Comment regarder le keynote de Jensen Huang à la GTC 2026 de Nvidia — et ce qu'il faut en attendre

La puce Vera de Nvidia, le pari à 200 milliards de dollars que Jensen Huang veut mettre en avant

Nvidia a publié mercredi ses résultats du premier trimestre fiscal avec un chiffre d'affaires de 81,62 milliards de dollars, dépassant les 78,86 milliards attendus par les analystes. La guidance pour le deuxième trimestre est fixée à 91 milliards, là encore au-dessus des 86,84 milliards anticipés par Wall Street. Mais lors de la conférence avec les analystes, le PDG Jensen Huang a mis en avant un élément stratégique souvent éclipsé par les chiffres trimestriels : le processeur Vera. Huang estime que cette puce CPU ouvre un marché adressable de 200 milliards de dollars, entièrement distinct du marché d'un billion de dollars déjà projeté pour les GPU Blackwell et Rubin entre 2025 et 2027. Il prévoit que les revenus issus de Vera atteindront 20 milliards de dollars d'ici la fin de l'exercice fiscal en cours, ce qui en ferait le deuxième poste de revenus de l'entreprise. La plateforme complète Vera Rubin, combinant le CPU Vera avec les GPU Rubin, doit être lancée plus tard cette année. La mise sur Vera répond à une menace structurelle sur le segment de l'inférence. Google, Amazon et Microsoft devraient investir collectivement plus de 700 milliards de dollars dans l'infrastructure IA cette année, contre environ 400 milliards en 2025, mais développent simultanément leurs propres puces maison pour faire tourner les modèles d'IA à grande échelle. Les TPU de Google, Trainium d'Amazon, ainsi que les offres d'Intel et AMD positionnent désormais sérieusement leurs processeurs sur l'inférence, le maillon où la domination GPU de Nvidia est la plus exposée. Entraîner de grands modèles reste le terrain de chasse exclusif de Nvidia, mais générer des réponses en temps réel et à l'échelle, c'est là que la concurrence fait son chemin. La puce Vera a été développée en partie grâce à une technologie issue de Groq, une startup spécialisée dans l'inférence, dans le cadre d'un accord de licence estimé à environ 17 milliards de dollars. L'enjeu immédiat reste l'approvisionnement. Huang a reconnu sans détour que Nvidia sera probablement en tension sur les stocks durant toute la durée de vie de la plateforme Vera Rubin. Pour anticiper, les engagements d'approvisionnement de l'entreprise ont bondi à 119 milliards de dollars au premier trimestre, contre 95,2 milliards le trimestre précédent. Nvidia a également annoncé un programme de rachat d'actions de 80 milliards de dollars et relevé son dividende trimestriel de 1 centime à 25 cents par action. Malgré ces signaux de confiance, le titre a reculé de 1,6 % en after-hours : les analystes estiment que les performances record sont désormais intégrées dans le cours. La vraie question est de savoir si Nvidia peut convaincre que la dynamique de dépenses en IA restera solide jusqu'en 2027 et 2028, dans un contexte où les géants du cloud bâtissent activement des alternatives à ses GPU.

💬 Le chiffre qui compte vraiment, c'est pas les 81 milliards de revenus. C'est que Google, Amazon et Microsoft vont dépenser 700 milliards en infra IA cette année, en bonne partie pour construire leurs propres puces et sortir de la dépendance Nvidia sur l'inférence. Vera, c'est Jensen qui joue défensif avant que les dégâts arrivent, et c'est ça que les résultats record font oublier.

GTC : ce qu'il faut attendre de la puce Groq de Nvidia

Nvidia ouvre aujourd'hui sa conférence annuelle GTC à San Jose, Californie, où le PDG Jensen Huang présentera demain sa keynote très attendue du secteur IA. L'annonce majeure attendue est un nouveau système de puces combinant la technologie Nvidia avec celle de Groq, une entreprise de puces indépendante dont Nvidia a acquis la licence pour environ 20 milliards de dollars fin 2024. C'est la première fois que Nvidia intègre le processeur IA d'une autre entreprise directement dans ses racks de serveurs.

Jensen Huang (NVIDIA) chez Dell Technologies World : la demande explose de façon exponentielle

Lors du Dell Technologies World, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a rejoint sur scène Michael Dell pour présenter une nouvelle génération d'infrastructures dédiées à l'IA agentique. Les deux dirigeants ont annoncé plusieurs serveurs inédits, dont le Dell PowerEdge XE9812, construit autour de la puce NVIDIA Vera Rubin NVL72, qui affiche un coût par token jusqu'à dix fois inférieur à celui de l'architecture Blackwell pour les déploiements d'inférence à grande échelle. À ses côtés, les serveurs PowerEdge XE9880L, XE9885L et XE9882L s'appuient sur les modules NVIDIA HGX Rubin NVL8, premiers systèmes Dell à adopter cette architecture, supportant jusqu'à 144 GPU par rack, avec des noeuds de calcul entièrement refroidis par liquide et des performances jusqu'à 5,5 fois supérieures au HGX B200. Du côté des processeurs, les PowerEdge M9822 et R9822 intègrent le CPU NVIDIA Vera, doté d'une bande passante mémoire de 1,2 To/s, capable d'exécuter des charges agentiques 50 % plus rapidement que les processeurs x86. Dell a également dévoilé le PowerRack, un système entièrement intégré, ainsi qu'une mise à jour de son AI Data Platform incluant le moteur Starburst, qui offre un débit SQL jusqu'à trois fois supérieur sur CPU Vera. Cinq mille entreprises, dont Lilly, Samsung et Honeywell, exploitent déjà des charges de travail IA sur des Dell AI Factories avec NVIDIA. Ces annonces s'inscrivent dans un contexte de demande explosive. Michael Dell a rappelé que les dépenses mondiales en infrastructure IA pourraient atteindre entre 3 000 et 4 000 milliards de dollars d'ici 2030, avec une consommation de tokens projetée en hausse de 3 400 % sur la même période. Jensen Huang a résumé la situation sans détour : "Nous sommes entrés dans l'ère de l'IA utile, c'est pourquoi la demande est parabolique, absolument parabolique." Pour les entreprises, l'enjeu est direct : réduire le coût de l'inférence pour rendre les agents autonomes économiquement viables en production, et non plus seulement dans des environnements pilotes. La vitesse sur les bases de données est particulièrement stratégique, car les agents IA interrogent en continu ces systèmes pour accomplir leurs tâches, rendant la performance CPU aussi critique que celle des GPU. Cette conférence marque une accélération nette dans la course aux infrastructures IA d'entreprise. NVIDIA et Dell s'inscrivent dans une compétition directe avec les géants du cloud -- Amazon, Google, Microsoft -- qui proposent leurs propres puces et services managés. L'argument central de Dell est de permettre aux entreprises de faire tourner leurs modèles frontières et leurs agents autonomes dans leur propre périmètre sécurisé, sans dépendre d'un fournisseur cloud. La génération Rubin succède à Blackwell, lancée en 2024, et la cadence s'accélère : NVIDIA a maintenu un rythme d'une nouvelle architecture tous les un à deux ans. Pour des groupes comme Honeywell ou Lilly, dont les données sont sensibles et les contraintes réglementaires fortes, la promesse d'une IA souveraine et haute performance constitue un argument de poids face aux offres cloud publiques.

NVIDIA et ses partenaires présentent l'avenir de la fabrication pilotée par l'IA à Hannover Messe 2026

NVIDIA et ses partenaires industriels investissent Hannover Messe 2026, le salon phare de l'industrie manufacturière qui se tient du 20 au 24 avril à Hanovre, en Allemagne, pour y présenter ce qu'ils considèrent comme la prochaine révolution de la production : l'usine pilotée par l'intelligence artificielle. Au programme, des démonstrations concrètes couvrant l'informatique accélérée, la simulation physique en temps réel, les agents autonomes et les robots humanoïdes opérant en environnement industriel. Parmi les temps forts, l'annonce de l'Industrial AI Cloud, l'un des plus grands centres d'IA d'Europe, construit en Allemagne par Deutsche Telekom sur infrastructure NVIDIA. Des géants comme SAP, Siemens, ABB, Dassault Systèmes, Cadence ou encore Synopsys y participent, aux côtés d'acteurs spécialisés comme Agile Robots, Wandelbots et PhysicsX. EDAG, prestataire indépendant d'ingénierie, a par ailleurs annoncé le déploiement de sa plateforme de métavers industriel "metys" sur ce cloud souverain, ciblant l'automobile et l'ingénierie lourde. L'enjeu est considérable : l'industrie manufacturière mondiale fait face à une pression simultanée sur les cycles de conception, les coûts opérationnels et la disponibilité de main-d'œuvre qualifiée. L'IA n'est plus une option expérimentale mais un levier de compétitivité immédiat. Les jumeaux numériques à l'échelle d'une usine entière, construits sur les bibliothèques Omniverse de NVIDIA et le standard ouvert OpenUSD, permettent désormais de simuler, tester et optimiser des lignes de production en continu, sans interruption physique. ABB, par exemple, intègre ces outils dans sa suite Genix pour analyser la performance des équipements et accélérer la recherche de causes de pannes via des agents IA. Pour les ingénieurs, la simulation physique en temps réel change radicalement le processus de conception : là où des heures de calcul étaient nécessaires, des résultats apparaissent en secondes. Cette offensive de NVIDIA dans l'industrie s'inscrit dans une stratégie plus large visant à faire de l'informatique accélérée le socle de la transformation industrielle européenne. Le concept de "souveraineté numérique" est central : face aux craintes européennes de dépendance aux clouds américains, l'Industrial AI Cloud positionné en Allemagne répond à une demande politique autant qu'économique. CUDA-X, Omniverse, les modèles ouverts Nemotron et les puces NVIDIA équipent désormais les logiciels des éditeurs les plus influents du secteur, de Siemens à Dassault Systèmes, créant un écosystème interdépendant difficile à contourner. Dell, IBM, Lenovo et PNY complètent l'offre avec des systèmes accélérés déployables de la périphérie jusqu'aux datacenters. La prochaine étape, déjà visible à Hanovre, est l'intégration de robots humanoïdes dans les chaînes de production, un marché où NVIDIA entend jouer un rôle d'infrastructure aussi structurant que dans l'IA générative.