La compétition en IA s'intensifie : ce que la stratégie de puces de Nvidia signifie pour l'avenir de la technologie

L’accélération du développement de l’IA

Le discours du PDG de Nvidia, Jensen Huang, lors du CES 2026 a mis en lumière une réalité cruciale dans l’intelligence artificielle : l’industrie est en surchauffe. « La course à l’IA est lancée », a annoncé Huang, soulignant que les entreprises technologiques rivalisent simultanément pour repousser les limites et construire des systèmes de plus en plus sophistiqués. Cette compétition a un effet mesurable sur le marché : chaque année, les puces de génération précédente voient leur prix diminuer d’environ 10 fois.

Cette dynamique reflète des schémas observés ailleurs dans la tech. Lorsqu’Apple sort de nouveaux modèles d’iPhone, les versions antérieures voient leur prix chuter immédiatement, tout en restant fonctionnelles pour les utilisateurs recherchant un bon rapport qualité-prix plutôt qu’une performance de pointe. L’écosystème de puces de Nvidia suivra la même trajectoire, créant plusieurs niveaux d’opportunités.

Le tournant : pourquoi la demande en IA ne cesse d’augmenter

La sortie du modèle o1 d’OpenAI en septembre 2024 a marqué un moment décisif. Contrairement aux systèmes d’IA précédents qui fournissaient des réponses uniques instantanément, o1 a introduit le raisonnement comme un processus intensif en calcul. Ce changement architectural exige des capacités de traitement considérablement plus importantes, obligeant les développeurs à rechercher des solutions matérielles avancées.

Jensen Huang a expliqué ce changement technique : la vitesse de calcul est directement liée à l’avantage concurrentiel. Alors que les développeurs d’IA s’attaquent à des problèmes de plus en plus complexes — de la compréhension du langage aux tâches de raisonnement — la soif de puissance de traitement dans l’industrie croît de façon exponentielle.

La demande multi-niveaux crée une croissance soutenue

Lorsque Nvidia lancera ses puces Rubin de nouvelle génération plus tard cette année, les architectures existantes comme Ampere, Hopper et Blackwell ne disparaîtront pas. Au contraire, leurs coûts diminueront fortement, créant un marché secondaire tout aussi important.

Les entreprises et développeurs incapables de se permettre les processeurs les plus récents et les plus coûteux trouveront les puces de génération précédente économiquement attractives. Ce schéma suggère que Nvidia pourra répondre à la demande dans plusieurs segments de performance simultanément. Par ailleurs, des frameworks d’IA open source comme Llama de Meta prouvent leur utilité, générant actuellement environ un quart de la charge de travail en calcul d’IA, ce qui indique que les puces de niveau inférieur ont une utilité réelle.

Momentum financier et perspectives d’avenir

Les chiffres récents de Nvidia révèlent une croissance exceptionnelle :

• Chiffre d’affaires du troisième trimestre fiscal 2026 ( terminé le 26 oct. 2025 ) : $57 milliards, en hausse de 62 % par rapport à l’année précédente
• Chiffre d’affaires du centre de données : 51,2 milliards de dollars, en hausse de 66 % annuellement
• Inventaire de GPU sur les plateformes cloud : totalement épuisé, avec Blackwell en tête de la demande

L’entreprise a enregistré $500 milliards de dollars en réservations de puces IA s’étendant jusqu’en 2026, dont $150 milliards déjà livrés. La directrice financière Colette Kress a confirmé que ce chiffre a déjà augmenté, les clients passant des commandes pour toute l’année pour les puces Rubin.

Les prévisions des analystes projettent $213 milliards de dollars de revenus pour l’exercice 2026 et $321 milliards pour 2027 — soit une croissance annuelle d’environ 50 %. Le bénéfice par action est estimé à 4,69 $ pour 2026 et 7,60 $ pour 2027.

L’implication plus large

L’analyse de Jensen Huang révèle que le développement de l’intelligence artificielle s’accélère, et non ralentit. Les réductions de coûts qu’il a décrites ne signalent pas une faiblesse, mais indiquent plutôt une compétition qui s’intensifie, stimulant l’innovation plus rapidement tout en faisant baisser les prix simultanément. Cette dynamique ouvre l’adoption de l’IA à un plus grand nombre de développeurs et d’organisations.

Pour Nvidia, cela crée une barrière concurrentielle durable. La société est en position de capter la demande dans toute la gamme — des entreprises achetant des processeurs haut de gamme aux développeurs émergents achetant des puces de génération précédente à prix réduit. Tant que les besoins en calcul continueront d’augmenter et que le matériel plus ancien restera fonctionnellement utile, la position de Nvidia se renforcera.

La véritable histoire ne concerne pas une génération de puces qui remplace une autre. Il s’agit d’un marché en expansion où plusieurs niveaux de performance coexistent, chacun servant des segments de clientèle distincts, et Nvidia les sert tous.