L’intervention de Jensen Huang, directeur général de Nvidia, lors de la conférence annuelle des développeurs du 16 mars dernier, était particulièrement attendue. Pendant plus de deux heures, le dirigeant de l’entreprise la plus valorisée au monde a dévoilé de nouvelles puces, des modèles d’intelligence artificielle et des systèmes couvrant des domaines aussi variés que les centres de données spatiaux ou les voitures autonomes. Il a affirmé que cet ensemble de produits permettrait à Nvidia de vendre pour plus de 1 000 milliards de dollars de matériel lié à l’IA dans les années à venir.
Les investisseurs entre prudence et enthousiasme
Si l’accueil a été enthousiaste du côté des ingénieurs, la prudence reste de mise chez les investisseurs. Les doutes se multiplient, en effet, quant à la pérennité du boom de l’intelligence artificielle. Nvidia, principal bénéficiaire de cette vague d’investissements, est devenue le point de cristallisation de ces interrogations. Le 25 février, l’entreprise a pourtant publié des résultats trimestriels records et anticipé une forte croissance. Son cours de Bourse a néanmoins reculé dès le lendemain. Depuis son pic d’octobre dernier, l’action a perdu environ 13 %, quand l’indice des fabricants de semi-conducteurs américains a progressé d’environ 6 %. Ce scepticisme marque un tournant dans la trajectoire boursière de Nvidia.
Les processeurs graphiques (GPU), véritables moteurs des modèles d’intelligence artificielle, représentent plus des deux tiers de la puissance de calcul disponible sur les puces dédiées à l’IA dans le monde. Sur l’exercice clos en janvier, l’entreprise a généré 216 milliards de dollars de chiffre d’affaires, soit huit fois plus qu’il y a trois ans. Il lui avait fallu près de trente ans pour atteindre une capitalisation de 1 000 milliards de dollars ; elle a franchi les 4 000 milliards en à peine deux ans, avant de dépasser brièvement les 5 000 milliards quelques mois plus tard.
Selon Jensen Huang, les centaines de milliards de dollars déjà investis dans les infrastructures d’IA ne constituent qu’un début et seront suivis de milliers de milliards de dollars. Nvidia dispose des moyens financiers pour poursuivre sa marche en avant. Son flux de trésorerie disponible dépasse celui des autres grandes entreprises du secteur. L’entreprise détient plus de 62 milliards de dollars de liquidités, dont un tiers généré au cours de la seule année écoulée. Jensen Huang entend positionner Nvidia comme une « entreprise fondamentale », au cœur de l’économie de l’intelligence artificielle. Cela implique de diversifier l’offre de puces et de matériel, de proposer des systèmes complets intégrés et d’inscrire la technologie Nvidia dans de multiples secteurs. En d’autres termes, Nvidia ne veut plus se limiter à la fabrication de microprocesseurs pour l’IA. Son dirigeant ambitionne de placer le groupe au sommet de la hiérarchie technologique mondiale, devant Alphabet ou Microsoft. Nvidia n’est pas la seule entreprise positionnée sur le marché des puces pour l’IA. AMD propose désormais des alternatives crédibles à ses GPU. De nombreuses start-up sont également à l’affût d’opportunités. Selon PitchBook, elles ont levé 17 milliards de dollars en 2025, davantage que sur les deux années précédentes réunies.
Les GAFAM en embuscade
Les concurrents les plus redoutables de Nvidia sont toutefois ses propres clients. Les géants du numérique, Amazon, Meta, Alphabet et Microsoft, achètent massivement ses puces pour alimenter leurs centres de données. Lors du dernier exercice, trois d’entre eux représentaient à eux seuls plus de la moitié du chiffre d’affaires de Nvidia. Dans le même temps, ces acteurs développent leurs propres processeurs, permettant de réduire de plus de moitié le coût des puces d’IA tout en améliorant les performances grâce à une meilleure intégration matériel-logiciel.
Les tensions géopolitiques accentuent cette concurrence. Depuis octobre 2022, les États-Unis interdisent à Nvidia de vendre ses puces les plus avancées à la Chine, freinant fortement ses ventes dans ce pays. Selon Bernstein, des acteurs locaux comme Huawei, Cambricon ou MetaX pourraient passer de moins de 20 % du marché chinois des puces d’IA en 2023 à plus de 90 % en 2027.
Pour éviter l’érosion de ses parts de marché, Nvidia adopte une stratégie d’expansion tous azimuts. Après avoir dominé le marché des GPU, l’entreprise se diversifie dans d’autres types de puces et dans les processeurs centraux (CPU). Elle investit également massivement dans les infrastructures réseau, devenues essentielles au fonctionnement des systèmes d’IA. Ce segment a généré 11 milliards de dollars de revenus au dernier trimestre.
Parallèlement, Nvidia développe des modèles open source spécialisés par secteur, Alpamayo pour les véhicules autonomes, GR00T pour la robotique ou BioNeMo pour la recherche biomédicale, souvent bien positionnés dans les classements. L’entreprise prévoit d’y consacrer plusieurs milliards de dollars.
La pile technologique
Cette stratégie d’intégration verticale, reposant sur la maîtrise de l’ensemble de la « pile technologique », vise à optimiser la coordination entre puces, infrastructures et logiciels. Nvidia ne vend plus seulement des composants, mais des solutions complètes, qu’elle qualifie d’« usines d’IA », c’est-à-dire des centres de données clés en main. Certains sont même commercialisés auprès d’États dans le cadre de stratégies d’« IA souveraine ». Les revenus associés ont triplé en un an pour dépasser 30 milliards de dollars, soit environ 15 % des ventes liées à l’IA.
L’entreprise cherche également à réduire sa dépendance vis-à-vis des géants du numérique en se rapprochant des utilisateurs finaux. Mercedes-Benz intégrera ses systèmes autonomes, tandis que Eli Lilly utilise ses infrastructures pour accélérer la recherche pharmaceutique.
Nvidia stimule enfin la demande à travers une stratégie d’investissement ciblée. Depuis 2020, l’entreprise a réalisé près de 200 opérations pour un montant supérieur à 65 milliards de dollars, dont un investissement majeur dans OpenAI. Elle sécurise également sa chaîne d’approvisionnement, notamment dans les technologies d’interconnexion optique, et anticipe les pénuries de composants critiques.
Au-delà de ses performances spectaculaires, Nvidia se trouve à un moment charnière de son histoire. L’entreprise ne se contente plus d’accompagner la révolution de l’intelligence artificielle : elle ambitionne d’en structurer les fondations. Cette stratégie d’intégration et de projection dans l’ensemble de la chaîne de valeur lui confère une position centrale, mais également une exposition accrue aux retournements de cycle, aux tensions géopolitiques et aux stratégies d’autonomisation de ses clients.
