Citi relève son objectif de cours pour Nvidia à 210 $, anticipant une hausse de 15 % grâce au développement de l'infrastructure d'IA

Citi a relevé son objectif de cours pour Nvidia à 210 $, contre 200 $ précédemment, ce qui représente un potentiel de hausse de 15,5 % par rapport au cours de clôture de lundi. Cette révision, annoncée mardi, fait suite à des perspectives « progressivement positives » de Citi concernant la feuille de route de Nvidia, notamment après la présentation de sa puce Rubin CPX.

La banque maintient sa recommandation d'achat sur le titre et estime que l'emprise de l'entreprise sur le marché des infrastructures d'IA se renforce à mesure qu'elle déploie de nouveaux produits et investit des milliards dans des partenariats.

Cette mise à jour intervient après la présentation par Nvidia du Rubin CPX, un processeur graphique de nouvelle génération conçu pour alimenter une génération vidéo rapide et en temps réel grâce à l'IA générative.

Le lancement de cette puce est prévu pour fin 2026. Elle s'inscrit dans la stratégie de l'entreprise visant à conserver son avance sur les fabricants de puces concurrents et à rester présente dans les charges de travail qui dominent l'intelligence artificielle.

Nvidia investit 100 milliards de dollars dans OpenAI et renforce sa présence dans les centres de données dédiés à l'IA

Dans le cadre de cette stratégie, Nvidia a annoncé son intention d' investir 100 milliards de dollars dans OpenAI, avec pour objectif la construction de centres de données à grande échelle afin de répondre aux besoins de calcul des modèles d'IA générative. L'analyste Atif Malik de Citi a souligné que cette initiative ne modifiait en rien les plans internes de Nvidia : « Ce partenariat n'a aucun impact sur la feuille de route de Nvidia et son engagement envers ARM reste inchangé. Nvidia offre ainsi à ses clients davantage d'options avec l'architecture x86. »

Atif a également indiqué que cet investissement n'avait aucun impact négatif sur leurs prévisions. Au contraire, Citi a relevé ses prévisions de ventes pour 2026 et 2027 de 1 % et 10 % respectivement, les alignant ainsi sur ses perspectives révisées de dépenses en infrastructures d'IA. Il a ajouté qu'ils anticipent désormais un chiffre d'affaires de 54 milliards de dollars pour le trimestre d'octobre et de 62 milliards de dollars pour celui de janvier.

Cette offensive dans le domaine des centres de données est perçue comme un atout pour l'écosystème de Nvidia et un signal envoyé au marché montrant que l'entreprise reste un pilier du développement de l'IA.

Atif a mentionné la GTC Washington, une conférence sur l'IA prévue fin octobre, comme un autre événement susceptible de dynamiser le marché. Jensen Huang, PDG de Nvidia, y prononcera le discours d'ouverture. Historiquement, la GTC a influencé le cours de l'action de l'entreprise, et l'édition de cette année arrive à point nommé, alors que la puce Rubin et le financement d'OpenAI sont encore très présents dans l'esprit des investisseurs.

Même avec l'objectif révisé de Citi à 210 $, ce chiffre reste inférieur à la moyenne des analystes, qui s'établit à 213,34 $ selon les données de LSEG. Néanmoins, l'action a progressé de 7 % le mois dernier et affiche une hausse de 35 % depuis le début de l'année, signe que le marché mise déjà sur la croissance, mais peut-être pas encore sur la croissance tout court.

Cerebras lève 1 milliard de dollars pour défier le marché

Dans le même temps, Cerebras Systems, une entreprise de semi-conducteurs basée dans la Silicon Valley, a annoncé avoir levé plus d'un milliard de dollars lors d'un nouveau tour de table mené par Fidelity et 1789 Capital, une société liée audent Donald Trump Jr. Cette levée de fonds 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, affirme qu'ils ne cherchent pas à rattraper leur retard. « Nous avons conçu la plus grande puce de l'histoire de l'informatique. Notre puce a la taille d'une assiette, alors que la plupart des puces sont de la taille d'un timbre-poste », a-t-il déclaré. « Cela nous permet d'atteindre des performances impossibles à obtenir en assemblant plusieurs puces plus petites. »

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

Malgré les difficultés, Nvidia domine toujours le marché. Ses GPU restent la référence en matière d'entraînement des modèles d'IA, et son logiciel CUDA demeure le choix privilégié des développeurs, des géants de la tech aux startups.