Nvidia est-il un achat ou une vente ? Examinons les cas haussiers et baissiers pour le titre.
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Lorsque vous cherchez à investir dans une action, il est toujours bon de connaître ses côtés baissier et haussier. De cette façon, il y a généralement moins de surprises et vous pouvez prendre des décisions plus éclairées à mesure que de nouvelles informations se présentent. Le premier titre que je souhaite examiner dans une série d’articles en cours est Nvidia(NASDAQ : NVDA). Voici deux perspectives.
Nvidia est au centre de l’une des tendances technologiques les plus puissantes que le monde ait connues intelligence artificielle (IA). Ses unités de traitement graphique (GPU) sont les principales puces utilisées pour alimenter l’infrastructure d’IA artificielle, où elle détient une part de marché d’environ 90 %.
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La société a formé un large fossé grâce à l’écosystème qu’elle a construit autour de ses GPU. Cela commence avec sa plate-forme logicielle CUDA, où pratiquement tous les premiers codes fondamentaux de l’IA ont été écrits sur sa plate-forme et optimisés pour ses puces. Dans le même temps, son système d’interconnexion propriétaire NVLink permet essentiellement à ses puces d’agir comme une unité puissante.
Source de l’image : Le fou hétéroclite.
L’aspect le plus marquant de l’histoire de Nvidia, cependant, a été la capacité de l’entreprise à prédire les tendances du marché et à évoluer. Il a créé CUDA environ une décennie auparavant Micro-appareils avancés a développé son logiciel concurrent et l’a judicieusement implanté dans des institutions qui effectuaient les premières recherches sur l’IA. Puis, en 2020, elle a acquis une société de réseautage de pointe appelée Mellanox, qui est devenue la base de son puissant segment de réseautage.
Plus récemment, l’entreprise s’est mieux préparée à l’ère de l’inférence et de l’IA agentique avec ses « acquisitions » de Groq et SchedMD. Cela a conduit à l’introduction d’unités de traitement du langage (LPU) conçues spécifiquement pour l’inférence et à sa plateforme NemoClaw pour déployer des agents d’IA. Elle a même développé ses propres unités centrales de traitement (CPU). En conséquence, il peut désormais fournir des racks de serveurs complets adaptés à des tâches d’IA spécifiques, telles que la formation, l’inférence et l’IA agentique. Cela a contribué à en faire une entreprise d’infrastructure d’IA complète et pas seulement un fabricant de puces.
Pendant ce temps, la course à l’IA semble encore en être à ses débuts, avec certaines des plus grandes entreprises du monde et des gouvernements mondiaux qui s’efforcent de ne pas être laissés pour compte. Cela crée une longue piste de croissance pour Nvidia.
Bien que Nvidia ait dominé le marché des infrastructures d’IA, la concurrence est plus forte que par le passé. Les ASIC d’IA personnalisés (circuits intégrés spécifiques à une application), qui sont des puces câblées conçues pour des tâches spécifiques, commencent à faire des percées, notamment en matière d’inférence, compte tenu de leurs caractéristiques supérieures d’efficacité énergétique.
Juste ce mois-ci, Anthropique a annoncé qu’il augmenterait sa capacité avec Alphabetde Tensor Processing Units (TPU), alors qu’il dispose déjà d’un grand centre de données fonctionnant sur AmazoneLes puces Trainium. Parallèlement, de plus en plus d’hyperscalers cherchent à concevoir leurs propres puces personnalisées, souvent avec l’aide de partenaires comme Broadcom ou Technologie Marvell.
Le lecteur GPU n°2 AMD commence également à faire quelques percées. Sa plate-forme logicielle ROCm s’est considérablement améliorée au cours des dernières années et a noué des partenariats avec OpenAI et Métaplateformes pour livrer des GPU en échange de warrants dans l’entreprise. Dans le même temps, le passage à du code plus récent écrit sur des plates-formes open source permet de gagner des parts de marché, en particulier sur le marché de l’inférence, moins exigeant.
Le principal argument contre Nvidia, cependant, est que le marché des infrastructures d’IA pourrait atteindre des niveaux de dépenses record. Les cinq plus grands hyperscalers devraient à eux seuls dépenser cette année la somme colossale de 700 milliards de dollars en infrastructure d’IA. Cela représente environ 1,5 % du PIB (produit intérieur brut), soit à peu près là où les cycles d’investissement technologique passés ont culminé. Les fournisseurs de cloud computing et autres hyperscalers devront obtenir de solides retours sur investissement pour maintenir ces dépenses.
À mon avis, même si Nvidia perdra inévitablement des parts de marché, elle restera l’acteur le plus important en matière d’infrastructure d’IA compte tenu de son écosystème solide et en pleine croissance. Dans le même temps, je pense que les hyperscalers obtiennent de bons retours sur leurs investissements et que les dépenses se poursuivront à un rythme soutenu. Je ne pense pas qu’une fonderie leader Fabrication de semi-conducteurs à Taiwan Si tel n’était pas le cas, elle aurait augmenté ses propres dépenses d’investissement pour construire de nouvelles usines, car les enjeux sont trop importants pour qu’elle ait des usines vides dans quelques années.
L’action se négociant à un cours/bénéfice prévisionnel de 21, je pense qu’il s’agit d’un achat compte tenu de la longue période de croissance que je m’attendrais à voir dans les années à venir.
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Geoffrey Seiler occupe des positions dans Advanced Micro Devices, Alphabet, Amazon, Broadcom et Meta Platforms. The Motley Fool occupe des postes et recommande Advanced Micro Devices, Alphabet, Amazon, Marvell Technology, Meta Platforms, Nvidia et Taiwan Semiconductor Manufacturing. The Motley Fool recommande Broadcom. Le Fou Motley a un politique de divulgation.
