Le géant des puces américain déploie une stratégie à plusieurs étages. D’un côté, il s’allie avec un spécialiste du nucléaire pour alimenter ses futurs data centers. De l’autre, il pousse l’infrastructure cloud vers des sommets inédits avec Google. Pourtant, le titre vacille encore sous le poids d’un marché tech nerveux.
L’atome au service de l’intelligence artificielle
Nvidia s’associe à la start-up Oklo et au Laboratoire national de Los Alamos. L’objectif : faire fonctionner les centres de données de nouvelle génération avec de petits réacteurs modulaires. Les partenaires entendent utiliser les modèles d’IA de Nvidia pour accélérer la recherche sur les matériaux et la construction d’installations nucléaires.
Cette démarche répond à un besoin pressant. Les hyperscalers cherchent désespérément des sources d’énergie stables et puissantes pour leurs clusters d’IA en pleine expansion. L’action Oklo a bondi de 5 % après l’annonce. Nvidia, elle, n’en a guère profité.
960.000 puces Rubin chez Google Cloud
Parallèlement, Nvidia et Google Cloud ont dévoilé une collaboration d’envergure lors de la conférence Google Cloud Next. Les deux groupes veulent déployer à une échelle sans précédent l’architecture « Vera Rubin ». Les nouvelles instances A5X de Google Cloud permettront de connecter jusqu’à 80.000 GPU sur un seul site. À travers plusieurs sites, l’architecture pourra même supporter jusqu’à 960.000 puces Rubin.
Cette masse critique réduit les coûts de manière spectaculaire. Selon les données officielles, les coûts d’inférence par token tombent au dixième. Le débit par mégawatt est multiplié par dix par rapport à la génération précédente. De quoi répondre à la demande explosive d’agents d’IA en temps réel.
10.000 employés testent GPT-5.5
En interne, Nvidia mène une expérience remarquable. Plus de 10.000 de ses employés utilisent déjà le nouveau modèle GPT-5.5 d’OpenAI, intégré dans l’application Codex pour la programmation automatisée. L’infrastructure repose sur les propres systèmes GB200-NVL72 de la génération Blackwell.
Les gains d’efficacité sont concrets. Des processus de débogage qui prenaient plusieurs jours s’achèvent désormais en quelques heures. Les systèmes GB200 fournissent, selon Nvidia, 50 fois plus de tokens par seconde et par mégawatt que les modèles précédents.
Une pression concurrentielle qui s’accentue
La montée des prix du pétrole et un net repli du secteur logiciel pèsent sur le moral des investisseurs. L’action Nvidia s’échange à Francfort à 172,48 euros, soit une hausse d’environ 13 % sur un mois, mais encore près de 4 % sous son plus haut annuel. Le RSI à 68 suggère une légère surachat.
La concurrence s’intensifie. Les start-up de puces IA ont déjà levé environ 8,3 milliards de dollars en 2026, presque autant que le record annuel de 8,5 milliards. Beaucoup développent des puces spécialisées pour l’inférence, précisément le domaine où Nvidia doit défendre sa domination à long terme.
La sécurisation de la production
Pour fabriquer des volumes aussi colossaux, Nvidia a besoin de capacités de production énormes. Le groupe produit principalement chez Taiwan Semiconductor. Pour parer aux risques géopolitiques en Asie de l’Est, il construit une alternative américaine. En décembre 2025, Nvidia a investi 5 milliards de dollars dans Intel, prenant environ 4 % du capital.
Intel développe actuellement une nouvelle technologie de fabrication pour clients externes. Les préparatifs pour la production de masse devraient être achevés d’ici 2027. Les premières décisions fermes sont attendues au second semestre.
Des carnets de commandes pleins à craquer
Fin janvier, Nvidia disposait d’engagements de livraison fermes pour 95 milliards de dollars. L’objectif : protéger ses marges élevées face à des concurrents comme AMD, qui livre prochainement 50.000 GPU à Oracle.
Le 20 mai, Nvidia publiera ses résultats trimestriels. Le groupe a annoncé un chiffre d’affaires compris entre 76,4 et 79,6 milliards de dollars pour le trimestre en cours, bien au-dessus des attentes initiales des analystes, qui tablaient sur environ 66 milliards. De quoi promettre des débats animés.
Au-delà du matériel, l’écosystème logiciel continue de s’étoffer. Mi-avril, Nvidia a dévoilé « Ising », une famille de modèles open source pour l’IA quantique. Le prochain rendez-vous majeur aura lieu en juin à la Computex, où le PDG Jensen Huang présentera sa stratégie « Five-Layer Cake », couvrant toute la chaîne, de l’infrastructure énergétique à l’IA spécialisée.
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