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Nvidia l'a encore fait : des ventes et des bénéfices supérieurs aux attentes, et une nouvelle prévision de chiffre d'affaires colossale pour le prochain trimestre.
Pour la plupart des entreprises, ces résultats auraient fait s'envoler le cours de l'action — mais rien de moins que la perfection ne suffit aux investisseurs de la société la plus valorisée au monde, évaluée à 4,75 billions de dollars. Au lieu de cela, ils ont obtenu "simplement" un nouveau trimestre exceptionnel, faisant reculer l'action.
Presque toutes les puces d'IA avancées au monde commencent dans la même entreprise : TSMC, le géant taïwanais. C'est la plus grande fonderie de semi-conducteurs au monde et un fournisseur essentiel pour des acteurs comme Nvidia.
Le boom de l'IA a créé une pénurie d'approvisionnement chez TSMC. L'un de ses principaux clients, Apple, a déjà admis qu'il serait touché par le manque de puces.
Nvidia affirme disposer d'un approvisionnement suffisant auprès de TSMC pour continuer à livrer des GPU pendant des mois. Mais tout le monde convoite les mêmes créneaux de fabrication de pointe, et bien que TSMC investisse des dizaines de milliards dans de nouvelles usines, elle ne peut pas en créer davantage du jour au lendemain. De petits retards peuvent se répercuter sur le nouvel exercice fiscal de Nvidia.
La ressource la plus convoitée dans l'IA en ce moment, ce ne sont pas les GPU — c'est la mémoire. La mémoire à haute bande passante (HBM) est le composant qui alimente en données les puces de Nvidia, et la demande explose. Les prix augmentent. L'offre est tendue. Une enquête sectorielle a même qualifié les pénuries de "comparables à celles de la pandémie," rappelant la crise des semi-conducteurs durant le choc sur la chaîne d'approvisionnement lié au Covid-19.
Les actions des fabricants de mémoire comme le sud-coréen SK Hynix s'envolent, car ils captent une part croissante des profits. Alors que Nvidia a reculé après la publication des résultats, SK Hynix a bondi de 8 % à Séoul.
Sans mémoire, la croissance de Nvidia se heurte à un mur, aussi performantes que soient ses puces.
L'IA a besoin de bien plus que des puces. Elle a besoin de terrains, d'énergie, de refroidissement et de centaines de milliards d'investissements par an. Les "hyperscalers" comme Meta, Amazon et Alphabet prévoient de dépenser plus de 600 milliards de dollars en centres de données et en puces cette année — mais même eux ont des limites. Les pénuries d'énergie ralentissent les projets, et les gouvernements exigent de plus en plus que les centres de données disposent de leur propre alimentation électrique.
Cette approche "apportez votre propre énergie" (BYOP) signifie que les entreprises technologiques pourraient non seulement devoir financer le centre de données, mais aussi construire une centrale électrique sur site. Cela nécessite davantage d'argent et de temps.
Nvidia dépend fortement de quelques méga-clients : deux d'entre eux représentent désormais 36 % de ses ventes, contre 34 % l'année précédente. Nvidia n'a pas révélé les noms de ces clients mystères, mais indique qu'il s'agit de clients directs, ce qui exclut pratiquement les suspects habituels comme Microsoft et Meta. À la place, des noms comme Dell, Foxconn et Quanta sont souvent avancés comme hypothèses probables.
Les clients directs sont les intermédiaires. Ils achètent les puces de Nvidia en gros, les intègrent dans des systèmes complets ou des cartes de circuits imprimés, puis revendent ces produits finis aux fournisseurs de cloud, aux opérateurs de centres de données et à d'autres utilisateurs finaux. Les géants du cloud restent d'une importance capitale, car ce sont eux qui tirent la demande.