Pourquoi le patron de Nvidia pousse personnellement TSMC à produire plus de puces d’IA

Autrement dit, l’activité liée à l’IA représente désormais la grande majorité du chiffre d’affaires de Nvidia.

Des géants du cloud comme Microsoft, Amazon ou d’autres « hyperscalers » investissent massivement dans des centres de données capables d’entraîner et d’exécuter des modèles d’IA à grande échelle. Chaque cluster peut nécessiter des milliers de GPU Nvidia, ce qui fait exploser la demande.

Nvidia est devenu le plus gros client de TSMC

La montée en puissance de l’IA transforme également l’équilibre du secteur des semi‑conducteurs.

En 2025, Nvidia a dépassé Apple pour devenir le plus grand client de TSMC, représentant environ 19 % du chiffre d’affaires du fondeur taïwanais.

C’est un changement majeur. Pendant des années, les puces pour smartphones dominaient les chaînes de production avancées. Aujourd’hui, les processeurs destinés à l’IA — dont beaucoup sont conçus par Nvidia — sont devenus l’un des moteurs principaux de la demande mondiale en semi‑conducteurs de pointe.

Cette relation donne à Nvidia une influence considérable… mais aussi une forte dépendance. Si TSMC ne peut pas augmenter suffisamment sa production ou ses capacités d’emballage avancé, Nvidia ne pourra pas livrer assez de puces, même si les clients sont prêts à les acheter.

Pourquoi Nvidia réclame davantage de capacité

Jensen Huang a plusieurs fois averti que la demande liée à l’IA pourrait mettre la chaîne d’approvisionnement mondiale sous pression pendant des années.

Il estime que la demande de Nvidia à elle seule pourrait nécessiter plus du double de la capacité actuelle de TSMC au cours de la prochaine décennie pour suivre la croissance de l’IA.

Ces discussions sont cruciales car Nvidia prépare déjà les prochaines générations de matériel d’IA, notamment les architectures Blackwell et Rubin, qui nécessitent les procédés de fabrication les plus avancés et des techniques d’assemblage sophistiquées.

Réserver ces capacités très tôt est stratégique : d’autres acteurs — comme AMD, les géants du cloud qui conçoivent leurs propres puces ou de nouvelles startups de l’IA — se disputent les mêmes ressources industrielles limitées.

Une course mondiale à l’infrastructure d’IA

Derrière ces négociations se cache une transformation économique beaucoup plus large : la construction d’infrastructures d’IA à l’échelle mondiale.

Selon Jensen Huang, les investissements mondiaux dans ces infrastructures pourraient atteindre 3 000 à 4 000 milliards de dollars au fil du temps.

Dans cette vision, les centres de données deviennent de véritables « usines d’IA », capables de transformer la puissance de calcul en prédictions, contenus, automatisation et décisions.

Si cette transformation se confirme, la demande pour des GPU très performants pourrait rester élevée pendant de nombreuses années.

Un double défi pour Nvidia

La croissance future de Nvidia dépend désormais de deux courses parallèles :

• concevoir les puces d’IA les plus puissantes
• sécuriser suffisamment de capacité industrielle pour les fabriquer

Nvidia domine clairement la première bataille aujourd’hui. Mais la seconde — l’accès à des capacités de fabrication et d’assemblage avancées — pourrait déterminer la vitesse à laquelle l’entreprise peut transformer la demande massive pour l’IA en livraisons réelles et en revenus.

C’est pour cela que les voyages de Jensen Huang à Taïwan sont si importants : même pour l’une des entreprises technologiques les plus puissantes du monde, tout dépend encore d’une réalité très concrète — disposer d’assez d’usines pour fabriquer les puces.