NVIDIA continue de repousser les limites de l’infrastructure d’intelligence artificielle. Lors de son deuxième trimestre fiscal 2027, clôturé le 26 juillet, la société a réalisé un chiffre d’affaires de 96,221 milliards de dollars, soit une hausse de 106 % en glissement annuel. La division Data Center a atteint 89 milliards de dollars, en progression de 117 %. Cependant, derrière ces chiffres se cache une mutation stratégique plus profonde : NVIDIA évolue d’un fournisseur de puces accélératrices principalement axé sur l’IA vers une offre de plateforme complète intégrant GPU, CPU, réseaux, logiciels, systèmes de rack à grande échelle, voire de nouvelles structures de financement pour la construction de centres de données.
Les clés de NVIDIA en 20 secondes
- NVIDIA a généré un chiffre d’affaires de 96,221 milliards de dollars au trimestre, en hausse de 106 % par rapport à l’an dernier.
- Le Data Center représente désormais environ 92,5 % des revenus avec 89 milliards de dollars.
- Vera Rubin est désormais en production et commence à se déployer chez de grands fournisseurs cloud.
- AWS et NVIDIA prévoient le déploiement de 2 millions de GPU supplémentaires.
- NVIDIA participe à des plateformes visant à mobiliser plus de 500 milliards de dollars pour l’infrastructure IA.
Ces résultats illustrent aussi l’incroyable vitesse de transformation. Il y a un an, NVIDIA réalisait 46,743 milliards de dollars de chiffres d’affaires trimestriels, dont 41,096 milliards en Data Center. En seulement 12 mois, la société a presque doublé ses revenus, avec une croissance encore plus rapide dans le secteur directement lié 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 une infrastructure intégrale
Le chiffre de 92,5 % illustre parfaitement la direction prise par NVIDIA. Le Data Center concerne désormais quasiment toute l’activité de NVIDIA en termes de chiffre d’affaires.
La société continue de concevoir des puces, mais son offre commerciale se rapproche de moins en moins d’un simple GPU indépendant.
Blackwell, et surtout Vera Rubin, incarnent cette transformation vers des systèmes complets. NVIDIA combine accélérateurs, CPU, NVLink, réseaux Ethernet et InfiniBand, switches, BlueField, stockage intégré à l’infrastructure IA, et une couche logicielle en croissance constante.
L’entreprise a aussi présenté DSX, une plateforme conçue pour créer et exploiter ce qu’elle appelle des « usines IA ». Par ailleurs, Vera Rubin entre déjà en production dans des racks déployés chez des fournisseurs comme CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure ou Nebius.
L’évolution technologique peut se résumer ainsi :
Hopper → Blackwell → Blackwell Ultra → Vera Rubin
Mais chaque étape ne consiste pas simplement à remplacer une GPU par une autre. NVIDIA déplace le centre de gravité du produit, passant du composant individuel à l’échelle du rack, puis à l’architecture globale d’un centre de données.
Cela modifie aussi le paysage concurrentiel. AMD peut rivaliser avec ses puces Instinct face à certaines GPU de NVIDIA, pendant que Google, Amazon et d’autres hyperscalers développent leurs propres accélérateurs. Cependant, concurrencer une architecture intégrée — computation, interconnexion, réseaux et logiciels — exige de couvrir de multiples couches.
La phrase de Jensen Huang lors des résultats résume la vision de NVIDIA : « Now, compute is revenue ». La société pense que les tokens générés par l’IA peuvent devenir une activité économique, transformant la puissance de calcul en une infrastructure génératrice de revenus.
AWS prévoit 2 millions de GPU supplémentaires de NVIDIA
Les prévisions ne montrent pas de ralentissement imminent.
NVIDIA anticipe un chiffre d’affaires de 108 milliards de dollars en troisième trimestre fiscal, avec une marge d’environ 2%. Cela représenterait environ 11,8 milliards de dollars de plus par rapport au trimestre précédent. La société précise qu’elle n’inclut pas dans cette prévision les revenus issus de l’informatique pour Data Center en Chine.
Par ailleurs, AWS et NVIDIA ont annoncé l’extension de leur partenariat prévoyant le déploiement de 2 millions de GPU supplémentaires dans l’infrastructure mondiale d’Amazon Web Services. L’accord comprend aussi des CPU Vera, des réseaux, des modèles ouverts Nemotron, et d’autres technologies liées à l’IA physique.
Cette échelle montre pourquoi le discours sur l’IA dépasse maintenant le seul rendement des GPU.
Installer des millions d’accélérateurs nécessite une infrastructure complexe : mémoire HBM, réseaux optiques, refroidissement, alimentation, transformateurs, terrains adaptés, et centres de données capables de supporter des densités de puissance croissantes.
Le goulet d’étranglement peut ainsi se déplacer : de la disponibilité de calcul vers la capacité physique à l’installer et à l’alimenter.
NVIDIA dépend aussi de partenaires pour fabriquer, assembler, empaqueter et tester ses composants, ce que la société qualifie comme un de ses facteurs de risque majeurs.
De la vente de puissance de calcul à la facilitation du financement
Un des développements les plus remarquables concerne l’aspect financier 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.
L’objectif est à terme de mobiliser plus de 500 milliards de dollars de capitaux tiers destinés à la construction d’infrastructures IA, sous réserve de formalisation d’accords précis.
Ce chiffre témoigne du virage stratégique du marché. Il ne suffit plus de produire des accélérateurs. Il faut aussi financer les bâtiments, serveurs, réseaux, systèmes électriques et de refroidissement dans lesquels ils seront déployés.
Pour NVIDIA, il y a une logique évidente : plus la disponibilité de financement pour de nouvelles « IA factories » augmente, plus le marché potentiel pour ses plateformes s’étend.
Ce n’est pas une inquiétude : NVIDIA ne prévoit pas d’investir directement cette somme. La société évoque explicitement du capital de tiers et des plateformes indépendantes, distinguant cela d’une dépense propre de plusieurs centaines de milliards.
Mais cela montre jusqu’où s’étend maintenant son rôle dans le secteur.
Il y a quelques années, NVIDIA vendait principalement des GPU. Aujourd’hui, elle fournit une part importante du hardware et du logiciel de l’ensemble, définit des architectures de référence, et participe à la mise en place d’un financement pour l’infrastructure dans laquelle ces systèmes seront déployés.
La marge pressentie : un problème supplémentaire de mémoire et composants
La croissance comporte aussi des coûts.
NVIDIA a terminé le trimestre avec une marge brute de 75 %, mais elle prévoit environ 74 % pour le trimestre suivant, avec une variation de 0,5 point.
Ce paramètre est particulièrement crucial dans la transition vers Vera Rubin.
Les plateformes IA dépendent de composants en forte demande, notamment mémoire à large bande passante, modules avancés, réseaux et systèmes de refroidissement.
Par exemple, NVIDIA a signé un partenariat pluriannuel avec SK Hynix pour développer la mémoire de prochaine génération destinée à ces infrastructures.
La compétition ne se limite plus à la capacité en FLOPS. La disponibilité d’énergie, la mémoire HBM, la capacité de production, les réseaux haute vitesse, la refroidissement et l’espace dans les data centers deviennent autant de facteurs déterminants pour le déploiement des GPU.
Le prochain défi : l’utilisation réelle de cette capacité
Les résultats actuels montrent une demande en croissance rapide. NVIDIA a doublé ses revenus en un an et vise à dépasser 100 milliards de dollars trimestriels pour la première fois.
L’obstacle technologique et économique vient plus tard.
L’industrie construit une capacité de calcul considérable en espérant que diverses applications (agent, inférence, génération vidéo, robotique, modèles scientifiques, applications d’entreprise) consommeront suffisamment de tokens pour rentabiliser ces investissements.
Si cette utilisation se matérialise, NVIDIA aura réussi à s’inscrire dans plusieurs couches clés de la nouvelle infrastructure informatique.
En revanche, si la capacité installée croît plus vite que la consommation réelle, la pression se déplacera des opérateurs de centres de données vers les fabricants de composants et de systèmes.
Les chiffres actuels donnent toutefois une autre tendance : NVIDIA affirme que la demande continue de s’accélérer avec Vera Rubin en production et de nouveaux déploiements à grande échelle annoncés.
La différence avec les précédents trimestres, c’est que l’analyse ne se limite plus au volume de GPU vendus, mais doit aussi prendre en compte le nombre de racks déployés, la connectivité, la source d’énergie, et désormais qui finance ces investissements massifs.
Foire aux questions
Quel a été le chiffre d’affaires de NVIDIA au deuxième trimestre fiscal 2027 ?
NVIDIA a enregistré 96,221 milliards de dollars, en hausse de 106 % par rapport à l’année précédente, et de 18 % par rapport au trimestre précédent.
Quelle part du chiffre d’affaires de NVIDIA représente Data Center ?
Le Data Center a généré environ 89 milliards de dollars, représentant près de 92,5 % du total de ses revenus pour le trimestre.
Qu’est-ce que Vera Rubin ?
Il s’agit de la nouvelle plateforme d’infrastructure IA de NVIDIA, successeur de Blackwell. Elle est en production et combine différentes composantes de calcul, d’interconnexion et de réseaux, adaptées à 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 grandes institutions financières pour créer des plateformes visant à mobiliser plus de 500 milliards de dollars de capitaux tiers pour l’infrastructure IA. Il ne s’agit pas d’un investissement direct de la part de NVIDIA pour cette somme.