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Nvidia prévoit 1 000 milliards de dollars de commandes pour ses systèmes d'IA d'ici 2027
information fournie par Zonebourse 16/03/2026 à 20:51

Lors de la conférence GTC, le directeur général de Nvidia, Jensen Huang, a fortement relevé les perspectives commerciales liées aux plateformes d'intelligence artificielle Blackwell et Vera Rubin. Le groupe anticipe désormais une demande cumulée atteignant 1 000 milliards de dollars d'ici 2027.

Lors de la conférence annuelle des développeurs GTC à San Jose, Jensen Huang a déclaré que les commandes pour les systèmes d'intelligence artificielle Blackwell et Vera Rubin pourraient atteindre 1 000 milliards de dollars d'ici 2027. L'an dernier, Nvidia évoquait encore une opportunité de revenus d'environ 500 milliards de dollars pour ces technologies. La directrice financière Colette Kress avait déjà indiqué récemment que la croissance attendue en 2026 devrait dépasser les estimations initiales. Selon le dirigeant, la demande augmente fortement aussi bien du côté des grandes entreprises que des start-up.

Cette dynamique s'explique par l'essor des applications d'intelligence artificielle dites "agentiques", capables de créer et de coordonner d'autres agents pour réaliser des tâches complexes. Cette évolution entraîne une explosion du nombre de tokens générés et accroît les besoins en puissance de calcul pour l'inférence, c'est-à-dire l'exécution rapide des modèles d'IA. Les processeurs graphiques du groupe ont ainsi contribué à faire de Nvidia la société cotée la plus valorisée au monde, avec une capitalisation d'environ 4 500 milliards de dollars.

Le groupe prévoit de lancer la plateforme Vera Rubin plus tard cette année. Composé d'environ 1,3 million de composants, ce système devrait offrir une performance énergétique dix fois supérieure à celle de la génération précédente Grace Blackwell. Nvidia a également présenté la puce Groq 3 Language Processing Unit, issue de la start-up Groq dont il a acquis l'essentiel des actifs pour environ 20 milliards de dollars en décembre. Cette technologie vise à accélérer les performances des GPU dans les charges de travail liées à l'intelligence artificielle.

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