À l’approche des résultats, que faire de l’action Nvidia ?

• Les principaux clients de Nvidia nous ont dit qu’ils allaient augmenter considérablement leurs dépenses d’investissement en 2025 (peut-être jusqu'à une croissance de 30 à 35 %), et nous continuons à penser que Nvidia va s’approprier environ un tiers de ces dépenses.
• Les dépenses souveraines en matière d’IA peuvent également constituer une préoccupation modeste, à la lumière des réglementations américaines et d’un paysage géopolitique restrictif en matière d’IA.
• Comme au cours des trimestres précédents, les contraintes d’approvisionnement semblent toujours être le principal obstacle à l’activité de Nvidia dans le domaine des puces d’intelligence artificielle. Notre modèle suppose que Nvidia vendra tout ce qu’elle peut construire au cours des 6 à 12 prochains mois.

Les débats sur les centres de données à plus long terme persistent : Certains observateurs ont débattu de la longévité des lois de mise à l'échelle (le pré-entraînement des modèles d’IA basé sur l’utilisation de clusters de GPU toujours plus grands pour résoudre le problème). Les investissements en Hyperscaler suggèrent que ces clusters sont toujours en cours de construction, et l’annonce de Stargate pourrait avoir mis fin à ce débat en 2025 (bien que nous soyons sceptiques quant à l’investissement total de 500 milliards de dollars).

DeepSeek semble également changer la donne en ce qui concerne les modèles d’IA, car il a été formé en Chine, qui a moins accès aux GPU de pointe, et semble exécuter l’inférence d’IA de manière très efficace. Cette évolution risque de réduire le nombre de GPU d’IA, de grands centres de données et de centrales nucléaires à construire.

Une fois de plus, les dépenses liées aux hyperscalers suggèrent que des investissements importants sont encore prévus à court et moyen terme, ce qui est de bon augure pour Nvidia. Cependant, des modèles d’IA plus fins ont toujours fait partie de l'équation, selon nous, et l’arrivée de DeepSeek ne modifie pas notre thèse pour Nvidia.

Nous nous posons encore des questions essentielles sur l’avenir de l’IA :

• Quel est le pourcentage des charges de travail de l’IA en matière de formation et d’inférence ? Nvidia domine la formation, mais a déclaré que 40 % de ses GPU sont utilisés pour l’inférence.
• Que constate Nvidia en ce qui concerne le développement de grands modèles de langage dans le nuage ou à la périphérie ?
• Que voit Nvidia de la part des clients qui mènent des projets “moonshot”, tels que la génétique, la découverte de médicaments, la robotique ou la conduite autonome ?

Tous ces éléments influeront sur nos estimations de la croissance future du chiffre d’affaires des centres de données et, par voie de conséquence, sur la génération de flux de trésorerie disponibles et sur notre estimation de la juste valeur.

Cours de l'action Nvidia

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Estimation de la juste valeur de Nvidia

Avec sa note de 3 étoiles, nous pensons que l’action Nvidia est équitablement évaluée par rapport à notre estimation de juste valeur à long terme de 130 $ par action, ce qui implique une valeur des capitaux propres d’environ 3,2 billions de dollars. Notre estimation de la juste valeur implique un multiple cours/bénéfice ajusté de 44 fois pour l’exercice 2025 (se terminant en janvier 2025, ou en fait l’année civile 2024) et un multiple cours/bénéfice ajusté à terme de 30 fois pour l’exercice 2026.

Notre estimation de la juste valeur, et le cours de l’action de Nvidia, seront déterminés par ses perspectives dans le domaine des centres de données (DC) et des GPU d’IA, pour le meilleur ou pour le pire. L’activité DC de Nvidia a déjà atteint une croissance exponentielle, passant de 3 milliards de dollars au cours de l’exercice 2020 à 15 milliards de dollars au cours de l’exercice 2023 et plus que triplant ensuite pour atteindre 47,5 milliards de dollars au cours de l’exercice 2024. Le chiffre d’affaires de DC reste limité par l’offre et le chiffre d’affaires à court terme augmentera au fur et à mesure que l’offre augmentera. Sur la base des excellents résultats de Nvidia au cours de l’exercice 2025 jusqu'à présent, nous modélisons une augmentation de 141 % du chiffre d’affaires des produits à courant continu pour atteindre 114 milliards de dollars au cours de l’exercice 2025. Nous prévoyons une croissance de 55 % au cours de l’exercice 2026 pour atteindre 177 milliards de dollars, une croissance de 20 % pour atteindre 213 milliards de dollars au cours de l’exercice 2027 et une croissance de 13 % pour atteindre 240 milliards de dollars au cours de l’exercice 2028, ce qui représente un TCAC de 23 % pour les trois années suivantes. Le principal moteur de cette croissance est l’augmentation continue des dépenses d’investissement dans les centres de données des grandes entreprises et des clients de l’informatique en nuage. Nous pensons qu’il est raisonnable que Nvidia soit confronté à une correction des stocks ou à une pause dans la demande d’IA à un moment donné à moyen terme par la suite, c’est pourquoi nous ne modélisons qu’une croissance de 5 % pour l’exercice 2029. Si l’on exclut cette interruption d’un an que nous avons modélisée, nous prévoyons une croissance annuelle moyenne de 10 % du chiffre d’affaires par la suite et nous considérons qu’il s’agit d’un taux de croissance raisonnable à long terme, à mesure que l’IA arrive à maturité.

L'action Nvidia par rapport à la juste valeur estimée par Morningstar

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Rempart concurrentiel

Nous attribuons à Nvidia un large rempart concurrentiel, grâce aux actifs incorporels liés à ses processeurs graphiques et, de plus en plus, aux coûts de commutation liés à ses logiciels propriétaires, tels que sa plateforme Cuda pour les outils d’intelligence artificielle, qui permet aux développeurs d’utiliser les GPU de l’entreprise pour construire des modèles d’intelligence artificielle.

Nvidia a été l’un des premiers leaders et concepteurs de GPU, développés à l’origine pour décharger les tâches de traitement graphique sur les PC et les consoles de jeu. L’entreprise s’est imposée comme le leader incontesté du marché des GPU discrets (plus de 80 % de parts de marché, selon Mercury Research). Nous attribuons ce leadership aux actifs incorporels associés à la conception des GPU, ainsi qu’aux logiciels, cadres et outils associés dont les développeurs ont besoin pour travailler avec ces GPU. Selon nous, les introductions récentes telles que la technologie de ray-tracing et l’utilisation de tenseurs d’IA dans les applications de jeu sont des signes que Nvidia n’a pas perdu sa position de leader dans le domaine des GPU. Une analyse rapide des prix des GPU dans les jeux et les DC montre que les prix de vente moyens de l’entreprise peuvent souvent être deux fois plus élevés que ceux de son concurrent le plus proche, Advanced Micro Devices AMD.

Solidité financière

Nvidia jouit d’une excellente santé financière. En octobre 2024, l’entreprise détenait 38,5 milliards de dollars de liquidités et d’investissements, contre 8,5 milliards de dollars de dettes à court et à long terme. Les entreprises de semi-conducteurs ont tendance à détenir d’importants soldes de trésorerie pour les aider à traverser les cycles de l’industrie des puces. En période de ralentissement, elles disposent ainsi d’une marge de manœuvre et d’une flexibilité qui leur permettent de continuer à investir dans la recherche et le développement, ce qui est nécessaire pour maintenir leur position concurrentielle et technologique. Le dividende de Nvidia est pratiquement insignifiant par rapport à sa santé financière et à ses perspectives d’avenir, et la plupart des distributions de l’entreprise aux actionnaires se font sous la forme de rachats d’actions.

Risque et incertitude

Nous attribuons à Nvidia une note d’incertitude Morningstar très élevée. Selon nous, la valorisation de Nvidia sera liée à sa capacité à se développer dans les secteurs des centres de données et de l’IA, pour le meilleur ou pour le pire. Nvidia est un leader de l’industrie des GPU utilisés dans l’entraînement des modèles d’IA, tout en se taillant une bonne part de la demande pour les puces utilisées dans les charges de travail d’inférence de l’IA (ce qui implique l’exécution d’un modèle pour faire une prédiction ou un résultat).

Nous voyons un grand nombre de leaders technologiques se disputer la position de leader de Nvidia dans le domaine de l’IA. Nous pensons qu’il est inévitable que les principaux fournisseurs de solutions à grande échelle, tels que AWS d’Amazon, Microsoft, Google et Meta Platforms, cherchent à réduire leur dépendance à l'égard de Nvidia et à diversifier leur base de fournisseurs de semi-conducteurs et de logiciels, y compris en développant des solutions internes. Les TPU de Google et les puces Trainium et Inferentia d’Amazon ont été conçues pour les charges de travail d’IA, tandis que Microsoft et Meta ont annoncé des plans de conception de semi-conducteurs. Parmi les fournisseurs de semi-conducteurs existants, AMD élargit rapidement sa gamme de GPU pour servir ces leaders du cloud. Intel dispose également de produits d’accélération de l’IA aujourd’hui et restera probablement concentré sur cette opportunité.

Cet article a été compilé par Gautami Thombare.

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