Je viens de voir Jensen Huang annoncer des chiffres assez impressionnants lors du dernier appel sur les résultats, et je pense que les gens sous-estiment ce que cela signifie pour les prochaines années.

Donc Nvidia s'apprête à lancer la plateforme Vera Rubin à partir de la seconde moitié de cette année, et les spécifications sont franchement incroyables. On parle de former des modèles d'IA avec 75 % de GPU en moins par rapport à Blackwell, plus de réduire de 90 % les coûts par token d'inférence. Pour contextualiser, les tokens sont essentiellement des morceaux de données que les modèles d'IA génèrent, et chaque token coûte de l'argent à produire. Quand vous réduisez ces coûts de manière aussi drastique, cela ouvre une énorme opportunité pour les entreprises d'IA d'augmenter leur usage et leurs marges.

Mais voici la partie vraiment intéressante. Lors de l’appel sur les résultats, Jensen Huang a fait ce commentaire qui m’a marqué. Il a dit que le monde dépensait environ $400 milliards par an en infrastructure informatique classique, mais la capacité requise pour les charges de travail d’IA est mille fois plus grande. Ce n’est pas une erreur de frappe. Mille fois. Il a aussi dit que les dépenses en infrastructure de centres de données pour l’IA pourraient atteindre $4 trillions de dollars par an d’ici 2030.

Ça peut sembler ambitieux, mais réfléchissez à ce qui se passe réellement. Nvidia a récemment affiché un chiffre d’affaires de 215,9 milliards de dollars pour l’exercice 2026, en hausse de 65 % par rapport à l’année précédente. Le chiffre d’affaires des centres de données seul était de 193,7 milliards, en croissance de 68 %. Ils prévoient un chiffre d’affaires pour le Q1 FY2027 à $78 milliards, ce qui représenterait une hausse de 77 %. Et ils disent essentiellement que la majeure partie de cette croissance provient des centres de données.

Ce qui est fou, c’est que Nvidia se fait surtout concurrence à lui-même en ce moment, pas à ses concurrents. La demande dépasse encore l’offre. La plateforme Vera Rubin sera une nouvelle étape d’amélioration, et Jensen Huang semble convaincu que les dépenses en infrastructure ne ralentiront pas de sitôt.

Du point de vue de la valorisation, l’action se négocie à un ratio P/E de 36,1 en ce moment, ce qui est en réalité 41 % en dessous de sa moyenne sur 10 ans de 61,6. Wall Street prévoit que le bénéfice par action atteindra 8,23 $ en fiscal 2027, ce qui donnerait un P/E forward de seulement 21,5. En comparaison, le S&P 500 se négocie à un P/E historique de 24,7. Donc, même si Nvidia ne monte pas beaucoup plus haut dans l’année à venir, elle pourrait en fait être moins chère que le marché dans son ensemble.

Si l’estimation de bénéfice de Wall Street se réalise, l’action devrait presque doubler pour atteindre sa valorisation moyenne historique. Et cela avant même de prendre en compte tout potentiel de hausse lié à l’adoption accélérée de l’IA, puisque les coûts d’inférence continuent de baisser. C’est clairement quelque chose à surveiller alors que nous approchons de la seconde moitié de l’année.