Les analystes de Citi ont considérablement augmenté leur objectif de cours pour Nvidia (NVDA), reflétant une perspective prudemment optimiste sur l’expansion continue du géant des semi-conducteurs sur le marché de l’infrastructure d’intelligence artificielle. La révision à la hausse, de 200 à 210 dollars, suggère un gain potentiel anticipé de 15,5 % par rapport aux cours de clôture récents, soulignant la conviction de la firme dans le développement stratégique de produits de Nvidia et ses engagements de partenariat substantiels.
Ce recalibrage des attentes fait suite à la présentation par Nvidia de sa puce Rubin CPX, une unité de traitement graphique de nouvelle génération conçue pour la sortie vidéo d’IA générative en temps réel à haute vitesse. Prévue pour une sortie fin 2026, la Rubin CPX est un élément clé de la stratégie de Nvidia pour maintenir son avantage concurrentiel face à ses rivaux et consolider sa position dans le paysage en évolution rapide des charges de travail d’IA.
Pour renforcer davantage l’engagement de Nvidia dans le secteur de l’IA, la société a annoncé son intention d’investir 100 milliards de dollars auprès d’OpenAI pour le développement de centres de données à grande échelle essentiels aux exigences informatiques des modèles d’IA générative avancés. L’analyste de Citi, Atif Malik, a précisé que ce partenariat ne nécessite pas de modifications à la feuille de route produit existante de Nvidia ni à son orientation sur l’architecture ARM, tout en offrant simultanément aux clients des options élargies avec compatibilité x86. L’évaluation de Malik n’indique aucun impact négatif sur les projections financières de Citi, la firme ayant par la suite relevé ses prévisions de ventes pour 2026 et 2027 de 1 % et 10 % respectivement, s’alignant sur une perspective mise à jour des dépenses d’infrastructure d’IA. Les projections pour le trimestre d’octobre en cours s’élèvent désormais à 54 milliards de dollars de ventes, et le trimestre de janvier devrait atteindre 62 milliards de dollars.
L’accent stratégique mis sur l’expansion des centres de données est largement perçu comme un catalyseur de la croissance de l’écosystème de Nvidia et un signal clair de son rôle fondamental dans le développement de l’IA. La prochaine conférence sur l’IA GTC Washington, prévue fin octobre, avec un discours d’ouverture du PDG de Nvidia, Jensen Huang, devrait également être un moteur important de la dynamique du marché. Historiquement, les événements GTC ont influencé la performance des actions de Nvidia, et l’édition de cette année arrive à un moment crucial, avec la puce Rubin et l’investissement substantiel auprès d’OpenAI frais dans la réflexion des investisseurs. Bien que l’objectif de cours révisé de Citi à 210 dollars reste légèrement inférieur au consensus LSEG de 213,34 dollars, l’action Nvidia a démontré une performance solide, gagnant 7 % au cours du dernier mois et 35 % depuis le début de l’année, indiquant une confiance soutenue des investisseurs dans sa trajectoire de croissance.
Dans un développement parallèle, Cerebras Systems, un fabricant de puces basé dans la Silicon Valley, a levé plus d’un milliard de dollars lors d’une récente ronde de financement dirigée par Fidelity et 1789 Capital, une société associée au président Donald Trump Jr. Cette injection de capital, qui porte la valorisation de Cerebras à 8,1 milliards de dollars, précède les préparatifs de l’entreprise en vue d’une éventuelle introduction en bourse. Andrew Feldman, PDG de Cerebras, a souligné l’approche distincte de l’entreprise, mettant en avant le développement de la plus grande puce de l’histoire de l’informatique – un processeur de la taille d’une « assiette à dîner » conçu pour offrir des performances supérieures par rapport à des puces plus petites agrégées. Feldman a également affirmé que le matériel Cerebras peut accélérer les tâches de codage et de traitement du langage naturel plus efficacement que les GPU de Nvidia, qui font actuellement partie intégrante de nombreuses plateformes d’IA leaders. Malgré ce défi concurrentiel, Nvidia continue de dominer le marché de l’IA, ses GPU étant largement considérés comme la norme de l’industrie pour l’entraînement des modèles d’IA et son logiciel CUDA restant le choix prédominant pour les développeurs.