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

La conférence annuelle GTC de Nvidia ouvre ses portes ce lundi à San Jose, en Californie, avec en point d'orgue une keynote très attendue du PDG Jensen Huang. L'annonce la plus anticipée : un nouveau système de puces combinant la technologie de Nvidia avec celle de Groq, la société indépendante de semi-conducteurs dont Nvidia a acquis la licence technologique fin 2024. L'enjeu est considérable pour l'industrie. Il s'agit de la première fois que Nvidia intègre le processeur IA d'une autre entreprise directement dans ses racks de serveurs, une rupture nette avec la philosophie maison, qui reposait jusqu'ici quasi exclusivement sur ses propres composants et interconnexions haute vitesse. Le deal sous-jacent à cette intégration a été conclu fin 2024 pour environ 20 milliards de $, faisant de l'accord Nvidia-Groq l'une des transactions les plus significatives du secteur des semi-conducteurs dédiés à l'IA. Les systèmes phares actuels de Nvidia s'appuient entièrement sur leurs propres puces, ce qui rend cette ouverture architecturale d'autant plus remarquable. Cette évolution pourrait signaler un tournant stratégique pour Nvidia : plutôt que de tout concevoir en interne, le géant des GPU semble prêt à orchestrer un écosystème de partenaires matériels. La keynote de Jensen Huang demain matin sera scrutée de près pour les détails techniques et les implications commerciales de cette nouvelle architecture hybride.

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.

Nvidia vs Meta : qui contrôle vraiment l’IA en 2026 ?

En 2026, deux géants se livrent une bataille ouverte pour le contrôle de l'infrastructure de l'intelligence artificielle mondiale. D'un côté, Nvidia capte entre 80 et 90 % du marché des GPU pour centres de données, enchaînant les trimestres records grâce à une demande pour ses puces Blackwell qui dépasse toutes les prévisions. De l'autre, Meta, dirigé par Mark Zuckerberg, a décidé de rompre sa dépendance à ce fournisseur unique en annonçant jusqu'à 135 milliards de dollars d'investissements en capital pour 2026, dont un contrat historique de 6 gigawatts de puces AMD. Le marché mondial de l'IA générative devrait franchir 100 milliards de dollars d'ici fin 2026, porté par une adoption professionnelle massive : près de 80 % des entreprises prévoient d'intégrer des API d'IA ou de déployer des modèles personnalisés dans leurs processus. Les revenus issus des applications mobiles boostées à l'IA devraient doubler entre 2024 et 2026, avec une répartition géographique marquée : 37,3 milliards de dollars pour les États-Unis (+60 %), 14,7 milliards pour la Chine (+72 %), et une projection de 20 milliards pour la France à horizon 2030. L'enjeu dépasse la simple guerre commerciale entre deux entreprises. Ce que Meta cherche à construire, c'est une souveraineté technologique sur sa propre pile IA, de l'infrastructure physique jusqu'aux modèles. Tant que Nvidia reste le passage obligé pour tout acteur sérieux de l'IA, le géant de Menlo Park reste exposé à des pénuries, des hausses de prix et des délais de livraison qu'il ne contrôle pas. La diversification vers AMD n'est pas un choix technique anodin : c'est un signal politique adressé à toute l'industrie. En parallèle, les joueurs grand public risquent de subir les conséquences de cette course aux serveurs IA, Nvidia orientant clairement sa production vers les centres de données au détriment du segment gaming. La véritable forteresse de Nvidia ne réside pas dans ses puces mais dans son écosystème logiciel CUDA, standard industriel dominant depuis plus de quinze ans, que la concurrence peine à détrôner malgré des investissements considérables. L'architecture Rubin, attendue en succession des Blackwell, devrait creuser encore l'écart en termes de performances brutes. Meta n'est pas seul dans cette tentative de diversification : Google avec ses TPU, Amazon avec ses Trainium, et Microsoft via ses investissements dans OpenAI cherchent tous à réduire leur exposition à un seul fournisseur. La question qui structure désormais toute la filière est celle des infrastructures : les réseaux électriques, les capacités de refroidissement et les chaînes d'approvisionnement en semi-conducteurs peuvent-ils absorber une demande qui double tous les dix-huit mois ? C'est sur ce terrain physique, autant que logiciel, que se jouera la prochaine phase de la course à l'IA.