Citi relève sa cible pour Nvidia à 210 $, anticipant une hausse de 15 % grâce au déploiement de l'infrastructure IA

Citi a relevé son objectif de prix pour Nvidia à 210 $, contre 200 $, pointant vers une possible hausse de 15,5 % par rapport au prix de clôture de lundi. Le changement, annoncé mardi, fait suite à ce que Citi appelle une perspective « incrémentalement positive » sur la feuille de route à venir de Nvidia, surtout après la révélation de sa puce Rubin CPX.

La banque maintient toujours une note d'achat pour l'action et estime que l'emprise de l'entreprise sur le marché de l'infrastructure IA ne fait que se renforcer alors qu'elle lance de nouveaux produits et s'engage dans des partenariats de plusieurs milliards.

Cette mise à jour intervient après que Nvidia a dévoilé Rubin CPX, une unité de traitement graphique de nouvelle génération conçue pour alimenter la génération vidéo rapide et en temps réel avec l'IA générative.

La puce devrait être lancée à la fin de 2026. Elle fait partie de la stratégie de l'entreprise pour rester en avance sur les fabricants de puces rivaux et rester intégrée dans les charges de travail qui dominent l'intelligence artificielle.

Nvidia s'engage à investir 100 milliards de dollars dans OpenAI et mise sur les centres de données IA

Dans le cadre de cette stratégie, Nvidia a déclaré qu'elle prévoit d'investir 100 milliards de dollars dans OpenAI, dans le but de construire des centres de données à grande échelle pour répondre aux besoins informatiques des modèles d'IA générative. L'analyste de Citi, Atif Malik, a noté que ce mouvement n'a pas altéré les plans internes de Nvidia, écrivant : « La feuille de route de Nvidia n'est pas impactée par ce partenariat et aucun changement d'engagement envers ARM. Nvidia offre plus d'options aux clients avec x86. »

Atif a également déclaré que l'investissement n'a aucun effet négatif sur leurs projections. Au lieu de cela, Citi a relevé ses prévisions de ventes pour 2026 et 2027 de 1 % et 10 %, les alignant sur sa perspective révisée des dépenses en infrastructure IA. Il a ajouté qu'ils s'attendent désormais à 54 milliards de dollars de ventes pour le trimestre d'octobre et 62 milliards de dollars pour janvier.

Le coup de pouce aux centres de données est vu comme un avantage pour l'écosystème de Nvidia et un signal pour le marché que l'entreprise reste la colonne vertébrale du développement de l'IA.

Atif a souligné GTC Washington, une conférence sur l'IA prévue pour fin octobre, comme un autre événement susceptible de stimuler l'élan. Jensen Huang, PDG de Nvidia, prononcera le discours principal. GTC a historiquement influencé le cours de l'action de l'entreprise, et l'événement de cette année survient à un moment où la puce Rubin et le financement d'OpenAI sont encore frais dans les esprits des investisseurs.

Même avec l'objectif révisé de 210 $ de Citi, le nombre est toujours inférieur à la moyenne de la rue de 213,34 $, selon les données de LSEG. Néanmoins, l'action a gagné 7 % au cours du mois dernier et est en hausse de 35 % depuis le début de l'année, montrant que le marché parie déjà sur la croissance, mais peut-être pas encore terminé.

Cerebras lève 1 milliards de dollars dans un mouvement de défi sur le marché

Dans le même temps, Cerebras Systems, une entreprise de puces basée en Californie, a annoncé qu'elle avait levé plus d'un milliard de dollars dans un nouveau tour de table dirigé par Fidelity et 1789 Capital, une firme liée au président Donald Trump Jr. Cette levée porte la valorisation de Cerebras à 8,1 milliards de dollars, et l'entreprise se prépare désormais à entrer en bourse.

Andrew Feldman, le PDG de l'entreprise, dit qu'ils n'essaient pas de rattraper leur retard. « Nous avons construit la plus grande puce de l'histoire de l'industrie informatique. Notre puce a la taille d'une assiette de dîner, la plupart des puces ont la taille de timbres-poste », a-t-il déclaré. « Cela nous permet d'atteindre des performances que vous ne pouvez pas obtenir en reliant ensemble de plus petites puces. »

Il a également affirmé que le matériel de Cerebras peut gérer les tâches de codage et de langage naturel plus rapidement que les GPU de Nvidia, les mêmes GPU qui alimentent tout, de ChatGPT aux systèmes d'Anthropic.

Malgré le défi, Nvidia détient toujours le marché. Ses GPU restent l'étalon-or pour l'entraînement des modèles d'IA, et son logiciel Cuda continue d'être le défaut pour les développeurs de Big Tech et des startups.