Les investisseurs en actions Nvidia viennent de recevoir d’excellentes nouvelles de la part du PDG Jensen Huang | The Motley Fool

Nvidia (NVDA 1.74%) a enregistré une baisse de 23% par rapport à son pic historique atteint début janvier. Cette chute a été déclenchée par des interrogations soulevées par des modèles de langage développés par la start-up DeepSeek, remettant en question la pertinence des investissements excessifs des entreprises américaines dans les infrastructures d’intelligence artificielle, notamment les unités de traitement graphique (GPU) d’Nvidia.

Les GPU d’Nvidia sont les références en matière d’accélération des applications IA dans les centres de données. Par conséquent, toute réduction dans les dépenses d’infrastructure IA pourrait avoir de graves répercussions sur l’entreprise. Le PDG Jensen Huang a discuté de ces préoccupations lors de son discours d’ouverture à la GTC, conférence annuelle dédiée à l’IA.

Les nouvelles sont encourageantes pour les investisseurs d’Nvidia.

DeepSeek ne menace pas Nvidia

La start-up chinoise DeepSeek a secoué la communauté financière en publiant des recherches sur des modèles d’intelligence artificielle (IA) qui rivalisent avec ceux d’entreprises américaines telles qu’OpenAI et Anthropic. Toutefois, DeepSeek a pu former ses modèles en utilisant moins de GPU Nvidia et moins puissants, ce qui a conduit à des coûts globalement plus faibles.

Au cours de la GTC 2025, le PDG Jensen Huang n’a pas évoqué directement DeepSeek, mais il a abordé les questionnements entourant ses avancées récentes : avec des techniques de formation de modèles de plus en plus efficaces, la demande pour les accélérateurs IA (comme les GPU d’Nvidia) diminuera-t-elle ? Huang a vite écarté cette hypothèse, affirmant le contraire.

« Cette année, presque tout le monde s’est trompé », a déclaré Huang. « La quantité de calcul requise en ce moment — à la suite de l’IA agentique et du raisonnement — est facilement 100 fois plus élevée que ce que nous avions prévu il y a un an. »

Selon Huang, les gains d’efficacité dans la formation des modèles augmenteront en réalité la demande pour les capacités de calcul, facilitant ainsi l’intégration de l’IA dans un plus grand nombre d’industries. En d’autres termes, plus d’entreprises pourront se doter de l’IA à mesure que les coûts de formation des modèles diminuent, et la demande cumulée pour le calcul dépassera largement les attentes initiales, même avant la montée en puissance de DeepSeek.

Huang a illustré son propos en examinant les envois de GPU auprès des quatre plus grands fournisseurs de services cloud. En 2025, 3,6 millions de GPU Blackwell ont été expédiés, comparativement à 1,3 million de GPU Hopper en 2024. Cela représente une augmentation collective de plus de 170% des envois à ces quatre grands fournisseurs de cloud — Amazon, Alphabet, Microsoft et Oracle — et ce, malgré la puissance accrue des puces Blackwell.

De plus, lors de la GTC, Huang a annoncé le GPU Rubin, successeur du GPU Blackwell. L’architecture Rubin, qui sera lancée dans la seconde moitié de 2027, devrait offrir 3,3 fois plus de puissance de calcul que Blackwell.

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Source de l’image : Nvidia.

Nvidia : un acteur clé de la prochaine évolution de l’IA

Depuis le lancement de ChatGPT fin 2022, l’IA générative est devenue un thème d’investissement prisé. Cependant, la prochaine vague de la révolution de l’intelligence artificielle se concentre sur l’IA physique, la technologie capable de permettre aux voitures autonomes et aux robots de comprendre, naviguer et interagir avec le monde réel. Nvidia est idéalement positionnée pour être un leader dans l’émergence de ces marchés encore naissants.

« Nous travaillons sur les voitures autonomes depuis plus d’une décennie », a souligné Huang à la GTC. « Nous développons des technologies utilisées par presque toutes les entreprises de voitures autonomes. » En effet, Tesla utilise des GPU d’Nvidia dans ses centres de données pour entraîner les réseaux neuronaux qui alimentent son logiciel de conduite autonome. De même, Waymo d’Alphabet recourt non seulement aux GPU d’Nvidia pour l’entraînement dans ses centres de données, mais également pour l’inférence directement dans ses robotaxis.

Nvidia représente la plateforme de calcul privilégiée dans les systèmes de conduite autonome pour deux raisons. D’une part, ses GPU sont les meilleurs accelerateurs disponibles sur le marché. D’autre part, l’entreprise propose une solution complète mêlant matériel et logiciel. Huang a précisé lors de la GTC : « Nous fabriquons les trois types d’ordinateurs : l’ordinateur de formation, l’ordinateur de simulation et l’ordinateur de robotique ou d’automobile autonome. Et la pile logicielle qui les complémente. »

Evaluation de l’action Nvidia selon les analystes

Actuellement, de nombreux analystes de Wall Street considèrent que l’action Nvidia représente une véritable opportunité d’investissement. Le prix cible médian est fixé à 175 dollars par action, ce qui implique une possible augmentation de 52% par rapport au prix actuel de 115 dollars par action. À noter que la valeur médiane indique que la moitié des 67 analystes suivant Nvidia prévoient une appréciation supérieure à 52% dans les douze prochains mois.

En complément, les prévisions de Wall Street estiment que les bénéfices de l’entreprise augmenteront de 51% durant l’exercice fiscal 2026, se terminant en janvier 2026. Ceci rend l’évaluation actuelle se chiffrant à 39 fois les bénéfices particulièrement avantageuse. En outre, cela donne un ratio prix/bénéfice/croissance (PEG) de 0.76. Traditionnellement, les actions affichant des multiples PEG inférieurs à 1 sont considérées comme sous-évaluées.