Pourquoi l'action Nvidia recule-t-elle malgré une forte demande en IA ?

Les actions de Nvidia ont légèrement reculé mardi, même si la confiance plus large des investisseurs dans la demande en intelligence artificielle est restée intacte, et que le titre est resté proche de niveaux records.

Les actions du fabricant de puces ont fléchi d'environ 1,2 % en séance dans l'après-midi, malgré une reprise récente qui a vu le titre gagner environ 15 % au cours du dernier mois. Nvidia se rapproche désormais de son record de clôture, juste au-dessus de 207 $, atteint en octobre dernier.

Ce repli modeste intervient dans un contexte d'inquiétudes croissantes concernant la concurrence, notamment après des informations selon lesquelles Google se prépare à dévoiler une nouvelle génération de ses puces d'intelligence artificielle internes.

La poussée des TPU par Google soulève des questions concurrentielles

L'attention des investisseurs s'est tournée vers les tensor processing units (TPU) de Google, qui devraient être présentés lors de la conférence Cloud Next de la société cette semaine, selon Bloomberg.

Les TPU représentent l'une des menaces concurrentielles les plus significatives à ce jour pour la domination de Nvidia dans les puces IA. Toutefois, les dirigeants de Nvidia et les analystes ont largement minimisé ces risques, invoquant plutôt l'avance technologique de la société et son écosystème bien établi.

« Avec des barrières à l'entrée importantes créées par sa pile logicielle CUDA, nous estimons que les risques concurrentiels sont limités et nous nous attendons à ce que Nvidia continue de dominer l'un des workloads à la croissance la plus rapide dans le cloud et l'entreprise », a écrit l'analyste de KeyBanc John Vinh dans une note de recherche lundi.

Vinh a réitéré une recommandation Surpondérer sur Nvidia, avec un objectif de cours de 275 $, soulignant la confiance persistante dans le positionnement à long terme de la société.

Les analystes estiment que les prochains résultats des grandes entreprises technologiques pourraient apporter davantage de clarté, notamment sur la question de savoir si les principaux modèles d'IA continuent de reposer sur les unités de traitement graphique (GPU) de Nvidia plutôt que de basculer vers des architectures alternatives comme les TPU.

La demande en IA et la solidité de l'écosystème soutiennent les perspectives

Malgré le bruit concurrentiel, les analystes restent globalement optimistes quant aux perspectives de Nvidia, citant une forte demande pour l'infrastructure IA dans les environnements cloud et d'entreprise.

« Nous pensons que de nombreux investisseurs sous-estiment que les GPU représentent souvent l'investissement matériel à moindre risque pour les fournisseurs cloud — en particulier pour toute instance qui servira finalement des charges de travail de clients externes », a écrit l'analyste d'UBS Timothy Arcuri dans une note de recherche. « L'écosystème CUDA de Nvidia n'est pas un rempart puissant dans tous les cas, mais la capacité de Nvidia à modéliser, simuler et benchmarker en interne des architectures alternatives est un facteur que nous estimons que beaucoup d'investisseurs sous-estiment. »

La plateforme logicielle CUDA de Nvidia continue de constituer un différenciateur clé, permettant aux développeurs et aux entreprises de concevoir et déployer des applications d'IA efficacement, renforçant la fidélité des clients même si des concurrents investissent massivement dans des solutions alternatives.

Les données de marché reflètent également un sentiment haussier soutenu. Selon TipRanks, l'objectif de cours moyen à 12 mois de 43 analystes est de 273,57 $, ce qui implique un potentiel haussier d'environ 37 % par rapport aux niveaux récents.

La plateforme Vera Rubin alimente l'optimisme à long terme

À l'avenir, la feuille de route des matériels de nouvelle génération de Nvidia reste une pierre angulaire de son histoire de croissance.

Les analystes de Bernstein ont maintenu une recommandation Acheter sur le titre avec un objectif de cours à 300 $, mettant en avant la prochaine plateforme Vera Rubin comme un catalyseur majeur.

L'analyste David Dai a qualifié la plateforme de « monstre », estimant qu'elle offrira cinq fois plus de performances d'inférence et 3,5 fois plus de performances d'entraînement par rapport aux modèles actuels.

Fait important, ces gains devraient s'accompagner d'une augmentation des transistors d'à peine 1,6 fois, ce qui laisse présager des améliorations significatives en efficacité de conception.

La plateforme Vera Rubin devrait commencer à être expédiée dans la seconde moitié de 2026, renforçant potentiellement la position de leader de Nvidia dans le calcul IA haute performance.