansion de la puissance de calcul de l'IA stimule désormais concrètement la demande en stockage haut de gamme.

C'est également pourquoi il faut accorder une attention particulière au stockage récemment
À la lumière de cet échange avec Nvidia, la demande en IA est robuste
Les GPU continuent d'évoluer
La croissance de la demande en inférence
La combinaison de l'insuffisance de l'offre de stockage et de ces différents facteurs signifie que la HBM reste l'un des composants les plus importants du matériel d'IA.

Une autre orientation souvent négligée : le packaging avancé
Outre le stockage, Nvidia a également insisté sur l'approvisionnement en plaquettes issues de procédés avancés. À mesure que les GPU et la HBM continuent d'évoluer, l'importance du packaging avancé augmente elle aussi. Les puces IA ne se résument plus à un simple GPU + une puce mémoire. Elles évoluent progressivement vers un système complet composé d'un GPU/ASIC + HBM + packaging avancé + Chiplet, de plus en plus complexe. C'est pourquoi nous observons récemment :
HBM4
HBM4E
Base Die
Hybrid bonding
Packaging 2.5D/3D
Il s'agit en réalité d'une trajectoire complète de montée en gamme industrielle.

Pourquoi la communication optique mérite-t-elle également de continuer à être surveillée ?
Hier, le secteur de la communication optique américain s'est globalement redressé : Marvell +2,86 %
Coherent +1,77 %
Lumentum +0,19 %
La logique sous-jacente est en réalité très simple : les centres de données IA continuent de se développer.
↓Le nombre de GPU augmente sans cesse.
↓Le volume de données transmises entre les serveurs devient de plus en plus important.
↓La bande passante des réseaux continue d'augmenter.
↓La demande en modules optiques 800G et 1,6T continue de progresser.
La puissance de calcul de l'IA ne se limite donc pas aux GPU.
Il s'agit en réalité de toute une chaîne industrielle : GPU → HBM → PCB/CCL → modules optiques → commutateurs → packaging avancé → centres de données
Tant que les dépenses d'investissement dans l'IA continueront de progresser, cette chaîne industrielle disposera encore d'une marge d'expansion.

Nvidia connaît également une autre évolution : ses clients sont de plus en plus diversifiés
Le marché s'est souvent inquiété d'un problème par le passé : Nvidia dépend-il trop de quelques grands clients comme Microsoft, Google et Amazon ? Cette situation est en train de changer.
Nvidia indique qu'OpenAI et Anthropic représentent actuellement environ 20 % de la taille de ses activités, sur la base de la consommation finale, et que cette proportion pourrait atteindre environ 25 % à l'avenir. Parallèlement, les nouveaux fournisseurs de services cloud sont déjà devenus un groupe de clients très important pour Nvidia. Cela montre que la demande en puissance de calcul pour l'IA s'étend progressivement de quelques géants de l'Internet à un nombre croissant d'entreprises et de sociétés spécialisées dans l'IA.
Autrement dit, la base de la demande en puissance de calcul pour l'IA devient de plus en plus large.

La conclusion la plus importante d'aujourd'hui
Si l'on résume en quelques phrases l'intégralité de cet échange avec Nvidia :
Premièrement, la demande en IA n'a pas diminué.
Deuxièmement, Nvidia estime pouvoir maintenir une croissance très élevée au cours des prochaines années.
Troisièmement, l'inférence devient le nouveau moteur de croissance de la puissance de calcul de l'IA.
Quatrièmement, ce qui limite actuellement la croissance de Nvidia, ce n'est principalement pas la demande, mais l'offre.
Cinquièmement, le stockage et les plaquettes issues de procédés avancés sont déjà devenus des goulots d'étranglement essentiels.

À mon avis, la principale valeur de cet échange avec Nvidia n'est pas de nous dire si « Nvidia peut encore monter ». Il clarifie une nouvelle fois la logique de l'ensemble de la chaîne industrielle de l'IA : la demande en IA reste robuste, la demande en inférence continue de croître, et ce qui limite désormais réellement la vitesse d'expansion du secteur, c'est la chaîne d'approvisionnement.$NVDA ‌