Nvidia : le géant qui fait tourner toute l’IA mondiale

Sur son exercice 2023, clos fin janvier 2023, Nvidia a dégagé 4,4 milliards de dollars de bénéfice net. Trois ans plus tard, ce chiffre atteint 120,1 milliards, soit une multiplication par plus de 27. Aucun géant technologique de cette taille n’avait connu une croissance aussi rapide. Le moteur de cette hausse est la demande en puces d’accélération pour l’intelligence artificielle. Quand vous utilisez ChatGPT, Claude ou Gemini, un GPU Nvidia a de fortes chances de tourner quelque part dans un data center pour produire la réponse. L’entreprise vaut désormais autour de 5 000 milliards de dollars en Bourse, ce qui en fait la société la plus valorisée au monde. Son fondateur fait l’objet d’un portrait dédié : qui est Jensen Huang, le patron de Nvidia.

Les résultats financiers de Nvidia : exercice 2026 et trimestres récents

L’exercice fiscal 2026 de Nvidia s’est étendu de fin janvier 2025 à fin janvier 2026. Le chiffre d’affaires annuel a atteint 215,9 milliards de dollars, en hausse de 65 % sur un an. Le dernier trimestre a représenté à lui seul 68,1 milliards, soit 73 % de plus qu’un an plus tôt. Sur l’année, la marge brute s’est établie à 71,1 %, et le bénéfice par action est passé de 2,94 à 4,90 dollars.

Le segment data centers, qui englobe les GPU et les systèmes pour l’IA, a réalisé 193,7 milliards de dollars sur l’exercice, en hausse de 68 %. Il pèse ainsi près de 90 % du chiffre d’affaires total. Au dernier trimestre de l’exercice, il a atteint 62,3 milliards, en hausse de 75 % sur un an.

La croissance s’est encore accélérée ensuite. Pour le premier trimestre de l’exercice 2027 (février à avril 2026), Nvidia avait annoncé 78 milliards de dollars et en a finalement réalisé 81,6. Les data centers en ont apporté 75,2, dont 60,4 pour le calcul et 14,8 pour le réseau, une activité qui a presque triplé en un an. Le deuxième trimestre, publié le 26 août 2026, a atteint 96,2 milliards de dollars, soit plus du double de l’année précédente. Les data centers y ont pesé 89 milliards, dont 49 milliards venus des grands fournisseurs de cloud. Le lendemain, l’action a gagné plus de 400 milliards de dollars de valeur.

Nvidia vise 108 milliards de dollars pour le troisième trimestre. Jensen Huang a aussi évoqué une croissance d’environ 70 % pour l’exercice 2028, en précisant que l’offre limite encore les ventes. L’entreprise prévient cependant que la hausse du prix des mémoires devrait ramener sa marge brute vers 71 à 72 % en fin d’exercice.

Depuis l’exercice 2027, Nvidia ne présente plus que deux grandes activités : les data centers et l’« edge computing ». Cette seconde catégorie regroupe les PC, les consoles de jeu, les stations de travail, la robotique et l’automobile, et elle a réalisé 7,2 milliards de dollars au deuxième trimestre. Le bénéfice net du premier trimestre inclut par ailleurs près de 16 milliards de dollars de gains sur les participations de l’entreprise.

Pourquoi Nvidia domine le marché des puces IA

Une part de marché dominante sur les GPU pour l’IA

Les analystes estiment généralement que Nvidia détient autour de 80 % du marché des accélérateurs pour l’IA, les estimations variant selon les méthodes. Ses puces, des H100 et H200 à Blackwell puis Vera Rubin, servent de référence pour l’entraînement et l’inférence des grands modèles de langage. Les grands groupes du cloud investissent chaque année des centaines de milliards de dollars dans leurs infrastructures, et une large part de ces sommes finit chez Nvidia.

L’écosystème CUDA

Le logiciel verrouille la position de Nvidia autant que le matériel. CUDA, sa plateforme de développement propriétaire, s’est imposée comme le standard de programmation du calcul pour l’IA. Les principaux frameworks, comme PyTorch, sont d’abord optimisés pour CUDA. Passer à un concurrent comme AMD ou aux puces maison de Google et d’Amazon oblige donc à adapter du code, un coût que beaucoup d’entreprises hésitent à assumer.

L’intégration verticale

Nvidia vend désormais des systèmes complets. Ils associent GPU, processeurs, réseau (NVLink, Spectrum), logiciels (CUDA, TensorRT) et services cloud. Cette offre intégrée simplifie l’adoption pour les clients, tout en renforçant leur dépendance à l’écosystème. L’entreprise étend aussi sa présence dans le logiciel ouvert : elle a annoncé le 3 septembre 2026 le rachat de Hugging Face pour 12,93 milliards de dollars, sous réserve de l’accord des régulateurs.

GTC 2026 et Vera Rubin : les annonces de Nvidia

La conférence annuelle de Nvidia, le GTC 2026, s’est tenue à San José du 16 au 19 mars 2026. Dans son discours d’ouverture, Jensen Huang a affirmé voir au moins 1 000 milliards de dollars de commandes pour Blackwell et Vera Rubin jusqu’à fin 2027. Il a aussi présenté la génération suivante, Feynman, ainsi que DLSS 5, une technique de rendu graphique assistée par l’IA.

Vera Rubin associe le GPU Rubin au processeur Vera. Nvidia avait dévoilé le nom Rubin dès le Computex de juin 2024, puis annoncé au CES de janvier 2026 que les puces étaient en pleine production. Au GTC 2026, la plateforme a été présentée dans sa version complète, avec sept puces et cinq systèmes à l’échelle du rack. Selon Nvidia, elle réduit fortement le coût de chaque token généré par rapport à Blackwell. Des coûts d’inférence plus bas élargissent le marché, car ils rendent l’IA rentable pour de nouveaux usages.

Les livraisons de Vera Rubin ont commencé au deuxième trimestre de l’exercice 2027, auprès de CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle et Nebius. Nvidia estime que la plateforme représentera environ 20 % de son chiffre d’affaires data centers au troisième trimestre. Une version plus puissante, Rubin Ultra, est attendue pour 2027.

L’inférence est devenue un axe majeur. En décembre 2025, Nvidia a signé avec Groq un accord de licence d’environ 20 milliards de dollars et a recruté ses dirigeants. Il en est sorti l’accélérateur Groq 3 LPX, désormais en pleine production. Au Computex du 1er juin 2026, Nvidia a également présenté RTX Spark, une plateforme pour PC Windows sous architecture Arm conçue avec MediaTek.

AI has reached its inflection point. It’s doing useful work. Its tokens are productive and profitable.

Les risques et les failles de Nvidia

Le choc DeepSeek

Le 27 janvier 2025, Nvidia a perdu 589 milliards de dollars de capitalisation en une seule séance, un record à Wall Street. La startup chinoise DeepSeek venait de présenter un modèle proche des meilleurs, entraîné avec des puces moins puissantes et, selon elle, moins de 6 millions de dollars pour la phase finale. Le marché s’est alors demandé si la demande en GPU haut de gamme était surévaluée. L’action a depuis largement dépassé ses niveaux d’avant ce choc. En avril 2026, DeepSeek a toutefois sorti son modèle V4 en l’optimisant pour les puces Ascend de Huawei, un signal pour la Chine. Pour tester l’assistant lui-même, consultez notre fiche DeepSeek.

Les restrictions à l’exportation vers la Chine

En avril 2025, Washington a soumis à licence le H20, une puce que Nvidia avait conçue pour respecter les règles d’exportation vers la Chine. L’entreprise a dû passer 4,5 milliards de dollars de dépréciations sur ses stocks. En décembre 2025, l’administration Trump a autorisé la vente de H200 à des clients chinois contrôlés, en échange de 25 % des revenus. Pékin a ensuite freiné ces importations pour soutenir ses propres fabricants. Lors de ses résultats du 26 août 2026, Nvidia a indiqué n’avoir livré qu’une petite partie des volumes autorisés et a déprécié 400 millions de dollars de stocks de H200. Ses prévisions excluent désormais tout revenu de calcul pour data centers en Chine.

La concurrence qui s’organise

AMD a lancé en juillet 2026 son rack Helios, équipé de 72 GPU MI455X. Le groupe revendique des engagements de plusieurs gigawatts avec OpenAI, Meta et Anthropic, ainsi qu’un déploiement sur Microsoft Azure. Google a annoncé en avril 2026 qu’il livrerait ses puces TPU à certains clients dans leurs propres data centers, et Anthropic a signé un accord de plusieurs gigawatts sur ces puces. Amazon (Trainium) et Microsoft (Maia) poursuivent aussi leurs propres puces, souvent conçues avec Broadcom. Les clients diversifient donc leurs fournisseurs, même si Meta a signé en février 2026 un partenariat pluriannuel portant sur des millions de GPU Nvidia. La forte concentration de l’activité sur les data centers rend malgré tout Nvidia sensible à tout changement structurel du marché.

Les financements circulaires

Nvidia investit dans de nombreuses startup de l’IA, qui achètent ensuite ses puces. En septembre 2025, elle avait signé avec OpenAI une lettre d’intention pouvant aller jusqu’à 100 milliards de dollars. Ce projet a été remplacé en février 2026 par une prise de participation pouvant atteindre 30 milliards. Nvidia s’est aussi engagée en novembre 2025 à investir jusqu’à 10 milliards dans Anthropic. Plusieurs analystes jugent que ces montages peuvent donner une image flatteuse de la demande, car une partie de l’argent investi revient à Nvidia sous forme de commandes.

Le jeu vidéo au second plan

Au dernier trimestre de l’exercice 2026, le jeu vidéo a rapporté 3,7 milliards de dollars, en recul de 13 % par rapport au trimestre précédent. Nvidia donne la priorité aux puces pour l’IA, bien plus rentables. En 2026, la pénurie de mémoire a en outre réduit l’offre de cartes RTX 50 et fait monter leurs prix, selon plusieurs médias spécialisés. Depuis l’exercice 2027, l’entreprise ne publie même plus de chiffre distinct pour le jeu vidéo.

Ce que la domination de Nvidia change pour les utilisateurs d’IA

Les outils IA que vous utilisez tournent souvent sur Nvidia. Quand ChatGPT vous répond ou quand Claude analyse un document, des GPU Nvidia sont très souvent mobilisés. La position de l’entreprise pèse donc sur le coût, la vitesse et la disponibilité de ces services.

Le coût de l’IA tend à baisser. La concurrence d’AMD, des puces maison et des modèles efficaces comme DeepSeek pousse les prix vers le bas. Les nouvelles générations de puces, dont Vera Rubin, réduisent aussi le coût de chaque réponse. La demande augmente toutefois plus vite que l’offre, et la pénurie de mémoire rappelle que cette baisse n’a rien d’automatique.

La dépendance géopolitique reste un enjeu. Nvidia est américaine et TSMC, qui fabrique ses puces, est taïwanais. L’Europe n’a pas d’équivalent, et ses projets d’infrastructure reposent largement sur Nvidia. C’est le cas de Mistral Compute, lancé en juin 2025 par Mistral AI avec 18 000 puces Grace Blackwell annoncées. Les restrictions d’export vers la Chine montrent que l’accès aux puces est devenu un levier politique, ce qui concerne aussi l’accès futur des Européens aux outils d’IA.

Ce qu’il faut retenir sur Nvidia

Nvidia est devenue en quelques années l’entreprise centrale de l’économie de l’IA. Elle réalise désormais près de 100 milliards de dollars de chiffre d’affaires par trimestre, et ses data centers en fournissent plus de 90 %. Vera Rubin est en cours de livraison, et Feynman prépare la génération suivante.

Cette domination comporte néanmoins des failles. DeepSeek a montré qu’une IA efficace pouvait se construire avec moins de puces, et la Chine se ferme aux produits de Nvidia. AMD, Google et les autres géants du cloud proposent des alternatives crédibles. Enfin, la dépendance à un seul marché et les investissements dans ses propres clients exposent l’entreprise en cas de ralentissement. Suivre Nvidia revient ainsi à suivre la santé de toute l’industrie de l’IA.