L'objectif de croissance de 70 % est-il encore trop prudent ? Réunion des investisseurs de Nvidia : lors de l'exercice FY28, si aucune limite d'approvisionnement, la taille de l'entreprise pourrait doubler !

Les prévisions de croissance de Nvidia pour les prochaines années pourraient être bien plus audacieuses que ce que le marché imagine.

Selon “Table de trading Chasse-Vent”, JPMorgan a souligné dans son dernier rapport que, lors d'une récente conférence avec les investisseurs, la direction de Nvidia a clairement indiqué que le cadre de croissance de 70% en glissement annuel pour l'exercice FY28 n'est pas le plafond de la demande ; sans limitation d'approvisionnement, la croissance de l'activité aurait pu dépasser les 100%. Cela signifie que le principal obstacle à la croissance de Nvidia n'est plus « la durabilité de la demande » mais plutôt la capacité de production à suivre le rythme.

Il est également important de noter que la demande en IA continue de croître rapidement, tout en voyant sa structure évoluer. Il y a environ 18 mois, les revenus issus de l'entraînement et de l'inférence représentaient chacun environ la moitié ; aujourd’hui, l’inférence génère déjà plus de recettes que l’entraînement et cette part devrait continuer d’augmenter. Parallèlement, les revenus issus des infrastructures informatiques IA fournies par de nouveaux acteurs du cloud ont dépassé les 50%, signalant une transition de la dynamique de croissance des grands prestataires cloud traditionnels vers un écosystème IA plus large.

La chaîne d'approvisionnement devient ainsi le facteur décisif pour permettre à Nvidia d'atteindre une croissance plus élevée. Les dirigeants citent les wafers avancés et les mémoires comme les deux principaux goulets d'étranglement actuels, et poursuivent leur coordination avec TSMC, Micron, SK Hynix et Samsung pour renforcer l'approvisionnement. Surtout dans un contexte où les HBM restent tendues, si l’offre en composants clés s'améliore, la demande de commandes comprimée par la capacité de production devrait se libérer davantage chez Nvidia.

L'évolution de la structure de la clientèle réduit également les préoccupations du marché quant à une dépendance excessive de la croissance de Nvidia envers quelques grands clients. OpenAI et Anthropic représentent actuellement environ 20% des affaires de Nvidia en volume de consommation finale, un chiffre qui pourrait atteindre environ 25% d'ici FY28 ; mais parallèlement, les nouveaux prestataires cloud représentent déjà plus de 50 % des revenus issus de l'infrastructure IA.

Avec une demande en expansion continue, une part d’inférence en hausse et une clientèle toujours plus diversifiée, la croissance de Nvidia se transforme d’un simple « cycle de puissance de calcul d’entraînement » vers un cycle plus large de l’infrastructure IA.

Une croissance de 70% pour FY28 n’est pas un plafond, l’offre est la vraie contrainte

Selon le rapport, Toshiya Hari, vice-président des relations investisseurs et des finances stratégiques chez Nvidia, a déclaré que le cadre de croissance de 70% pour FY28 n’est pas le fruit d’un client ou d’un segment unique, mais le résultat d’une demande combinée incluant les géants du cloud, les nouveaux fournisseurs cloud, les laboratoires IA, les entités souveraines en IA, ainsi que les déploiements en entreprise et en local.

Si la direction a présenté à l'avance son cadre de croissance pluriannuel, c’est aussi parce qu'il existe un écart significatif entre les attentes consensuelles du marché et les estimations internes de l’entreprise. Le maintien de cet écart pourrait affecter la planification des capacités chez les partenaires de la chaîne d’approvisionnement.

Point encore plus notable, Hari a affirmé que sans limitation d’approvisionnement, la croissance des activités de Nvidia aurait pu dépasser les 100%.

En d'autres termes, l'objectif de croissance de 70% ressemble davantage à un plancher publiquement confirmé dans les conditions actuelles d'approvisionnement, plutôt qu'à un plafond réel du côté de la demande. À mesure que la capacité de production se libère, le potentiel de croissance réel pour Nvidia pourrait être sensiblement supérieur à ce chiffre.

Les revenus d’inférence dépassent ceux de l’entraînement, la demande IA passe de “l’achat de cartes” à une exploitation pérenne

La structure des revenus entre entraînement et inférence a également été un sujet clé lors de cette conférence.

Grâce à la forte capacité de bascule des charges de travail des GPU Nvidia, tels que Grace Blackwell qui assurent à la fois l'entraînement et l'inférence, il est difficile pour la société de ventiler précisément les deux segments.

Néanmoins, la direction a précisé un jalon important : il y a environ 18 mois, les revenus de l’entraînement et de l’inférence étaient à peu près équivalents ; aujourd’hui, l’inférence génère déjà davantage et cet écart devrait continuer de croître.

Cela traduit un changement structurel de la demande chez Nvidia. L’entraînement reste un moteur important de l’expansion de l’infrastructure IA, mais à mesure que la taille des modèles grandit et que les applications IA se démocratisent, l’inférence devient une source de demande de calcul plus soutenue, et pourrait encore renforcer la récurrence des revenus de Nvidia.

Les wafers avancés et les HBM, restent les deux principaux points de blocage côté approvisionnement

Malgré une demande robuste, le plus grand défi actuel de Nvidia demeure dans la chaîne d’approvisionnement.

Hari précise que répondre à la demande de l’an prochain dépendra principalement des wafers avancés et des mémoires. Les wafers avancés proviennent essentiellement de TSMC, tandis que les mémoires à large bande passante comme les HBM reposent sur Micron, SK Hynix et Samsung.

Nvidia travaille donc avec TSMC et les trois grands fournisseurs de mémoire pour améliorer la capacité d'approvisionnement en composants clés.

Cela signifie que, dans le contexte d’une demande IA toujours croissante, l'expansion de la capacité en HBM restera (pour Nvidia) une condition préalable essentielle à l’exploitation du potentiel de croissance. Pour les fournisseurs de HBM comme Micron et SK Hynix, la visibilité sur la demande venant de Nvidia reste élevée.

La clientèle ne dépend plus des grands prestataires cloud, les nouveaux acteurs apportent déjà plus de la moitié des revenus

La structure de la clientèle de Nvidia évolue également.

Hari révèle qu’OpenAI et Anthropic représentent environ 20% des activités de Nvidia en volume de consommation finale, ce pourcentage pouvant atteindre 25% en FY28. Mais ces entreprises passant surtout par les prestataires traditionnels et nouveaux du cloud pour se procurer de la puissance de calcul, ce chiffre ne correspond pas à la part de revenus directs de Nvidia.

L'élément vraiment significatif est que les nouveaux fournisseurs de services cloud génèrent désormais plus de 50% des revenus d'infrastructure de calcul IA (ACIE).

Cela signifie que la croissance de Nvidia s’étend désormais, au-delà des grands prestataires cloud, aux nouveaux acteurs du cloud, aux entreprises spécialisées dans les modèles d’IA et aux clients corporate. La diversification des clients et des besoins en calcul abaisse ainsi le risque d’une trop grande concentration sur un client.

Open source, closed source : il ne s'agit pas d'un choix binaire, la baisse du coût des modèles stimule encore la demande de puissance de calcul

Concernant le futur des modèles open source et propriétaires, la direction de Nvidia maintient sa position : les deux approches coexisteront durablement, le progrès de l’IA ne signifie pas que l’une d'elles prendra le dessus sur l’autre.

Nvidia utilise aussi bien les modèles propriétaires tels que OpenAI et Claude, que les modèles open source, combinant les deux types pour des charges critiques comme la conception des puces.

En parallèle, la direction indique que la marge brute des créateurs de modèles s’améliore. Grâce à l'évolution continue des GPU Nvidia, le coût de calcul par token ne cesse de baisser, ce qui améliore la rentabilité des sociétés de modèles.

Cela pourrait enclencher un nouveau cercle vertueux de demande : baisse du coût de la puissance de calcul → attractivité accrue pour les entreprises de modèles → accélération du déploiement des applications IA → croissance de la demande d’inférence → stimulation supplémentaire des achats de puissance de calcul.

Le modèle de financement est-il viable ? Nvidia répond directement aux interrogations sur le financement circulaire

Face aux questions sur le financement, la direction a présenté trois mécanismes principaux : les accords de partage des revenus implémentés avec certains nouveaux prestataires de services cloud, le projet de campus de centres de données PORTS-Pike, ainsi qu’une plateforme de financement privé de 500 milliards de dollars réunissant Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR, etc.

Concernant les accords de partage des revenus, le principe est que Nvidia aide à sécuriser le prix de base de la puissance de calcul ; quand le prix de location de la capacité de calcul dépasse le seuil convenu, Nvidia peut bénéficier d'une part de la hausse. Ainsi, outre la vente directe de matériel, Nvidia a l’opportunité de percevoir des revenus récurrents de l’exploitation d’infrastructures de calcul.

S’agissant des préoccupations autour du « financement circulaire », la direction répond que l’échelle et les plafonds de ces montages restent sous contrôle, tout en s’appuyant sur une demande finale solide, les retours de l’écosystème ainsi que la qualité de crédit des preneurs de puissance de calcul.

D’après les informations relayées lors de cette conférence, le vrai défi à relever pour Nvidia n’est plus « la demande existe-t-elle », mais sa capacité à transformer cette demande en offre le plus rapidement possible. Si les goulets d’étranglement sur les wafers et les HBM se desserrent, alors le cadre de croissance de 70% pour FY28 pourrait en effet être significativement relevé.