Broadcom vs AMD : laquelle est l'action de puce IA la plus digne d'un pari après Nvidia ?

marsbitОпубліковано о 2026-06-09Востаннє оновлено о 2026-06-09

Анотація

Lorsqu'il s'agit d'investir dans des puces IA au-delà de Nvidia, Broadcom et AMD émergent comme les principaux concurrents. AMD adopte une approche de confrontation directe en concurrençant Nvidia sur le marché des GPU généraux, bénéficiant de la volonté des hyperscalers de diversifier leurs fournisseurs. Cependant, il reste confronté à la forte domination de Nvidia et à son écosystème logiciel CUDA. Broadcom, quant à lui, suit une stratégie différenciée en développant des puces personnalisées (XPU) adaptées aux charges de travail spécifiques de clients majeurs comme Anthropic, Google, Meta et OpenAI. Cette voie offre des avantages en efficacité et en fidélisation des clients, ce qui pourrait s'avérer décisif avec le déplacement de la demande vers l'inférence IA. Malgré une récente baisse de l'action après des perspectives trimestrielles décevantes, le PDG Hock Tan réaffirme l'objectif de 100 milliards de dollars de revenus annuels liés à l'IA d'ici l'exercice 2027. Les analystes estiment que la position concurrentielle de Broadcom est plus solide et que sa valorisation boursière, bien que supérieure à celle d'AMD, est justifiée par ses perspectives de croissance plus rapides et son portefeuille de clients d'élite.

Auteur : Justin Pope

Compilation : Chaoxiang Research

Introduction : En dehors de Nvidia, la bataille pour la deuxième place dans les puces IA s'intensifie. AMD a choisi de confronter directement la voie des GPU généralistes de Nvidia, tandis que Broadcom emprunte une voie différenciée avec des puces sur mesure (XPU), sécurisant des clients de premier plan comme Anthropic, Google, Meta et OpenAI.

Après les derniers résultats, l'action Broadcom a fortement chuté, mais le PDG maintient l'objectif de revenus annuels de 100 milliards de dollars pour les puces IA d'ici l'exercice 2027. L'analyste de Motley Fool, Justin Pope, estime que même si l'évaluation de Broadcom est plus élevée, cette prime mérite d'être payée.

Légende : Source Getty Images

Nvidia reste fermement installé à la première place du marché des puces pour centres de données IA. Mais le gâteau de l'IA est si grand que la deuxième place vaut également beaucoup. Selon les estimations de Statista, le marché des puces IA atteindra 3330 milliards de dollars d'ici 2030.

Cela signifie que d'autres entreprises ont également l'opportunité de rapporter beaucoup d'argent aux investisseurs. Broadcom (AVGO, -7.49% ce jour-là) et AMD (-11.01% ce jour-là) sont les deux concurrents les plus sérieux. Les deux entreprises ont réalisé des progrès dans le domaine des puces IA, mais globalement, l'une d'elles est clairement plus digne d'être détenue que l'autre.

AMD a choisi une voie plus difficile

La question centrale est : comment une entreprise plus petite peut-elle rivaliser pour le marché avec un géant du secteur ?

La stratégie d'AMD est de concurrencer Nvidia de front dans le domaine des puces IA généralistes. Pour être juste, elle a obtenu quelques résultats. Au premier trimestre 2026, les revenus des centres de données ont augmenté de 57 % en glissement annuel, atteignant 5,8 milliards de dollars.

AMD bénéficie du fait que les hyperscalers de l'IA ne veulent naturellement pas mettre tous leurs œufs dans le panier de Nvidia. AMD a récemment annoncé qu'elle fournirait à Meta 6 GW de GPU Instinct, dont le premier GW est une version personnalisée.

Mais AMD a peu de chances de menacer sérieusement la domination de Nvidia. Meta et les autres clients de Nvidia sont déjà fortement liés à l'écosystème logiciel CUDA de Nvidia. Le fossé de CUDA n'est pas quelque chose que l'on peut franchir avec des spécifications matérielles.

La voie des puces sur mesure de Broadcom est la gagnante

Pour ouvrir une brèche dans le fossé de Nvidia, il faut emprunter un chemin différent. Broadcom y est parvenu avec ses puces XPU.

Contrairement à AMD qui met l'accent sur les puces IA généralistes, Broadcom conçoit des puces sur mesure pour les charges de travail IA spécifiques de chaque client. Cette approche offre des avantages en termes d'efficacité et rend la relation client plus collante. Actuellement, Broadcom conçoit des puces sur mesure pour des entreprises comme Anthropic, Alphabet (la société mère de Google), Meta et OpenAI, entre autres.

À mesure que la demande en puissance de calcul passe de l'entraînement à l'inférence, l'efficacité devient encore plus cruciale, ce qui amplifie l'avantage des puces sur mesure.

Après les derniers résultats du deuxième trimestre, Wall Street a massivement vendu Broadcom, principalement en raison des prévisions de revenus IA pour le troisième trimestre inférieures aux attentes. Mais le PDG Hock Tan a réitéré lors de la conférence téléphonique sur les résultats que l'objectif à long terme de l'entreprise d'atteindre 100 milliards de dollars de ventes annuelles de puces IA d'ici l'exercice 2027 reste inchangé. Les revenus IA du deuxième trimestre étaient de 10,8 milliards de dollars, et la marge de croissance reste importante à mesure que les projets de puces sur mesure se concrétisent.

Cher, mais justifié

Broadcom dispose d'un portefeuille de clients IA de premier plan et progresse vers son objectif de 100 milliards de dollars de revenus annuels, sa position concurrentielle est effectivement meilleure que celle d'AMD. Les investisseurs peuvent noter que l'action Broadcom est plus chère que celle d'AMD, mais cette prime est justifiée.

Légende : Comparaison du ratio cours/ventes à terme entre AVGO et AMD, source YCharts

Les analystes prévoient que la croissance de Broadcom sera bien plus rapide que celle d'AMD, et l'écart d'évaluation entre les deux n'est pas énorme. Surtout après ce repli post-publication des résultats, Broadcom mérite davantage d'être achetée.

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QQuelle est la stratégie d'AMD sur le marché des puces IA et pourquoi l'analyste la considère-t-elle plus difficile ?

AAMD choisit de concurrencer directement Nvidia sur le marché des puces IA généralistes (GPU). L'analyste considère cette voie plus difficile car Nvidia bénéficie d'un écosystème logiciel (CUDA) profondément ancré chez les clients, créant une barrière à l'entrée qu'il est difficile de franchir uniquement avec du matériel.

QComment Broadcom aborde-t-il différemment le marché des puces IA par rapport à AMD ?

AContrairement à AMD qui se concentre sur les GPU généralistes, Broadcom adopte une approche de puces personnalisées (XPU). Il conçoit des puces sur mesure pour les charges de travail spécifiques de chaque client majeur, comme Anthropic, Alphabet, Meta et OpenAI, ce qui offre des avantages en efficacité et renforce la fidélité des clients.

QPourquoi le cours de l'action Broadcom a-t-il chuté après la publication de ses résultats récents, et quelle est la perspective à long terme du PDG ?

ALe cours de Broadcom a chuté après que ses prévisions de revenus IA pour le troisième trimestre soient tombées en dessous des attentes de Wall Street. Malgré cela, le PDG Hock Tan a réaffirmé l'objectif à long terme de l'entreprise : atteindre un chiffre d'affaires annuel de 100 milliards de dollars pour ses puces IA d'ici l'exercice 2027.

QSelon l'article, pourquoi l'analyste estime-t-il que la prime de valorisation de Broadcom par rapport à AMD est justifiée ?

AL'analyste estime que la prime de valorisation de Broadcom est justifiée car l'entreprise possède une base de clients IA de premier ordre, une voie de différenciation stratégique (puces sur mesure) et des perspectives de croissance attendues bien supérieures à celles d'AMD, malgré une valorisation (ratio cours/ventes) seulement légèrement plus élevée.

QQuel est le principal avantage concurrentiel que Broadcom tire de sa stratégie de puces personnalisées (XPU) selon l'article ?

ALe principal avantage concurrentiel de la stratégie XPU de Broadcom est qu'elle offre une plus grande efficacité pour les charges de travail spécifiques des clients et crée une relation client plus étroite et 'collante'. Cet avantage devrait s'accentuer à mesure que les besoins en calcul passent de la phase d'entraînement des modèles d'IA à celle d'inférence, où l'efficacité est cruciale.

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