Le chemin de Nvidia vers $20 trillion : comment les investissements dans l'infrastructure de l'IA pourraient transformer le géant des puces.

Le boom de l'infrastructure IA à un trillion de dollars

La révolution de l'intelligence artificielle a fondamentalement remodelé l'allocation de capital parmi les géants de la technologie. Selon les recherches de Goldman Sachs, les principaux hyperscalers, y compris Microsoft, Alphabet, Amazon et Meta Platforms, devraient investir près de $500 milliards dans l'infrastructure de l'IA rien que pour l'année à venir, représentant une augmentation incroyable de 50 % des dépenses en capital d'une année sur l'autre. McKinsey & Company prolonge cette analyse, prévoyant que l'infrastructure de l'IA représentera une opportunité de marché de $7 trillion au cours des cinq prochaines années, avec environ $5 trillion spécifiquement alloué au soutien des charges de travail de l'IA.

Cette vague de dépenses sans précédent crée un vent arrière extraordinaire pour les entreprises fournissant la technologie sous-jacente. Nvidia, qui représente actuellement environ 50 % des dépenses en infrastructure d'IA, se trouve au cœur de cette transformation.

Position actuelle du marché et arriéré de commandes

À la fin des échanges mardi, Nvidia affichait une capitalisation boursière d'environ 4,3 trillions de dollars. Malgré une incroyable augmentation de 1 000 % tout au long de la révolution de l'intelligence artificielle, la trajectoire de croissance du géant des semi-conducteurs pourrait être loin d'être terminée.

Un des indicateurs les plus convaincants de la force future est le carnet de commandes d'Nvidia, qui s'élève actuellement à $307 milliards. Ce carnet de commandes englobe ses puces Blackwell de pointe, les futurs GPU Rubin et les services de mise en réseau de centres de données, y compris NVLink et InfiniBand. Le consensus de Wall Street projette actuellement $312 milliards de revenus totaux pour l'ensemble des activités d'Nvidia l'année prochaine—un chiffre que les analystes pourraient sous-estimer en tenant compte de la demande supplémentaire à travers l'écosystème de produits plus large de l'entreprise.

Partenariats stratégiques stimulant la croissance

Les grandes entreprises technologiques s'engagent à réserver des capacités GPU par le biais de divers accords contractuels :

• OpenAI a annoncé des plans pour déployer 10 gigawatts de systèmes Nvidia pour former des modèles de nouvelle génération, Nvidia s'engageant à investir jusqu'à $100 milliards dans le partenariat.
• Amazon Web Services a signé un contrat de $38 milliards de puces avec OpenAI, établissant les locations de clusters GPU comme un modèle de revenu clé.
• Le segment émergent “neocloud”, dirigé par des entreprises comme Nebius Group et Iren, construit des centres de données propriétaires équipés du matériel haut de gamme d'Nvidia et propose des solutions bare metal-as-a-service.
• Suite à l'inauguration de janvier, OpenAI, Oracle et SoftBank ont annoncé le Projet StarGate—un plan d'investissement en infrastructure IA de $500 milliards pour les États-Unis sur quatre ans

La thèse de valorisation de $20 Trillion

Les analystes de recherche ont modélisé des scénarios où Nvidia pourrait atteindre une capitalisation boursière de $20 trillion d'ici 2030, représentant environ 360 % d'augmentation par rapport aux niveaux actuels. Cette projection repose sur plusieurs hypothèses clés :

L'activité de centre de données de l'entreprise a généré 51,2 milliards de dollars de revenus au cours de son troisième trimestre de l'exercice 2026, ce qui se traduit par un taux annuel d'environ $200 milliards. Si ce segment croît à un taux de croissance annuel composé de 36 % jusqu'en 2030, l'activité de centre de données seule pourrait atteindre un taux de $931 milliards d'ici la fin de la décennie. En appliquant un ratio prix/ventes médian conservateur de 25x sur ces revenus projetés, on obtient une valorisation bien supérieure à $20 billions.

Expansion des opportunités de marché au-delà des centres de données

Bien que l'opportunité du centre de données central soit formidable, le marché adressable d'Nvidia s'étend vers des domaines adjacents :

Télécommunications : Des investissements stratégiques dans Nokia signalent l'engagement de Nvidia envers l'infrastructure des télécommunications en IA, ouvrant une toute nouvelle source de revenus.

Partenariats de conception de semi-conducteurs : Un cadre de collaboration avec Intel permet la conception de CPU sur mesure spécifiquement optimisée pour les plateformes d'infrastructure AI et les produits GPU de Nvidia.

Applications émergentes : Les prévisions ne tiennent pas compte de la demande potentielle en GPU provenant de la robotique, des systèmes d'IA agentique et des plateformes de véhicules autonomes, chacune représentant des trillions d'opportunités supplémentaires sur le marché.

Le défi de la part de marché

Pour qu'Nvidia atteigne les taux de croissance projetés, l'entreprise devrait capter environ 60 % des dépenses en capital liées à l'IA d'ici 2030, en passant de sa part actuelle de 50 %. Bien qu'un gain de 10 points de pourcentage représente un défi significatif, plusieurs facteurs atténuants soutiennent ce scénario :

La plateforme logicielle CUDA de Nvidia crée des coûts de changement significatifs et des effets de verrouillage de l'écosystème. Son partenaire de fabrication, Taiwan Semiconductor Manufacturing, continue d'étendre sa capacité de fonderie pour résoudre les goulets d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement. De plus, de nouveaux vecteurs d'entrée sur le marché et la diversification des produits réduisent la dépendance à une seule source de revenus.

Le chemin à suivre

Le principal défi d'Nvidia sera de maintenir de manière constante l'équilibre entre les dynamiques de l'offre et de la demande tout en exécutant plusieurs vecteurs de croissance. La convergence des exigences en matière de dépenses d'infrastructure massives, des partenariats stratégiques avec des leaders technologiques et des marchés adressables en expansion suggère que le géant des puces est idéalement positionné pour capter une part disproportionnée de l'investissement en capital axé sur l'IA au cours de cette décennie.