À la recherche de la prochaine merveille ? Jensen Huang a déjà partagé des indices sur une seule diapositive

Le message d’invité suivant provient de Ziven.io, une plateforme publique d’intelligence des marchés fournissant des données sur les entreprises exposées à extraction de bitcoinsl’intelligence artificielle et crypto stratégies de trésorerie. Publié initialement le 18 juin 2026 par Cindy Feng.

Depuis que Jensen Huang est monté sur la scène du Computex et a qualifié Marvell de « prochaine entreprise à mille milliards de {dollars} », MRVL n’a pas regardé en arrière. Une motion qui s’échangeait entre 50 et 100 {dollars} en avril se situe désormais autour de 300 {dollars}, avec un ATH d’environ 316 {dollars} et un acquire d’environ 241 % depuis le début de l’année. Une phrase de Jensen et une entreprise réévaluée d’un quart de billion de {dollars}.

Sans shock, un nouvel exercice a commencé : passer au peigne fin tout ce que dit Jensen, trouver le prochain nom qu’il bénira et devenir riche.

Je comprends cette impulsion, mais ce qui ressort clairement de l’écoute de l’intégralité du discours de Jensen, c’est que la plupart des gens regardent la mauvaise selected. Jensen n’a pas simplement lancé un nom brûlant, il a dressé une carte complète de la façon dont une usine d’IA est réellement construite, couche par couche, entreprise par entreprise. Cette carte est la partie qui mérite d’être connue, automobile elle fonctionne encore longtemps après que le battage médiatique se soit dissipé. Je vais vous guider à travers cette diapositive spécifique, mais commençons d’abord par la partie qui a dérouté beaucoup de gens.

RTX, DGX, DSX : ouvrier, équipe, usine

Jensen a divisé les marques NVIDIA en trois couches, chacune étant une unité plus grande que la précédente :

RTX est le GPU, le travailleur. La puce qui effectue le calcul proprement dit. Une paire de mains. DGX est le système, l’équipe. Câblez une pile de ces puces dans une seule machine et vous obtenez un DGX. Un équipage agissant comme une seule unité. DSX est l’infrastructure, l’usine. Le bâtiment dans lequel ces équipes travaillent, ainsi que l’alimentation, le refroidissement, le réseau et les logiciels nécessaires pour que des milliers d’entre elles fonctionnent 24 heures sur 24.

RTX et DGX dont vous avez probablement entendu parler. DSX est le nouveau, et c’est celui qui mérite d’être compris, automobile c’est là que NVIDIA arrête de vous vendre une puce et begin à vous vendre un moyen de construire l’usine entière.

Qu’est-ce que le DSX ?

Selon les mots de Jensen, DSX est « un modèle, une conception de référence pour construire et exploiter des usines d’IA avec une efficacité et une rentabilité maximales ».

En termes plus simples, il s’agit d’une recette et d’une boîte à outils pour démarrer un gigawatt de calcul et le maintenir rentable. NVIDIA a même nommé les éléments de la boîte à outils : un jumeau numérique pour concevoir et tester l’ensemble de l’usine avant la livraison d’un seul rack (DSXSim), un système d’exploitation pour l’exécuter une fois qu’il est opérationnel (DSX OS) et des outils pour intégrer plus de GPU dans le même price range d’alimentation et s’adapter à la grille (DSX Max LPS, DSX FLEX). L’argument est que 100 gigawatts de ces usines seront mis en service avant la fin de la décennie, et que celles construites par DSX fonctionneront moins cher et s’appuieront plus doucement sur le réseau.

Tout cela ressemble à quelque selected que NVIDIA vous vendrait tout seul. Ce n’est en fait pas le cas.

Aucune entreprise ne peut à elle seule construire une usine entière d’IA

Une usine d’IA d’un gigawatt représente désormais un projet de 30 à 100 milliards de {dollars}, selon Jensen. À cette échelle, elle cesse d’être une salle de serveurs et devient une infrastructure de l’ordre d’une raffinerie ou d’une centrale électrique.

NVIDIA ne peut pas construire cela seul. Elle ne coule pas de béton, ne fait pas fonctionner de lignes à haute rigidity, ne fabrique pas de refroidisseurs et ne négocie pas avec les companies publics locaux. Et vous ne pouvez pas assembler ces éléments un par un, automobile les puces, les racks, le réseau, l’alimentation et le refroidissement doivent tous être conçus ensemble dès le premier jour. Chaque heure où l’usine reste inactive entraîne une perte de revenus, donc une building aussi coûteuse doit fonctionner du premier coup.

NVIDIA a donc fait ce qui était raisonnable : il a publié le plan et réuni une coalition de partenaires pour couvrir toutes les couches qu’il ne gère pas lui-même. Cette coalition a un nom, AI Manufacturing unit Ecosystem, et Jensen a mis la liste complète sur une seule diapositive. Cette diapositive est la carte.

La carte : qui construit réellement une usine à IA

La plupart de ces sociétés sont privées ou cotées à l’étranger, mais il existe encore un grand nombre de sociétés cotées aux États-Unis. J’ai créé un tableau pour répertorier tous les noms cotés en bourse à partir de la carte. La dernière colonne est ma lecture approximative de la half de chaque entreprise qui repose réellement sur le développement de l’IA, automobile être sur la diapositive (pourrait s’appuyer sur des objectifs advertising and marketing) et être ému par celle-ci sont deux choses très différentes.

Veuillez noter que les noms cotés en bourse ou étrangers sont exclus du tableau. Si vous voulez la liste CSV complète, envoyez-moi simplement un message et je vous l’enverrai. De plus, quelques noms sont encore privés avec des introductions en bourse à venir, tels que Lambda (États-Unis), Nscale (Royaume-Uni), Firmus (Australie) et Yotta (Inde).

Remarque importante

Il faut comprendre qu’un brand vous indique qu’une entreprise est impliquée, mais il ne vous dit pas si l’implication est importante. Pour CoreWeave ou Vertiv, la demande des usines d’IA représente essentiellement toute l’histoire. Pour Caterpillar ou Nationwide Grid, il s’agit d’un fragment d’une entreprise bien plus importante qui déplacera à peine ses shares. Les lignes « Élevées » vous donnent le couple et la volatilité dans une mesure égale. Les lignes « Faible » vous donnent une entreprise plus secure avec seulement un mince fil lié au commerce intégré à l’IA.

Pensées finales

Peut-être que l’un de ces noms deviendra le prochain Marvell, peut-être qu’aucun ne le fera. Ce n’est pas une décision que je peux faire à partir d’une diapositive, et courir après le brand que vous espérez que Jensen bénira ensuite est plus proche d’un jeu de devinettes que d’une stratégie.

La valeur sturdy ici est la carte, plus une query plus précise à prendre en compte. Pour n’importe quel nom sur ce graphique, quelle half de son activité repose réellement sur le développement de l’IA ? Quel pouvoir de tarification sa couche détient-elle ? Les acteurs historiques diversifiés et les matières premières ont certainement des leviers et des profils de risque différents.

Voici ce qui ne change pas : chaque accord d’hyperscaler dont vous parlerez, chaque titre « centre de données de X gigawatts », dépend tranquillement de la réalisation de l’ensemble de cette pile. Quelqu’un le conçoit, quelqu’un le construit, quelqu’un l’alimente, quelqu’un le refroidit, quelqu’un monte les serveurs, quelqu’un le gère. Ce tableau est la liste des acteurs. Choisissez une couche qui vous intéresse et évaluez son exposition par rapport au pouvoir de tarification qu’elle détient. C’est là que le vrai travail begin. La carte ne vous dira pas quoi acheter, mais c’est un cadre auquel vous pouvez vous référer.