Porté par le boom de l’intelligence artificielle, le géant des processeurs Nvidia a doublé son chiffre d’affaires sur un an au deuxième trimestre, à 13,5 milliards de dollars, dont il a dégagé 6,2 milliards de bénéfice net (+843%).

Le groupe californien a ainsi publié mercredi des résultats bien au-delà de ses prévisions et de celles du marché. Son titre prenait près de 9% lors des échanges électroniques après la clôture de la Bourse.

Dans le détail, d’après son communiqué de résultats, c’est son coeur de métier qui a décollé.

L’activité de semi-conducteurs pour les centres de traitement et de stockage des données a réalisé des ventes de plus de 10 milliards de dollars pendant le trimestre écoulé, soit un bond de 171% sur un an - un «record» selon Nvidia.

Depuis le début de l’année, son action a gonflé de 200% et l’entreprise est entrée dans le cercle très fermé des sociétés qui valent plus de mille milliards de dollars en Bourse (dont Apple, Microsoft, Amazon et Alphabet).

En mai, Nvidia avait déjà fait état de résultats supérieurs aux attentes et avait surtout publié une prévision astronomique pour son deuxième trimestre, représentant une hausse de 64% par rapport au même trimestre de 2022.

Objectif atteint et largement dépassé, donc, par le groupe cofondé par le Taïwanais Jensen Huang il y a vingt ans.

Il est surtout connu pour ses processeurs graphiques (les «GPU»), qui permettent notamment de jouer à des jeux vidéo en haute résolution ou de faire des visioconférences.

Mais l’engouement pour la dernière génération d’intelligence artificielle suscite des besoins énormes dans ces composants de pointe depuis le début de l’année.

Le produit vedette de Nvidia, le H100, est de loin le plus demandé du secteur et vaut plusieurs dizaines de milliers de dollars pièce.

Il permet aux géants de l’IA dite «générative» de lancer des programmes capables de créer du texte, de la musique, des images ou de la vidéo sans intervention humaine, en réponse à une requête en langage courant, à l’instar de ChatGPT.

Selon le cabinet d’étude TrendForce, cette interface nécessite environ 30.000 processeurs graphiques (GPU) pour fonctionner.

En mai, Jensen Huang a comparé l’irruption de ChatGPT à l’hiver dernier à celle de l’iPhone en 2007, quand «toutes les technologies émergent en même temps et aident tout le monde à se rendre compte de l’incroyable potentiel de ce produit et de ses capacités». Il avait assuré que sa société était prête à répondre à la demande.

La production de l’écrasante majorité des semi-conducteurs utilisés pour l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle dans le monde dépend de deux entreprises, Nvidia, pour la conception, et le Taïwanais TSMC, pour la fabrication.

La production de ces puces est considérée comme un enjeu de sécurité nationale par certains gouvernements, dont les Etats-Unis.