NVIDIA a terminé son deuxième trimestre fiscal 2027 avec 96,221 milliards de dollars de chiffre d'affaires, soit 18 % de plus qu'au trimestre précédent et 106 % de plus qu'un an auparavant. Le Data Center représente 89 milliards à lui seul, en progression de 117 % sur un an.

Le prochain objectif est déjà fixé à environ 108 milliards de dollars de revenus, avec une marge d'erreur de 2 %. NVIDIA précise que cette prévision n'intègre aucun chiffre d'affaires provenant de puces Data Center compute vendues en Chine.

La partie inhabituelle se trouve dans le calendrier produit. Vera Rubin n'arrive pas en fin d'année comme une architecture encore lointaine : la plateforme est en pleine production et des racks fonctionnent déjà chez CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure et Nebius.

Rubin pourrait représenter environ un dollar sur cinq du Data Center dès ce trimestre

Reuters rapporte que Vera Rubin devrait contribuer à environ 20 % du chiffre d'affaires Data Center de NVIDIA pendant le trimestre en cours. Si cette proportion se matérialise, la nouvelle génération prendra donc une place significative dans les comptes quelques mois seulement après le début de sa montée en production.

Blackwell reste pourtant massif. Il ne s'agit pas d'une génération devenue soudainement obsolète : les hyperscalers continuent de déployer les systèmes existants pendant que Rubin vient ajouter une nouvelle couche de capacité.

Le GPU Rubin lui-même embarque, selon les spécifications encore qualifiées de préliminaires par NVIDIA, 288 Go de HBM4 avec 22 To/s de bande passante. Un NVL72 rassemble 72 GPU Rubin et 36 CPU Vera, pour un total annoncé de 20,7 To de HBM4 et 1 580 To/s de bande passante mémoire cumulée au niveau du rack.

Le changement générationnel ne repose donc pas seulement sur davantage d'unités de calcul. HBM4, NVLink 6, ConnectX-9 et Spectrum-X font partie du même système. C'est cette logique de rack complet qui permet aussi à NVIDIA de vendre beaucoup plus que le GPU lui-même.

Les agents IA deviennent surtout un problème de débit et d'énergie

NVIDIA construit une grande partie de son argumentaire Rubin autour de l'inférence agentique. Un agent capable de raisonner longtemps, d'appeler des outils, de relire de grands contextes puis de lancer des sous-agents peut consommer beaucoup plus de tokens qu'une requête de chatbot classique.

Sur ses propres mesures, NVIDIA revendique pour Vera Rubin NVL72 jusqu'à dix fois plus de tokens par mégawatt que GB200 NVL72 sur certains scénarios d'inférence et un coût par million de tokens divisé par dix. Des mesures plus récentes publiées par l'entreprise sur des charges agentiques spécifiques avancent des gains encore supérieurs face à GB300.

Ce sont des résultats produits par NVIDIA, sur des modèles et configurations déterminés ; ils ne constituent pas une comparaison universelle de toutes les charges IA. Ils montrent en revanche assez bien la métrique que le constructeur essaie maintenant de vendre : moins le nombre isolé de FLOPS que la quantité de tokens réellement produite pour une puissance électrique et un coût donnés.

La plateforme Vera Rubin s'étend d'ailleurs sur plusieurs racks spécialisés. NVIDIA combine NVL72, CPU Vera, accélérateurs Groq 3 LPX, stockage Vera BlueField-4 STX et réseau Spectrum-6 SPX Ethernet. L'entreprise décrit cet ensemble comme une seule machine à l'échelle d'un POD.

Les 96 milliards de dollars masquent une contrainte beaucoup moins glamour : la mémoire

Produire davantage de systèmes Rubin ne dépend pas uniquement du nombre de GPU disponibles. Chaque rack réclame d'énormes quantités de mémoire, de composants réseau, d'alimentation et de refroidissement. La généralisation de HBM4 augmente encore cette dépendance à une chaîne de composants déjà très sollicitée.

La marge brute de NVIDIA était de 75 % au deuxième trimestre. Pour le troisième, le groupe prévoit 74 %, à plus ou moins 0,5 point. Reuters rapporte également que NVIDIA s'attend à une pression supplémentaire liée au renchérissement de la mémoire et d'autres composants.

Ce point est particulièrement intéressant après des informations récentes selon lesquelles certains serveurs IA équipés de puces NVIDIA pourraient subir des hausses de prix supérieures à 15 %. NVIDIA n'avait pas confirmé ces tarifs lorsqu'ils avaient été rapportés, mais les résultats donnent maintenant une preuve plus directe que la hausse du coût des composants est suffisamment importante pour apparaître dans les perspectives de marge.

108 milliards au prochain trimestre sans compter la Chine

NVIDIA ne construit pas son objectif de 108 milliards sur un retour de ses accélérateurs Data Center en Chine. Le groupe exclut explicitement ce marché de calcul de sa prévision, ce qui laisse l'essentiel de la croissance attendue reposer sur les États-Unis, les autres régions et la montée des grandes infrastructures IA.

Jensen Huang a aussi donné pendant la présentation des résultats une perspective beaucoup plus éloignée que le trimestre suivant. Reuters rapporte que NVIDIA projette environ 70 % de croissance de chiffre d'affaires pour l'exercice se terminant en janvier 2028.

Une prévision aussi lointaine dépend évidemment du maintien des dépenses des hyperscalers, des laboratoires IA et des nouveaux opérateurs de centres de données. Elle intervient au moment où AWS, Microsoft, Google, Oracle et d'autres groupes continuent justement d'annoncer des déploiements de plusieurs générations d'infrastructure NVIDIA.

Pour Rubin, le test financier commence maintenant. Si la génération atteint réellement environ 20 % du Data Center dès le trimestre en cours, NVIDIA aura réussi à lancer le successeur de Blackwell sans attendre que Blackwell cesse d'être l'un de ses principaux moteurs de croissance.