NVIDIA a bouclé son deuxième trimestre fiscal 2027, clôturé le 26 juillet, avec un chiffre d’affaires de 96,221 milliards de dollars, en hausse de 106 % sur un an. La division Data Center représente à elle seule 89 milliards de dollars, en progression de 117 %, soit 92,5 % du chiffre d’affaires total. Derrière ces chiffres se joue une mutation stratégique : NVIDIA passe du statut de fournisseur de puces accélératrices à celui d’architecte de plateforme complète, GPU, CPU, réseaux, logiciels, systèmes de rack à grande échelle et, désormais, financement de la construction des centres de données qui les accueillent.
Il y a un an, la société réalisait 46,743 milliards de dollars de chiffre d’affaires trimestriel, dont 41,096 milliards en Data Center. En douze mois, ses revenus ont donc pratiquement doublé, avec une croissance encore plus rapide sur le segment lié directement à l’infrastructure IA.
| Indicateur | Q2 FY2027 | Q2 FY2026 | Variation |
|---|---|---|---|
| Chiffre d’affaires total | 96 221 M$ | 46 743 M$ | +106% |
| Data Center | 89 000 M$ | 41 096 M$ | +117% |
| Bénéfice opérationnel (GAAP) | 63 734 M$ | 28 440 M$ | +124% |
| Bénéfice net (GAAP) | 59 688 M$ | 26 422 M$ | +126% |
| BPA dilué (GAAP) | 2,46 $ | 1,08 $ | +128% |
| Marge brute (GAAP) | 75,0% | 72,4% | +2,6 points |
De Blackwell à Vera Rubin : NVIDIA vend désormais une infrastructure entière
Le chiffre de 92,5 % dit tout de la direction prise par l’entreprise : le Data Center concentre presque toute son activité. NVIDIA continue de concevoir des puces, mais son offre commerciale ressemble de moins en moins à un GPU vendu isolément. Blackwell, et surtout Vera Rubin, incarnent ce basculement vers des systèmes complets : accélérateurs, CPU, NVLink, réseaux Ethernet et InfiniBand, switches, BlueField, stockage intégré, et une couche logicielle en expansion constante. L’entreprise a aussi présenté DSX, une plateforme pensée pour créer et exploiter ce qu’elle appelle des « usines IA », tandis que Vera Rubin affiche jusqu’à 30 fois plus de performance par mégawatt que Blackwell selon les premiers tests de NVIDIA, et entre déjà en production chez CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ou Nebius.
La trajectoire technologique tient en une ligne, Hopper puis Blackwell, Blackwell Ultra et maintenant Vera Rubin, mais chaque étape ne remplace pas simplement une puce par une autre. NVIDIA déplace le centre de gravité du produit, du composant individuel vers l’échelle du rack puis vers l’architecture globale d’un centre de données. Cela pèse aussi sur la concurrence : AMD rivalise avec ses puces Instinct sur certains segments, Google et Amazon développent leurs propres accélérateurs, mais concurrencer une architecture intégrée (calcul, interconnexion, réseaux, logiciels) suppose de couvrir toutes ces couches à la fois. Jensen Huang a résumé la vision de l’entreprise lors de la publication des résultats : « Now, compute is revenue ». NVIDIA parie que les tokens générés par l’IA deviennent une activité économique à part entière, la puissance de calcul se transformant en infrastructure génératrice de revenus.
AWS prévoit 2 millions de GPU NVIDIA supplémentaires
NVIDIA anticipe un chiffre d’affaires d’environ 108 milliards de dollars pour le troisième trimestre fiscal, marge de 2 % près, soit environ 11,8 milliards de plus que le trimestre précédent. Ce chiffre exclut les revenus liés au Data Center en Chine. En parallèle, AWS et NVIDIA ont étendu leur partenariat pour déployer 2 millions de GPU supplémentaires dans l’infrastructure mondiale d’Amazon Web Services, un accord qui inclut aussi des CPU Vera, des réseaux et les modèles ouverts Nemotron.
Cette échelle explique pourquoi le discours sur l’IA dépasse désormais le simple rendement des GPU. Installer des millions d’accélérateurs demande une infrastructure complète, mémoire HBM, réseaux optiques, refroidissement, alimentation, transformateurs, terrains adaptés, avec des centres de données capables de supporter des densités de puissance croissantes. Le goulot d’étranglement se déplace ainsi de la disponibilité du calcul vers la capacité physique à l’installer et à l’alimenter. NVIDIA reste par ailleurs dépendante de partenaires pour fabriquer, assembler et tester ses composants, ce que l’entreprise cite elle-même parmi ses facteurs de risque majeurs.
De la vente de calcul au financement de l’infrastructure
Le 10 août, NVIDIA a annoncé des accords avec Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR pour créer des plateformes indépendantes de financement de capacité de calcul, un projet détaillé quelques jours plus tôt et qui vise à mobiliser Wall Street autour de 500 milliards de dollars pour l’infrastructure IA. Précision importante : NVIDIA n’investit pas directement cette somme, elle parle explicitement de capital de tiers via des plateformes indépendantes, ce qui la distingue d’une dépense propre de plusieurs centaines de milliards.
Ce chiffre montre malgré tout jusqu’où s’étend désormais le rôle de l’entreprise dans le secteur, une logique qui rejoint aussi son investissement de 7 milliards de dollars dans Poolside pour étendre son activité au-delà du seul hardware. Il y a quelques années, NVIDIA vendait surtout des GPU. Aujourd’hui, elle fournit une bonne partie du hardware et du logiciel de l’ensemble, définit des architectures de référence, et participe au financement de l’infrastructure où ces systèmes seront déployés.
La marge sous pression : mémoire et composants tendus
NVIDIA a terminé le trimestre avec une marge brute de 75 %, mais en prévoit environ 74 % pour le suivant, à 0,5 point près. Ce paramètre compte particulièrement dans la transition vers Vera Rubin, dont les plateformes dépendent de composants en forte demande : mémoire à large bande passante, modules avancés, réseaux et systèmes de refroidissement. NVIDIA a d’ailleurs signé un partenariat pluriannuel avec SK Hynix pour développer la mémoire de prochaine génération destinée à ces infrastructures. La compétition ne se joue donc plus seulement sur la puissance de calcul en FLOPS : la disponibilité d’énergie, la mémoire HBM, la capacité de production, les réseaux haute vitesse et l’espace dans les data centers pèsent tout autant sur le déploiement des GPU.
Reste à vérifier l’usage réel de cette capacité
Les résultats actuels montrent une demande qui continue d’accélérer, NVIDIA ayant doublé ses revenus en un an et visé la barre des 100 milliards de dollars trimestriels pour la première fois. L’obstacle viendra plus tard : l’industrie construit une capacité de calcul considérable en pariant que les agents, l’inférence, la génération vidéo, la robotique, les modèles scientifiques et les applications d’entreprise consommeront assez de tokens pour rentabiliser ces investissements. Si cette utilisation se matérialise, NVIDIA se sera installée dans plusieurs couches clés de la nouvelle infrastructure informatique ; si la capacité installée croit plus vite que la consommation réelle, la pression se déplacera des opérateurs de centres de données vers les fabricants de composants et de systèmes.
La différence avec les trimestres précédents, c’est que l’analyse ne se limite plus au volume de GPU vendus : elle doit désormais intégrer le nombre de racks déployés, la connectivité, la source d’énergie, et qui finance ces investissements massifs.
Questions fréquentes
Quel a été le chiffre d’affaires de NVIDIA au deuxième trimestre fiscal 2027 ?
96,221 milliards de dollars, en hausse de 106 % sur un an et de 18 % par rapport au trimestre précédent.
Quelle part du chiffre d’affaires représente le Data Center ?
Environ 89 milliards de dollars, soit près de 92,5 % du total des revenus du trimestre.
Qu’est-ce que Vera Rubin ?
La nouvelle plateforme d’infrastructure IA de NVIDIA, successeur de Blackwell, déjà en production et combinant calcul, interconnexion et réseaux pour des déploiements à grande échelle en rack.
NVIDIA va-t-elle investir 500 milliards de dollars dans les centres de données ?
Non. NVIDIA a annoncé des accords avec plusieurs institutions financières pour créer des plateformes visant à mobiliser plus de 500 milliards de dollars de capitaux tiers pour l’infrastructure IA, sans investissement direct de cette somme par NVIDIA elle-même.
via : Portal Financiero