Le 26 août après la clôture des marchés américains, NVIDIA publiera ses résultats du deuxième trimestre de l'exercice 2027. Avec une capitalisation boursière d'environ 5,3 billions de dollars (à la mi-août), l'une des plus grandes entreprises mondiales, ses résultats sont un baromètre pour toutes les transactions liées à l'IA. Mais cette fois-ci, le sentiment du marché est rarement divisé : presque personne ne doute que les chiffres seront bons, et presque personne n'ose affirmer que le cours de l'action montera.
Cette division est étayée par des données. Morgan Stanley l'a souligné dans sa pré-annonce de résultats : NVIDIA a clôturé en baisse le jour suivant la publication de ses résultats pendant quatre trimestres consécutifs. Les résultats ont dépassé les attentes, les perspectives ont été relevées, cela s'est répété tout au long de l'année passée, mais le cours de l'action a à chaque fois « baissé à la lumière des faits ». Pour ce trimestre, NVIDIA a donné des perspectives de chiffre d'affaires de 91 milliards de dollars (plus ou moins 2 %), le consensus des analystes est d'environ 91,9 milliards de dollars, et Jefferies prédit de manière optimiste 95 milliards de dollars. Les chiffres restent impressionnants, mais le véritable suspense s'est déplacé vers : Rubin.
L'écart technologique générationnel et le rythme de production en volume du cycle Rubin sont tous deux supérieurs à ceux du début de Blackwell ; la première quantification des revenus de Rubin dans les perspectives du T3 deviendra la plus grande variable pour briser la malédiction de la « chute après les résultats ». Mais l'« écart d'attentes » entre les perspectives et le consensus, ainsi que l'érosion des marges brutes due à la hausse des prix de la mémoire, signifient que cette confrontation autour des résultats n'est pas unilatérale.
Écart d'attentes : Quatre trimestres consécutifs de « baisse malgré le dépassement des attentes »
Si l'élément décisif est Rubin, pourquoi le marché ne paie-t-il pas directement pour le « dépassement des attentes » ? Une série de données passées donne la réponse.
Voici la performance de l'action NVIDIA le jour suivant la publication des résultats au cours des quatre derniers trimestres :
- FY2026 T2 (publié en août 2025) : Baisse de 0,88 % le jour suivant ;
- FY2026 T3 (publié en novembre 2025) : Baisse de 3,15 % le jour suivant ;
- FY2026 T4 (publié en février 2026) : Baisse de 5,46 % le jour suivant, cumul sur deux jours de -9,39 % ;
- FY2027 T1 (publié en mai 2026) : Baisse de 1,77 % le jour suivant, cumul sur deux jours de -3,64 %.
Quatre baisses consécutives le jour suivant les résultats
La « baisse le jour des résultats » n'est pas due à des performances inférieures aux attentes – bien au contraire, NVIDIA a livré des résultats au moins conformes aux attentes ces quatre trimestres. L'essence de la malédiction est la disparition de l'« écart d'attentes » : les perspectives données par la direction sont toujours corrigées à la hausse par le consensus du marché, mais l'amplitude du dépassement des attentes se rétrécit trimestre après trimestre. Lorsque le marché s'est habitué à considérer le « dépassement des attentes » comme la norme, les bonnes nouvelles ont du mal à se transformer en hausse du cours de l'action, et le moindre défaut peut être amplifié en raison d'une baisse.
Il est à noter que cette baisse est davantage une réalisation de l'émotion qu'une réfutation des fondamentaux – pendant ces quatre périodes de baisse, les prévisions de bénéfices des institutions n'ont pas baissé mais augmenté.
Ce trimestre, cette tension atteint un point d'équilibre délicat. Les perspectives de NVIDIA sont de 91 milliards de dollars, le consensus du marché est d'environ 91,9 milliards, et la prédiction optimiste de Jefferies est de 95 milliards. L'écart entre ces chiffres est la mesure de l'« écart d'attentes ». L'écart d'environ 0,9 milliard de dollars entre les perspectives et le consensus signifie que : même si NVIDIA dépasse légèrement le consensus, cela ne garantit pas une réaction positive du cours de l'action ; à l'inverse, toute déclaration défavorable concernant la montée en puissance de Rubin, les marges brutes ou le marché chinois pourrait déclencher une baisse.
Plus profondément, le cours de l'action a déjà anticipé l'avenir : le marché ne paie pas pour le trimestre passé, mais pour le taux de réalisation des deux ou trois prochains trimestres. Lorsque les chiffres eux-mêmes ne font plus de doute, la seule variable marginale capable de faire bouger le prix est la « pente de réalisation », c'est précisément la raison fondamentale pour laquelle le cycle Rubin attire tant d'attention.
Cependant, la baisse du dernier trimestre s'est nettement atténuée, passant de -5,46 % à -1,77 % – ce qui montre que la valorisation par le marché de la « baisse malgré le dépassement des attentes » s'atténue marginalement. Cela laisse un espace pour briser la malédiction, mais les données d'un seul trimestre ne suffisent pas à constituer une conclusion tendancielle.
La force de Rubin : Du « changement quantitatif » au « changement qualitatif »
La compression de l'écart d'attentes est la racine de la « baisse malgré le dépassement des attentes » ; et la variable capable de rouvrir cet écart est précisément Rubin, une nouvelle plateforme avec un écart technologique générationnel significatif.
Les données publiées par NVIDIA sur son blog officiel en juillet situent clairement la plateforme Vera Rubin : elle met l'accent sur les « performances par watt » et le « coût par token minimum », avec un déploiement mondial accéléré grâce au soutien de plus de 300 partenaires, CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Mistral y ayant déjà accès. Selon la communication officielle, Vera Rubin offre jusqu'à 10 fois de réduction des coûts de token pour l'inférence par rapport à la génération précédente Blackwell.
Il ne s'agit pas d'une mise à jour conventionnelle. Le Vera Rubin NVL72 intègre 72 GPU Rubin et 36 CPU Vera dans un seul baie, plusieurs nouvelles puces travaillant en synergie, couplées à une nouvelle génération d'interconnexion et de modules optiques, formant ce que NVIDIA appelle « un seul supercalculateur d'IA ». L'amélioration d'un facteur 10 du débit de tokens par mégawatt annoncée officiellement signifie que l'efficacité de l'offre de puissance de calcul de tout un centre de données est réévaluée, ce qui modifie la structure des coûts de l'unité de calcul pour les fournisseurs de cloud.
L'amélioration économique est tout aussi évidente : lors de l'exécution de DeepSeek R1, le Vera Rubin NVL72 offre une amélioration des performances par watt d'environ 5,4 fois et des performances par dollar d'environ 5 fois par rapport au GB200 NVL72.
En plaçant trois générations de produits côte à côte, l'écart générationnel est plus évident. Selon une estimation du coût relatif d'inférence par million de tokens (Hopper = 100), Blackwell est d'environ 2,9, Rubin descend encore à environ 0,3. C'est une amélioration d'un ordre de grandeur, pas un pourcentage.
Amélioration d'un ordre de grandeur du coût d'inférence (estimation relative, source : communication officielle de NVIDIA et rapports de recherche publics)
Placer cette « réduction de coût par 10 » dans le contexte de l'industrie donne une signification plus claire : une réduction d'un ordre de grandeur du coût de l'inférence rend commercialement viable la mise à l'échelle d'applications d'inférence qui ne l'étaient pas auparavant. Rubin abaisse la courbe de coût de production de toute l'industrie de l'IA, c'est la base du pouvoir de fixation des prix de NVIDIA à l'ère de l'inférence.
Le passage de Hopper à Blackwell était un « changement quantitatif », celui de Blackwell à Rubin est un changement qualitatif d'architecture centré sur les charges de travail d'inférence. La signification de ce changement qualitatif répond directement au récit des « ASIC moins chers ». La vitesse d'itération des plates-formes généralistes est précisément l'atout de NVIDIA face à la concurrence des puces personnalisées.
La capacité de réalisation de Rubin : De la production en volume au déploiement massif
La force du produit est établie, mais le marché se soucie davantage de la capacité de réalisation : Rubin pourra-t-il monter en puissance sans encombre et transformer les performances sur le papier en revenus réels.
Concernant le rythme de production, les informations officielles indiquent que la plateforme Vera Rubin est entrée en production en juillet 2026 et a commencé à être livrée dans le monde entier, des fabricants ODM comme Foxconn confirmant une montée en puissance des livraisons à partir du quatrième trimestre de cette année. Les prévisions des institutions suivent : Morgan Stanley s'attend à ce que Rubin contribue pour environ 9 milliards de dollars de revenus au T3 de l'exercice 2027 ; Jefferies prévoit plus de 13 000 baies Rubin livrées d'ici la fin de l'année, et plus de 120 000 pour l'ensemble de l'année 2027. En termes de revenus, la part de Rubin dans les revenus GPU de NVIDIA pourrait passer rapidement de 12 % au T3 de l'exercice 2027 à plus de 40 % au T4.
Montée en puissance de la part de Rubin dans les revenus GPU (source : Prévisions de Jefferies)
La raison centrale de l'optimisme de Jefferies réside dans la « réutilisation » : Rubin conserve la forme de baie à 72 GPU, permettant de réutiliser les infrastructures de centres de données à refroidissement liquide accumulées à l'époque du GB200/GB300, son rythme de montée en puissance devrait donc être nettement plus rapide qu'au début de Blackwell.
Les signaux de la chaîne d'approvisionnement sont également plutôt positifs : la confirmation par Foxconn d'une montée en puissance des livraisons au quatrième trimestre est considérée comme un point clé pour le passage de Rubin de la « production en volume » au « déploiement massif ». Le goulot d'étranglement de l'offre pour Rubin passe de la capacité de production des puces à la vitesse d'adaptation de l'infrastructure des centres de données.
Mais des voix prudentes existent également. TrendForce a souligné en avril que, en raison de la géopolitique et des ajustements de la chaîne d'approvisionnement, les livraisons de Rubin pourraient connaître des retards, Blackwell représentant toujours environ 70 % des livraisons de GPU haut de gamme en 2026 ; les leçons des performances bring-up initiales du GB200 non conformes et des cycles de test prolongés sont encore présentes, Semianalysis rappelle également que Rubin en est encore à sa phase de bring-up initiale. La divergence entre optimistes et prudents est précisément la variable la plus intéressante de cette soirée des résultats. Le fait que deux institutions jugent l'une sur les revenus, l'autre sur le nombre de baies, montre en soi que le marché n'a pas encore convergé sur son jugement de la pente de la montée en puissance.
Le cycle de test et le taux de rendement sont les plus grands risques d'exécution de cette soirée des résultats. L'écart technologique générationnel et le rythme de montée en puissance répondent à « ce que NVIDIA peut fabriquer » ; la demande et la concurrence répondent à « qui achètera cette puissance de calcul et qui la remplacera ». Cette dernière question doit être examinée sur un cycle plus long.
Demande et concurrence : Les acheteurs et les challengers
Les lignes de la demande et de la concurrence s'entremêlent pour déterminer ensemble jusqu'où Rubin peut aller.
Côté demande : Les acheteurs de puissance de calcul restent déterminés
Le plus surveillé est le lien profond entre NVIDIA et OpenAI. À la mi-août, NVIDIA a annoncé fournir un financement de plus de 105 milliards de dollars à OpenAI pour un centre de données dans l'Ohio, destiné à la terre, à l'électricité et aux infrastructures. Le projet a une capacité de calcul initiale de 4,25 gigawatts, avec une capacité planifiée à long terme de 8 GW. Cette échelle est nettement plus modeste que le plan de garantie de 250 milliards de dollars évoqué précédemment, faisant également du « modèle de financement de l'IA » un sujet incontournable de la conférence téléphonique des résultats.
Les achats des fournisseurs de cloud augmentent également. Goldman Sachs estime que les investissements mondiaux dans l'IA dépasseront 1 000 milliards de dollars en 2026, dont plus de la moitié aux États-Unis.
Structure des investissements mondiaux dans l'IA en 2026 (unités : milliards de dollars, source : Recherche Goldman Sachs)
Les quatre grands fournisseurs de cloud sont déjà des clients de déploiement initial de Vera Rubin. Le marché chinois connaît un changement subtil : selon le Financial Times, le H200 a été autorisé à l'exportation vers la Chine, ByteDance et Tencent ont chacun reçu environ 10 000 puces H200 ces dernières semaines. Bien que ces revenus ne soient pas encore inclus dans les perspectives de NVIDIA, et que la société ait clairement nié tout plan de puce LPU « spéciale » pour le marché chinois. Les revenus de la région Chine sont passés de 17,1 milliards de dollars pour l'exercice 2025 à 2,8 milliards de dollars pour le seul T2 de l'exercice 2026 (environ 3 % du chiffre d'affaires trimestriel). S'agit-il d'un écart temporaire ou d'un changement structurel ? Cela reste à observer.
Une autre contrainte provient de l'électricité. Le goulot d'étranglement pour le déploiement des centres de données d'IA passe des puces à l'électricité et aux cycles de raccordement au réseau. Il faut souvent plusieurs années entre le choix d'un site et la mise sous tension d'un centre de données de classe gigawatt. Cela signifie que même si l'approvisionnement en puces est suffisant, la vitesse à laquelle les acteurs en aval « peuvent obtenir de l'électricité et construire des bâtiments » freine également la réalisation de la demande. C'est précisément pour se prémunir contre l'incertitude côté demande que NVIDIA a choisi d'utiliser son bilan pour soutenir OpenAI. La durabilité de ce modèle sera un point focal inévitable de cette conférence téléphonique sur les résultats.
Côté concurrence : Les challengers se rapprochent
En juin, OpenAI et Broadcom ont conjointement lancé leur première puce d'inférence maison, Jalapeño, dont le coût serait inférieur de 50 % à celui des GPU NVIDIA selon la communication officielle, avec une conception à la production en seulement 9 mois ; peu après, Anthropic a également annoncé le démarrage de sa propre puce d'IA maison. Broadcom, avec ses XPU personnalisés et ses engagements à long terme auprès de clients hyperscale, est considéré par certaines institutions comme un adversaire « en train de réécrire l'économie de l'IA ». Au cours des deux derniers trimestres, ses revenus trimestriels liés à l'IA ont atteint le niveau des 8 milliards de dollars, avec une croissance plus rapide que celle de NVIDIA (bien qu'il s'agisse d'un rattrapage sur une base faible).
Considérant que l'inférence représente déjà plus de la moitié des revenus des centres de données de NVIDIA (dépassant 50 % pour la première fois au T1 de l'exercice 2027, dépassant historiquement l'entraînement pour la première fois), la pénétration des puces maison dans le segment à la marge la plus élevée est une menace structurelle à prendre au sérieux. NVIDIA ne l'évite pas, plaçant le récit de Rubin sur l'efficacité de l'inférence – utilisant l'avantage générationnel des plates-formes généralistes pour contrer l'érosion des puces spécialisées.
Plus profondément, le calcul économique ne soutient pas la substitution maison : si une ASIC maison ne permet d'économiser qu'environ 50 % des coûts, tandis que la prochaine génération de plateforme Rubin apporte une réduction d'un ordre de grandeur du coût de l'inférence, alors la motivation économique de la « substitution maison » sera réexaminée. C'est une course entre la vitesse d'itération des plates-formes généralistes et l'efficacité ponctuelle des puces spécialisées.
Trois points d'observation pour la soirée des résultats
En synthétisant l'analyse ci-dessus, les points d'observation clés de cette soirée des résultats peuvent se résumer à trois dimensions.
Premièrement, la marge brute. NVIDIA donne des perspectives de marge brute non-GAAP de 75 % (plus ou moins 50 points de base). Le consensus du marché est d'environ 75 %, essentiellement aligné avec le point médian des perspectives. La véritable pression est à plus long terme : Morgan Stanley prévoit une marge brute de 72,5 % pour l'exercice 2028, les coûts de la DRAM, des wafers, de l'emballage avancé et des substrats étant les principaux facteurs de frein. La capacité de maintenir la marge brute dans la fourchette moyenne des 70 % déterminera directement la valorisation par le marché du « contenu en or du cycle Rubin ».
Deuxièmement, la première quantification de Rubin dans les perspectives du T3. Le marché n'attend pas le T2 passé, mais la première orientation claire de la direction concernant la contribution de Rubin aux revenus. Si le chiffre donné dépasse les 12 % attendus par Jefferies, ce sera le plus grand catalyseur positif.
Troisièmement, les perspectives pour le marché chinois. L'entrée du H200 en Chine a progressé mais n'est pas incluse dans les perspectives. Toute nuance dans les déclarations de la direction sur « quand la Chine contribuera à nouveau aux revenus » pourrait modifier les attentes du marché.
Sur cette base, on peut établir un cadre de jugement simple : si Rubin dépasse les attentes dans les perspectives du T3, tout en maintenant une marge brute supérieure à 75 %, la malédiction des baisses consécutives sera très probablement brisée ; à l'inverse, si les perspectives atteignent à peine le consensus et que la marge brute est érodée par la hausse des prix, la « baisse après les résultats » pourrait se poursuivre pour un cinquième trimestre consécutif.
Il est important de rappeler que, même si la malédiction est brisée, la volatilité ne disparaîtra pas pour autant. L'examen par le marché des investissements dans l'IA passe de « la croissance peut-elle se poursuivre » au « contenu en or de la croissance ». La marge brute, l'exposition au financement, les contraintes électriques, chacun de ces éléments peut devenir un nouveau point de divergence. Plutôt que de parier sur la hausse ou la baisse de la soirée des résultats, il vaut mieux suivre l'évolution de ces trois axes directeurs au cours du quatrième trimestre.
La véritable signification du cycle Rubin ne réside peut-être pas dans les résultats de NVIDIA lui-même, mais dans le fait qu'il définit le point d'inflexion de l'inflation de la puissance de calcul IA. Lorsque le coût de l'inférence diminue d'un ordre de grandeur à chaque génération, le récit concurrentiel sur « qui est moins cher » pourrait être réécrit. (Cet article a été publié pour la première fois sur l'application TMTPost APP, auteur | Silicon Valley Tech-news, éditeur | Jiao Yan)
