Ce qui s'est passé au GTC de Nvidia : NemoClaw, le robot Olaf et un pari à 1 000 milliards de dollars

Le PDG de Nvidia table sur 1 000 milliards de dollars de revenus en puces d'ici 2027

Jensen Huang, PDG de Nvidia, a annoncé que son entreprise anticipe désormais 1 000 milliards de dollars de revenus cumulés générés par ses puces d'intelligence artificielle Blackwell et Rubin entre 2025 et 2027. Une projection vertigineuse qui illustre l'ambition sans précédent du leader des semi-conducteurs pour l'IA. Cette annonce prend tout son sens lorsqu'on la replace dans le contexte financier actuel de Nvidia : pour l'exercice fiscal clôturé en janvier, la société a enregistré 216 milliards de dollars de chiffre d'affaires. Atteindre 1 000 milliards de dollars en seulement trois ans représenterait une accélération massive, portée par la demande explosive des hyperscalers, des laboratoires de recherche et des entreprises qui s'arment en infrastructures IA. Il s'agit d'une révision à la hausse d'une projection antérieure de Huang, signe que la dynamique du marché dépasse même les estimations optimistes formulées précédemment. Les architectures Blackwell, déjà en production, et Rubin, la génération suivante, constituent le cœur de cette stratégie. Ces deux familles de puces ciblent directement les centres de données dédiés à l'entraînement et à l'inférence des grands modèles de langage. Si ces prévisions se confirment, Nvidia s'imposerait comme l'une des entreprises les plus rentables de l'histoire de la tech sur cette période, consolidant sa position de quasi-monopole sur l'infrastructure matérielle de l'IA, une position que ses concurrents AMD, Intel et les divisions semi-conducteurs d'Amazon, Google et Microsoft s'efforcent activement de contester.

Le rival de Nvidia Etched atteint 5 milliards de dollars de valorisation grâce à sa puce IA

La startup américaine Etched a finalisé une levée de fonds de 500 millions de dollars qui porte sa valorisation à 5 milliards de dollars, une opération conclue en décembre 2025 mais dévoilée seulement ce 1er juillet 2026. Ce tour de table, mené par le fonds Stripes, réunit des investisseurs institutionnels spécialisés en finance quantitative comme Jane Street, Hudson River Trading, Two Sigma, ainsi que VentureTech Alliance et Ribbit Capital. Des investisseurs providentiels de premier plan y participent également, parmi lesquels Andrej Karpathy, Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li, Arthur Mensch et Scott Wu, aux côtés des milliardaires Peter Thiel et Stanley Druckenmiller. Avec ce nouveau financement, Etched porte le total de ses levées à 800 millions de dollars. Fondée en 2022 par Gavin Uberti et Robert Wachen, deux anciens étudiants de Harvard devenus boursiers Thiel, l'entreprise affirme par ailleurs disposer déjà d'un carnet de commandes d'un milliard de dollars pour ses premiers systèmes, alors même que ceux-ci sont encore en phase de test chez ses premiers clients. Ce succès s'explique par le pari technologique que fait Etched: plutôt que de concevoir des puces polyvalentes comme les GPU de Nvidia, la startup développe des accélérateurs spécialisés exclusivement dans l'inférence, c'est-à-dire l'étape où un modèle d'IA traite les requêtes des utilisateurs pour produire une réponse. Ce segment est devenu un enjeu économique majeur pour l'industrie, car à mesure que les entreprises déploient leurs modèles à grande échelle, l'inférence concentre l'essentiel des coûts d'exploitation et constitue souvent le principal goulot d'étranglement en matière de performance. Toute solution capable de réduire ces coûts et cette consommation énergétique, tout en accélérant les temps de réponse, attire donc naturellement l'attention des investisseurs comme des grands fournisseurs de cloud, qui cherchent à rentabiliser leurs infrastructures IA. Le pari d'Etched a franchi une étape concrète début 2026, avec la fabrication réussie de sa première puce par le fondeur taïwanais TSMC. L'entreprise commercialise désormais des systèmes complets, qu'elle présente comme des « clusters d'inférence de pointe », combinant puces, racks et une couche logicielle dédiée à l'optimisation des performances. Cette progression rapide illustre l'appétit croissant du marché pour des alternatives à l'hégémonie de Nvidia sur les puces IA, dans un contexte où la maîtrise des coûts d'inférence devient un facteur déterminant pour la rentabilité de l'intelligence artificielle générative à grande échelle.

💬 Un milliard de commandes pour une puce encore en phase de test chez les premiers clients, ça montre surtout à quel point le marché a la trouille de rester scotché à Nvidia. Sur le fond, Etched vise juste: l'inférence, pas l'entraînement, est devenue le vrai poste de coût de l'IA générative, et c'est elle qui décidera de la rentabilité des prochaines années. Bon, sur le papier tout ça a l'air béton, reste à voir si les clusters tiennent la charge en prod avant de crier victoire.

Jensen propulse les projections de ventes Blackwell et Vera Rubin de Nvidia dans la stratosphère des 1 000 milliards de dollars

Jensen Huang, PDG de Nvidia, a annoncé des projections de commandes atteignant 1 000 milliards de dollars pour ses prochaines générations de puces IA, les Blackwell et les Vera Rubin. Un chiffre vertigineux qui place le fabricant américain de semi-conducteurs dans une position de domination absolue sur le marché de l'infrastructure IA mondiale. Ces projections illustrent l'appétit insatiable des hyperscalers, des gouvernements et des entreprises pour la puissance de calcul nécessaire à l'entraînement et au déploiement des grands modèles de langage. La course à l'IA générative a transformé Nvidia en fournisseur stratégique incontournable, au point que ses délais de livraison sont devenus un indicateur de santé du secteur tech dans son ensemble. L'architecture Blackwell, déjà en cours de déploiement massif chez les grands acteurs du cloud, sera suivie par la plateforme Vera Rubin, la prochaine génération combinant un nouveau CPU et GPU conçus spécifiquement pour les charges de travail IA à grande échelle. Ces deux lignes de produits concentrent à elles seules l'essentiel des commandes projetées à 1 000 milliards de dollars, un niveau de carnet de commandes sans précédent dans l'histoire des semi-conducteurs. Si ces projections se confirment, Nvidia s'installerait durablement comme l'une des entreprises les plus valorisées et les plus stratégiquement critiques de la planète, une position que Jensen Huang cultive méthodiquement depuis plusieurs années, en anticipant la transition vers une infrastructure informatique entièrement réorganisée autour de l'IA.

AMD s’engage à investir 5 milliards de dollars dans Anthropic via un nouvel accord croisé

AMD s'engage à investir jusqu'à 5 milliards de dollars dans Anthropic, l'éditeur des modèles Claude, dans le cadre d'un accord croisé annoncé cette semaine. En contrepartie, Anthropic promet de déployer l'équivalent de 2 gigawatts de puces AMD au sein de ses infrastructures de calcul, avec un premier gigawatt attendu au premier semestre 2027. Ces déploiements reposeront sur Helios, la nouvelle gamme de racks dédiés à l'IA d'AMD, dévoilée en octobre dernier et mise en avant lors du dernier CES. Le système combine des GPU Instinct MI450, des processeurs EPYC de classe Venice et une couche réseau maison baptisée Pensando, le tout piloté par ROCm, la pile logicielle open source qu'AMD développe comme alternative à CUDA de Nvidia. Anthropic, qui exploite déjà des GPU Instinct MI355X sur une partie de son infrastructure, va donc étendre significativement son usage du matériel AMD. Les deux entreprises ont également formalisé un accord de collaboration logicielle : les équipes d'AMD utiliseront Claude pour optimiser les charges de travail sur GPU Instinct et accélérer le développement de ROCm, et déploieront le modèle à grande échelle dans leurs équipes d'ingénierie. Cet accord pèse lourd pour les deux parties. Pour AMD, il s'agit d'une validation commerciale majeure face à la domination de Nvidia sur le marché des puces IA, avec un client de premier plan qui s'engage sur des volumes massifs et pluriannuels. Pour Anthropic, diversifier ses fournisseurs de calcul au-delà de Nvidia réduit sa dépendance à un seul acteur et lui donne un levier de négociation sur les prix, un enjeu crucial à mesure que l'entraînement et l'inférence de ses modèles Claude deviennent plus gourmands en ressources. L'investissement de 5 milliards de dollars, versé par paliers selon les volumes réellement commandés, sécurise aussi le développement futur d'Anthropic sans dilution immédiate au capital. Mais ce type d'accord réciproque, où le fournisseur de puces investit dans son propre client, alimente aussi les inquiétudes sur une possible bulle spéculative autour des investissements dans l'IA générative. Ce partenariat s'inscrit dans une série d'accords similaires signés par Anthropic ces derniers mois : un engagement avec Amazon en avril dernier autour des puces Trainium, également assorti d'un investissement de 5 milliards de dollars, puis un accord avec Google en octobre 2025 pour un approvisionnement garanti en TPU. OpenAI multiplie de son côté les engagements croisés avec Nvidia pour les puces et Oracle pour la construction de datacenters. AMD, de son côté, enchaîne les contrats : l'entreprise avait déjà annoncé lundi 20 juillet un accord de grande envergure avec Microsoft, portant lui aussi sur des systèmes Helios destinés aux services d'inférence d'Azure, avec une livraison prévue au second semestre 2026, sans que le montant du contrat soit communiqué.