Huang Renxun a déclaré lors de la dernière conférence téléphonique sur les résultats que les dépenses annuelles en infrastructure IA atteindraient 4 000 milliards de dollars, soit quatre fois le consensus de Wall Street. Cette somme se répercutera finalement sur chaque individu sous forme de factures d'électricité, de frais d'abonnement, voire de changements sur le marché du travail.
Auteur et source de l'article : Nouvelle Intelligence
NVIDIA vaut maintenant 5,7 billions de dollars américains.
Ce chiffre dépasse la prévision du PIB allemand pour l'année 2026, qui s'élève à 5,45 billions de dollars.
Une entreprise qui vend des puces, plus précieuse que la plus grande économie d'Europe.
Le soir du 20 mai, NVIDIA a publié ses résultats du premier trimestre de l'exercice 2027, avec un chiffre d'affaires de 81,6 milliards de dollars, en hausse de 85 % en glissement annuel, dépassant largement les attentes de Wall Street.
Les activités du centre de données ont généré 75,2 milliards de dollars, en hausse de 92 % en glissement annuel, et représentent plus de 90 % du chiffre d'affaires total.
Bénéfice net de 58,3 milliards de dollars, plus que triplé en glissement annuel.
Ce qui est encore plus impressionnant, c'est la prévision pour le prochain trimestre, à 91 milliards de dollars, soit plus de 4 milliards de dollars au-dessus des attentes des analystes.
NVIDIA a également ajouté 80 milliards de dollars de quota de rachat d'actions.
Cette entreprise gagne tant d'argent qu'elle ne sait plus quoi en faire.
4 billions de dollars américains, à qui appartient cet argent ?
Les chiffres du bilan ne sont qu'un apéritif.
L'analyse lancée par Huang Renxun lors de la conférence téléphonique suivante était véritablement époustouflante.
Les dépenses de capital en IA des grands fournisseurs de cloud atteignent actuellement 1 000 milliards de dollars par an et devraient augmenter jusqu'à 3 à 4 000 milliards de dollars.
What is the Wall Street consensus expectation?
Selon une analyse de Laura Martin de Needham, il est estimé que les dépenses en capital des grands fournisseurs de cloud atteindront 1,03 trillion de dollars en 2028.
The number mentioned by Jensen Huang is four times this consensus.
La CFO d'NVIDIA, Colette Kress, a fourni une feuille de route selon laquelle les dépenses annuelles en infrastructure IA pourraient atteindre 3 à 4 billions de dollars d'ici 2030.
L'analyste de Needham, Laura Martin, a déclaré dans un rapport d'analyse que la vision de Jensen Huang diffère de celle décrite par les fournisseurs de cloud, et qu'elle est encore plus intéressante.
L'argent est déjà en train de brûler.
Au premier trimestre, les dépenses en capital de Google s'élèvent à 35,7 milliards de dollars, doublant par rapport à l'année précédente ; Amazon dépense 44,2 milliards de dollars, le montant le plus élevé parmi les quatre entreprises ; Microsoft investit 30,9 milliards de dollars, en hausse de 84 % en glissement annuel.
Meta a augmenté son budget d'investissements en capital pour l'année à 125 à 145 milliards de dollars, mais le marché lui a répondu par un coup dur : son cours a chuté de 9,25 % le lendemain.
Les quatre ensemble, ils devraient investir un total de 725 milliards de dollars en 2026.
La banque américaine prévoit que le montant total des émissions de dettes des fournisseurs de cloud cette année atteindra 175 milliards de dollars, soit six fois le niveau annuel moyen des cinq dernières années.
Qu'est-ce que 4 billions de dollars américains ?
Équivalent au PIB annuel du Japon.
This money will ultimately have to be earned back from somewhere.
Votre facture d'électricité finance l'IA
Ce pari audacieux semble lointain, mais il modifie déjà la vie des gens ordinaires, à commencer par les factures d'électricité.
John Steinbach, résident de Virginie, a reçu une facture d'électricité de 281 $ en janvier 2026, contre environ 100 $ le mois précédent.
Il a vécu dans cette maison pendant près de 40 ans et n'a jamais vu une telle hausse.
La Virginie est la région des États-Unis avec la plus forte concentration de centres de données, qui ont consommé près de 40 % de l'électricité de l'État en 2024 uniquement.
Ce n'est pas un cas isolé.
https://www.consumerreports.org/data-centers/ai-data-centers-impact-on-electric-bills-water-and-more-a1040338678/
Selon l'étude de SemiAnalysis, la région du réseau PJM, couvrant 13 États de la côte est des États-Unis et 67 millions d'habitants, a vu les factures d'électricité domestiques augmenter en moyenne d'environ 15 % en 2026 par rapport à l'ère pré-AI.
Selon les données de l'Agence internationale de l'énergie, une centre de données ultra-échelle typique consomme autant d'électricité que 100 000 foyers.
Le projet Hyperion de Meta planifié en Louisiane nécessite au moins 5 gigawatts d'électricité, soit trois fois la consommation totale de la ville de La Nouvelle-Orléans.
D'ici 2028, la consommation d'électricité des centres de données aux États-Unis devrait représenter 12 % de la consommation totale d'électricité du pays.
D'ici 2030, les factures d'électricité aux États-Unis devraient augmenter en moyenne de 8 %.
C'est une équation simple : les géants de la technologie construisent des usines d'IA, ces usines consomment de l'électricité, et qui paie le coût de l'extension du réseau électrique ?
La réponse actuelle est, pour le moment, tout le monde.
100 employés IA t'entourent
L'électricité n'est que le prélude.
Huang Renxun a décrit un cadre plus vaste lors de la conférence téléphonique sur les résultats : il y a actuellement 1 milliard d'utilisateurs humains dans le monde, et le monde va bientôt compter des dizaines de milliards d'agents, chacun engendrant des sous-agents.
Cela n'est pas dit à la légère.
Il a fourni des chiffres plus précis lors de la conférence GTC en mars de cette année, prévoyant que dans dix ans, NVIDIA comptera 75 000 employés humains et 7,5 million d'agents, soit 100 agents par personne.
Un sondage de McKinsey en novembre dernier a révélé que 62 % des entreprises testent déjà des agents.
Andrej Karpathy a mené une expérience consistant à faire optimiser par un agent le processus d'entraînement d'un petit modèle linguistique ; l'agent a effectué 700 expériences en deux jours et a identifié 20 solutions d'optimisation.
https://x.com/karpathy/status/2030371219518931079
Mais il y a une réalité qu'on ne peut pas ignorer.
La fiabilité de l'agent est encore bien loin de pouvoir lui laisser libre cours.
Un agent d'une entreprise a supprimé une base de données de production entière en 9 secondes après avoir obtenu des privilèges accrus, effaçant toutes les données clients, les enregistrements de réservation et les sauvegardes.
Le PDG de ServiceNow, Bill McDermott, a directement déclaré que la capacité de gouvernance est une question de vie ou de mort.
Les besoins en calcul de l'agent ont encore augmenté la demande en puissance de calcul.
Huang Renxun a révélé que la quantité de calcul nécessaire pour l'IA agente a augmenté de 1000 % par rapport à l'IA générative il y a deux ans.
La prochaine plateforme Vera Rubin d'NVIDIA a été conçue précisément à cet effet, réduisant le coût des tokens d'inférence à un dixième de celui de Blackwell et divisant par quatre le nombre de GPU nécessaires pour entraîner des modèles de même taille.
Les principaux laboratoires tels qu'Anthropic, Meta, OpenAI et Mistral AI ont officiellement annoncé qu'ils formeront leur prochaine génération de modèles sur Rubin.
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-vera-rubin-platform
From this perspective, the $4 trillion infrastructure projection is not even aggressive.
Péage sur l'autoroute vers l'AGI
Tous les chiffres, tous les investissements, mènent finalement au même objectif.
Lorsque le coût de l'inférence diminue de dix fois, que la taille des modèles continue d'augmenter et que des milliards d'agents fonctionnent de manière autonome et collaborent entre eux, la fin de cette courbe technologique ne porte qu'un seul nom : l'AGI. Un peu plus loin, il y a l'ASI, l'intelligence artificielle supérieure.
Un investissement de 4 billions de dollars dans les infrastructures revient finalement à construire une autoroute vers l'AGI.
Huang Renxun parie que la fin de ce chemin est suffisamment précieuse pour que tous les investissements le long du parcours n'en soient que des détails.
Si l'AGI arrive vraiment à la fin de cette décennie, toutes les discussions actuelles sur le fait que les investissements dans l'IA puissent ou non rapporter seront sans importance.
Un système capable d'accomplir automatiquement presque toutes les tâches cognitives redéfinira le concept même de « rendement ».
À l'époque, la seule question était : « Qui a le droit de siéger à la table du siècle de l'AGI ? »
NVIDIA a déjà pris place. Les quatre géants du cloud misent de l'argent réel.
Et chaque individu ordinaire sera un partie prenante de ce grand pari, que vous le vouliez ou non.
Références :
NVIDIA publie son rapport financier du premier trimestre de l'exercice 2027
https://www.cnbc.com/2026/05/21/ai-spending-expected-to-top-1-trillion-in-2-years-why-that-estimate-may-be-too-low.html