Les commentaires du PDG de Nvidia, Jensen Huang, lors de la conférence téléphonique sur les résultats du quatrième trimestre de son entreprise mercredi pourraient un jour rester dans les mémoires comme l’apogée de la bulle de l’IA : le moment classique qui se produit dans chaque bulle où l’arrogance et l’auto-tromperie prennent le pas sur le bon sens.
Si cela n’était pas le cas, cela signifierait qu’à partir de 2026, les États-Unis se sont lancés dans l’une des expansions économiques les plus importantes et les plus sans précédent de l’histoire.
C’est un scénario auquel Huang croit clairement. Son message aux investisseurs mercredi : les dépenses massives des grandes technologies en matière de technologie d’IA, en particulier les puces Nvidia, sont loin d’être terminées. “Cette nouvelle façon de faire de l’informatique ne va pas reculer”, a-t-il déclaré, et les entreprises “vont développer cette capacité à partir de maintenant et continuer à se développer à partir de là”.
Nvidia a enregistré des résultats absolument réussis au cours des trois derniers mois de 2025, alors que la demande pour ses puces IA est montée en flèche. Les revenus ont augmenté de 73 % pour atteindre 68,1 milliards de dollars, et Nvidia a annoncé que ses ventes au cours du trimestre en cours augmenteraient jusqu’à 200 %.
Si le titre Nvidia est en hausse de moins de 1% après ces résultats héroïques, c’est qu’il y a un problème fondamental en jeu. Plus de la moitié des revenus de Nvidia proviennent des cinq grands « hyperscalers » – c’est-à-dire les Google et les Amazon du monde (Nvidia n’a pas explicitement nommé les cinq sociétés, mais il est assez facile de deviner qui elles sont) – qui achètent fébrilement autant de puces GPU Nvidia que possible pour les stocker dans les énormes centres de données d’IA qu’ils construisent.
Beaucoup de ces hyperscalers ont promis de doubler leurs dépenses en capital cette année en construisant davantage de centres de données. Meta, qui a dépensé 72 milliards de dollars en dépenses d’investissement en 2025, prévoit de dépenser jusqu’à 135 milliards de dollars cette année. Google a annoncé qu’il dépenserait jusqu’à 185 milliards de dollars, contre 91 milliards de dollars un an plus tôt. Au total, les grands hyperscalers prévoient cette année près de 700 milliards de dollars de dépenses en capital.
La question évidente est : combien de temps cela peut-il durer ? Ces hyperscalers dépensent déjà une plus grande partie de leur prodigieux flux de trésorerie disponible et s’endettent pour financer la construction de l’infrastructure d’IA. Si ce groupe de cinq entreprises double ses dépenses en capital chaque année, nous envisageons des dépenses de 2 800 milliards de dollars d’ici 2028 et de 5 600 milliards de dollars d’ici 2029.
Les analystes de Wall Street ont interrogé Huang à ce sujet lors des conférences téléphoniques sur les résultats de mercredi. Dans quelle mesure est-ce vraiment durable ? Les 50 % restants des clients de Nvidia contribueront-ils à maintenir les dépenses en infrastructure d’IA ? Quels types d’applications et d’utilisations réelles stimuleront la demande pour toute cette nouvelle infrastructure d’IA ?
Huang a analysé la logique des dépenses perpétuelles avec autant de calme et d’assurance qu’un professeur explique un simple problème de mathématiques à un étudiant.
“Si vous y réfléchissez et dites : ‘D’accord, eh bien, le monde investissait 300 à 400 milliards de dollars par an dans l’informatique classique, et maintenant l’IA est là et la quantité de calcul nécessaire est 1 000 fois supérieure… si nous continuons à croire qu’elle a de la valeur, alors le monde investira pour produire ce jeton”, a déclaré Huang, faisant référence à l’unité de base de données traitée par les modèles d’IA.
“La quantité de capacité de production symbolique dont le monde a besoin dépasse donc largement les 700 milliards de dollars”, a-t-il poursuivi. “Et je suis presque sûr que nous continuerons à générer des jetons, nous continuerons désormais à investir dans la capacité de calcul.”
En termes d’applications, le récent buzz autour des agents d’IA et des outils comme Open Claw crée déjà une nouvelle vague de demande. “L’agent AI a atteint un point d’inflexion et cela s’est littéralement produit au cours des 2 ou 3 derniers mois”, a déclaré Huang. Après l’IA des agents, a-t-il ajouté, il y aura l’IA physique, à mesure que de nouveaux modèles d’IA seront intégrés dans la robotique et les équipements de fabrication.
“L’IA est là. L’IA ne recule pas. L’IA ne fera que s’améliorer à partir de là”, a déclaré Huang.
Autrement dit, la fête ne fait que commencer et la musique n’est pas près de s’arrêter. Du moins, pas aux oreilles de Huang.
