Jensen Huang sur l'IA : « Cette fois, c'est différent » — Pourquoi le boom des puces a encore des années devant lui

Il a également qualifié la panique de Wall Street concernant les modèles d'IA chinois et les théories de la fin du monde liées à l'IA de « complètement absurdes » .

Les freins à la surconstruction

Huang a cité des contraintes physiques réelles — la capacité de fabrication des puces, l'approvisionnement énergétique des centres de données et la complexité technique de la construction d'usines d'IA — comme des garde-fous naturels contre la surinvestissement incontrôlé. L'industrie des puces doit environ doubler tous les deux ans pour suivre la demande, a-t-il soutenu .

Calendrier de croissance

Huang a déclaré que « nous sommes au début de ce déploiement » et a projeté que le cycle de croissance s'étendra sur « de nombreuses années », avec une bulle improbable avant 2030 . Dans un autre entretien, il a décrit le moment actuel comme « le début d'un déploiement décennal d'une nouvelle plateforme informatique » .

L'ampleur projetée des investissements dans l'infrastructure IA

Les estimations de Huang ont rapidement grimpé au cours de l'année écoulée :

• 600 milliards de dollars par an : à la mi-2025, Huang a indiqué que les quatre grands hyperscalers (Amazon, Google, Microsoft, Meta) dépensaient environ 600 milliards de dollars par an en dépenses d'investissement cumulées dans l'IA, soit environ le double de l'année précédente .
• 3 000 à 4 000 milliards de dollars d'ici la fin de la décennie : il a prévu à plusieurs reprises que les dépenses mondiales d'infrastructure IA — centres de données, immobilier, énergie et matériel — totaliseraient entre 3 000 et 4 000 milliards de dollars d'ici 2030 .
• Potentiel de 4 000 milliards de dollars par an : lors de la conférence téléphonique sur les résultats de Nvidia de mai 2026, Huang a encore relevé le plafond, affirmant que les dépenses annuelles d'infrastructure IA pourraient atteindre 4 000 milliards de dollars, soit quatre fois le consensus de Wall Street à l'époque . CNBC a rapporté que Huang avait « largement dépassé les attentes concernant les investissements à venir dans l'intelligence artificielle » .

Fin juillet 2026, The Motley Fool a rapporté que Nvidia avait environ 1 000 milliards de dollars de demande confirmée jusqu'en 2027 de la part de clients, y compris les hyperscalers et les projets d'IA souveraine .

Emprunts des hyperscalers : ce que Huang n'a pas abordé

Les sources disponibles ne contiennent pas de citations explicites de Huang répondant au scepticisme des investisseurs concernant les emprunts des hyperscalers et les flux de trésorerie disponibles négatifs. Plusieurs articles notent que les hyperscalers doublent leurs dépenses d'investissement — Meta a alloué 72 milliards de dollars en 2025 et prévoyait jusqu'à 135 milliards de dollars en 2026, tandis que Google a annoncé des projets d'investir jusqu'à 185 milliards de dollars — mais la réfutation spécifique de Huang sur le financement par emprunt/obligations par rapport au flux de trésorerie disponible n'est pas capturée dans les preuves recueillies.

Partenariats pour l'IA physique avec les leaders industriels japonais

Lors d'une visite de deux jours à Tokyo les 15 et 16 juillet 2026, Huang a annoncé une expansion majeure des collaborations de Nvidia en matière d'« IA physique » avec les géants industriels japonais . Les partenariats incluent :

• Toyota — collaboration pour développer des plateformes de conduite autonome et de robotique de nouvelle génération
• Fujitsu — développement conjoint de l'IA physique pour la fabrication, avec le PDG Takahito Tokita co-organisant une table ronde
• Fanuc — intégration de la robotique industrielle avec les plateformes d'IA de Nvidia
• Kawasaki Heavy Industries — IA physique pour l'automatisation des usines
• Kioxia — intégration mémoire/stockage pour l'infrastructure IA
• Yaskawa Electric — également participant au consortium
• SoftBank et Sony — partenaires technologiques supplémentaires

Huang a déclaré que l'artisanat traditionnel japonais est « essentiel » à l'IA physique et a présenté les robots d'IA « Made in Japan » comme une solution au plus grand problème du pays : une main-d'œuvre en contraction . Il a affirmé : « La prochaine frontière de l'IA est dans le monde physique, et c'est une opportunité unique pour le Japon » .

L'usine d'IA Vera Rubin prévue au Japon

Le 16 juillet 2026, le gouvernement japonais, des leaders industriels et Nvidia ont conjointement annoncé le premier projet national d'infrastructure IA au monde — une usine d'IA Vera Rubin construite en partenariat avec Noetra Corp. .

Spécifications clés confirmées par le service de presse officiel de Nvidia :

• 13 750 CPU Vera et 27 500 GPU Rubin
• 140 mégawatts de capacité de centre de données
• Construit sur la plateforme Nvidia DSX
• 6,2 milliards de dollars de valeur totale du projet, soutenu par le gouvernement
• Le Japon est devenu la première nation à désigner un cluster de calcul d'IA physique comme infrastructure nationale critique

La construction devrait commencer en avril 2027, avec une mise en service prévue pour 2028 .

Huang a déclaré que « Vera Rubin est déjà en production. D'énormes volumes de production arrivent » lors d'un événement pour développeurs à Tokyo, démentant catégoriquement les rapports de retards de fabrication .

Le plan national de robotique du Japon

Plusieurs sources décrivent que la stratégie nationale de robotique du Japon inclut un plan visant à déployer 10 millions de robots équipés d'IA d'ici 2040 pour compenser sa grave pénurie de main-d'œuvre . The Observer a noté que « le gouvernement et les grands acteurs industriels se préparent à déployer l'IA dans les robots et les usines » en tant que priorité nationale .

Remarque : La marque spécifique d'un « consortium Noetra » pour le plan de 10 millions de robots d'ici 2040 n'a pas pu être vérifiée de manière indépendante à partir des sources rassemblées. L'entité Noetra Corp. est confirmée comme l'opérateur de l'usine d'IA ; le plan national de robotique de 10 millions de robots d'ici 2040 est rapporté dans plusieurs sources.