Les commentaires du PDG de NVIDIA, Jensen Huang, lors de la conférence téléphonique sur les résultats du quatrième trimestre de la société, mercredi, pourraient un jour rester dans les mémoires comme l’apogée de la bulle de l’IA – un moment classique dans chaque bulle, où l’arrogance et l’illusion de soi l’emportent sur le bon sens.
Pour éviter que cela ne se produise, les États-Unis doivent se lancer dans la plus grande et sans précédent expansion économique de leur histoire à partir de 2026.
C’est un scénario auquel Huang croit clairement. Son message aux investisseurs mercredi était que les dépenses massives des grandes technologies en matière de technologie d’IA, en particulier les puces de Nvidia, sont loin d’être terminées. « Cette nouvelle façon de calculer ne reculera pas », a-t-il déclaré, ajoutant que les entreprises « continueront à développer cette capacité à partir de ce point et à se développer à partir de là ».
Nvidia a connu un succès absolu au cours des trois derniers mois de 2025 alors que la demande pour ses puces IA a explosé. Les revenus ont augmenté de 73 % pour atteindre 68,1 milliards de dollars et Nvidia a annoncé que ses ventes augmenteraient de 200 % ce trimestre.
Si le titre NVIDIA progresse de moins de 1% après ces performances héroïques, c’est qu’il y a un problème de fond. Plus de la moitié des revenus de Nvidia proviennent de cinq grands « hyperscalers » : les Google et les Amazon du monde (Nvidia n’a pas explicitement nommé les cinq sociétés, mais il est assez facile de deviner qui elles sont). Ils sont impatients d’acheter autant de puces GPU Nvidia que possible pour les intégrer aux énormes centres de données d’IA qu’ils construisent.
Beaucoup de ces hyperscalers se sont engagés à doubler leurs dépenses en capital cette année pour construire davantage de centres de données. Meta a dépensé 72 milliards de dollars en dépenses d’investissement en 2025 et prévoit de dépenser jusqu’à 135 milliards de dollars cette année. Google a annoncé qu’il dépenserait jusqu’à 185 milliards de dollars, contre 91 milliards de dollars l’année dernière. Au total, les grands hyperscalers ont budgétisé près de 700 milliards de dollars de dépenses en capital cette année.
La question évidente est de savoir combien de temps cela va durer. Ces hyperscalers consomment déjà d’énormes quantités de flux de trésorerie disponibles et empruntent pour financer la construction de leur infrastructure d’IA. Si ce groupe de cinq entreprises doublait leurs dépenses en capital chaque année, elles dépenseraient 2 800 milliards de dollars d’ici 2028 et 5 600 milliards de dollars d’ici 2029.
Les analystes de Wall Street présents à la conférence téléphonique sur les résultats de mercredi ont interrogé Huang à ce sujet. Dans quelle mesure est-ce durable, en fait ? Les 50 % restants des clients de Nvidia contribueront-ils à soutenir l’augmentation des dépenses en infrastructure d’IA ? Quels types d’applications et d’utilisations réelles stimuleront la demande pour toute cette nouvelle infrastructure d’IA ?
M. Hwang a expliqué la logique des dépenses permanentes avec autant de calme et d’assurance qu’un professeur expliquerait un simple problème de mathématiques à un étudiant.
« Si vous y réfléchissez, ‘Eh bien, le monde investissait environ 300 à 400 milliards de dollars par an dans l’informatique traditionnelle, et maintenant l’IA est là et la quantité de calcul requise est 1 000 fois plus… Si nous continuons à croire qu’il y a de la valeur là-bas, le monde va investir dans la génération de ce jeton », a déclaré Huang, faisant référence à l’unité de base de données traitée par les modèles d’IA.
« La quantité de capacité de production symbolique dont le monde a besoin dépasse donc largement les 700 milliards de dollars », a-t-il poursuivi. « Et nous sommes convaincus que nous continuerons à générer des jetons et à investir dans la puissance de calcul. »
En ce qui concerne les applications, le récent buzz autour d’outils tels que les agents IA et Open Claw crée déjà une nouvelle vague de demande. « L’IA agentique a atteint un point critique, et cela s’est littéralement produit au cours des deux derniers mois », a déclaré Huang. Il a ajouté que l’IA agent sera suivie par l’IA physique à mesure que de nouveaux modèles d’IA seront intégrés dans la robotique et les équipements de fabrication.
« L’IA est là. L’IA ne reviendra pas. L’IA ne fera que s’améliorer à partir de là », a déclaré Huang.
Autrement dit, la fête ne fait que commencer et la musique ne s’arrête jamais. Du moins, ce n’est pas ce que Huang a entendu.
