NVIDIA qui fait main basse sur la GTC Berlin, c'est le titre incontournable du briefing IA du 21 octobre : en 24 heures, Jensen Huang a dévoilé à Berlin la plateforme Vera Rubin en pleine production, une usine IA déployable en 14 jours, les garde-fous OpenShell pour les agents et un robot humanoïde de référence, tout en renouvelant modèles ouverts, matériel local et chaîne d'approvisionnement. Pendant ce temps, SpaceX a publié un troisième trimestre où l'IA fournit plus de la moitié des revenus, et Anthropic aurait perdu 80,7 milliards de dollars en six mois, les fournisseurs cloud le traitant de plus en plus en rival.
Keynote de Huang à Berlin : Vera Rubin en production, des usines IA en 14 jours
Le fondateur et PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a prononcé la keynote de la GTC Berlin le 21 octobre 2026. La plateforme Vera Rubin est en pleine production, et le nouveau DSX POD loge une usine IA Vera Rubin complète dans des conteneurs modulaires, ramenant le déploiement sur site de six mois à 14 jours une fois les utilités du site prêtes. Pour la sécurité des agents, l'architecture de référence OpenShell les enferme dans un bac à sable au niveau du noyau, avec des privilèges minimaux. Côté robotique, l'humanoïde de référence Agile ONE SN compte 31 degrés de liberté, est attendu l'an prochain et vise à faire passer l'installation des chercheurs de plusieurs semaines à quelques jours. NVIDIA a aussi chiffré ses engagements en Europe à près de 10 milliards de dollars, avec plus de 12 000 partenaires.
La famille de modèles ouverts s'étend : de la langue aux protéines et au quantique
Le 21 octobre 2026, NVIDIA a élargi sa famille de modèles ouverts : Nemotron 3.5 Super VL et Bolt pour la langue, Nemotron Retriever pour la recherche, Kumo pour les données structurées, les modèles de monde Cosmos 3.5, Alpamayo 2 Edge pour le raisonnement embarqué dans les véhicules, BioNeMo RFD4-Proteina pour la conception de protéines, développé avec le Baker Lab de l'Université de Washington et générant des designs environ 13 fois plus vite que RFdiffusion3 sur un test de 200 acides aminés, et la famille Ising pour l'informatique quantique. Le point commun s'appelle intelligence souveraine : post-entraîner sur ses propres données et déployer sur une infrastructure que l'on contrôle.
Matériel local entièrement renouvelé : huit DGX Spark font 1 To de mémoire
Le 21 octobre 2026, NVIDIA a présenté toute sa gamme de matériel IA local. Les portables RTX Spark visent les agents personnels sous Windows, avec 128 Go de mémoire unifiée et 1 pétaflop de calcul IA. Le DGX Spark 64 Go commence à être livré le 23 octobre, et huit unités en grappe offrent 1 To de mémoire unifiée pour des modèles de classe frontière. La DGX Station propose 748 Go de mémoire cohérente et jusqu'à 20 pétaflops, avec une version Windows en décembre. Arrive aussi Recursive Flint, un modèle de code local de 40 milliards de paramètres MoE dont 2,5 milliards actifs, dépassant 220 tokens par seconde sur RTX Spark, avec des poids ouverts sous Apache 2.0. Au-delà de la course aux capacités cloud, la gamme de bureau accélère aussi.
Six partenaires de la chaîne d'approvisionnement montent en capacité
Le 21 octobre 2026, NVIDIA a annoncé une extension de capacité avec Amkor, IBIDEN, KYEC, Samsung Electro-Mechanics, SPIL et Unimicron : la capacité de substrats sera multipliée par 2,5 en trois ans, celle du packaging avancé d'Amkor augmentera de plus de 300 % d'ici fin 2028, KYEC a reçu de NVIDIA une avance de réservation de capacité de 1,1 milliard de dollars pour construire des sites de test aux États-Unis visant une production de masse en avril 2027, SPIL vise 15 fois plus de moteurs optiques d'ici mi-2027, et la capacité totale de test doublera entre 2026 et 2027. Huang l'a dit sans détour : la demande est extraordinaire, et la contrainte, c'est la capacité.
Les constructeurs européens se rangent sur Hyperion, les réseaux télécoms deviennent des plateformes IA
Le 21 octobre 2026, NVIDIA a indiqué que Bolt (avec Lucid), Mercedes-Benz, Volkswagen Commercial Vehicles et Einride présentent des cas d'usage de véhicules de niveau 3 et 4 et de flottes de robotaxis sur la plateforme de calcul Hyperion, tandis que Volvo Cars adopte Hyperion avec la pile logicielle Alpamayo. Le même jour, NVIDIA, Nokia et de grands opérateurs télécoms ont annoncé transformer les réseaux en plateformes d'intelligence distribuée, en déployant du calcul accéléré dans les centres de données, les sites métropolitains et les stations de base, avec un premier appel téléphonique commercial déjà réalisé sur le réseau de T-Mobile avec Nokia. Voitures et stations de base deviennent le même métier : vendre le socle de calcul.
Résultats du troisième trimestre de SpaceX : 7,5 milliards de revenus IA, soit 52 % du total
Un document réglementaire déposé par SpaceX le 20 octobre 2026 fait état d'un chiffre d'affaires trimestriel de 14,6 milliards de dollars et d'un bénéfice net de 4,4 milliards, contre une perte de 1 milliard un an plus tôt. La branche rebaptisée Super Intelligence a contribué à hauteur de 7,5 milliards, grâce à Cursor, récemment acquis, à Grok et à la location de capacité de calcul, qui atteint désormais 1,7 GW ; l'IA représente 52 % des revenus du groupe. Le prix à payer est une dépense d'investissement sans relâche : 19,6 milliards au troisième trimestre, et une fourchette de 35 à 40 milliards annoncée pour le quatrième. L'activité la plus lucrative de l'entreprise de fusées est désormais la vente de calcul.
Le projet d'introduction d'Anthropic fuite : 80,7 milliards de perte au semestre, les clouds deviennent des rivaux
Selon TechCrunch le 20 octobre 2026, un projet de document d'introduction en Bourse transmis au Wall Street Journal montre pour Anthropic 16,3 milliards de dollars de revenus et une perte nette de 80,7 milliards au premier semestre, des dépenses cloud futures pouvant dépasser 750 milliards, 16,8 milliards de revenus pour le seul troisième trimestre et une introduction visée en novembre. Le problème, c'est la capacité : AWS, Google et Microsoft voient de plus en plus le créateur de Claude comme un concurrent plutôt qu'un client, et Anthropic loue ses propres centres de données et travaille avec des opérateurs tiers pour combler l'écart. Plus les revenus croissent vite, plus la facture de calcul à verrouiller à l'avance grossit.
