Blackwell Rubin

• Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a annoncé que la demande pour ses systèmes d'IA Blackwell et Rubin devrait atteindre au moins 1 000 milliards de dollars d'ici 2027, doublant ainsi les 500 milliards de dollars projetés jusqu'en 2026. • Cette projection signale une croissance annuelle des ventes de plus de 100 % pour Nvidia, portée par l'explosion de la demande des centres de données. • Ces prévisions soulignent le rôle de l'IA dans l'expansion du secteur technologique américain et la croissance du PIB, les analystes citant des gains de productivité non inflationnistes.

• Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a annoncé lors du GTC à San Jose des prévisions de ventes de 1 000 milliards de dollars pour les puces Blackwell et Rubin d'ici fin 2027, doublant l'estimation précédente de 500 milliards de dollars pour 2026. • L'entreprise a dévoilé un nouveau système d'inférence générant 700 millions de tokens par seconde, soit 350 fois plus rapide que la génération Hopper, afin de contrer les puces personnalisées de concurrents comme Google. • La plateforme DRIVE de NVIDIA pour les robotaxis, valorisée à 1 200 milliards de dollars par Morgan Stanley, est adoptée par Uber et BYD, la flotte d'Uber devant être lancée en 2028 ; les revenus des centres de données ont atteint 192 milliards de dollars l'année dernière, en hausse de 66 %.

• Nvidia a annoncé lors du GTC 2026 avoir sécurisé 1 000 milliards de dollars de commandes pour ses puces Blackwell et Vera Rubin jusqu'en 2027, dépassant largement son chiffre d'affaires annuel et signalant un investissement massif dans l'infrastructure IA à travers l'industrie. • Les principaux hyperscalers, notamment Amazon, Microsoft et Google, ont considérablement augmenté leurs investissements dans les centres de données et les infrastructures d'IA, s'affrontant pour construire des modèles de langage massifs et se préparer à une croissance exponentielle des charges de travail liées à l'IA. • Les puces Blackwell ont déjà commencé à être expédiées, tandis que Vera Rubin est positionnée pour apporter des gains majeurs aux performances d'entraînement et d'inférence de l'IA, répondant ainsi à la course actuelle aux infrastructures d'IA parmi les géants de la technologie.