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MÉTAUX PRÉCIEUX | L’intérêt pour l’achat d’or augmente tandis que l’argent reste fermeJe surveille le marché des métaux précieux depuis un certain temps, et un point ressort sans cesse : l’or et l’argent peuvent bien vivre sous la même grande étiquette, mais les gens attendent d’eux des choses très différentes. L’or est de plus en plus traité comme un actif de réserve, une forme d’assurance financière et, dans certains marchés, un moyen de protéger sa richesse lorsque la confiance dans les monnaies, les obligations ou le contexte géopolitique au sens large devient moins rassurante. L’argent porte un fardeau différent. Il conserve l’attrait émotionnel d’un métal précieux, mais une grande partie de son importance tient à ce qu’il fait réellement à l’intérieur des usines, dans l’électronique, les véhicules, les systèmes électriques et la technologie solaire.

MÉTAUX PRÉCIEUX | L’intérêt pour l’achat d’or augmente tandis que l’argent reste ferme

Je surveille le marché des métaux précieux depuis un certain temps, et un point ressort sans cesse : l’or et l’argent peuvent bien vivre sous la même grande étiquette, mais les gens attendent d’eux des choses très différentes.
L’or est de plus en plus traité comme un actif de réserve, une forme d’assurance financière et, dans certains marchés, un moyen de protéger sa richesse lorsque la confiance dans les monnaies, les obligations ou le contexte géopolitique au sens large devient moins rassurante. L’argent porte un fardeau différent. Il conserve l’attrait émotionnel d’un métal précieux, mais une grande partie de son importance tient à ce qu’il fait réellement à l’intérieur des usines, dans l’électronique, les véhicules, les systèmes électriques et la technologie solaire.
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NVIDIA montre à quoi ressemble réellement la demande en IA Je suis NVIDIA depuis un moment, et ce qui ressort cette fois-ci n’est pas seulement que l’entreprise a dépassé les estimations. C’est la vitesse à laquelle l’ampleur de l’infrastructure dédiée à l’IA continue de croître. NVIDIA vient de publier 96,2 Md$ de revenus trimestriels, en hausse de 106% d’une année sur l’autre. Le seul segment Data Center a atteint 89 Md$, en hausse de 117%, tandis que le BPA (non-GAAP) s’est établi à 2,22 $. La marge brute est restée à 75%. Mais le signal le plus intéressant se situe dans la suite. NVIDIA s’attend à une croissance d’environ 70% de ses revenus pour l’exercice 2028, bien au-dessus des quelque 44% que les analystes avaient modélisés. L’entreprise prévoit aussi environ 108 Md$ de revenus au T3, en supposant l’absence de revenus de calcul Data Center provenant de Chine. Cela me dit que l’histoire de l’IA devient moins celle de quelques entreprises achetant des GPU, et davantage celle d’une infrastructure qui se déploie dans des laboratoires d’IA, des entreprises, des gouvernements, du calcul scientifique et de l’IA « physique ». À elle seule, AWS prévoit de déployer encore 2 millions de GPU NVIDIA sur 2027–2028, tandis que la plateforme Vera Rubin de NVIDIA est déjà en pleine phase de production. Malgré tout, je ne suis pas à l’aise pour considérer la demande comme garantie pour toujours. L’approvisionnement en mémoire est tendu, les marges pourraient subir des pressions, la Chine reste un dossier complexe, et les puces d’IA sur mesure s’améliorent. La question la plus difficile n’est pas de savoir si les entreprises veulent davantage de puissance de calcul dès aujourd’hui. C’est de savoir si les applications construites grâce à toute cette infrastructure pourront, à terme, produire suffisamment de résultats économiques utiles pour justifier l’ampleur des dépenses. C’est là que, selon moi, le prochain chapitre de NVIDIA devient vraiment intéressant. Pour l’instant, les chiffres suggèrent que l’infrastructure d’IA ne ralentit pas. Au contraire, le goulot d’étranglement pourrait être la capacité de l’industrie à construire physiquement assez de ressources pour répondre à la demande. Et cela me conduit à me demander : que se passe-t-il lorsque la puissance de calcul cesse d’être rare ? $NVDA $NVDAB #AI
NVIDIA montre à quoi ressemble réellement la demande en IA

Je suis NVIDIA depuis un moment, et ce qui ressort cette fois-ci n’est pas seulement que l’entreprise a dépassé les estimations. C’est la vitesse à laquelle l’ampleur de l’infrastructure dédiée à l’IA continue de croître.

NVIDIA vient de publier 96,2 Md$ de revenus trimestriels, en hausse de 106% d’une année sur l’autre. Le seul segment Data Center a atteint 89 Md$, en hausse de 117%, tandis que le BPA (non-GAAP) s’est établi à 2,22 $. La marge brute est restée à 75%.

Mais le signal le plus intéressant se situe dans la suite.

NVIDIA s’attend à une croissance d’environ 70% de ses revenus pour l’exercice 2028, bien au-dessus des quelque 44% que les analystes avaient modélisés. L’entreprise prévoit aussi environ 108 Md$ de revenus au T3, en supposant l’absence de revenus de calcul Data Center provenant de Chine.

Cela me dit que l’histoire de l’IA devient moins celle de quelques entreprises achetant des GPU, et davantage celle d’une infrastructure qui se déploie dans des laboratoires d’IA, des entreprises, des gouvernements, du calcul scientifique et de l’IA « physique ».

À elle seule, AWS prévoit de déployer encore 2 millions de GPU NVIDIA sur 2027–2028, tandis que la plateforme Vera Rubin de NVIDIA est déjà en pleine phase de production.

Malgré tout, je ne suis pas à l’aise pour considérer la demande comme garantie pour toujours.

L’approvisionnement en mémoire est tendu, les marges pourraient subir des pressions, la Chine reste un dossier complexe, et les puces d’IA sur mesure s’améliorent. La question la plus difficile n’est pas de savoir si les entreprises veulent davantage de puissance de calcul dès aujourd’hui. C’est de savoir si les applications construites grâce à toute cette infrastructure pourront, à terme, produire suffisamment de résultats économiques utiles pour justifier l’ampleur des dépenses.

C’est là que, selon moi, le prochain chapitre de NVIDIA devient vraiment intéressant.

Pour l’instant, les chiffres suggèrent que l’infrastructure d’IA ne ralentit pas. Au contraire, le goulot d’étranglement pourrait être la capacité de l’industrie à construire physiquement assez de ressources pour répondre à la demande.

Et cela me conduit à me demander : que se passe-t-il lorsque la puissance de calcul cesse d’être rare ?

$NVDA $NVDAB #AI
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