Un revirement soudain du sentiment du marché et une riposte rare d’un géant. L’action Nvidia a connu mardi des montagnes russes spectaculaires, chutant de plus de 7% en début de séance, avec une capitalisation boursière évaporée de près de 350 milliards de dollars, pour finalement clôturer en baisse de 2,6%, atteignant son plus bas niveau depuis plus de deux mois.
Dans le même temps, l’action d’Alphabet, la société mère de Google, a progressé de 1,6% à contre-courant, atteignant un record historique de clôture pour le troisième jour consécutif, sa capitalisation boursière frôlant la barre des 4 000 milliards de dollars.
Cette forte volatilité sur les marchés financiers trouve son origine dans une lutte naissante pour l’hégémonie des puces AI. Face aux doutes du marché, Nvidia a pris la parole de manière inhabituelle, affirmant que sa technologie GPU était “une génération d’avance sur l’industrie”.
I. Polarisation des géants de la tech
Le marché américain des actions a présenté mardi une image rare de polarisation des valeurs technologiques. Nvidia a vécu une journée de transactions mouvementée, chutant de plus de 7% en séance, soit sa plus forte baisse quotidienne récente.
Cette chute n’est pas un événement isolé, plusieurs sociétés liées à Nvidia ayant également été entraînées dans la tourmente.
● Le fabricant de serveurs Super Micro Computer (SMCI) a reculé de 2,5%, l’opérateur de centres de données CoreWeave, dans lequel Nvidia détient une participation, a chuté de 3,1%, et son principal concurrent AMD a également baissé de 4,15%.
● En contraste frappant, Alphabet, la société mère de Google, a clôturé en hausse de 1,6%, atteignant un record historique pour le troisième jour consécutif.
● Cette divergence montre que les investisseurs réorganisent leur positionnement dans l’AI, déplaçant leur attention des fournisseurs de matériel traditionnels vers les géants technologiques capables d’offrir des solutions full stack.
● Depuis son sommet de capitalisation boursière de 5 000 milliards de dollars il y a moins d’un mois, l’action Nvidia a perdu plus de 700 milliards de dollars, un chiffre qui dépasse la capitalisation totale de la plupart des entreprises technologiques.
II. Le défi du TPU de Google
Le catalyseur direct de ce changement de sentiment du marché est la menace concurrentielle posée par le TPU, la puce AI de Google.
● La semaine dernière, Google a lancé son modèle Gemini 3, considéré comme surpassant ChatGPT d’OpenAI, et ce modèle a été entraîné avec le TPU maison de Google, et non avec les puces Nvidia.
● Plus perturbant encore pour le marché, des médias ont rapporté que Google faisait la promotion de son TPU auprès de clients potentiels, dont Meta, envisageant d’utiliser ses puces propriétaires dans de futurs centres de données.
● Meta, tout comme OpenAI, a toujours été l’un des clients importants de Nvidia.
● Mike O’Rourke, analyste chez Jones Trading, a déclaré que la sortie de Gemini 3 “pourrait s’avérer être une version plus subtile mais plus importante que DeepSeek en termes de disruption”. Ce point de vue reflète un consensus du marché : Google passe du statut de retardataire à celui de leader dans la course à l’AI.
● Charlie McElligott, stratège chez Nomura, a souligné que le dernier modèle d’Alphabet avait “reconfiguré l’échiquier de l’AI”, propulsant le marché vers un “nouveau moment DeepSeek”.
III. Réponse de Nvidia : une rare tentative de rassurer le marché
Face à la réaction violente du marché, Nvidia a adopté une stratégie de réponse publique rare.
● Nvidia s’est exprimé sur la plateforme sociale X, affirmant que sa technologie GPU était “une génération d’avance sur l’industrie”, et que ses puces étaient “la seule plateforme capable de faire tourner tous les modèles AI et d’être universelle dans divers scénarios de calcul”.
“Nous sommes heureux des succès de Google – ils ont réalisé d’énormes progrès dans l’intelligence artificielle, et nous continuerons à leur fournir produits et services.” a déclaré Nvidia dans son communiqué.
● Nvidia a également souligné que ses puces offraient “de meilleures performances, une plus grande polyvalence et interchangeabilité” par rapport aux puces ASIC spécialisées comme le TPU de Google, ces dernières étant généralement conçues pour une seule entreprise ou une seule fonction.
Cette démarche publique de rassurer le marché est inhabituelle dans l’histoire de Nvidia.
● Gil Luria, analyste chez D.A. Davidson, a commenté : “Cette note rend Nvidia passif en soi, et ne pas la partager publiquement aurait donné une impression encore pire. Nous sommes d’accord avec beaucoup de leurs réponses, mais une entreprise de cette taille n’a pas besoin de répondre à chaque question posée en dehors des périodes de publication de résultats.”
IV. Crise profonde : divergence entre fondamentaux et attentes du marché
Le véritable dilemme auquel Nvidia est confronté réside dans l’écart considérable entre ses performances et les attentes du marché.
● Sur le plan fondamental, l’activité de Nvidia reste solide. Au troisième trimestre de l’exercice 2026, la société a réalisé un chiffre d’affaires de 57 milliards de dollars, en hausse de 62% sur un an ; le bénéfice net ajusté a atteint 31,9 milliards de dollars, en hausse de 65% sur un an.
● Plus important encore, la société prévoit pour le trimestre suivant un chiffre d’affaires de 65 milliards de dollars, bien supérieur aux attentes des analystes (61,66 milliards de dollars). Le CEO Jensen Huang a révélé lors de la conférence sur les résultats que le carnet de commandes de puces AI de Nvidia pour 2025 et 2026 atteignait déjà 500 milliards de dollars.
● Cependant, ces résultats supérieurs aux attentes n’ont pas permis à l’action de progresser. Après la publication des résultats, l’action Nvidia a bondi de près de 6% après la clôture, mais a terminé la séance suivante en baisse de 3,15%. L’évaporation de la capitalisation boursière provient des doutes du marché sur la logique de croissance à long terme de Nvidia.
● D’une part, les grandes entreprises technologiques développent leurs propres puces pour réduire leur dépendance à Nvidia. Le TPU de Google n’est qu’un exemple, Amazon, Microsoft et d’autres développent également leurs propres puces AI.
● D’autre part, les investisseurs commencent à s’intéresser au cycle de retour sur investissement de l’AI. Les entreprises, fournisseurs de cloud et start-ups continuent d’étendre leur infrastructure de calcul, mais les retours au niveau applicatif ne se sont pas encore pleinement matérialisés.
V. Le dilemme de Jensen Huang : l’anxiété d’une “situation sans issue”
Derrière la volatilité du cours de l’action, une série de déclarations récentes du CEO de Nvidia, Jensen Huang, trahissent une anxiété inhabituelle. Lors d’une réunion interne, Jensen Huang a admis que l’entreprise se trouvait dans une “situation sans issue” :
● “Si nous livrons un mauvais trimestre, le marché dira que c’est la preuve de la bulle AI ; mais même si nous livrons un excellent trimestre, certains diront que nous ne faisons que gonfler la bulle.”
● Jensen Huang a même plaisanté : “Vous devriez voir certains memes en ligne, disant que nous portons littéralement la planète sur nos épaules, c’est un peu exagéré, mais pas totalement faux.”
● En évoquant la forte volatilité de la capitalisation boursière de l’entreprise, il a fait preuve d’humour, tout en révélant son impuissance face aux fluctuations du marché : “Personne n’a jamais perdu 500 milliards de dollars en quelques semaines, n’est-ce pas ?”
Ces propos reflètent les multiples pressions auxquelles Nvidia, en tant que baromètre du secteur AI, est confrontée : maintenir la confiance du marché dans l’industrie AI, faire face à l’évolution de la concurrence, et gérer l’écart entre valorisation et fondamentaux.
VI. L’intensification du débat sur la bulle
Les inquiétudes autour de Nvidia incluent également des doutes sur l’existence d’un “financement circulaire” dans l’industrie AI. Certains analystes soulignent que la récente transaction de 100 milliards de dollars entre Nvidia et OpenAI présente une structure particulière :
Nvidia va injecter des fonds dans OpenAI pour construire des centres de données, et OpenAI équipera ces centres de données avec les puces Nvidia.
● Un analyste a déclaré sans détour : “En résumé, je suis Nvidia, je veux qu’OpenAI achète plus de mes puces, alors je leur donne de l’argent pour qu’ils achètent. Ce genre d’opération est courant à petite échelle, mais atteindre des dizaines de milliards de dollars, c’est très inhabituel.”
● Des structures de transaction similaires apparaissent également dans la coopération avec des sociétés comme CoreWeave. OpenAI a conclu un accord de plusieurs dizaines de milliards de dollars avec CoreWeave – CoreWeave louera la puissance de calcul de ses centres de données à OpenAI en échange de parts dans CoreWeave.
● Dans le même temps, Nvidia, qui détient également une part de CoreWeave, s’est engagée à absorber toute la puissance de calcul inutilisée des centres de données de CoreWeave d’ici 2032.
Ces structures de transaction complexes suscitent des doutes sur la réalité de la demande en AI, certains investisseurs craignant que la frénésie actuelle autour de l’AI ne présente des problèmes structurels similaires à ceux de la bulle Internet.
VII. Une nouvelle phase de la course à l’AI
Malgré les défis à court terme, la position dominante de Nvidia dans l’infrastructure AI reste solide. Jensen Huang a publiquement déclaré qu’au cours des dix prochaines années, Nvidia se transformerait en une entreprise mondiale d’infrastructure AI, prédisant qu’à la fin du siècle, les investissements dans l’infrastructure AI atteindraient 3 à 4 000 milliards de dollars.
● La directrice financière de Nvidia, Colette Kress, a également souligné : “Nous croyons que dans la construction annuelle d’infrastructures AI de 3 000 à 4 000 milliards de dollars, Nvidia sera le choix optimal.”
● Le porte-parole de Google a mis en avant la stratégie de diversification des grandes entreprises technologiques en matière d’infrastructure AI : “La demande pour nos TPU personnalisés et les GPU Nvidia s’accélère. Nous continuerons à soutenir les deux comme toujours.”
Actuellement, le marché des puces AI n’est pas un “jeu à somme nulle”, et il est plus probable que plusieurs solutions coexistent. Le TPU de Google pourrait exceller dans certains domaines, mais la polyvalence et la flexibilité du GPU Nvidia restent des atouts majeurs.
Le repli de Nvidia ressemble davantage à une combinaison de plusieurs facteurs survenus simultanément : pression sur la valorisation, évolution des perspectives sectorielles, défis concrets du retour sur investissement AI, volatilité macroéconomique.
Jensen Huang a récemment admis que l’entreprise était prise dans une “situation sans issue” : des résultats excellents sont accusés d’alimenter la bulle AI, tandis que des résultats décevants sont vus comme la preuve de l’éclatement de la bulle.
