Nvidia a annoncé des revenus trimestriels de 96,22 milliards de dollars, ce qui représente plus du double d'une année sur l'autre alors que la demande en matériel d'intelligence artificielle restait solide, et dépassait les attentes des analystes d'environ 4 milliards de dollars. Le bénéfice par action ajusté s'est élevé à 2,22 dollars, ce qui dépasse également les prévisions. La société a indiqué que les revenus au troisième trimestre devaient atteindre 108 milliards de dollars, ce qui est supérieur à l'estimation consensus de 104,19 milliards de dollars.
Les actions du fabricant de puces ont augmenté de plus de 4 % en hors-bourse après une première diminution pendant les heures de tradingnormales. Les résultats de Nvidia sont généralement considérés comme un indicateur de la santé du marché de l'apprentissage automatique dans son ensemble.
Pour l'ensemble de l'exercice fiscal se terminant en janvier 2028, Nvidia a prévu une croissance des revenus d'environ 70 %. La société a prévu un taux de marge brute de 74 % pour le trimestre en cours, légèrement inférieur aux attentes des analystes. La direction a également indiqué que aucune vente de puces pour les centres de données n'était prévue en Chine, en raison de l'incertitude persistante liée aux restrictions d'exportation des États-Unis.
Nvidia a annoncé son intention de poursuivre son partenariat avec la division cloud d'Amazon, en s'engageant à déployer deux millions de GPU supplémentaires dans l'infrastructure Amazon Web Services d'ici 2027 et 2028. L'entreprise poursuit également ses efforts pour assurer le financement de nouveaux centres de données, visant à mobiliser plus de 500 milliards de dollars par l'intermédiaire d'un consortium de gestionnaires d'actifs mondiaux. Le principal investisseur de Nvidia chez BNP Paribas Asset Management a décrit la puissance de calcul pour l'IA comme « le nouveau pétrole », la classant dans la catégorie des actifs fiables.
La société mène des discussions avec OpenAI concernant une garantie potentielle de 250 milliards de dollars destinée à financer la location d'un centre de données à grande échelle. Les GPU de Nvidia restent critiques pour l'entraînement de modèles d'IA, cependant les CPU de concurrents tel qu'AMD et Intel sont de plus en plus favorisés pour les workloads d'inférence et les agents d'IA autonomes, où les processeurs traditionnels offrent une meilleure performance et une meilleure efficacité du coût.
