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

NVIDIA a déjà investi 40 milliards de dollars dans des accords IA en 2026

En à peine cinq mois depuis le début de l'année 2026, NVIDIA a engagé plus de 40 milliards de dollars dans des accords liés à l'intelligence artificielle. L'investissement le plus massif reste une mise de 30 milliards de dollars dans OpenAI, le créateur de ChatGPT. Le groupe a également conclu un accord pouvant atteindre 2,1 milliards de dollars avec IREN, opérateur de centres de données, pour déployer 5 gigawatts d'infrastructures NVIDIA DSX. Quelques jours plus tôt, c'est Corning qui annonçait un partenariat à hauteur de 3,2 milliards de dollars pour construire trois usines dédiées aux technologies optiques. En mars, NVIDIA avait aussi investi 2 milliards dans Marvell Technology, ainsi que dans les spécialistes de la photonique Lumentum et Coherent. Dans le cloud IA, le groupe soutient les néoclouds CoreWeave et Nebius Group avec 2 milliards chacun. Au total, Jensen Huang dirige une entreprise valorisée à environ 5 200 milliards de dollars, dont l'action a été multipliée par plus de 11 en quatre ans. Cette stratégie va bien au-delà de la simple diversification financière : NVIDIA cherche à contrôler l'ensemble de la chaîne de valeur de l'IA, des puces jusqu'aux infrastructures qui les font tourner. En finançant les fournisseurs cloud, les opérateurs de data centers, les fabricants de composants optiques et les grandes startups IA, le groupe s'assure que chaque maillon de l'écosystème dépend de ses technologies. Jensen Huang l'a lui-même résumé en déclarant vouloir "soutenir tout le monde" plutôt que "désigner un seul gagnant", une posture qui lui permet de couvrir plusieurs scénarios concurrentiels à la fois. Le groupe a généré 97 milliards de dollars de free cash flow en 2025, ce qui rend ce rythme d'investissement soutenable à court terme. Cette mécanique suscite néanmoins des inquiétudes croissantes à Wall Street. Plusieurs analystes pointent une logique circulaire potentiellement fragile : NVIDIA investit dans des entreprises qui achètent ses GPU pour construire leurs infrastructures, et leur fournit parfois directement des ressources de calcul. Certains observateurs comparent cette boucle à une bulle auto-entretenue. La domination de NVIDIA sur le marché des puces IA est le fruit de l'explosion de l'IA générative depuis 2022, mais la concurrence monte, avec AMD, Intel et les puces propriétaires développées par Google, Amazon et Microsoft. La capacité du groupe à maintenir sa position dominante tout en tissant ce réseau d'alliances financières déterminera si cette stratégie est un masterstroke industriel ou un risque systémique pour l'ensemble de l'écosystème IA mondial.

Micron dépasse les 1 000 milliards de dollars grâce à la demande en IA

Micron Technology a franchi pour la première fois le seuil symbolique des 1 000 milliards de dollars de capitalisation boursière le 26 mai 2026, après une séance boursière historique où son action a bondi de 19 %. Ce bond spectaculaire a été déclenché par une révision radicale des prévisions de la banque UBS, qui a quasiment triplé son objectif de cours pour Micron, passant de 535 à 1 625 dollars par action. Pour replacer l'ampleur de ce mouvement : il y a seulement quelques semaines, la valorisation du groupe dépassait à peine les 700 milliards de dollars, et il y a moins de 14 mois, elle s'établissait autour de 60 milliards. Depuis le début de l'année, l'action a plus que triplé, enregistrant une progression de l'ordre de 1 350 % en 413 jours. UBS justifie cette revalorisation par un changement structurel du marché de la mémoire, avec des contrats de long terme et des modèles de prix désormais plus stables. Ce franchissement du trillion illustre une bascule profonde dans la façon dont les investisseurs lisent le marché des semi-conducteurs. Le secteur de la mémoire vive (DRAM) et de la mémoire à haute bande passante (HBM) était historiquement considéré comme cyclique et volatil, soumis à des effondrements de prix réguliers. L'IA générative est en train de modifier cette équation : entraîner des modèles de grande taille, les stocker et les faire tourner en temps réel exige des quantités massives de mémoire haute performance. La demande mondiale dépasse désormais les capacités de production disponibles, ce qui permet aux fabricants d'augmenter leurs prix et de sécuriser des contrats pluriannuels. Pour les hyperscalers, les opérateurs de centres de données et les éditeurs de logiciels IA, cela signifie une pression accrue sur les coûts d'infrastructure et la nécessité de sécuriser leurs approvisionnements bien à l'avance. Pendant des années, NVIDIA et ses GPU ont capté l'essentiel de l'attention et des capitaux dans la chaîne de valeur IA. Micron incarne désormais un deuxième front : celui des infrastructures mémoire sans lesquelles les modèles ne peuvent tout simplement pas fonctionner. Le groupe américain n'est pas seul à en profiter, SK Hynix et Samsung Electronics se trouvent dans une position similaire, mais sa montée en puissance illustre une recomposition plus large de l'écosystème. Des entreprises comme AMD, Marvell Technology et Qualcomm atteignent également de nouveaux sommets, tandis qu'Intel tente de rattraper son retard. Si la dynamique se confirme, la mémoire avancée pourrait devenir un facteur aussi déterminant que les GPU dans la compétition mondiale autour de l'IA, transformant durablement les rapports de force entre fabricants de puces, fournisseurs cloud et développeurs de modèles.

💬 La mémoire a toujours été le secteur ingrat des semis, cyclique, peu valorisé, qu'on regardait à peine. Là, 1 350 % en 413 jours, et c'est pas que de la spéculation : les pénuries structurelles de HBM et les contrats long terme changent vraiment le régime. C'est le genre de truc qui va rendre les budgets infra cloud bien plus douloureux à négocier.

L'action Cerebras double presque le premier jour, valorisant le fabricant de puces IA à 100 milliards de dollars

Cerebras Systems, le fabricant de puces basé dans la Silicon Valley, a fait une entrée fracassante au Nasdaq le 14 mai 2026 : l'action a ouvert à 350 dollars, soit presque le double du prix d'introduction fixé à 185 dollars, propulsant la capitalisation boursière de la société au-delà des 100 milliards de dollars dès les premières heures de cotation. L'entreprise a levé 5,55 milliards de dollars en vendant 30 millions d'actions, ce qui en fait la plus grande introduction en bourse technologique américaine depuis Uber en 2019. La demande des investisseurs a littéralement submergé les attentes initiales : Cerebras avait d'abord fixé une fourchette cible de 115 à 125 dollars, l'avait relevée à 150-160 dollars face à l'engouement, avant de fixer le prix final encore au-dessus de cette bande révisée. La société, dont le chiffre d'affaires a progressé de 76 % pour atteindre 510 millions de dollars en 2025, a annoncé son intention d'investir ces nouveaux capitaux dans l'expansion de son infrastructure cloud d'inférence. Ce succès boursier repose sur une architecture radicalement différente de celle de Nvidia. Le Wafer-Scale Engine WSE-3 de Cerebras est un processeur unique qui occupe un wafer de silicium entier, le disque de la taille d'une assiette à partir duquel sont normalement découpées des dizaines de puces classiques. Avec 4 000 milliards de transistors, 900 000 cœurs de calcul et 44 gigaoctets de mémoire embarquée, il est 58 fois plus grand que le B200 de Nvidia et offre 2 625 fois plus de bande passante mémoire. Cet avantage est décisif pour l'inférence d'IA, le processus qui consiste à faire tourner un modèle entraîné pour générer des réponses : chaque token produit nécessite de déplacer l'intégralité des poids du modèle entre mémoire et calcul, une opération strictement séquentielle où la bande passante est le facteur limitant. Cerebras revendique des vitesses d'inférence jusqu'à 15 fois supérieures aux solutions GPU concurrentes sur modèles open source, un chiffre confirmé par le cabinet d'analyse indépendant Artificial Analysis. Le parcours de Cerebras jusqu'à cette cotation a été tout sauf linéaire. Fondée en 2015 sur le pari que les charges de travail de l'IA seraient fondamentalement contraintes par les communications entre mémoire et calcul, la société a passé des années à résoudre un problème que l'industrie des semi-conducteurs avait tenté et abandonné à plusieurs reprises sur 75 ans d'histoire. Cerebras avait une première fois déposé son dossier d'introduction en bourse en septembre 2024, avant de se retirer face aux questions des régulateurs sur sa dépendance quasi totale à un seul client aux Émirats arabes unis. Le redépôt d'avril 2026 présentait un profil radicalement différent : des partenariats avec OpenAI et Amazon Web Services, un service d'inférence cloud en forte croissance, et une base de revenus diversifiée. La capitalisation atteinte dès le premier jour place désormais Cerebras parmi les fabricants de semi-conducteurs les plus valorisés au monde, dans un secteur où Nvidia règne encore en maître incontesté.

💬 100 milliards le premier jour, le marché n'attendait visiblement que ça. Ce qui m'intéresse plus que le chiffre boursier, c'est que leur pari de 2015 (l'inférence est bornée par la bande passante mémoire, pas par le compute) était juste, là où l'industrie avait abandonné ce problème depuis 75 ans. Les 15x sur l'inférence sont validés par des labos indépendants, c'est pas du marketing.

Nvidia mise 150 milliards de dollars sur Taiwan, contrecarrant le plan de Trump pour faire des États-Unis un hub de l'IA

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a annoncé mercredi que son entreprise investirait 150 milliards de dollars par an à Taïwan pour maintenir l'île au cœur de la révolution de l'intelligence artificielle. Cet investissement massif servira notamment à construire un nouveau siège social taïwanais pour Nvidia, dont les travaux débuteront cette année pour une mise en service prévue d'ici 2030. Huang a tenu à souligner l'importance stratégique de Taïwan en déclarant : "C'est d'ici que viennent les puces, les boîtiers, c'est ici que sont fabriqués les systèmes, c'est ici que les supercalculateurs d'IA ont été créés." L'objectif affiché est de consolider Taïwan comme "le hub mondial de la fabrication technologique pour longtemps". Cette annonce constitue un signal fort sur la dépendance structurelle de l'industrie de l'IA à l'égard de Taïwan, en contradiction directe avec les ambitions de l'administration Trump de rapatrier la production technologique sur le sol américain. Nvidia, dont les puces sont le carburant indispensable des grands modèles d'IA, ancre ainsi ses chaînes d'approvisionnement à Taïwan plutôt que de les relocaliser aux États-Unis. Pour les acteurs du secteur, cela confirme que malgré les pressions politiques et les milliards investis dans des usines américaines comme celles de TSMC en Arizona, Taïwan conserve un avantage industriel et logistique impossible à reproduire rapidement ailleurs. Ce repositionnement de Nvidia s'inscrit dans un contexte de tensions géopolitiques croissantes autour de Taïwan, sur fond de concurrence technologique entre les États-Unis et la Chine. L'écosystème de fabrication taïwanais, dominé par TSMC mais aussi par des centaines de sous-traitants spécialisés, représente des décennies d'expertise accumulée que ni les États-Unis ni l'Europe ne peuvent égaler à court terme. En misant publiquement et massivement sur Taïwan, Huang envoie un message clair aux investisseurs et aux gouvernements : le discours de souveraineté technologique occidentale se heurte encore à des réalités industrielles qui ne se décrètent pas.

💬 150 milliards par an à Taïwan, c'est Jensen Huang qui dit à Trump de garder ses discours de rapatriement pour lui. L'écosystème taïwanais, c'est 40 ans d'expertise et des centaines de sous-traitants spécialisés qu'on ne clone pas avec quelques usines en Arizona, peu importe le montant des subventions. C'est le genre de réalité qu'on préfère ne pas dire trop fort, mais Huang vient de l'écrire en gros.