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Finalement ils arrivèrent. Les données tant attendues de Nvidia ont été publiées et le marché les a accueillies favorablement (le titre est en hausse sur le marché du pot). Eh bien : la star de l’Intelligence Artificielle, au premier trimestre 2024-’25, a déclaré un chiffre d’affaires de 26,04 milliards de dollars (24 milliards +/- 2% l’estimation du groupe pour le trimestre qui vient de se terminer). Il s’agit d’une valeur supérieure aux prévisions du consensus et en hausse de 262% par rapport à la même période de l’année précédente (+18% en séquentiel). La marge brute GAAP était de 78,4 % (prévision de 76,3 % sur données GAAP et 77 % sur données non-GAAP). Enfin, le bénéfice net a augmenté à 14,8 milliards de dollars (+628% par rapport au chiffre 12 mois plus tôt). Ce chiffre est également supérieur à ce que prévoyaient les analystes.
Des experts qui attendaient pourtant tous de voir quelles étaient les perspectives pour le deuxième trimestre. Nvidia, encore une fois, n’a pas déçu. Le groupe, pour le deuxième trimestre 2024-’25, table sur un chiffre d’affaires de 28,0 milliards (+/- 2%). Meilleur rapport qualité/prix que prévu.
Le saut vers les fondamentaux
Bref, concernant les fondamentaux, la marche de Nvidia se poursuit. Celle-ci, même si l’entreprise est rentable depuis un certain temps, a connu un véritable bond en avant entre 2022-’23 et 2023-’24. Pour l’ensemble du dernier exercice, le chiffre d’affaires s’est élevé à 60,922 milliards de dollars, soit une augmentation de 126% par rapport à 12 mois plus tôt. Le bénéfice net, quant à lui, est passé de 4,368 milliards (exercice 2022-23) à 29,760 milliards de dollars. Puis, au dernier trimestre – toujours 2023-’24 – les revenus ont augmenté de 265 % par rapport à la même période de 2022-’23. La marge opérationnelle a en revanche bondi de 983%.
Une histoire qui vient de loin
Il va sans dire que l’intelligence artificielle – notamment générative – a été le moteur qui a contribué à faire progresser les chiffres de l’entreprise. Un groupe qui, rappelons-le, doit sa fortune à avoir proposé, dès 1999, ce que l’on appelle l’unité de traitement graphique (GPU). C’est-à-dire : un processeur composé de nombreux cœurs (cœurs opérationnels de la puce) plus petits et plus spécialisés que ceux, par exemple, d’un CPU (le cerveau traditionnel de l’ordinateur).
Le GPU, initialement très performant grâce au même traitement parallèle, est devenu une technologie leader en infographie : du soi-disant rendu au monde du jeu vidéo. Puis, également grâce à la programmation Cuda – un langage de programmation qui exploite la très haute parallélisation des cartes vidéo – le GPU a progressivement pénétré d’autres secteurs. Il s’agit d’une technologie capable de prendre en charge des charges de travail plus importantes avec une vitesse plus élevée et des économies d’énergie élevées. Un mélange de conditions qui, au final, a permis à des processeurs similaires de se positionner au « centre » (en plus de secteurs comme ceux des ordinateurs hautes performances) du monde de l’Intelligence Artificielle (Ai).
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