Nvidia perd du terrain alors que la concurrence s'intensifie : le leader des puces IA peut-il conserver son avantage ?

Points clés

• L’action Nvidia a chuté de 12,6 % tout au long de novembre alors que le sentiment du marché se tournait vers des préoccupations concernant les valorisations de l’industrie de l’IA
• Gemini 3 de Google, alimenté par des puces TPU maison plutôt que par des GPU Nvidia, a démontré que le silicium personnalisé peut rivaliser efficacement
• Malgré une croissance massive des bénéfices au T3, des questions persistent quant à la capacité de Nvidia à maintenir sa position de marché premium à long terme

La baisse de novembre et ce qui l’a déclenchée

Le secteur de l’IA a connu un retour à la réalité en novembre, Nvidia prenant une place centrale dans une correction plus large. La puissance des semi-conducteurs a vu son action chuter de 12,6 % entre fin octobre et fin novembre, même si l’entreprise a publié un autre rapport de résultats solide. Ce décalage entre des résultats financiers solides et la faiblesse du cours révèle des préoccupations plus profondes chez les acteurs du marché.

Les investisseurs ne réagissaient pas uniquement à la performance de Nvidia — ils se posaient des questions fondamentales sur la capacité de la croissance actuelle de l’IA à justifier les investissements coûteux en capital. Tout l’écosystème de l’infrastructure de l’intelligence artificielle a été mis en question, avec des valorisations excessives de Nvidia particulièrement exposées.

Le défi de Google face à la domination des puces Nvidia

Le véritable catalyseur de l’anxiété de novembre est venu de l’annonce de Google de son dernier modèle d’IA, Gemini 3. Ce qui rend cette sortie particulièrement significative, ce n’est pas seulement les capacités du modèle, mais la façon dont il a été entraîné.

Contrairement aux concurrents qui s’appuient sur l’infrastructure coûteuse de GPU de Nvidia, Google a construit et déployé Gemini 3 en utilisant ses propres puces personnalisées — des TPU spécifiquement conçus pour les opérations matricielles nécessaires à l’entraînement de grands modèles de langage. Les implications ont été immédiates et préoccupantes pour les supporters de Nvidia.

Ces processeurs spécialisés offrent une alternative convaincante. Les TPU de Google sont à la fois plus économiques à fabriquer et nettement moins chers à faire fonctionner comparés aux solutions GPU standard. Ils représentent une intégration verticale à grande échelle — la capacité d’optimiser le matériel spécifiquement pour les charges de travail visées plutôt que de dépendre de plateformes de calcul à usage général.

Ce développement remet en question la thèse d’investissement centrale de Nvidia. Bien que les GPU de Nvidia restent plus polyvalents et puissants en termes bruts, la qualité de sortie de Gemini 3 soulève une question inconfortable : si des entreprises hyperscale comme Google peuvent construire des modèles compétitifs sur un silicium propriétaire optimisé, qu’est-ce qui justifie le prix premium des offres grand public de Nvidia ?

Solides fondamentaux face au pessimisme du marché

L’ironie de la baisse de novembre est que l’activité sous-jacente de Nvidia ne montrait aucune faiblesse. Le troisième trimestre de l’entreprise a livré des résultats que beaucoup considéreraient comme exceptionnels — une croissance explosive du chiffre d’affaires et des bénéfices, tant en glissement annuel qu’en séquentiel, combinée à des marges brutes qui rivalisent avec celles des entreprises de logiciels plutôt qu’avec celles des fabricants de puces traditionnels.

Pourtant, le marché a choisi de passer outre ces métriques, suggérant que la performance financière seule n’est pas ce que les investisseurs intègrent actuellement dans la valorisation de Nvidia. Ce décalage souligne un changement critique : les questions sur la durabilité de la croissance l’emportent désormais sur la preuve de la force actuelle.

Quelles sont les perspectives ?

Décembre a apporté un certain soulagement, avec une hausse d’environ 4,3 % de l’action Nvidia en début de mois, alors que la panique vendeuse s’est calmée. Cependant, les tensions sous-jacentes qui ont conduit à la correction de novembre restent non résolues.

Les perspectives à court terme semblent stables. Aucune preuve convaincante ne suggère que les carnets de commandes de Nvidia s’affaiblissent ou que les clients se détournent de ses produits. La construction de l’infrastructure pour les applications d’IA se poursuit, et Nvidia reste le choix par défaut pour la plupart des entreprises entrant dans ce domaine.

La vision à plus long terme comporte davantage d’incertitudes. La valorisation totale de Nvidia dépend du maintien de son taux de croissance et de sa position de leader sur le marché. Bien que les indicateurs à court terme restent favorables, plusieurs vents contraires méritent d’être pris en compte : l’émergence progressive de silicium personnalisé concurrent chez de grandes entreprises technologiques, le retour sur investissement économique réel non prouvé à grande échelle pour l’IA, et le schéma historique des cycles de marché qui finissent par tester même les entreprises les plus solides.

Le recul de 12,6 % de novembre pourrait être temporaire, mais il indique que les investisseurs commencent à exiger plus que de simples chiffres trimestriels impressionnants. Ils se demandent si la bulle de l’IA peut s’étendre indéfiniment ou si les valorisations actuelles ont déjà intégré un optimisme que la réalité n’a pas encore justifié.