Je viens de repérer quelque chose de très important que Jensen Huang a révélé aux investisseurs le mois dernier, et cela vaut la peine d'être pris en compte si vous suivez le secteur de l'infrastructure IA.

Ainsi, Nvidia s'apprête à déployer sa plateforme Vera Rubin de nouvelle génération dans la seconde moitié de cette année, et les spécifications sont franchement incroyables. Nous parlons de modèles d'IA entraînés avec 75 % de GPU en moins par rapport à leurs puces Blackwell actuelles, plus une réduction de 90 % des coûts par token en inférence. Pour donner un contexte, c'est le genre de saut d'efficacité qui modifie réellement l'économie de l'exploitation des services d'IA à grande échelle.

Mais c'est là que ça devient intéressant. Lors de leur appel sur résultats à la fin février, Jensen Huang a fait une remarque qui mettait vraiment en évidence l'ampleur de cette opportunité. Lorsqu'on lui a demandé si les clients pouvaient continuer à maintenir leurs dépenses massives en capex pour les centres de données, Huang a essentiellement dit que le monde dépensait environ $400 milliards par an pour l'infrastructure informatique classique. Mais pour les charges de travail IA ? Il suggère que nous aurions besoin d'environ mille fois plus de capacité que cela.

L'année dernière, Huang avait mentionné que les dépenses en infrastructure de centres de données IA pourraient atteindre $4 trillion par an d'ici 2030. À l'époque, cela semblait un chiffre énorme, mais si ce qu'il dit sur l'ampleur du calcul nécessaire est correct, surtout avec la baisse des coûts d'inférence et l'accélération de l'utilisation, cela commence à paraître plus crédible.

En regardant les chiffres, Nvidia a réalisé 215,9 milliards de dollars de revenus pour l'exercice 2026, en hausse de 65 % par rapport à l'année précédente, avec les ventes de centres de données atteignant 193,7 milliards de dollars. Ils prévoient $78 milliards au premier trimestre de l'exercice 2027, ce qui représenterait une hausse de 77 %. La majorité de ces revenus provient évidemment du secteur des centres de données.

Ce qui est fou, c'est la valorisation. L'action se négocie à un ratio P/E de 36,1 actuellement, ce qui est en réalité 41 % en dessous de sa moyenne sur 10 ans de 61,6. Le consensus de Wall Street pour le bénéfice par action en 2027 est de 8,23 $, ce qui donne un ratio P/E prospectif de seulement 21,5. En comparaison, le S&P 500 se négocie à un P/E historique de 24,7 aujourd'hui. Donc, si les bénéfices atteignent les estimations et que le cours ne bouge pas, Nvidia pourrait en fait devenir moins cher que le marché dans son ensemble.

Je ne donne pas de cibles de prix ici, mais si vous réfléchissez à l'ampleur de ce que Jensen Huang décrit concernant le développement de l'infrastructure IA, et que vous regardez où se situent réellement les valorisations par rapport aux moyennes historiques, le rapport risque/rendement paraît assez intéressant à ces niveaux. La montée en puissance de Vera Rubin à partir de cette année pourrait également être un catalyseur significatif.