Points clés à retenir :
Broadcom conçoit des puces d'intelligence artificielle sur mesure pour OpenAI, marquant ainsi la plus profonde incursion du fabricant de puces dans le marché des semi-conducteurs sur mesure pour hyperscalers, qu'il domine déjà avec une part d'environ 70 %.
Broadcom développe des accélérateurs IA sur mesure pour OpenAI et prévoit de déployer 1,3 gigawatts d'infrastructure d'ici l'exercice 2027, renforçant ainsi son emprise sur un marché de puces sur mesure qui pourrait générer 100 milliards de dollars de revenus annuels pour l'entreprise.
« Ce partenariat valide notre modèle XPU — concevoir des puces de A à Z pour les charges de travail spécifiques d'un seul client », a déclaré Hock Tan, directeur général de Broadcom, lors de la conférence téléphonique de l'entreprise.
Broadcom travaille déjà avec six clients majeurs, dont Google, Meta et Anthropic. Ses revenus de puces IA sur mesure ont bondi d'environ 140 % sur un an au premier trimestre fiscal, atteignant 10,7 milliards de dollars, les réseaux IA — portés par le commutateur Tomahawk 6 de 102 térabits — contribuant à environ 40 % de ce total. L'entreprise affiche un carnet de commandes lié à l'IA d'environ 73 milliards de dollars.
L'accord avec OpenAI positionne Broadcom pour capter une plus grande part du déploiement d'infrastructure IA de plus de 200 milliards de dollars par an, en concurrence directe avec les GPU polyvalents de Nvidia. Les actions Broadcom, en hausse de près de 40 % cette année, se négocient à environ 28 fois les bénéfices à terme, les investisseurs intégrant le virage vers le silicium sur mesure.
L'attrait des circuits intégrés spécifiques à une application, ou ASIC, réside dans leur efficacité. Contrairement aux unités de traitement graphique standardisées de Nvidia, qui gèrent un large éventail de charges de travail IA, les puces sur mesure sont conçues pour l'architecture et le cas d'utilisation spécifiques d'un seul client — qu'il s'agisse d'entraîner de grands modèles de langage comme GPT d'OpenAI ou d'exécuter des inférences pour Google Search et les recommandations YouTube.
Le processus de développement est long, nécessitant 18 à 24 mois d'ingénierie conjointe entre Broadcom et son client. Une fois qu'une puce est conçue et déployée, les coûts de changement sont élevés : un partenaire souhaitant passer à un autre concepteur devrait reconcevoir entièrement sa puce. Cela crée des revenus récurrents et fidélisants que le modèle standardisé de GPU de Nvidia ne peut reproduire.
Les puces sur mesure de Broadcom sont fabriquées sur des nœuds de processus avancés chez Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) et conditionnées à l'aide de la technologie CoWoS (chip-on-wafer-on-substrate), la même méthode de conditionnement avancée que Nvidia utilise pour ses GPU H100 et Blackwell. Ce chevauchement dans la chaîne d'approvisionnement signifie que les deux entreprises se font concurrence pour la même capacité de fabrication rare chez TSMC.
Le directeur général Hock Tan s'est fixé un objectif ambitieux : 100 milliards de dollars de revenus de puces IA d'ici l'exercice 2027. À titre de comparaison, Broadcom a généré 8,4 milliards de dollars de revenus semiconducteurs totaux (puces plus réseaux) au seul premier trimestre fiscal. Les prévisions du deuxième trimestre de l'entreprise tablent sur 22 milliards de dollars de revenus totaux, soit une croissance d'environ 47 % sur un an, avec un bénéfice par action de 2,40 $ — en hausse de 52 % par rapport à l'année précédente.
Le partenariat avec OpenAI ajoute un cinquième client IA majeur au portefeuille de Broadcom, aux côtés de Google, Meta, Anthropic et d'un sixième partenaire non divulgué. La relation de Google avec Broadcom est la plus profonde : les deux entreprises collaborent sur les Tensor Processing Units depuis près d'une décennie, et un accord d'approvisionnement s'étendrait jusqu'en 2031.
Côté réseaux, les commutateurs Tomahawk et les routeurs Jericho de Broadcom fournissent la structure du centre de données qui relie des milliers de puces au sein des clusters IA. Le Tomahawk 7 de nouvelle génération, attendu en 2027, doublera la bande passante de commutation du Tomahawk 6 actuel, qui gère déjà 102 térabits par seconde.
Nvidia détient encore environ 80 % du marché global des accélérateurs IA, et sa plateforme logicielle CUDA crée un puissant verrouillage écosystémique. Mais le virage vers le silicium sur mesure s'accélère. Les hyperscalers, dont Amazon (avec ses puces Trainium), Google (TPU) et Meta (MTIA), investissent tous dans des alternatives internes ou sur mesure offrant une meilleure efficacité énergétique et un coût total inférieur pour des charges de travail spécifiques.
Les puces sur mesure de Broadcom ne remplacent pas les GPU Nvidia dans tous les scénarios — l'entraînement polyvalent favorise encore l'architecture de Nvidia. Mais pour les tâches d'inférence à grand volume, telles que les réponses de chatbot, le classement des recherches et le ciblage publicitaire, les ASIC peuvent offrir des performances comparables pour une fraction de la puissance et du coût.
Les actions Nvidia ont baissé depuis son dernier rapport de résultats, l'attention des investisseurs se tournant vers l'essor des ASIC. Les revenus du centre de données de l'entreprise, soit 35,6 milliards de dollars au dernier trimestre, restent dominants, mais le taux de croissance décélère à mesure que les hyperscalers diversifient leurs approvisionnements en puces.
Broadcom, avec une capitalisation boursière qui a récemment dépassé les 2 000 milliards de dollars, offre aux investisseurs un pari diversifié sur l'infrastructure IA qui va au-delà d'une seule architecture de puce. Son activité logicielle VMware ajoute un flux de revenus récurrents à haute marge qui finance à la fois son dividende et ses rachats d'actions. L'entreprise a augmenté son dividende pendant 15 années consécutives.
Cet article est fourni à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.
