Je suis là depuis un moment. En 1997, j’ai eu la chance de convaincre les associés d’une société de recherche en investissements de Wall Street de me donner une chance. Tout s’est bien passé. Je suis devenu associé et j’ai finalement lancé ma propre société de vente en 2003.
Le moment fut pour le moins instructif. J’ai pu être témoin de la montée et de la chute de la bulle Internet. J’ai gagné et perdu beaucoup d’argent et j’avais une ligne directe pour travailler avec les gestionnaires de fonds communs de placement et de hedge funds les plus importants et les plus influents de l’époque. J’ai également bénéficié d’un mentor qui a débuté dans les années 1970, au cours d’une période similaire d’expansion et de récession.
J’ai beaucoup appris, notamment l’intérêt d’écouter le marché, ce qui est beaucoup plus facile à dire qu’à faire.
Au fil des années, j’ai commis pas mal d’erreurs. S’en tenir à mes positions sur la possession de Nvidia n’en fait pas partie. J’ai acheté Nvidia en 2017, bien avant l’émergence de ChatGPT en 2022, déclenchant une vague de demande pour ses unités de traitement graphique, ou GPU.
La raison de cet achat il y a toutes ces années était simple : un PDG dynamique, à dominante gaming, avec une opportunité croissante d’extraction de crypto-monnaie. Au fil des années, mon raisonnement a évolué au fur et à mesure que l’IA s’est imposée, mais ma conviction est restée inébranlable. Trouvez une grande entreprise avec un excellent PDG et maintenez le cap. C’est un bon modèle qui a fonctionné avec Apple (Steve Jobs) et Microsoft (Bill Gates). Cela a également très bien fonctionné avec Nvidia et son dynamique PDG, Jensen Huang.
Mon coût ? Moins de 20 $ par action. Je ne suis pas le seul à avoir fait du bon travail en achetant et en entretenant Nvidia. Beaucoup d’autres en ont également pris note et ont gagné de l’argent en pariant sur Nvidia, notamment Stephen Guilfoyle, un analyste chevronné de Wall Street dont la carrière a débuté à la Bourse de New York en 1987, juste au moment où le lundi noir arrivait.
Guilfoyle n’a pas peur de faire des erreurs. Et vous pouvez parfaitement vous en tenir aux gagnants. Il admire la capacité de Jensen Huang à naviguer dans ce qui, historiquement, est un secteur notoirement en expansion et en récession. Guilfoyle a récemment mis à jour son objectif de cours de l’action Nvidia suite à la hausse volatile de l’action en 2025. Compte tenu de ses près de quarante ans d’expérience, vous voudrez peut-être réfléchir à ce qu’il pense qui se passera lorsque nous tournerons le calendrier vers 2026.
Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, surfe sur une vague de demande en matière d’intelligence artificielle jusqu’en 2026.
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Nvidia monte dans le train de l’IA
Il n’y a pas si longtemps, les entreprises se concentraient sur les centres de données internes, à l’abri des regards indiscrets. Cependant, beaucoup de choses ont changé au cours de la dernière décennie. Aujourd’hui, la plupart des entreprises ont changé d’orientation, abandonnant les centres de données isolés et coûteux au profit de réseaux gérés dans le cloud qui nécessitent moins d’investissements initiaux dans l’infrastructure.
La transition du privé au public ne s’est pas faite du jour au lendemain. Pourtant, cela s’est produit, et les plus grands bénéficiaires sont de grandes entreprises comme AWS, Alphabet et Microsoft d’Amazon, des entreprises dotées d’une énorme capacité informatique sous-utilisée qui ont réalisé qu’elles pouvaient se monétiser en « louant » de l’espace à d’autres entreprises.
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Ces entreprises autrefois de niche sont devenues des vaches à lait pour ces entreprises, en particulier après l’irruption de ChatGPT sur Internet en devenant l’application la plus rapide à atteindre un million d’utilisateurs en 2022. Le succès de ChatGPT a déclenché une vague de recherche et de développement en matière d’intelligence artificielle, conduisant à une série de chatbots IA de concurrents aux poches profondes.
Microsoft a intégré ChatGPT d’OpenAI dans ses ambitions en matière d’IA, contribuant ainsi au développement de Copilot. Alphabet, craignant qu’OpenAI ne sape sa domination dans les recherches sur Google, a répondu avec Gemini. Amazon a investi des milliards pour soutenir la croissance de Claude LLM d’Anthropic. D’autres ont également rejoint la course, notamment Meta Platforms, la société de Mark Zuckerberg, qui a développé Llama.
Cependant, cela ne se limite pas à l’IA générative. Conscientes du potentiel de l’IA à transformer de nombreuses fonctions opérationnelles, les entreprises de la plupart des secteurs ont commencé à investir dans des applications d’IA, ou agents d’IA, agents qui peuvent assister et parfois remplacer les travailleurs.
Le tourbillon d’activité a entraîné un appétit insatiable pour les GPU Nvidia.
En 2007, Jensen Huang développe CUDA, un logiciel qui optimise les performances des GPU. Il ne s’en était probablement pas pleinement rendu compte à l’époque (peut-être l’avait-il deviné), mais cette décision, combinant des processeurs haute puissance et des logiciels, lui a donné un avantage significatif dans la gestion des demandes informatiques importantes associées à l’IA.
Il n’a pas fallu longtemps aux hyperscalers, les plus grands fournisseurs de données cloud, pour se rendre compte que les investissements antérieurs dans des serveurs équipés de processeurs n’étaient pas à la hauteur. Depuis le lancement de ChatGPT, des centaines de milliards de dollars ont été investis dans la modernisation des centres de données avec les puces informatiques les mieux adaptées au traitement des charges de travail d’IA, fournissant à Nvidia un flot de demande (et de liquidités) qui a accéléré le développement de son GPU.
Tout d’abord, Nvidia avait les H100 et H200, construits sur l’architecture Hopper. Il a ensuite développé l’alignement Blackwell. Il lancera bientôt Vera Rubin, son architecture de puce IA la plus rapide et la plus efficace à ce jour. Cela évolue rapidement et des centaines de milliards de revenus sont en jeu, Nvidia étant loin en avance pour continuer à les capturer.
Un analyste révise l’objectif de prix de Nvidia à l’approche de 2026
Guilfoyle est fan de Nvidia depuis avant son rebond spectaculaire en 2024 et 2025, lorsque les ventes et les bénéfices ont commencé à monter en flèche, grâce au passage des hyperscalers des CPU aux GPU.
Par exemple, j’ai écrit sur l’optimisme de Guilfoyle sur Nvidia en août 2023, lorsque l’action se négociait en dessous de 50 $ (ajusté du fractionnement), et Guilfoyle a déclaré que les prix augmenteraient encore davantage. À l’époque, il avait qualifié le bilan de Nvidia de « bête ».
Le bilan de Nvidia est devenu bien plus bestial depuis lors : Actif total : 161 milliards de dollars, selon son dossier déposé auprès de la SEC du 10e trimestre. Actif courant : 116,5 milliards de dollars Trésorerie, équivalents et placements à court terme : 60,6 milliards de dollars. Total du passif : 42,2 milliards de dollars Passif à court terme : 26,1 milliards de dollars Ratio de liquidité (actifs courants/passifs courants) : 4,47
Guilfoyle a révisé son objectif de prix à plusieurs reprises depuis lors, notamment récemment lorsqu’il a partagé ses réflexions actualisées sur ce qui pourrait arriver à Nvidia en 2026 à la suite de son accord de 20 milliards de dollars avec Groq.
“La veille de Noël, il est apparu que Nvidia avait signé un accord de licence non exclusif avec ‘Groq’ pour la technologie d’inférence de cette entreprise privée vieille de neuf ans. Groq, à ne pas confondre avec Grok, qui est un assistant IA et un chatbot développé par xAI d’Elon Musk, est un concepteur de puces accélératrices d’intelligence artificielle hautes performances”, a écrit Guilfoyle dans un article de TheStreet Pro. “Si elle est finalisée, il s’agirait de la plus grande acquisition de Nvidia à ce jour, dépassant de loin l’achat de Mellanox pour 7 milliards de dollars en 2019. Est-ce un achat intelligent ? Il semble que oui.”
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“Nous envisageons de futures plates-formes NVDA où les GPU et les LPU coexisteront dans un seul rack, connectés de manière transparente à la structure réseau NVLInk de NVDA. Les LPU de Groq utilisent une grande quantité (des centaines de Mo) de mémoire SRAM rapide sur puce comme stockage principal pour les poids des modèles d’IA et les données de travail”, a écrit Vivek Arya, analyste de Bank of America, aux clients dans une note de recherche partagée avec moi. “À plus long terme, nous pensons que l’accord potentiel avec Groq pourrait être stratégique, similaire à l’acquisition de Mellanox par NVDA en avril 2020, qui constitue désormais le fondement du fossé IA/évolutivité réseau de NVDA.”
L’accord peut aider la technologie de Nvidia à faire encore mieux en matière d’inférence d’IA, un terme sophistiqué utilisé pour décrire l’utilisation d’applications et de modèles d’IA. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, estime que l’inférence constituera un marché beaucoup plus important que la formation de modèles d’IA, ce qui entraînera une demande considérablement plus élevée d’infrastructures, notamment de puces, de logiciels et d’équipements réseau.
“La quantité de calculs nécessaires pour effectuer ce processus de raisonnement est 100 fois supérieure à celle que nous faisions auparavant”, a déclaré Huang à CNBC plus tôt cette année.
L’action Nvidia a fait une pause depuis août, s’envolant fin octobre pour atteindre de nouveaux sommets historiques avant de reculer jusqu’au début décembre. Cependant, la semaine dernière, l’action Nvidia a recommencé à augmenter, retrouvant sa moyenne mobile sur 50 jours pour la première fois depuis la mi-novembre.
Le 9 décembre, Guilfoyle a déclaré que Nvidia avait « survécu à une vente à court terme », ce qui l’a incité à fixer un objectif de cours de 225 dollars pour ses actions. Le titre de Nvidia s’est depuis renforcé, ce qui l’a incité à mettre à jour sa réflexion.
“Les actions tentent de prendre et de maintenir le pivot de 188 $ créé par la nouvelle configuration haussière à double fond”, a écrit Guilfoyle. “La force relative du titre et la divergence de convergence de sa moyenne mobile quotidienne sont également dans une meilleure position en ce moment.”
Nouvel objectif boursier Nvidia de Guilfoyle : 235 $. Il prévoit d’acheter davantage d’actions en cas de repli à 169 $ et n’appuiera pas sur le bouton de panique à moins qu’il ne clôture en dessous de sa moyenne mobile de 200 jours, qui, au moment de la rédaction, se situe à 159 $.
Vous n’êtes pas le seul à penser que l’action Nvidia est sur le point d’augmenter en 2026. Bank of America considère Nvidia comme un « achat » avec un objectif de cours de 275 $. Pendant ce temps, Cantor Fitzgerald classe Nvidia comme premier choix, avec un objectif de prix de 300 $.
Todd Campbell possède des actions Nvidia.
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