Le rapport financier le plus solide de l'histoire de Nvidia, pourquoi a-t-il entraîné une chute épique ? Une lecture pour comprendre la « finance computationnelle » de NVDA

Auteur : 137Labs

Le 25 février 2026, le leader mondial des puces AI, Nvidia (NVDA), a publié ses résultats du quatrième trimestre fiscal 2026 (se terminant le 25/01/2026) et de l’année complète : revenus, bénéfices et revenus du centre de données ont presque entièrement dépassé les attentes, tout en maintenant à la hausse les prévisions pour le trimestre suivant. Selon la logique traditionnelle « performance entraînant le cours », ce type de résultats implique généralement une hausse certaine.

Cependant, le marché a donné une réponse opposée. Le lendemain de la publication, le cours de NVDA a chuté d’environ 5,46 %, avec une évaporation large de la capitalisation boursière d’environ 2600 milliards de dollars en une seule journée. La forte solidité des fondamentaux contraste fortement avec la faiblesse du cours, et la cause principale n’est pas la « véracité des résultats », mais plutôt le fait que le poids de la valorisation sur le marché des capitaux se déplace de « bénéfice du trimestre » vers « durée de croissance, pente des investissements en capital et risques structurels ».

1. Fixer les résultats : à quel point la performance est-elle forte ?

Selon les données officielles de Nvidia, voici les chiffres clés du Q4 et de l’année complète 2026 :

·Revenus du Q4 : 68,127 milliards de dollars (+73 % en glissement annuel, +20 % en glissement trimestriel)

·Revenus du centre de données Q4 : 62,3 milliards de dollars (+75 %, +22 %), record historique

·Bénéfice net GAAP Q4 : 42,96 milliards de dollars ; bénéfice net non-GAAP : 39,55 milliards de dollars

·Revenus annuels : 215,938 milliards de dollars (+65 % en glissement annuel)

·Bénéfice net GAAP annuel : 120,067 milliards de dollars

·Prévision pour le prochain trimestre (Q1 2027) : revenus d’environ 78 milliards de dollars (±2 %)

Ces chiffres signifient deux choses : premièrement, la demande en infrastructure AI reste en forte expansion ; deuxièmement, la structure des revenus de Nvidia se concentre de plus en plus sur « le seul moteur du centre de données ».

2. La force devient un risque unique : une part trop importante du centre de données

Ce qui brille dans ces résultats, c’est aussi ce qui rend le marché le plus sensible : les revenus du centre de données du Q4 s’élèvent à 62,3 milliards de dollars / revenus totaux de 68,1 milliards, soit environ 91,5 %. Cela signifie que Nvidia mise presque entièrement sa croissance sur le « cycle de dépenses en capital AI » — plus les fournisseurs de cloud, les États souverains et les grandes entreprises investissent massivement en puissance de calcul, plus Nvidia ressemble à une machine à croissance rapide ; si ces investissements se contractent, la volatilité sera également amplifiée.

Par ailleurs, même si ses autres activités progressent, elles ne peuvent pas vraiment contrebalancer cette dépendance. Les secteurs comme l’automobile, le gaming ou la visualisation professionnelle, en volume, ne rivalisent pas avec le centre de données. Par exemple, le chiffre d’affaires d’un trimestre dans l’automobile est d’environ 604 millions de dollars, bien insuffisant pour résister aux cycles du centre de données. Cette structure, en phase de marché haussier, est perçue comme une « efficacité hautement concentrée », mais lors d’un tournant émotionnel, elle peut rapidement se transformer en dépendance à un seul moteur, avec une décote.

3. La concentration client augmente : le contrôle de la croissance entre les mains de quelques-uns

Le marché résume souvent la structure client de Nvidia par « plus de la moitié du chiffre d’affaires provient de cinq grands fournisseurs de cloud ». En 2026, la concentration des ventes de Nvidia s’est accrue, avec deux clients représentant ensemble 36 % du chiffre d’affaires. La conclusion est claire : la croissance explosive de Nvidia est fortement liée à quelques très grands clients.

Ce lien présente un double tranchant :

· En phase de croissance : plus ces clients se développent rapidement, plus Nvidia peut « percevoir des taxes » ;

· En phase de déclin : si ces clients ralentissent leurs investissements, les commandes et la valorisation de Nvidia seront sous pression ;

· Un risque plus subtil concerne le pouvoir de négociation : si ces clients commencent à soutenir systématiquement un second fournisseur ou à développer leurs propres puces, la « prime de monopole » de Nvidia sera comprimée en « prime de leadership ».

La chute du cours après résultats reflète en grande partie cette anticipation du risque combiné « concentration de croissance + transfert de pouvoir de négociation ».

4. Pourquoi « dépasser les attentes » devient un mauvais signe ? La logique de valorisation passe de court à long terme

La répétition de résultats supérieurs aux attentes a progressivement fait perdre à « dépasser les prévisions » son effet de surprise marginale. Les investisseurs ont déjà intégré dans leurs positions et produits dérivés la forte performance, ce qui aboutit à un scénario classique : aussi bons soient-ils, si les résultats ne dépassent pas une narration existante, cela déclenche souvent une prise de bénéfices.

Ce type de mouvement se manifeste souvent par une « réalisation des bonnes nouvelles ». Quand le marché anticipe une croissance sur le cycle 2027 et au-delà, le vrai enjeu des résultats n’est pas de continuer à « exploser » ce trimestre, mais de répondre à la question : « Combien de temps la croissance peut-elle durer, sous quelle structure, dans quel environnement concurrentiel ? » En l’absence de certitudes sur le long terme, on observe une anomalie : fondamentaux solides mais cours faibles.

5. La bulle AI est-elle un mythe ? Elle ressemble plutôt à une réévaluation des investissements et du crédit

Le « mythe de la bulle AI » est souvent mal compris comme « l’AI n’a pas de valeur ». La réalité plus précise est que : la valeur de l’AI est indiscutable, mais le décalage entre investissements et retours est sérieusement pris en compte dans la valorisation.

Les dépenses en capital des cloud providers en AI continuent d’augmenter, avec des investissements massifs, mais la rentabilité commerciale est encore en phase de montée. Dans un contexte de taux d’intérêt élevés ou de pression sur les bénéfices, le marché se demande : quand ces investissements massifs en puissance de calcul se traduiront-ils en profits durables ? Si, à court terme, ils restent « investis sans profit », la valorisation des fournisseurs de capacité de calcul sera réévaluée.

Ce phénomène n’est pas sans rappeler le cycle dans la cryptosphère : l’expansion des infrastructures précède souvent la concrétisation des applications. Quand « l’offre s’étend » avant que la demande ne se manifeste, les prix et valorisations sont très sensibles aux émotions. L’AI en est à un stade similaire, sauf que cette fois, la comptabilité n’est pas sur la blockchain mais dans les résultats des cloud providers et des leaders en semi-conducteurs.

6. La vraie menace concurrentielle : ce n’est pas « quelqu’un peut faire un GPU », mais « les clients ne veulent pas se limiter à un seul »

Depuis longtemps, Nvidia a construit sa barrière par la domination des GPU, l’écosystème CUDA et ses solutions systémiques. Mais la mutation stratégique majeure ne vient pas d’une percée d’une seule entreprise, mais d’un changement structurel côté client : l’introduction d’un second fournisseur + le développement de puces maison + le remplacement par des systèmes plutôt que par des cartes uniques.

1) AMD × Meta : la stratégie de second fournisseur se systématise

Meta et AMD ont conclu un partenariat à long terme de plusieurs centaines de millions de dollars, non seulement pour changer rapidement de parts de marché, mais surtout pour envoyer un signal : les très grands clients soutiennent désormais des solutions de substitution, réduisant leur dépendance à un seul fournisseur. La conséquence directe est une baisse du pouvoir de négociation de Nvidia, et donc une compression de sa prime de valorisation.

2) L’ère du raisonnement : le combat pour la puissance de calcul passe de « formation » à « coûts et délais »

Le cœur de l’industrie AI évolue : du « entraînement » sans limite de coûts, on passe à la « inférence » sensible aux coûts, à la latence, à la consommation d’énergie et au coût unitaire. Cela favorise l’émergence de nouveaux acteurs spécialisés. Nvidia, en intégrant des technologies et équipes d’inférence (par exemple avec la licence technologique et l’intégration de Groq), montre que la compétition dans cette phase ne se limite plus à la performance des puces, mais devient une lutte pour l’efficacité globale du système.

7. Nvidia construit une « seconde courbe » : de la puissance cloud à un système d’exploitation pour le monde physique

Se limiter à voir Nvidia comme « un vendeur de GPU » sous-estime sa stratégie. La société pousse depuis plusieurs cycles à la plateforme pour l’AI physique : conduite autonome, robotique, simulation industrielle, avec des initiatives open source pour l’inférence et la validation de sécurité (ex : Alpamayo). Ce mouvement, à court terme, est modeste, mais il indique une orientation : Nvidia veut devenir « la base du système d’exploitation » plutôt que simplement un fournisseur de matériel, en verrouillant ses clients dans une plateforme et un écosystème.

Une fois cette plateforme adoptée, la croissance ne sera plus uniquement dictée par les investissements cloud, mais aussi par la digitalisation industrielle, la robotique et la conduite autonome, avec des cycles plus longs. Avant que cette seconde courbe ne devienne réellement massive, le marché continuera probablement à valoriser principalement « le moteur unique du centre de données + cycle capex » dans une logique de court terme.

8. Les variables clés de 2026 : ce qui détermine la valorisation n’est pas le compte de résultat, mais trois courbes vérifiables

Ce qui détermine la valorisation centrale de Nvidia en 2026, ce n’est pas « si la croissance peut continuer », mais « combien de temps elle peut durer, sous quelle structure ». Le marché surveillera principalement trois courbes vérifiables :

1. L’allure de la pente des investissements en capital des cloud providers : accélère-t-elle ou ralentit-elle ?

2. La structure des revenus d’inférence et leur pénétration systématique : la transition de « vendre des GPU » à « vendre des systèmes complets (réseaux, logiciels, plateformes) » peut-elle continuer à accroître la fidélité et la valeur par client ?

3. La vitesse d’adoption par des fournisseurs alternatifs et l’auto-développement : plus vite ces solutions de substitution passent de pilotes à achats à grande échelle, plus la prime de Nvidia sera comprimée.

Conclusion : le résultat des résultats prouve que le mythe de la puissance de calcul perdure, mais la valorisation entre dans une « phase de jugement de la durée »

Ce rapport montre que la vague d’infrastructure AI continue, et Nvidia reste la machine à flux de trésorerie la plus puissante dans le domaine. Mais la chute du cours rappelle que, lorsque « l’explosion » devient la norme, la logique de valorisation change : elle passe de la croissance à la durabilité, du profit à la durée de croissance, du monopole à la compétition.

Les ajustements post-résultats ne signifient pas forcément un retournement fondamental, mais plutôt un déplacement du centre de gravité de la valorisation. Nvidia reste forte, mais le vrai défi est : « Combien de temps la croissance peut-elle durer, et la structure peut-elle devenir plus stable ? » La réponse à cette question déterminera la limite de valorisation de Nvidia en 2026, et influencera aussi la perception du risque dans l’univers des actifs liés à l’IA.