NVIDIA GTC 2025 – Aperçu : De la Keynote de Jensen Huang aux stratégies d’investissement en IA

NVIDIA GTC 2025 – Aperçu : De la Keynote de Jensen Huang aux stratégies d’investissement en IA｜NVIDIA GTC

La conférence annuelle GPU de NVIDIA, la GTC 2025, approche à grands pas. Chaque année, lors de la keynote de la GTC, le PDG Jensen Huang présente des technologies révolutionnaires et des visions qui transforment l’industrie. Pour la GTC 2025, d’importantes annonces sont attendues dans des domaines tels que l’intelligence artificielle, les centres de données, la conduite autonome et les architectures GPU. Dans cet article, nous analyserons en détail les nouvelles technologies qui devraient être présentées lors de la GTC 2025 et leur impact potentiel. Nous examinerons également comment les keynotes précédentes de Jensen Huang ont influencé le cours des actions NVIDIA, en analysant les tendances de prix et les réactions des investisseurs avant et après les événements. Enfin, nous donnerons un aperçu du marché des GPU au-delà de 2025 en comparant les stratégies de NVIDIA à celles de ses concurrents (AMD, Intel, Google TPU) et en évaluant les effets potentiels des annonces sur des entreprises majeures de l’IA telles que Microsoft, OpenAI et Tesla. Nous résumerons également les opinions des analystes de Wall Street sur les investissements dans NVIDIA et les cours cibles, et nous discuterons des avantages et inconvénients de conserver les actions NVIDIA sur le long terme par rapport à une vente immédiate après les événements.

Nouvelles technologies attendues lors de la Keynote de Jensen Huang à la NVIDIA GTC 2025 et leur impact

Analysons les technologies innovantes que Jensen Huang présentera probablement lors de la keynote de la GTC 2025. Basé sur les indices déjà présentés lors du CES 2025 et sur les feuilles de route du secteur, on s’attend à ce que les technologies suivantes fassent leur apparition :

Architecture GPU de nouvelle génération « Blackwell » : Lors du CES 2025, Jensen Huang a dévoilé pour la première fois la série GeForce RTX 50 équipée de l’architecture Blackwell. Cela a conduit au lancement de nouvelles GPU telles que la RTX 5090, et il est prévu qu’à la GTC 2025 un accélérateur IA basé sur Blackwell destiné aux centres de données soit annoncé. NVIDIA prépare déjà la prochaine génération d’accélérateurs IA, Blackwell, en tant que successeur du très populaire Hopper (H100), avec pour objectif de le lancer d’ici fin 2024. L’architecture Blackwell promet des améliorations spectaculaires en performance par rapport à la génération précédente, grâce à une augmentation du nombre de transistors et une bande passante mémoire améliorée. Elle est spécifiquement optimisée pour l’accélération dans les centres de données et les environnements HPC, éliminant les goulots d’étranglement et augmentant la scalabilité pour chaque charge de travail. Par exemple, un design multi-chip permet à deux GPU de fonctionner comme une seule unité via un design dual GPU B200, relié par une interconnexion ultra-rapide de 10 TB/s baptisée NV-HBI, offrant des performances comparables à celles d’un GPU unique. De plus, la génération Blackwell introduit une deuxième génération de Transformer Engine qui prend en charge FP8 et désormais FP4, ce qui devrait augmenter les performances d’inférence pour les modèles linguistiques ultra-grands jusqu’à 30 fois et améliorer l’efficacité énergétique de 25 fois. L’utilisation de calculs en basse précision mixtes (une combinaison FP4/FP6) permet de réduire drastiquement les exigences en mémoire et de maximiser le débit d’inférence, réduisant ainsi significativement les coûts des services IA à grande échelle, tels que ChatGPT. Ces nouveaux produits basés sur Blackwell (par exemple, B100, B200, etc.) devraient être déployés en masse à partir de la seconde moitié de 2025, et NVIDIA investit environ 16 milliards de dollars par an en R&D, avec trois équipes de conception travaillant en parallèle pour maintenir une feuille de route ambitieuse et lancer de nouveaux produits tous les 18 à 24 mois. Ce rythme de développement rapide sera difficile à égaler pour la concurrence et renforcera la position de leader technologique de NVIDIA.
Plateforme AI NVIDIA Cosmos : Présentée lors du CES 2025, la plateforme Cosmos est la technologie phare que NVIDIA souhaite utiliser pour inaugurer l’ère de la « Physical AI ». La plateforme intègre de nouveaux modèles d’IA et des pipelines de traitement de données vidéo, conçus pour la robotique, les véhicules autonomes et la vision par ordinateur, renforçant ainsi l’utilisation de l’IA dans ces domaines. Jensen Huang a mis en avant l’émergence d’une « IA qui perçoit, raisonne, planifie et agit » – autrement dit, l’essor de l’IA agentielle – et a souligné que l’IA opérant activement dans le monde réel, au-delà des seules fonctions génératives, représente la prochaine étape. La plateforme Cosmos offre une solution intégrée allant de la reconnaissance par capteurs à la prise de décision et au contrôle, spécialement conçue pour le traitement en temps réel de grandes quantités de données vidéo et visuelles. Lors de la GTC 2025, des spécifications techniques détaillées et des exemples d’applications pratiques dans la robotique et les véhicules autonomes devraient être présentés. Par ailleurs, l’intégration avec les systèmes robotisés NVIDIA Isaac et la suite logicielle DRIVE est prévue, ce qui accélérera le développement de la prochaine génération de robots et de véhicules autonomes. Ces innovations en IA pour la robotique pourraient conduire à une adoption massive de robots humanoïdes et de machines autonomes dans des secteurs tels que la logistique, la fabrication et les services, constituant ainsi un nouveau moteur de croissance pour NVIDIA.
Innovations pour les PC équipés d’IA et plateformes pour développeurs : NVIDIA entend également diffuser la technologie IA dans le secteur des PC. Au CES 2025, un « framework IA pour PC basés sur RTX » a été présenté, accompagné des microservices NVIDIA NIM et des AI Blueprints, permettant de créer du contenu génératif IA (par exemple, des humains numériques, des podcasts automatisés, la génération d’images et de vidéos) sur des PC standards. À la GTC 2025, le lancement de la prochaine génération de stations de travail ou d’une plateforme PC optimisée pour l’IA, dotée d’une accélération IA, est attendu. Par exemple, un système compact pour développeurs, nommé Project DIGITS – combinant la CPU Arm de NVIDIA, Grace et la dernière GPU Blackwell – a été mentionné au CES comme solution de bureau pour les développeurs. Des spécifications détaillées et le calendrier de lancement seront probablement dévoilés à la GTC. Ces innovations permettront même aux petits développeurs et chercheurs d’exploiter facilement la technologie IA de pointe, élargissant ainsi la base de l’écosystème IA. En outre, la tendance à équiper les PC grand public de moteurs IA dédiés (comme des copilotes IA ou le traitement en temps réel de vidéo et d’audio IA) devrait s’accélérer, positionnant les GPU de NVIDIA comme des accélérateurs IA indispensables également pour un usage personnel.
Mise à jour du chip de calcul intégré pour véhicules autonomes « DRIVE Thor » : Dans l’industrie automobile, le prochain SoC pour véhicules de NVIDIA, DRIVE Thor, sera l’un des sujets phares de la GTC 2025. Conceptualisé dès la GTC 2022, DRIVE Thor est attendu à partir de 2025 dans les véhicules de série comme ordinateur central embarqué. En intégrant la dernière architecture GPU Blackwell et des cœurs de calcul basés sur Arm, Thor est conçu pour traiter toutes les fonctions IA d’un véhicule – de la conduite autonome à l’infotainment en passant par la fusion des capteurs – sur une seule puce. Avec une puissance de calcul IA plus de 20 fois supérieure et jusqu’à 128 Go de VRAM, NVIDIA affirme qu’il est désormais possible d’implémenter de l’IA générative, la surveillance du conducteur et la conduite autonome de niveau 4 directement dans le véhicule. Lors de la GTC 2025, des spécifications détaillées, l’état des partenariats et des outils de développement pour DRIVE Thor seront présentés. Le constructeur chinois de véhicules électriques Zeekr a déjà dévoilé, lors du CES 2025, un système de conduite intelligent basé sur Thor, et l’entreprise de camions autonomes Aurora collabore avec le fournisseur Continental pour développer des camions sans conducteur basés sur Thor. Ces partenariats étendus dans le secteur automobile renforceront la position de NVIDIA en tant que « cerveau » de facto de la conduite autonome pour presque tous les OEM mondiaux, à l’exception de Tesla. Des améliorations dans NVIDIA Drive OS et la plateforme Hyperion devraient également avoir des répercussions importantes sur le respect des normes de sécurité et de qualité, ainsi que sur l’efficacité du développement des systèmes autonomes. On s’attend à ce que le marché des solutions IA pour l’automobile connaisse une forte croissance après 2025, et le lancement de Thor indiquera que NVIDIA a l’intention de proposer une plateforme standard dans ce segment, stimulant ainsi le développement de véhicules définis par logiciel (SDV).
D’autres annonces possibles : Lors de la GTC 2025, des mises à jour concernant NVIDIA Omniverse (une plateforme industrielle de métavers et de simulation), des plans dans le domaine du calcul quantique (avec la possibilité que Jensen Huang modère un panel à ce sujet), de nouveaux produits pour l’edge IA et pour les DPU dans les infrastructures de communication (comme BlueField), des mises à jour pour l’IA médicale (plateforme Clara) et des solutions IA natives pour le cloud pourraient également être annoncés. Dans ses récentes keynotes, Jensen Huang a constamment mis en avant la stratégie de plateforme de NVIDIA, qui englobe à la fois le matériel (GPU, DPU, CPU) et les stacks logiciels (CUDA, frameworks IA, Omniverse) afin de créer un écosystème complet. Il est donc probable qu’il présente une vision étendue qui couvre non seulement des produits individuels, mais aussi la plateforme d’accélération complète de NVIDIA. Par exemple, il pourrait déclarer : « NVIDIA, en tant qu’entreprise de computing full-stack, offre une solution intégrée avec X86 + GPU + DPU + logiciels pour l’ère de l’IA. » Ce message donnera aux entreprises clientes la confiance que « avec NVIDIA, toutes les couches nécessaires à l’innovation IA sont réunies », renforçant ainsi la demande future pour l’offre de produits de NVIDIA et créant un fort effet de verrouillage.

Impact des nouvelles annonces et perspectives de croissance future de NVIDIA

Les nouvelles technologies présentées lors de la GTC2025 devraient avoir un impact significatif sur l’ensemble du secteur de l’IA ainsi que sur les perspectives de croissance future de NVIDIA.

Impact sur la recherche en IA et l’industrie : Les GPUs de prochaine génération basés sur l’architecture Blackwell augmenteront considérablement l’échelle et la vitesse d’entraînement et d’inférence des modèles d’IA. Par exemple, on estime qu’un seul GPU Blackwell pourra atteindre 10 pétaflops en calculs FP8 et 20 pétaflops en calculs FP4 « sparse », offrant ainsi des performances d’entraînement plus de 2,5 fois supérieures et des performances d’inférence 20 fois supérieures à celles du modèle phare actuel, le H100. Cela permettra aux chercheurs d’entraîner des modèles linguistiques extrêmement grands, comportant des centaines de milliards à des billions de paramètres, beaucoup plus rapidement, tandis que les fournisseurs de services IA pourront augmenter considérablement la performance en temps réel pour offrir des fonctionnalités IA améliorées aux utilisateurs. De plus, l’utilisation de calculs en basse précision (notamment FP4) permettra de réduire drastiquement les besoins en mémoire et donc de diminuer les coûts des services IA.
Impact sur les centres de données et le cloud : Les nouvelles solutions pour centres de données de NVIDIA (telles que les accélérateurs Blackwell, le superchip Grace-Blackwell et les mises à jour NVLink/NVSwitch) sont conçues pour augmenter de manière spectaculaire la capacité de traitement IA dans les centres de données hyperscalaires. En particulier, l’intégration étroite entre les CPU Grace et les GPUs Blackwell (par exemple, le superchip GB200 succédant au GH200) élimine les goulots d’étranglement entre CPU et GPU et permet un traitement efficace de grands volumes de données via une mémoire unifiée, ce qui est crucial pour construire des infrastructures IA massives dans le cloud. Des fournisseurs de cloud tels qu’Azure devraient adopter ces nouvelles puces NVIDIA pour mettre en place d’immenses parcs d’entraînement et d’inférence IA, renforçant ainsi leur capacité à offrir des services IA à une clientèle allant des startups aux grandes entreprises. De plus, des plateformes serveur comme le NVIDIA HGX B200, qui connecte huit GPUs B200 via NVLink sur une seule carte pour fournir une capacité de calcul IA au niveau de l’exaflop, représentent une avancée révolutionnaire en termes de densité et d’efficacité énergétique dans les centres de données. Cela permettra aux entreprises d’exécuter davantage de calculs IA avec moins de serveurs, réduisant ainsi le coût total de possession (TCO) et maximisant les performances des fournisseurs de cloud malgré les contraintes en énergie et en espace. Morgan Stanley estime qu’en 2024, NVIDIA détiendra environ 51 % de la capacité mondiale de wafers pour processeurs IA, chiffre qui devrait atteindre 77 % en 2025 – un indicateur de la demande explosive pour les puces NVIDIA. Avec l’augmentation des investissements des fournisseurs de cloud et des centres de données dans les systèmes basés sur Blackwell suite aux annonces de la GTC2025, les activités dans les centres de données de NVIDIA devraient connaître une croissance fulgurante, devenant le principal moteur de croissance de l’entreprise.
Impact sur la conduite autonome et l’industrie automobile : Les derniers chips technologiques automobiles de NVIDIA, y compris DRIVE Thor, deviennent un composant clé dans la transition vers des véhicules définis par logiciel, adoptée par les constructeurs automobiles. À partir de 2025, les véhicules équipés de Thor pourront intégrer des dizaines d’ECUs individuelles dans un seul ordinateur embarqué haute performance, réduisant ainsi considérablement les coûts de développement et la complexité. En adoptant la plateforme NVIDIA, les constructeurs automobiles pourront améliorer des fonctions telles que la conduite autonome, l’assistance au conducteur et l’infodivertissement (IVI) via des mises à jour OTA, tout en créant de nouveaux modèles de revenus (comme les abonnements pour la conduite autonome). NVIDIA a déjà conclu des partenariats stratégiques avec plusieurs OEM tels que Mercedes-Benz, Jaguar Land Rover et Volvo, et a récemment annoncé une collaboration avec Toyota pour développer la prochaine génération de véhicules. Cela montre que les constructeurs automobiles traditionnels adoptent activement la technologie NVIDIA pour rivaliser avec Tesla, renforçant ainsi la position de NVIDIA en tant que plateforme standard dans l’industrie automobile. Si la GTC2025 présente davantage d’exemples de partenariats et de nouveaux modèles de coopération, la position de NVIDIA dans le secteur automobile sera encore consolidée. Bien que le secteur automobile ne représente actuellement qu’une part inférieure à 3 % des revenus totaux de NVIDIA, le potentiel de croissance à long terme est énorme et, avec la généralisation de la conduite autonome, ce secteur pourrait devenir une source de revenus majeure.
Corrélation avec la croissance future de NVIDIA : En résumé, les nouvelles technologies qui seront dévoilées lors de la GTC2025 sont étroitement liées à la vision de croissance à long terme de NVIDIA. Jensen Huang a récemment souligné que « toutes les industries sont transformées par l’IA », positionnant NVIDIA comme le moteur de cette transformation. Ce qui a commencé avec les GPUs s’est étendu aux CPU, DPUs, logiciels et services, faisant de NVIDIA une entreprise de computing IA full-stack. Lors de la GTC2022, NVIDIA avait annoncé une estimation de marché à long terme atteignant 1 billion de dollars en intégrant des segments tels que le gaming, l’IA d’entreprise, Omniverse et l’industrie automobile. Avec l’augmentation de la demande dans les centres de données, en particulier stimulée par la génération d’IA, cette estimation pourrait être révisée à la hausse. Wedbush Securities a déclaré que « la révolution IA est la plus grande transformation technologique depuis 40 ans, et son origine remonte à Jensen Huang », et a prédit que les dépenses en capital liées à l’IA dépasseraient 2 billions de dollars dans les trois prochaines années. Dans ce contexte, les annonces de la GTC2025 démontreront l’engagement inébranlable de NVIDIA en faveur de l’innovation et sa détermination à ne manquer aucune opportunité de marché, faisant de cet événement le moteur de croissance de NVIDIA pour les 5 à 10 prochaines années.

L’impact de la keynote de Jensen Huang sur le cours de l’action NVIDIA – Une analyse basée sur les données

La keynote du PDG de NVIDIA, Jensen Huang, est suivie de près non seulement par l’industrie technologique mais également par les marchés financiers. Historiquement, le cours de l’action NVIDIA a souvent réagi à court terme aux annonces faites lors d’événements majeurs. Une analyse des keynotes passées et des mouvements de cours révèle plusieurs tendances intéressantes.

Rallye des attentes avant l’annonce vs. prises de bénéfices après l’annonce

Avant les grands événements technologiques, les investisseurs achètent souvent des actions en prévision des annonces. Dans le cas de NVIDIA, le cours a tendance à augmenter juste avant une grande keynote. Par exemple, lors du CES2024, l’action a progressé de 5 % en une journée, alors que les investisseurs attendaient avec impatience la keynote de Jensen Huang, atteignant presque un sommet historique. Le jour même de la keynote (en janvier), l’action a augmenté de 6,4 %, suivie de hausses supplémentaires lors des deux jours suivants, en réponse à l’enthousiasme du marché. Bank of America a noté dans une analyse que « l’action NVIDIA affiche généralement de solides performances autour des keynotes de Jensen Huang lors du CES », une tendance également observée lors du CES2025. Ce rallye pré-annonce se manifeste aussi lors de la GTC, où les rumeurs d’une nouvelle architecture GPU ou d’un nouveau produit font grimper le cours dès le préambule.

Toutefois, immédiatement après l’annonce, des prises de bénéfices peuvent entraîner une baisse temporaire du cours – le phénomène classique du « Sell the News ». Par exemple, lors de la GTC2024 en mars, après que Jensen Huang eut dévoilé pour la première fois le design du processeur Blackwell, le marché réagit en constatant que « les attentes avaient été satisfaites sans surprises majeures », et l’action a chuté d’environ 2 % lors des after-hours. Il est intéressant de noter que les actions des entreprises partenaires mentionnées par Jensen Huang ont quant à elles progressé. Pendant la keynote de la GTC2024, les actions de sociétés de logiciels d’ingénierie telles que Synopsys, Cadence et ANSYS ont augmenté de plus de 2 % après l’annonce qu’elles bénéficieraient de la solution logicielle IA basée sur Blackwell de NVIDIA, tandis que l’action de Dell a progressé de 3,2 %. Lorsque Jensen Huang a déclaré : « Aucune entreprise ne peut construire des solutions end-to-end aussi bien que Dell pour créer une usine d’IA », le marché a réagi immédiatement. Ainsi, la communication de Jensen Huang a eu un effet domino non seulement sur NVIDIA, mais également sur les actions de ses partenaires.

Exemples issus des données du marché

Keynote CES, janvier 2024 : L’action a progressé de 6,4 % le jour de la keynote, suivie de hausses sur les deux jours suivants (après des mois de stagnation, l’événement a marqué un tournant).
Keynote GTC, mars 2024 : L’action a chuté de 1,5 à 2 % le jour de l’annonce (après avoir été surévaluée en début d’année en raison d’un rallye, ce qui a entraîné des prises de bénéfices).
Keynote GTC, mars 2023 : Organisée dans le contexte de l’engouement pour ChatGPT, Jensen Huang a souligné le potentiel de l’IA générative et présenté de nouveaux produits, ce qui a provoqué une hausse modérée de l’action pendant l’événement (une hausse plus marquée est survenue en mai lors des résultats trimestriels).
Keynote GTC, mars 2022 : Annonce de l’architecture Hopper (H100) et d’une nouvelle vision d’entreprise. L’action est restée stable le jour de l’événement, pour ensuite augmenter dans les semaines suivantes, les analystes notant que « la confiance dans les futurs points de basculement de l’IA a été renforcée ».
D’autres cas : Des fluctuations du cours ont également été observées lors d’événements tels que Computex2023 ou autour de la GTC de février 2025, influençant ainsi le sentiment général du marché.

En résumé, bien que la keynote de Jensen Huang génère un élan à court terme, l’évolution finale du cours dépendra de la capacité des annonces à dépasser les attentes du marché. Si des produits révolutionnaires surpassent les attentes (comme lors du lancement de l’architecture Ampere en 2020), l’action peut grimper fortement immédiatement après l’événement ; dans la plupart des cas, le cours se corrige brièvement avant de reprendre sa tendance haussière à long terme.

Sentiment des investisseurs et tendances à long terme du cours

Les keynotes de Jensen Huang renforcent continuellement la confiance des investisseurs dans la feuille de route technologique de NVIDIA. Par exemple, lors de la GTC2022, NVIDIA a présenté sa vision pluriannuelle pour l’IA et les logiciels (incluant un TAM de 1 billion de dollars), ce qui a accru les attentes des investisseurs et incité les analystes à relever leurs cours cibles en affirmant fréquemment que l’entreprise est « le leader de la révolution IA ». Credit Suisse a prédit que « l’architecture Hopper représenterait l’amélioration générationnelle la plus significative jamais réalisée », tandis que Rosenblatt Securities a maintenu une forte recommandation d’achat en décrivant NVIDIA comme un « point de basculement de plusieurs billions de dollars englobant le gaming, l’IA d’entreprise, Omniverse et l’industrie automobile ». Cet optimisme parmi les professionnels a contribué à soutenir la tendance haussière à long terme du titre NVIDIA, malgré des fluctuations à court terme.

Bien sûr, des pics et des creux à court terme ont également été observés. Au début de l’année 2025, malgré une hausse impressionnante de 178 % de la capitalisation boursière en 2024 grâce au boom de l’IA, l’action a chuté de 8 % en une journée après une prévision trimestrielle en février 2025, car les investisseurs, habitués à des taux de croissance supérieurs à 100 %, ont été déçus par une prévision de croissance des revenus de 65 % et ont manifesté une certaine prudence face au pic des investissements en IA. Cependant, tant que les fondamentaux de croissance restent solides, ces ajustements temporaires n’empêcheront pas l’action NVIDIA de continuer sa trajectoire ascendante à moyen et long terme. Connu sous le nom de « baromètre de l’IA », la capitalisation de NVIDIA a dépassé les 3 billions de dollars lors du boom IA de 2023–2024, et les investisseurs attendent avec impatience les prochaines allocutions de Jensen Huang pour la prochaine phase de croissance.

En somme, même si la keynote de Jensen Huang agit comme un catalyseur à court terme, le cours de l’action dépendra en fin de compte de la concrétisation de la vision présentée et de la croissance structurelle du marché IA.

Perspectives du marché GPU au-delà de 2025 : NVIDIA vs. AMD, Intel et TPU

Comment se profilera le marché des GPUs et des accélérateurs IA après 2025 ? D’après les tendances actuelles et les stratégies des entreprises, NVIDIA devrait conserver sa position de leader incontesté, tandis que ses concurrents chercheront à exploiter des segments de marché de niche. Notamment, dans le secteur des accélérateurs IA pour les centres de données, la domination de NVIDIA devrait perdurer à court terme, tandis que des acteurs comme AMD, Intel et Google (TPU) mettront en place leurs propres contre-mesures.

NVIDIA : Une part de marché écrasante et une roadmap agressive

NVIDIA est déjà le leader des accélérateurs IA et investit massivement pour renforcer son avantage. Selon Morgan Stanley, NVIDIA représentait environ 51 % de la capacité mondiale de wafers pour processeurs IA en 2024 et cette part devrait atteindre 77 % en 2025. Les autres concurrents réunis ne représentent que 23 %, ce qui démontre que NVIDIA capte la majeure partie de la demande en puces IA. Plus précisément, on s’attend à ce que la part de marché de Google passe de 19 % à 10 %, celle d’Amazon AWS de 10 % à 7 % et celle d’AMD de 9 % à 3 %. De plus, NVIDIA a sécurisé d’importants avantages en termes de capacité de production auprès de partenaires comme TSMC, dépassant largement ses concurrents.

Sur le plan technologique, NVIDIA ne cesse d’innover : même après le lancement des produits Blackwell (B100/B200) fin 2024 jusqu’en 2025, NVIDIA a déjà entamé le développement de sa prochaine architecture, la série 300. La société prévoit d’augmenter son budget R&D à 16 milliards de dollars en 2024, de développer trois lignes de produits en parallèle et de lancer de nouveaux produits tous les 18 à 24 mois – des investissements qui surpassent de loin ceux de ses concurrents. Ce rythme de développement rapide assurera à NVIDIA de conserver un avantage décisif sur le marché des GPUs. De plus, l’écosystème logiciel CUDA reste un atout majeur, attirant développeurs et entreprises et consolidant la position dominante de NVIDIA.

Bien que des problèmes d’approvisionnement, notamment pour le H100, puissent survenir en raison de la demande explosive, il existe peu d’alternatives capables de rivaliser avec la performance et l’écosystème de NVIDIA, ce qui lui garantit une position dominante pour les années à venir.

AMD : Prometteur sur le plan technologique, mais confronté à des défis d’écosystème

AMD est traditionnellement considéré comme le principal concurrent de NVIDIA dans le segment des GPUs discrets et occupe la deuxième place sur le marché des PC, tout en proposant sa série « Instinct » pour les accélérateurs IA destinés aux centres de données. Les atouts d’AMD résident dans son expertise en conception de semi-conducteurs et ses succès éprouvés dans le domaine du HPC. AMD domine le marché des CPU pour serveurs x86 et a démontré les capacités de ses GPUs en propulsant le premier superordinateur exascale mondial (Frontier de l’Oak Ridge National Laboratory). La MI300, dernière APU pour centres de données lancée en 2023, combine par une technologie de superposition 3D une CPU (désignée sous le nom de code « Elburs ») et des chiplets GPU, et est équipée d’une grande quantité de mémoire HBM. On s’attend à ce que la série MI300, intégrée dans des systèmes tels que le superordinateur El Capitan, offre d’excellentes performances dans certains cas d’usage HPC.

Toutefois, commercialement, la part de marché d’AMD dans le domaine des accélérateurs IA reste faible. Morgan Stanley prévoit que la part de marché d’AMD passera de 9 % en 2024 à 3 % en 2025 – ce qui signifie que, même si la production d’AMD augmente en volume, sa part de marché diminuera dans un secteur en pleine expansion, rendant difficile pour AMD de suivre la demande croissante pour les puces NVIDIA. De plus, l’écosystème logiciel des accélérateurs Instinct d’AMD, en comparaison avec le CUDA de NVIDIA, est souvent perçu comme moins mature en termes d’ergonomie et d’optimisation, ce qui entraîne une adoption plus lente par les fournisseurs de cloud et les grandes entreprises. Les designs hétérogènes innovants tels que la MI300 font également face à des défis initiaux en termes de rendement de production et de coûts.

Intel : Défis récurrents et nouvel essai en 2025

Intel a rencontré des difficultés inattendues dans le domaine des accélérateurs IA. Autrefois, l’entreprise déclarait que « sans GPU, l’ère de l’IA n’existe pas », a acquis des startups de deep learning (comme Nervana) entre 2017 et 2019, et avait annoncé des projets de développement de ses propres GPUs basés sur l’architecture Xe, sans pour autant obtenir de succès significatifs. En 2022, Intel a lancé sa première GPU HPC, Ponte Vecchio (commercialisée sous le nom d’Intel Data Center GPU Max), destinée au Département de l’Énergie américain pour le superordinateur Aurora – mais ce lancement a accusé un important retard par rapport aux plans initiaux. De plus, le processeur IA Gaudi de Habana Labs, acquis par Intel, a été très peu adopté – seul AWS ayant déployé Gaudi2, et les applications demeurant très limitées. SemiAnalysis a constaté que « Gaudi 2 de Habana n’a pratiquement pas été adopté en dehors d’AWS, et qu’Intel semble en interne fusionner efficacement la gamme de produits en Falcon Shores ». Au début de 2024, Intel a présenté ses plans pour sa prochaine génération d’architecture hybride, Falcon Shores, lors d’un événement pour développeurs ; initialement conçu comme un chip hybride GPU+CPU, il sera désormais lancé en 2025 en tant que produit exclusivement GPU. Cela indique une modification des plans pour les chips IA indépendants, possiblement avec une version Gaudi 3 de Habana à l’horizon.

En résumé, bien qu’Intel reste un acteur majeur dans le marché des CPU, il accuse un retard notable dans le domaine des accélérateurs IA en termes de technologie, de logiciels et de confiance du marché, comparé à NVIDIA et AMD. Intel a pourtant promis de lancer en 2025 une nouvelle GPU pour les centres de données, baptisée Falcon Shores, qui devra au minimum offrir des performances et une efficacité énergétique comparables au H100, s’intégrer parfaitement avec les CPU x86 et être soutenue par un solide écosystème logiciel. Les attentes des investisseurs sont actuellement faibles, et Morgan Stanley estime que la part d’Intel dans la consommation de wafers pour chips IA en 2025 ne dépassera qu’environ 1 %. Il est donc probable qu’Intel se tourne davantage vers la production en tant que partenaire foundry pour NVIDIA plutôt que de concurrencer directement sur le marché des GPUs.

Google TPU : Efficacité interne élevée, mais écosystème externe limité

Le TPU (Tensor Processing Unit) de Google aborde le marché des accélérateurs IA d’une manière différente de NVIDIA. Google a conçu ses propres puces IA pour optimiser les charges de travail dans ses immenses centres de données, afin de soutenir des services tels que la recherche, la publicité, la traduction et YouTube. Depuis le début de son développement en 2015 et sa première présentation en 2016, le TPU a connu plusieurs versions, la version 4 étant déjà commercialisée et disponible pour certains clients via Google Cloud. Par ailleurs, Google travaille également en interne sur les roadmaps des TPU versions 5 et 6.

La force du TPU de Google réside dans son intégration étroite avec le stack logiciel propriétaire de l’entreprise, ce qui lui permet d’offrir des performances élevées et une efficacité de coût remarquable pour des tâches spécifiques en IA. Par exemple, Google utilise des TPU Pods – des clusters de milliers de TPU – pour atteindre une densité de calcul élevée lors de l’entraînement de modèles linguistiques massifs, et affirme que cela offre une efficacité de coût supérieure à celle des GPUs de la même génération de NVIDIA. SemiAnalysis a observé que « le stack hardware/software mûr de Google leur confère un avantage structurel en termes de performance et de coût total de possession (TCO) pour leurs charges de travail IA internes ».

Cependant, l’écosystème externe du TPU est limité. Google propose le TPU exclusivement via ses propres services cloud et ne vend pas la puce à l’extérieur. De plus, les détails concernant l’architecture et l’environnement de programmation du TPU ne sont pas suffisamment divulgués aux développeurs externes, limitant ainsi son adoption à grande échelle. Les grands clients exigent généralement une documentation complète et des tests préalables avant d’adopter une nouvelle puce, or Google a tendance à ne publier les spécifications qu’après un déploiement massif, ce qui complique la collaboration externe. Beaucoup des fonctionnalités innovantes du TPU (notamment en ce qui concerne la mémoire et le réseau) restent également confidentielles, empêchant les développeurs d’effectuer des ajustements approfondis ou de créer des solutions sur mesure. Dans l’ensemble, bien que le TPU de Google soit très performant pour un usage interne, il n’est pas considéré comme une menace sérieuse pour la domination mondiale de NVIDIA. Morgan Stanley estime que la part de marché du TPU de Google passera de 19 % en 2024 à 10 % en 2025, ce qui signifie que, même si Google augmente l’utilisation de ses propres puces, cela ne rattrapera pas l’expansion rapide de NVIDIA.

La stratégie de Google n’est pas de remplacer entièrement NVIDIA, mais d’optimiser certaines charges de travail avec ses propres puces pour réduire les coûts. En pratique, Google Cloud continue d’offrir des instances GPU NVIDIA A100/H100, et les équipes de recherche de Google utilisent également des GPUs selon les besoins. Par ailleurs, des sources récentes indiquent que Google a acquis des milliers d’unités supplémentaires du H100 de NVIDIA. Ainsi, le TPU de Google restera vraisemblablement un accélérateur spécialisé pour un usage interne, avec une concurrence directe limitée face à l’écosystème NVIDIA.

D’autres acteurs : Amazon AWS, puces propres de Microsoft, Meta, startups et Chine

Dans le paysage concurrentiel, de nombreux autres acteurs existent. Amazon AWS a développé ses propres puces IA pour l’entraînement (Trainium) et pour l’inférence (Inferentia) et les propose dans le cadre de ses instances EC2. Cependant, tout comme le TPU, le Trainium d’AWS n’est accessible qu’au sein du cloud AWS et ne possède pas la polyvalence d’une puce à usage général. Morgan Stanley prévoit que la part de marché d’AWS dans la consommation de puces IA passera de 10 % en 2024 à 7 % en 2025, ce qui suggère qu’en dépit d’une augmentation de la production, la demande pour les GPUs NVIDIA continuera de dominer. Microsoft, quant à lui, développe également son propre accélérateur IA nommé Azure Maia, bien que son impact ne soit probablement que partiel après 2025.

Meta (Facebook) a également travaillé sur des accélérateurs pour l’inférence IA, tels que le MTIA, ainsi que sur des projets d’accélérateurs pour l’entraînement, mais a apparemment modifié sa stratégie suite à des problèmes de conception en 2022. Actuellement, Meta dépend fortement des GPUs H100 de NVIDIA pour l’entraînement à grande échelle de ses IA, ce qui entraîne une forte dépendance à court terme, bien qu’à long terme un passage aux puces propres pour réduire les coûts ne soit pas exclu.

De nombreuses startups de semi-conducteurs IA ont vu le jour, mais la plupart n’ont pas encore atteint un niveau suffisant pour concurrencer NVIDIA sur le plan commercial. Des exemples tels que Cerebras (avec son moteur à l’échelle du wafer) et Graphcore (avec son IPU) sont remarquables, mais Cerebras propose principalement ses services via son propre cloud et ses tarifs élevés limitent sa diffusion. Graphcore, malgré des investissements de SoftBank et d’autres, rencontre actuellement des difficultés. D’autres entreprises, telles que Tenstorrent dirigée par Jim Keller, font également parler d’elles, mais SemiAnalysis souligne que « tant le matériel que le logiciel nécessitent encore de mûrir davantage ». Au final, la plupart des startups ne sont pas encore en mesure de défier l’écosystème NVIDIA et resteront probablement des acteurs de niche ou seront rachetées par de plus grandes entreprises.

Par ailleurs, les concurrents chinois représentent une part importante du marché. En raison des restrictions à l’exportation imposées par les États-Unis, la Chine a des difficultés à importer des GPUs de pointe tels que l’A100/H100, ce qui incite des entreprises comme Huawei (avec la série Ascend), Alibaba, Tencent, Biren et Cambricon à intensifier leurs efforts pour développer leurs propres puces IA. Bien que certains produisent des puces en 7 nm, ils restent en deçà des performances maximales et font face à des contraintes liées aux procédés les plus récents de TSMC. Malgré une forte demande intérieure, les limitations techniques et de production empêcheront probablement les entreprises chinoises de remplacer complètement NVIDIA avant 2025. À la place, NVIDIA a réussi à maintenir une partie de sa part de marché en vendant des versions dégradées de l’A100 (comme l’A800) en Chine. Si les sanctions persistent sur le long terme, les entreprises chinoises pourraient progressivement réduire l’écart, mais sur le plan international, la position de NVIDIA restera probablement incontestée.

Perspectives globales après 2025

On s’attend à ce que, après 2025, le marché des accélérateurs GPU/IA continue de connaître une demande explosive. Les grands modèles linguistiques, l’IA générative, les services de cloud IA et l’edge IA se trouvent tous en phase d’adoption précoce, et IDC ainsi que d’autres prévoient une croissance annuelle de 20 à 30 % dans le secteur des semi-conducteurs IA. Dans un tel contexte, NVIDIA, grâce à son expertise technologique, son large portefeuille de produits et son écosystème robuste, devrait maintenir sa position dominante dans un avenir proche. Bien que AMD dispose d’un potentiel technologique considérable, il faudra probablement du temps pour augmenter significativement sa part de marché, et Intel semble être distancé. Les puces propres des fournisseurs de cloud sont principalement destinées à l’autosuffisance et coexistent souvent avec les produits NVIDIA. Par exemple, Microsoft Azure adopte une stratégie duale en utilisant ses propres puces Maia pour certaines charges de travail tout en collaborant avec NVIDIA pour le superchip GB200 et en continuant de proposer des VMs H100 comme produit phare. Cette tendance se retrouve chez la plupart des fournisseurs de cloud, ce qui permet à NVIDIA de conserver des marges élevées et une domination du marché tout en étendant sa chaîne d’approvisionnement.

Néanmoins, les défis posés par la concurrence ne doivent pas être sous-estimés. Notamment, l’acquisition de Xilinx a doté AMD d’une technologie FPGA/adaptative qui, combinée à son expérience en conception de CPU et GPU, pourrait lui offrir des opportunités dans des niches où NVIDIA est moins présent (par exemple, des solutions intégrées FPGA+GPU pour les réseaux 5G dans le secteur des télécommunications). Par ailleurs, à mesure que les stacks logiciels open source se développent et que la dépendance à CUDA diminue, il sera plus facile d’exécuter des charges de travail IA sur des puces AMD ou autres. Si des clients majeurs comme Google et Meta adoptent davantage leurs propres puces, les revenus principaux de NVIDIA pourraient légèrement diminuer. Toutefois, compte tenu de la position de leader technologique, de la capacité d’exécution et de la confiance du marché en NVIDIA, il est probable que son « monopole » perdurera encore plusieurs années après 2025. On s’attend à ce que les concurrents se concentrent sur des marchés de niche ou collaborent partiellement avec NVIDIA, et tant qu’aucune disruption majeure ne se produit, l’expression « NVIDIA a tout » restera valable dans l’industrie des GPUs.

L’impact de la GTC2025 sur Microsoft, OpenAI et Tesla

Les annonces de la GTC2025 de NVIDIA auront non seulement des répercussions sur NVIDIA, mais influenceront également de manière significative les grandes entreprises technologiques du secteur de l’IA. Plus précisément, Microsoft, OpenAI et Tesla – acteurs majeurs de l’IA, liés par des partenariats étroits ou en concurrence directe avec NVIDIA – pourraient voir évoluer leurs dynamiques de coopération et de concurrence après la GTC2025.

Coopération et concurrence avec Microsoft

Microsoft est depuis toujours un partenaire clé de NVIDIA. La plateforme cloud Azure a déployé en masse des GPUs H100/A100 de NVIDIA pour gérer les charges de travail IA de nombreux clients, y compris OpenAI, et les deux entreprises entretiennent une collaboration de longue date dans le domaine de l’infrastructure IA. Lors de la GTC2024, NVIDIA et Microsoft ont annoncé conjointement avoir été les premiers à adopter le superchip de nouvelle génération Grace-Blackwell (GB200) sur Azure, après quoi Azure a lancé une série de machines virtuelles à grande échelle alimentées par les dernières GPUs NVIDIA (y compris la H100 v5). De plus, Microsoft intègre les fonctionnalités IA basées sur RTX de NVIDIA (comme la co-processeurisation accélérée par l’IA) dans ses produits logiciels tels que Windows et Office. Dans ce contexte, la GTC2025 représente une opportunité majeure pour Microsoft d’adopter de nouvelles technologies. Par exemple, si un système HGX basé sur Blackwell est dévoilé, il est probable que Microsoft Azure l’adopte rapidement, renforçant ainsi son infrastructure IA. Toutefois, Microsoft n’est pas seulement un client important de NVIDIA, il développe également ses propres puces IA (l’accélérateur Azure « Maia »), ce qui pourrait, à long terme, réduire partiellement sa dépendance à NVIDIA.

OpenAI : Client clé et concurrent potentiel ?

OpenAI, force motrice derrière le boom de l’IA générative symbolisé par ChatGPT en 2023, est l’un des plus grands utilisateurs de GPUs NVIDIA. Des dizaines de milliers de GPUs A100 ont été utilisés pour entraîner des modèles comme GPT-4, et selon certains rapports, OpenAI utilise l’infrastructure H100 sur Microsoft Azure pour développer sa prochaine génération de modèles. Pour OpenAI, les annonces de la GTC2025 sont cruciales : une amélioration des performances, des technologies permettant de réduire les coûts d’entraînement et d’inférence, ainsi que d’autres innovations associées aux nouvelles GPUs Blackwell pourraient permettre à OpenAI d’entraîner des modèles encore plus puissants (comme GPT-5) plus rapidement ou de réduire drastiquement les coûts opérationnels de ses services API. Par exemple, une amélioration de 30 fois de l’efficacité d’inférence réduirait considérablement les coûts d’exploitation de l’API ChatGPT. OpenAI suit donc de près la roadmap de NVIDIA et la sécurisation rapide des nouveaux produits est une priorité absolue.

Tesla : Une dynamique concurrentielle indirecte

La relation entre Tesla et NVIDIA est passée d’un modèle client-fournisseur à une situation de concurrence. Autrefois, Tesla utilisait les solutions Drive PX2 de NVIDIA pour ses systèmes de conduite autonome, mais en 2019, la société a développé son propre FSD Chip pour remplacer les produits NVIDIA. De plus, alors que Tesla exploitait autrefois un superordinateur composé de milliers de GPUs NVIDIA pour entraîner ses systèmes autonomes, elle utilise désormais son propre superordinateur IA, Dojo, lancé en 2023. Par conséquent, bien que la GTC2025 ne conduise probablement pas à une nouvelle coopération directe entre Tesla et NVIDIA, les avancées technologiques de NVIDIA pourraient avoir une influence indirecte sur la stratégie et la position de marché de Tesla.

En matière de technologie de conduite autonome, l’introduction de DRIVE Thor par NVIDIA et sa diffusion croissante dans l’industrie automobile offrent aux autres OEM un puissant levier concurrentiel face à Tesla. Alors que Tesla s’appuie sur une technologie développée en interne, des constructeurs comme Mercedes ou Toyota, en collaborant avec NVIDIA, pourraient bientôt proposer des fonctionnalités autonomes comparables à celles de Tesla. Par ailleurs, des marques émergentes de véhicules électriques comme Zeekr ont déjà annoncé leur intention d’équiper leurs véhicules de systèmes basés sur Thor, augmentant ainsi la pression concurrentielle sur Tesla. À court terme, Tesla devra continuer d’optimiser son logiciel FSD et améliorer les performances de son ordinateur IA embarqué (la prochaine génération de FSD Computer). Si NVIDIA lance une nouvelle génération de puces pour l’automobile qui surpasse largement Thor ou devient une norme industrielle, Tesla pourrait être amené à réévaluer sa stratégie.

Analystes de Wall Street et cours cibles pour NVIDIA

Comment les analystes de Wall Street évaluent-ils NVIDIA, l’entreprise qui a atteint des sommets astronomiques lors du boom de l’IA ? À l’approche de la GTC2025, les grandes banques d’investissement sont globalement optimistes quant au leadership technologique et aux perspectives de bénéfices de NVIDIA, bien qu’elles mettent en garde contre la nécessité d’une approche stratégique face à la forte hausse du cours. Plusieurs rapports positionnent NVIDIA comme « le choix numéro un à l’ère de l’IA », avec des cours cibles indiquant un potentiel de hausse à deux chiffres par rapport aux niveaux du début de 2025.

Wedbush Securities : Wedbush maintient son avis selon lequel NVIDIA reste le titre IA de référence pour 2025, affirmant que « la révolution IA est la plus grande transformation technologique depuis 40 ans, et ses origines remontent à Jensen Huang », et prévoyant que les dépenses en capital liées à l’IA dépasseront 2 billions de dollars dans les trois prochaines années.
Morgan Stanley : Morgan Stanley a attribué à NVIDIA une note « Overweight » avec un cours cible de 166 dollars, soit un potentiel de hausse de 21 % par rapport aux niveaux du début de 2025. Ils estiment qu’en seconde moitié de 2025, seul le succès de Blackwell dominera le marché.
Citi : Citi prévoit que la keynote de Jensen Huang au CES2025 agira comme catalyseur à court terme pour l’action NVIDIA, avec un cours cible fixé à 175 dollars (soit une hausse potentielle de 27 % par rapport au niveau actuel). L’analyste Atif Malik indique que les sessions de questions-réponses qui suivront la présentation mettront en lumière une demande accrue pour le nouveau chip.
Bank of America (BofA) : BofA conserve son avis d’achat pour NVIDIA avec un cours cible de 190 dollars, reflétant un potentiel de hausse de 39 % par rapport aux niveaux actuels, en soulignant que la demande pour la GPU Hopper est robuste et que la demande pour Blackwell devrait dépasser la capacité de production de NVIDIA pendant plusieurs trimestres.

De plus, la majorité des analystes de grandes institutions comme Goldman Sachs, JPMorgan, BofA et RBC recommandent toujours l’achat de NVIDIA. Les données agrégées de TipRanks indiquent qu’en 2025, le cours cible moyen se situe autour de 178 dollars – ce qui correspond à une hausse d’environ 40 % par rapport aux niveaux de janvier. Certains experts prévoient même que la capitalisation boursière de NVIDIA pourrait atteindre 10 billions de dollars d’ici 2030 (plus de trois fois sa valeur actuelle), si NVIDIA génère d’énormes revenus non seulement grâce aux chips IA, mais aussi par le biais de logiciels et de services.

Par ailleurs, après la dernière prévision trimestrielle pour le T1 2025 (de novembre à janvier 2024), Wall Street a adopté une approche plus prudente à court terme, entraînant une baisse de 8 % de l’action et une perte de 500 milliards de dollars en capitalisation – principalement due à des prises de bénéfices et à des inquiétudes macroéconomiques – sans toutefois affecter de manière significative les perspectives de croissance à long terme.

Stratégies d’investissement à long terme : Conserver NVIDIA ou vendre immédiatement après les événements ?

Enfin, examinons comment les investisseurs à long terme pourraient exploiter des événements tels que la GTC2025. La question centrale est la suivante : vaut-il mieux conserver les actions NVIDIA sur le long terme ou réaliser des bénéfices immédiatement après un grand événement ? La réponse varie selon l’investisseur, mais voici quelques éléments à considérer, basés sur l’analyse et la situation actuelle du marché.

Avantages de la détention à long terme : Participer à une histoire de croissance monumentale

Le principal argument pour conserver NVIDIA à long terme réside dans le fait que les fondamentaux de l’entreprise sont encore à leurs débuts. Bien que le boom de l’IA ait généré d’énormes profits en 2023, l’adoption de l’IA ne fait que commencer. À mesure que l’IA se déploie dans tous les secteurs, la demande pour les puces IA restera élevée. NVIDIA se trouve au cœur de ce phénomène structurel, et les investisseurs qui détiennent l’action sur le long terme pourront bénéficier de l’effet de capitalisation. Historiquement, ceux qui ont conservé NVIDIA pendant plus d’une décennie ont multiplié leur investissement initial, malgré des corrections temporaires.

L’avantage concurrentiel de NVIDIA ne repose pas sur le hasard, mais sur une innovation continue et une expansion constante. L’entreprise est bien positionnée pour saisir de nouvelles opportunités de croissance dans des secteurs tels que la conduite autonome, le cloud IA, le métavers, la santé et la robotique. Même lorsque le cycle d’un produit arrive à son terme, de nouveaux marchés se créent et les revenus récurrents issus des logiciels et des plateformes (par exemple, les licences CUDA ou une place de marché de modèles IA) augmentent progressivement. Le fait que NVIDIA vise un marché total adressable (TAM) de 1 billion de dollars démontre qu’il existe un potentiel de marché bien supérieur aux revenus annuels actuels d’environ 40 milliards de dollars. Même si cela prendra du temps, les investisseurs à long terme pourront bénéficier de l’augmentation de la valeur de l’entreprise.

Par ailleurs, la direction de NVIDIA – notamment Jensen Huang – est reconnue pour être très favorable aux actionnaires. Huang est célèbre pour sa vision à long terme et a déjà procédé à un split 4:1 en 2021 et un split 10:1 en 2024 afin d’augmenter la liquidité et d’encourager la participation des investisseurs. Cela montre que la stratégie de détention à long terme est souvent plus avantageuse que de céder rapidement après un événement.

La tentation de vendre immédiatement après un événement : Tempérer une surchauffe temporaire

D’autre part, certains investisseurs optent pour une stratégie de vente immédiate après un grand événement afin de réaliser rapidement des bénéfices – ce que l’on appelle le phénomène « sell the news ». Dans certains cas, l’action NVIDIA atteint un sommet peu après un événement majeur, pour ensuite se corriger, incitant ainsi certains investisseurs à vendre avant l’événement et à racheter lors de la baisse. Bien que cette approche puisse sembler idéale en théorie, il est extrêmement difficile de chronométrer parfaitement ces mouvements en raison de l’imprévisibilité des événements et des conditions générales du marché.

Si un investisseur estime que la valorisation actuelle de NVIDIA est trop élevée, il peut être judicieux de réaliser des bénéfices lors du rallye précédant l’événement. Au début de 2025, le ratio cours/bénéfices prévu pour NVIDIA se situait entre 40 et 50, bien au-dessus de la moyenne du marché. Si cette valorisation élevée est perçue comme un frein, réduire sa position autour de la période de la GTC2025 peut se justifier – surtout si les annonces ne répondent pas aux attentes ou si les nouvelles positives sont déjà totalement intégrées dans le cours.

Les investisseurs à long terme peuvent également envisager de rééquilibrer leur portefeuille de temps à autre. Si la position sur NVIDIA est devenue trop importante à la suite du rallye, il peut être judicieux de réduire une partie de la position après l’événement afin de retrouver un équilibre. Même en étant confiant quant à NVIDIA, des risques imprévus – comme une chute soudaine de la demande ou des incertitudes géopolitiques – peuvent survenir, rendant la diversification essentielle.

Cependant, quitter complètement le marché pour y revenir plus tard est risqué. NVIDIA est connue pour sa volatilité, et dans certains cas, l’action peut continuer à monter après un événement. Si plusieurs nouvelles positives se succèdent, un investisseur ayant vendu pourrait être contraint de racheter à un prix plus élevé. Des opérations trop fréquentes dans une action fondamentalement solide et en tendance haussière sur le long terme peuvent nuire aux rendements. Comme le dit Warren Buffett : « Si c’est une bonne entreprise, gardez-la pour toujours. » Si vous êtes convaincu par les perspectives à long terme de NVIDIA, il est probablement préférable de ne pas vous laisser distraire par des fluctuations à court terme.

Conclusion et perspectives d’avenir

En fin de compte, la décision de conserver ou de vendre une partie de vos actions NVIDIA après un grand événement dépendra de vos objectifs d’investissement et de votre tolérance au risque. Si votre objectif est de réaliser des gains à court terme, vous pourriez profiter de la volatilité autour de la GTC2025. Mais si vous visez des bénéfices significatifs dans 5 à 10 ans, une correction temporaire de 5 à 10 % ne devrait pas vous dissuader de conserver l’action.

De nombreux experts recommandent de ne pas évaluer NVIDIA uniquement sous l’angle du court terme. Le paradigme de l’IA ne fait que commencer, et la capacité de NVIDIA à générer des revenus ne fait que s’installer. Avec des flux de revenus potentiels issus d’abonnements logiciels ou de services cloud complémentaires aux ventes de matériel, les marges et les multiples de valorisation pourraient s’améliorer. Les récentes annonces de NVIDIA concernant un « magasin de modèles IA » (NGC) et des initiatives Omniverse basées sur le cloud indiquent une orientation vers le software as a service, susceptible de conduire à une revalorisation de l’action en cas de succès.

En revanche, il existe un risque que le cycle d’investissement dans l’IA se ralentisse. Si les commandes massives observées en 2024–2025 atteignent leur pic et que la croissance se stabilise à partir de 2026, l’action NVIDIA pourrait entrer dans une phase de correction ou osciller dans une fourchette de prix. Un précédent historique est celui de l’effondrement du boom du minage de cryptomonnaies entre 2018 et 2019, qui avait entraîné une baisse de 50 % du cours de l’action NVIDIA. Bien que le boom actuel de l’IA ne soit pas un phénomène passager, il est possible que le schéma d’une croissance explosive suivi d’une correction se répète avant que la tendance haussière ne reprenne. En définitive, la décision de vendre après un événement dépendra de la pérennité perçue du cycle de croissance de l’IA. Étant donné que la majorité des experts considèrent la demande en IA comme une mégatendance de longue durée, sortir trop tôt pourrait s’avérer imprudent.

En résumé, pour les investisseurs à long terme, il est judicieux de considérer NVIDIA comme une composante essentielle de leur portefeuille, tout en procédant à des ajustements modérés lors des phases de surchauffe. La GTC2025 offre l’occasion d’évaluer la feuille de route future de NVIDIA sans se laisser distraire par des fluctuations de court terme.

NVIDIA GTC 2025
Keynote de Jensen Huang
Architecture Blackwell (GPU Blackwell)
Accélérateurs IA pour centres de données
Technologie de conduite autonome (DRIVE Thor)
Cosmos Physical AI
Volatilité de l’action NVIDIA
Cours cibles et perspectives des analystes
AMD MI300 vs. NVIDIA
Intel Habana Gaudi / Falcon Shores
Stratégie Google TPU
Microsoft Azure Maia
Stratégie OpenAI (Projet Stargate)
Supercalculateur Tesla Dojo
Investissement à long terme vs trading à court terme

Pour plus d’informations, consultez notre article sur https://finance1976.com/fr/lavenir-de-lagi-et-lanalyse-des-entreprises-prometteuses-des-puces-nvidia-a-xai-grok-3/