Résultats de Nvidia : encore un succès

Les chiffres étonnamment bons de Nvidia stabilisent le boom de l’IA

Nvidia a réalisé un chiffre d’affaires de 96,2 milliards de dollars au deuxième trimestre de l’exercice 2027, qui s’est achevé le 26 juillet, soit 18 % de plus que le trimestre précédent et 106 % de plus qu’il y a un an. Le bénéfice net selon les normes GAAP a atteint 59,7 milliards de dollars, et le bénéfice dilué par action s’est élevé à 2,46 dollars (non-GAAP 2,22 dollars). La marge brute s’est établie à 75,0 %, contre 72,4 % au même trimestre de l’année précédente. Selon Bloomberg, les analystes tablaient sur un chiffre d’affaires d’environ 92 milliards de dollars et un bénéfice par action de 2,09 dollars.

L’activité des centres de données a contribué à hauteur de 89,0 milliards de dollars, soit une augmentation de 117 % par rapport à l’année précédente. Nvidia divise désormais ce secteur en deux parties : 48,7 milliards de dollars proviennent des Hyperscalers, et 40,3 milliards des AI Clouds, de l’industrie et des entreprises clientes, un segment que l’entreprise nomme ACIE et qui a connu une croissance de 138 %. Selon la directrice financière Colette Kress, les livraisons de produits Hopper en Chine ont représenté moins d’un pour cent du chiffre d’affaires des centres de données. La division Edge Computing, qui inclut également l’activité gaming, a généré 7,2 milliards de dollars ; Nvidia a évoqué une baisse des ventes de PC grand public et une augmentation des prix de la mémoire et des systèmes.

Pour le trimestre en cours, Nvidia prévoit un chiffre d’affaires de 108 milliards de dollars, plus ou moins deux pour cent, avec une marge brute de 74 %. Le chiffre d’affaires des centres de données provenant de la Chine n’est pas inclus dans cette prévision. Extrapolé, cela représente un taux de chiffre d’affaires annuel d’environ 432 milliards de dollars. De plus, l’entreprise a annoncé une croissance attendue du chiffre d’affaires de 70 % pour l’exercice 2028, bien au-dessus des 44 % attendus par les analystes. L’action a d’abord légèrement baissé après la publication, puis a augmenté de plus de cinq pour cent dans les échanges après-Bourse.

Le PDG Jensen Huang a déclaré que les tokens Inference étaient devenus productifs et rentables, et que le Compute était désormais synonyme de chiffre d’affaires. Il y a un an, un seul laboratoire menait l’expansion ; aujourd’hui, plusieurs laboratoires de pointe se développent en parallèle. Selon l’entreprise, la plateforme Vera-Rubin est en pleine production, notamment chez CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure et Nebius. Nvidia a également annoncé des partenariats avec Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR pour mobiliser plus de 500 milliards de dollars de capital de tiers pour l’expansion de l’infrastructure. Au cours du trimestre, environ 26,0 milliards de dollars ont été retournés aux actionnaires via des rachats d’actions et des dividendes, le flux de trésorerie disponible s’élevant à 21,3 milliards de dollars.

Parallèlement, la demande sur le marché se déplace du training vers l’inference : Gartner prévoit pour 2026 des dépenses mondiales de 23,3 milliards de dollars pour l’inference, contre 19 milliards pour le training. Le fournisseur de solutions Wafer-Scale Cerebras, coté en bourse depuis mai 2026, a annoncé pour son deuxième trimestre un chiffre d’affaires de base de 209,9 millions de dollars, soit une augmentation de 103 %, trois clients représentant environ 76 % du chiffre d’affaires. → Nvidia Newsroom, Decrypt, The Verge, Motley Fool, Quartz, Constellation Research, Fortune

Synthszr Take : La phrase de Huang «  compute is revenue  » est la description la plus précise de ce trimestre, et il le pense littéralement : une marge brute de 75 % sur 96,2 milliards de dollars signifie que le temps de calcul est devenu lui-même un produit final vendable, avec un pouvoir de fixation des prix dont rêve tout éditeur de logiciels. La nouvelle répartition de l’activité des centres de données est intéressante : 40,3 milliards proviennent d’ACIE, c’est-à-dire des AI Clouds, des États et des entreprises, contre 48,7 milliards des Hyperscalers. La demande ne provient plus d’une poignée de laboratoires, mais d’un large éventail d’acheteurs qui achètent et revendent de la puissance de calcul comme de l’électricité. Lorsque Nvidia organise, avec Apollo, BlackRock et KKR, plus de 500 milliards de dollars de capital externe pour l’expansion, quelqu’un finance en même temps la demande pour son propre produit, et il faudra garder un œil sur cette boucle de rétroaction lorsque la prévision de croissance de 70 % pour 2028 se heurtera un jour à des chiffres d’utilisation réels. Produire des Tokens signifie gagner de l’argent, et la prévision de 108 milliards sans un seul dollar de la Chine est le chiffre le plus confiant de tout le rapport.

Anthropic offre à Claude son propre navigateur

Anthropic a doté Claude sur ordinateur de son propre navigateur Chromium, qui fonctionne au sein de la fonction Cowork. Le déploiement est en cours pour les abonnés payants des forfaits Pro, Max et Team sur Mac, Windows et Linux. Jusqu’à présent, Claude avait besoin de l'extension Chrome pour accéder au web, lancée le 26 août 2025 et qui a reçu une mise à jour majeure il y a seulement deux semaines. Selon l’entreprise, l’extension reste le choix approprié pour les tâches sur une page déjà ouverte, comme la gestion d’un CRM ou le traitement de la boîte de réception. Le navigateur intégré est séparé de l’environnement de navigation quotidien et n’a donc pas d'identifiants de connexion : les connexions peuvent être importées depuis Chrome, Edge et Firefox sur macOS, ainsi que depuis Firefox sur Windows et Linux, à l’exception des pages bancaires, de messagerie et de Single-Sign-On. → The New Stack

Synthszr Take : OpenAI a enterré Atlas en tant que produit autonome pour l’intégrer dans l’application ChatGPT ; Anthropic arrive au même point depuis l’autre côté, deux semaines après la dernière mise à jour de son extension. Le navigateur en tant que produit vendable a déjà échoué une fois, lorsque Microsoft a asséché les revenus de Netscape en offrant Internet Explorer. Cette fois, il s’agit de l’environnement d’exécution d’un agent que l’on paie de toute façon via un abonnement Pro, Max ou Team, il n’a donc jamais besoin d’être rentable par lui-même. Anthropic l’appelle systématiquement le navigateur de Claude, et la politique de connexion montre pourquoi : les services bancaires, la messagerie et le Single Sign-On sont exclus, le reste est importé de Chrome, Edge ou Firefox.

Bye, bye les interfaces : Salesforce intègre son CRM dans Claude et devient Headless

Salesforce et Anthropic ont annoncé mardi un partenariat étendu sous le nom de Claudeforce, qui rend le CRM directement disponible dans Claude. La pièce maîtresse est «  Salesforce in Claude  », un plugin pour Claude CoWork avec 37 fonctionnalités de vente prédéfinies pour la préparation de réunions, l’évaluation de contrats et l’analyse de pipeline, permettant aux vendeurs de consulter et de modifier des données en direct sans même ouvrir Salesforce. Le produit est actuellement en phase pilote chez des clients sélectionnés, une bêta ouverte est prévue pour septembre, et d’autres fonctionnalités pour d’autres secteurs de l’entreprise sont prévues à partir du troisième trimestre. Le contexte est Headless 360, présenté par Salesforce en mars lors de la conférence TDX : une collection d’API, de serveurs MCP et d’outils en ligne de commande, via lesquels les agents peuvent contrôler les données et les workflows sans interface utilisateur. Patrick Stokes, President of Applications and Marketing, a déclaré dans une interview à VentureBeat que l’idée du plugin est née de l’utilisation interne d’Anthropic, où Salesforce est utilisé presque exclusivement via Claude. → VentureBeat

Synthszr Take : Pendant plus de deux décennies, Salesforce a possédé l’interface sur laquelle les commerciaux passent leur journée de travail, et la cède maintenant volontairement à Anthropic. Le calcul de Stokes, où 10 000 clics deviennent 30 secondes, est impeccable sur le plan commercial mais stratégiquement risqué : les clics créaient l’habitude, et l’habitude assurait la fidélisation des clients. Il ne reste que les données, les métadonnées et les flux de travail codifiés au fil des ans, c’est-à-dire précisément la couche qu’un client pourrait un jour exploiter via un autre point de terminaison MCP, si le prix est juste.

Les VC créent le buzz autour de «  Instinct  », l’alternative à OpenClaw

La start-up d’IA Instinct, fondée l’année dernière seulement, a déclaré au Wall Street Journal avoir clôturé une levée de fonds de série B de 250 millions de dollars. Cela porte son financement total à 350 millions de dollars, pour une valorisation de 2,5 milliards de dollars. Selon le WSJ, le tour de table a été mené conjointement par Index Ventures et Benchmark. Derrière le produit se trouve l’entreprise Spear Street Technology, dirigée par son fondateur Noah Shinn, âgé de 23 ans. Instinct est un assistant que les utilisateurs peuvent connecter à leurs applications et appareils et contrôler par message texte ou appel ; selon le fournisseur, il organise la vie quotidienne. → TechCrunch

L’avis de Synthszr : 2,5 milliards de dollars pour un produit en bêta privée dont personne ne mentionne le chiffre d’affaires : c’est un pari sur la courbe des deux prochaines années. Index et Benchmark s’offrent une option sur le fait qu’un unique assistant deviendra le point de contact privilégié pour les calendriers, les achats et les abonnements, et si cela se produit, le prix actuel est une bonne affaire. Les preuves que Shinn présente publiquement sont des road-trips et des abonnements résiliés, de jolies anecdotes qui ne disent rien sur le nombre d’utilisateurs précoces encore présents après huit semaines.

3M lance «  Ask 3M  » : un assistant IA pour guider les clients à travers 60 000 produits

3M a lancé Ask 3M, un assistant IA qui répond aux questions techniques des clients industriels sur sa propre gamme de produits en langage courant. La raison en est la taille du catalogue : le groupe vend plus de 60 000 produits, des adhésifs aux équipements de protection en passant par les abrasifs et les films, et trouver le bon article est devenu, selon l’entreprise, un obstacle avant même l’achat. Selon 3M, les réponses s’appuient exclusivement sur une documentation interne vérifiée provenant de 49 plateformes technologiques et non sur des données Internet ouvertes. Au lancement, l’outil couvre les adhésifs et rubans industriels, d’autres catégories suivront. À titre d’exemple, l’entreprise cite la recherche d’un adhésif structurel liant la fibre de carbone à l’aluminium, ou la comparaison entre le VHB Tape 5952 et l’Adhesive Transfer Tape 468MP. → MyClaw Newsletter

L’avis de Synthszr : Ici, un problème de distribution a été résolu, l’intelligence artificielle n’était que l’outil : 60 000 produits en rayon, et le client ne trouve pas le bon. La partie la plus coûteuse du projet réside dans des décennies de fiches techniques, de textes de validation et de rapports d’application sur 49 plateformes technologiques, que quelqu’un a dû trier de manière à ce qu’une machine puisse fournir des réponses fiables et citables. Un groupe de chimie possède cette substance, pas un modèle de langage général, et cela crée un avantage qu’aucun concurrent ne peut reproduire.

Nvidia et Perplexity déploient les modèles Qwen localement sur PC

Nvidia et Perplexity ont présenté le 25 août «  Portable Computer  », une fonctionnalité qui permet aux modèles Perplexity de fonctionner directement sur du matériel Nvidia local. Au lancement, les modèles Qwen 3.8 27B et Qwen 3.6 35B sont pris en charge, ainsi qu’une variante post-entraînée par Perplexity nommée Qwen 3.8 PPLX 27B ; le Nemotron 3.5 Lightning de Nvidia devrait suivre. Les deux modèles ont été dimensionnés pour tenir dans 24 Go de mémoire graphique, car c’est la plus petite taille de mémoire commune à toute la gamme de produits Nvidia. Ainsi, le même fichier fonctionne sur le DGX Spark avec la super-puce GB10, sur les cartes de station de travail RTX-Pro et sur une seule carte grand public, la GeForce RTX 5090 avec 32 Go. Pour le téléchargement et l’exécution, les utilisateurs ont besoin d’un abonnement Perplexity Pro ou Max. → AI Secret

L’avis de Synthszr : Le calcul se fait sur votre carte, mais l’autorisation reste sur un serveur de Perplexity, car sans un abonnement Pro ou Max actif, Portable Computer ne peut être ni téléchargé ni lancé. Pour la protection des données, le gain est réel et immédiat : les prompts, les documents et les résultats intermédiaires restent sur la machine, personne ne peut les retrouver lors de la prochaine session d’entraînement. La dépendance ne fait que se déplacer, de la facturation mensuelle des tokens à la gestion des abonnements, et le jour de la résiliation, on se retrouve avec une carte de 24 Go dans l’ordinateur qui ne démarre plus rien.

Z.ai propose GLM-5.3-Flash sur des puces chinoises à 10 % du prix

Z.ai (également connu sous le nom de Zhipu) a publié le 26 août GLM-5.3-Flash, le premier modèle nativement multimodal de la série GLM-5. Il s’agit d’un modèle Mixture of Experts} avec un total de 320 milliards de paramètres, dont 18 milliards sont actifs par token, et il fonctionne avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens. Les poids sont disponibles sous licence MIT sur Hugging Face, et il existe également une Programmierschnittstelle} hébergée. Le modèle traite non seulement du texte, mais aussi des images, des vidéos et des fichiers. Avant son lancement, il a fonctionné anonymement pendant une semaine sous le nom de «  ox-alpha  » sur OpenCode et OpenRouter, où il est devenu le modèle le plus utilisé de la semaine selon les deux plateformes ; l’attribution à Z.ai a été confirmée mercredi.

Selon le fournisseur, GLM-5.3-Flash surpasse son prédécesseur GLM-5.2 sur l’ensemble des benchmarks pour environ un dixième du prix. Sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1, le modèle atteint 57 points à 0,045 dollar par tâche, le plaçant au même niveau que GPT-5.6 Terra, Gemini 3.7 Flash et Qwen 3.8. Sur le Code Bench interne, il obtient 29,0 en mode de raisonnement le plus élevé, contre 29,5 pour Claude Opus 4.8. Sur DeepSWE v1.1, Z.ai annonce 63,4 points contre 46,2 pour GLM-5.2, et sur AutomationBench 48,8 contre 26,2. Étant donné que les évaluations utilisent des harnesses, des limites de contexte et des paramètres de génération différents, les comparaisons dépendent de la configuration de chaque test. Les observateurs rapportent que le modèle est remarquablement bavard et consomme beaucoup de tokens, ce qui a peu d’importance compte tenu des prix bas. Sur OpenRouter, il coûte actuellement 0,075 dollar par million de tokens d’entrée et 0,25 dollar par million de tokens de sortie, ces prix incluant une réduction de 50 pour cent.

Sur le plan architectural, le modèle est conçu pour une inférence aussi économique que possible. Pour la première fois dans la série GLM, il combine l'attention linéaire pour les dépendances locales avec l’attention sparse}, qui récupère le contexte global via un indexeur léger. Avec un contexte d’un million de tokens, un procédé nommé IndexPool compresse quatre vecteurs de clés d’indexeur en un seul pour limiter la latence et l’utilisation de la mémoire. Par rapport à la série GLM-4.5, le modèle, pour une taille totale similaire, réduit de moitié à la fois les paramètres actifs (18 milliards au lieu de 32) et le nombre de couches (45 au lieu de 92). Z.ai mentionne un calcul d’attention trois fois moins important et un KV-Cache 4,4 fois plus petit. L’entraînement a été réalisé sur un corpus multimodal de 30 billions de tokens.

Z.ai a entièrement géré l’exploitation sur des KI-Beschleunigern} produits localement. L’entreprise décrit une pile logicielle basée sur SGLang qui sépare l’encodage, le pré-remplissage (prefill) et le décodage, et rapporte un triplement des performances de service de bout en bout sur des dizaines de milliers d’accélérateurs nationaux par rapport à sa propre base de référence sur le même matériel. Selon ses propres déclarations, Z.ai atteint ainsi une efficacité matérielle et des coûts par token au niveau des GPU Nvidia courants. Pendant la phase de test anonyme, OpenCode a indiqué une capacité disponible de 100 billions de tokens par jour, utilisable gratuitement. Le déploiement local est pris en charge via SGLang, vLLM, TokenSpeed et KTransformers ; pour les abonnés du GLM Coding Plan, le triple du contingent du prédécesseur est disponible. La publication a coïncidé avec le jour des résultats trimestriels de Nvidia, où les coûts des assurances contre le défaut de crédit sur les obligations technologiques ont également attiré l’attention. → MarkTechPost, The New Stack, z, Hugging Face, TestingCatalog AI News, TechCrunch, Cautious Optimism, Business Insider

L’avis de Synthszr : Des dizaines de milliers d’accélérateurs nationaux ont fourni 100 billions de tokens par jour pendant une semaine, gratuitement, et personne ne l’a remarqué jusqu’à ce que Z.ai lève le voile. L’information cruciale dans le billet de blog est le triplement des performances de service sur le même matériel local, jusqu’à atteindre des coûts par token comparables à ceux des cartes Nvidia courantes. Ceci est rendu possible par l’architecture : 18 milliards de paramètres actifs, un nombre de couches divisé par deux, un KV-Cache réduit d’un facteur 4,4. La puce a besoin de moins de puissance si le modèle en exige moins, et c’est précisément ce calcul que les contrôles à l’exportation, qui pensent en FLOPs plutôt qu’en piles logicielles (stacks), ignorent. Pour quiconque planifie actuellement la capacité de son centre de données, la question de savoir quel accélérateur se trouve sous le modèle est désormais négociable. Le pouvoir de tarification de Nvidia repose nettement plus sur les phases d’entraînement que sur l’inférence.

Bill Gates : Les seuils de danger de l’IA sont depuis longtemps dépassés

Bill Gates a publié le 26 août un essai d’environ 5 800 mots intitulé «  The turbulent AI era is here. The choices we make are critical  », sa première prise de parole détaillée sur l’intelligence artificielle depuis trois ans. Le message principal : le monde ne se prépare pas aux bouleversements que la technologie va provoquer en matière d’emploi, de sécurité et de relations humaines. «  Il n’existe aucun plan pour faciliter l’entrée dans l’ère de l’IA  », écrit-il. Même dans les meilleures circonstances, la transition sera l’une des phases les plus turbulentes de l’histoire de l’humanité. Face à Axios, il a déclaré qu’en maintenant le cap et le rythme actuels, il y a une très forte probabilité d’un résultat globalement négatif ; les deux grands partis américains abordent le sujet avec trop peu de réflexion.

Dans une interview accordée au MIT Technology Review, menée dans les locaux de Gates Ventures à Kirkland, près de Seattle, l’homme de 70 ans a expliqué pourquoi il prenait la parole maintenant. On a dépassé les seuils des capacités biologiques, cybernétiques, psychosociales et destructrices pour le marché du travail, ainsi que ceux du manque de contrôle. Pendant des années, on a dit qu’on trouverait des règles à l’approche de ces seuils ; le fait qu’ils aient été franchis sans de telles règles le met en état de choc. Il s’est exprimé de manière particulièrement virulente sur les capacités biologiques des Frontier-Modelle actuels : tout modèle capable de générer de nouvelles molécules doit être surveillé, et il considère le risque de bioterrorisme comme environ 50 fois plus effrayant et probable qu’une pandémie naturelle. Il se décrit lui-même dans son nouveau rôle comme une «  voix stridente  », tant publiquement que dans ses discussions avec l’industrie, les gouvernements et la société civile. Cet essai est le premier d’une série prévue.

Concernant le marché du travail, Gates soutient que la substitution commence dans le secteur des bureaux, où les entreprises embauchent déjà moins de débutants, et qu’elle s’étendra au travail physique avec des robots plus performants et moins chers. D’ici la fin de la décennie, les machines pourraient concurrencer les humains pour certaines tâches dans le bâtiment et la restauration. Ceux qui en ont le plus besoin sont ceux qui ont le moins de temps : le comptable remplacé par un Bot, ou l’ouvrier payé 20 dollars de l’heure qui cède sa place à un robot à 10 dollars. Comme contre-mesure, il propose le «  Human Reserved  », c’est-à-dire des activités qui, par choix de société, resteraient réservées aux humains, à l’instar des réserves naturelles. Il cite en exemple les soins apportés à son père décédé de la maladie d’Alzheimer et le diagnostic d’une maladie incurable, qu’une machine pourrait annoncer, mais ne devrait pas. La reconversion professionnelle et la protection sociale devraient être financées, entre autres, par des taxes sur les robots et sur les Token, c’est-à-dire les unités de calcul en lesquelles les modèles d’IA décomposent le texte.

Gates cite comme priorité absolue la mise en place d’un cadre national et international, comparant l’effort à la réorganisation du gouvernement américain après le 11 septembre, qui ne concernait qu’un seul domaine. L’IA, en revanche, touche à l’emploi, à l’éducation, à la fiscalité, à l’énergie, aux élections, à la santé publique, au système financier et plus encore. Cela inclut également une coopération entre les États-Unis et la Chine : la Chine pourrait accepter de limiter les lancements de modèles dangereux si les États-Unis prenaient l’initiative, a-t-il déclaré à Reuters. Son équipe travaille à l’organisation d’une rencontre avec Xi Jinping, prévue lors d’un voyage en Chine en novembre ; la dernière rencontre entre les deux hommes remonte à trois ans. Cet essai est également l’une de ses premières grandes apparitions publiques depuis qu’un audit externe commandé par la Fondation Gates a documenté une trentaine de rencontres entre Jeffrey Epstein et la direction de la fondation, y compris Gates, entre 2011 et 2014. → MIT Technology Review, Wall Street Journal, Silicon Republic, Tom’s Hardware, The Guardian, Business Insider, Reuters, Quartz

L’avis de Synthszr : Pendant quatre décennies, Gates a apporté les bonnes nouvelles, de l’ordinateur sur chaque bureau aux campagnes de vaccination de sa fondation, et encore en janvier, il semblait serein concernant l’IA. Aujourd’hui, un homme de 70 ans est assis dans une salle de conférence à Kirkland, se balance sur sa chaise et chiffre le risque de bioterrorisme comme étant 50 fois plus probable et effrayant qu’une pandémie naturelle. Le paragraphe le plus révélateur de l’essai est celui sur le personnel soignant de son père, décédé de la maladie d’Alzheimer : ce n’est pas un technologue qui argumente avec des scénarios, c’est un fils qui se souvient d’une limite qu’il a lui-même vécue. Le fait que ce soit précisément lui qui se qualifie de «  voix stridente  » montre à quel point il est peu en phase avec son propre milieu qui, comme il le dit, n’aime pas s’autocritiquer. Le pari le plus audacieux de ce document est le rendez-vous de novembre avec Xi Jinping : un simple citoyen sans fonction officielle tente d’organiser ce que personne à Washington ou à Bruxelles n’a actuellement la force d’entreprendre.