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Les commandes de puces IA affluent chez Nvidia, affirme Jensen Huang
Le 15 octobre, Jensen Huang a déclaré que Nvidia recevait de nouvelles commandes de puces « presque chaque semaine et chaque jour », alors que l’entreprise augmente sa capacité d’approvisionnement. Pour défendre l’ampleur des investissements prévus, il souligne que la demande de calcul ne vient pas uniquement des gr...
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Points clés à retenir
- Le 15 octobre, Jensen Huang a déclaré que Nvidia recevait de nouvelles commandes de puces « presque chaque semaine et chaque jour », alors que l’entreprise augmente sa capacité d’approvisionnement.
- Pour défendre l’ampleur des investissements prévus, il souligne que la demande de calcul ne vient pas uniquement des grands laboratoires d’IA.
- Ses prévisions de dépenses se chiffrent en milliers de milliards de dollars, mais elles ne garantissent ni le financement de chaque projet ni sa rentabilité.
Prompt IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Nvidia CEO Jensen Huang say in his October 15, 2026, BG2 podcast interview about AI chip orders continuing to outpace rising supply. Article summary: Huang’s central argument was that AI-computing demand remains stronger than available supply, and that judging the entire infrastructure buildout by the revenues of just two frontier AI labs is a mistake. The available r. Topic tags: general, general web, user generated, news. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts w
Dans une interview accordée le 15 octobre au podcast BG2, Jensen Huang a avancé deux idées liées : les commandes de puces Nvidia continuent d’augmenter plus vite que l’offre, et la demande de calcul pour l’IA dépasse largement celle des plus grands laboratoires de modèles. Son argument en faveur d’un vaste déploiement d’infrastructures s’appuie donc sur un marché plus large — mais reste une prévision, pas une garantie de rentabilité. 6
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Des commandes qui augmentent malgré la hausse de l’offre
Le PDG de Nvidia a indiqué que les clients passaient de nouvelles commandes « presque chaque semaine et chaque jour » et que le carnet de commandes continuait de grossir tandis que l’entreprise augmentait son offre. Les acheteurs mentionnés dans les comptes rendus comprennent de grands fournisseurs de services cloud, de nouveaux opérateurs de cloud spécialisés dans l’IA et des fabricants d’équipements. Certains clients anticiperaient leurs besoins longtemps à l’avance, mais les éléments disponibles ne permettent pas d’affirmer que tous planifient leurs achats un à deux ans à l’avance. 6
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L’approvisionnement se heurte aussi à des limites matérielles. Les comptes rendus des propos de Huang mentionnent notamment les contraintes d’électricité et d’infrastructure au sens large : il ne s’agit donc pas uniquement de produire davantage de puces. Les extraits disponibles ne confirment toutefois pas un inventaire précis de centres de données inachevés ou de composants manquants. 42
Un marché qui ne se limite pas aux grands laboratoires d’IA
À l’idée que deux laboratoires financeraient à eux seuls toute l’informatique destinée à l’IA, Huang oppose la diversité des usages des systèmes Nvidia. Selon un compte rendu de ses propos, environ un tiers de la puissance de calcul de Nvidia sert à des tâches informatiques traditionnelles, un autre tiers à l’écosystème open source et près de 30 % aux laboratoires de recherche sur les modèles de pointe. Ces parts sont des ordres de grandeur rapportés, pas une ventilation comptable exacte de chaque usage. 1
D’autres articles attribuent aux laboratoires de pointe environ 25 % à 30 % de l’activité de calcul, le reste étant réparti entre informatique classique et un écosystème plus vaste de jeunes entreprises. L’argument de Huang est que les investissements dans l’infrastructure ne dépendent pas uniquement de la capacité d’OpenAI, d’Anthropic ou d’autres grands acteurs à générer des revenus à l’échelle de l’ensemble du déploiement. 34
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Des prévisions d’investissement à distinguer du chiffre d’affaires de Nvidia
Huang estime que les investissements mondiaux dans les infrastructures d’IA pourraient atteindre 3 000 à 4 000 milliards de dollars par an d’ici 2030, dont environ 1 500 milliards consacrés aux infrastructures de calcul. Il a également déclaré qu’un niveau de 10 000 milliards de dollars par an à plus long terme ne le surprendrait pas. Il s’agit de ses projections, pas de résultats vérifiés. 3
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La distinction est importante : ces montants décrivent l’ampleur possible des dépenses d’infrastructure, et non le chiffre d’affaires que Nvidia réalisera ni la garantie que chaque projet sera rentable. Selon la thèse de Huang, la demande pourrait s’étendre à davantage d’utilisateurs et d’applications à mesure que les besoins de calcul augmentent. Mais sa prévision ne permet pas, à elle seule, de savoir si le financement et l’économie de chaque projet tiendront la route. 3
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Une forte demande ne règle pas la question du financement
Les inquiétudes du marché sur le financement constituent un sujet distinct de la demande de calcul. Les propos de Huang sur le carnet de commandes témoignent d’un intérêt soutenu ; ils ne démontrent pas que tous les clients pourront financer leurs projets ni que les opérateurs d’infrastructures en tireront des bénéfices. 6
Lors d’une intervention séparée pour Bloomberg à Stockholm, Huang a aussi défendu CoreWeave, un fournisseur de cloud pour l’IA, en déclarant : « La solidité de CoreWeave s’améliore chaque jour », et en ajoutant que son coût du capital diminuait. Ces propos ont été tenus à Stockholm, et non dans l’interview de BG2. 39
La lecture la plus prudente est donc celle d’un optimisme conditionnel : Huang voit la demande de calcul pour l’IA s’étendre au-delà des plus grands laboratoires, mais l’ampleur et la durabilité du déploiement dépendront aussi des capacités d’infrastructure, du financement et des rendements obtenus.
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Quelle est la réponse courte à « Les commandes de puces IA affluent chez Nvidia, affirme Jensen Huang » ?
Le 15 octobre, Jensen Huang a déclaré que Nvidia recevait de nouvelles commandes de puces « presque chaque semaine et chaque jour », alors que l’entreprise augmente sa capacité d’approvisionnement.
Quels sont les points clés à valider en premier ?
Le 15 octobre, Jensen Huang a déclaré que Nvidia recevait de nouvelles commandes de puces « presque chaque semaine et chaque jour », alors que l’entreprise augmente sa capacité d’approvisionnement. Pour défendre l’ampleur des investissements prévus, il souligne que la demande de calcul ne vient pas uniquement des grands laboratoires d’IA.
Que dois-je faire ensuite en pratique ?
Ses prévisions de dépenses se chiffrent en milliers de milliards de dollars, mais elles ne garantissent ni le financement de chaque projet ni sa rentabilité.
Sources
finance.yahoo.comAI Stocks Plunge, but Jensen Huang Says Nvidia Gets ...
app.dealroom.coDealroom.co | Jensen Huang on BG2: the capex math that beats the bubble case
gurufocus.comNVIDIA's CEO Discusses Surging AI Chip Demand Amid Market Concer