« Après trois trimestres de livraison de produits exceptionnellement fortes, nos clients se concentrent à présent sur l'installation et la mise en œuvre de ces volumes sans précédent d’équipements », a déclaré Chuck Robbins, le CEO de Cisco. (Crédit photo : JC)
Cisco affirme que ce sont les stocks de matériels achetés et non installés qui ont désormais un impact sur les résultats.
Alors que les problèmes de chaîne d'approvisionnement qui ont affecté la plupart des fournisseurs de solutions réseaux ces deux dernières années se sont résorbés, Cisco estime que le défi réside désormais dans l'arriéré d'équipements achetés qui attendent désormais d'être déployés par les entreprises ou leurs prestataires. « Après trois trimestres de livraison de produits exceptionnellement fortes, nos clients se concentrent à présent sur l'installation et la mise en oeuvre de ces volumes sans précédent d'équipements. Le goulot d'étranglement observé auparavant dans la chaîne d'approvisionnement s'est déplacé en aval, vers le déploiement par nos clients et partenaires », a déclaré Chuck Robbins, le CEO de Cisco, lors de la conférence téléphonique organisée pour la présentation des derniers résultats trimestriels du fournisseur.
Un à deux trimestres de commandes en attente de déploiement
En guise d'exemple, M. Robbins a cité le cas d'une grande entreprise en plein mise à jour de son infrastructure, qui a commandé et reçu 400 à 500 commutateurs, mais qui attend de les installer, ou celui d'un partenaire qui a besoin de ressources supplémentaires pour essayer d'effectuer la mise en place avant l'installation. « Le goulot d'étranglement actuel vient du fait que nos clients prennent tout simplement du temps pour embarquer et déployer ces livraisons accrues de produits », a déclaré M. Robbins. « Nous estimons qu'un à deux trimestres de commandes expédiées sont entre les mains de nos clients, en attente d'être déployées ».
« Il en résulte une diminution des commandes, jusqu'à l'installation de ces produits, et un impact sur les revenus de l'entreprise », a déclaré M. Robbins. « Nous pensons que cette phase de mise en oeuvre est en grande partie à l'origine du ralentissement des commandes », a-t-il ajouté. « Cela ne signifie pas que les produits ne se vendent pas, bien sûr - M. Robbins a précisé qu'au premier trimestre, les revenus des produits ont augmenté de 9 % d'une année sur l'autre - mais si l'on compare cela à la croissance des revenus des produits au quatrième trimestre, qui était de 20 %, et au troisième trimestre, qui était de 17 %, on peut voir ce qui provoque potentiellement ce retard ». En ce qui concerne les contraintes globales de la chaîne d'approvisionnement, le directeur financier de Cisco, Scott Herren, a déclaré qu'elles étaient désormais « derrière nous et que les délais d'expédition et de livraison ainsi que le carnet de commandes étaient largement revenus à des niveaux normaux ». Cisco a déclaré que son carnet de commandes de produits était évalué à près de 14 Md$ au début de 2022 et que son carnet de commandes de logiciels était d'environ 2 Md$ en février 2023. D'autres fournisseurs tels qu'Arista Networks et Juniper Networks évoquent une normalisation similaire. Arista a récemment déclaré que la chaîne d'approvisionnement et les délais de livraison s'amélioraient régulièrement en 2023 et qu'ils devraient se normaliser en 2024.
1 Md$ de commande d'infrastructures d'IA prévu pour 2025
L'autre sujet brûlant dans les résultats du premier trimestre de Cisco concerne l'impact croissant de la mise en réseau de l'IA sur le résultat net. « Nous constatons un élan continu dans le domaine de l'IA avec trois des quatre principaux clients qui déploient notre fabric hyperscale Ethernet AI et une visibilité sur plus d'un milliard de dollars de commandes d'infrastructures d'IA pour les principaux fournisseurs de cloud au cours de l'exercice 2025 », a aussi indiqué M. Robbins. Le fournisseur a déclaré qu'il continuait à travailler avec des partenaires clés dans le domaine des GPU et du stockage pour créer des équipements de réseau d'IA autour de technologies Ethernet, d'infrastructures compatibles avec les GPU et d'architectures de référence testées et validées conjointement. M. Robbins a cité les récentes conclusions du 650 Group, selon lesquelles le marché de la commutation IA devrait dépasser les 10 Md$ d'ici à 2027. Arista a aussi fait état d'une augmentation du développement des réseaux d'IA. L'entreprise s'attend notamment à ce que les essais de réseaux d'IA commencent en 2024 et que les déploiements de production se généralisent en 2025, ce qui se traduira par 750 M$ de revenus issus de l'IA.
L'IA suscite aussi un grand optimisme chez Juniper
Juniper a également fait état d'une croissance des réseaux d'IA ces dernières semaines. « Selon nos prévisions, l'adoption de l'IA devrait entraîner une augmentation significative de la croissance du trafic, ce qui devrait profiter à notre empreinte de réseau étendu dans le cloud au fil du temps », a déclaré Rami Rahim, CEO de Juniper, lors de la dernière mise à jour sur la situation financière de l'entreprise. « Nous restons pareillement optimistes en ce qui concerne notre offre de commutation de centre de données IA, mais nous constatons déjà un succès auprès des grands comptes du cloud et des entreprises grâce aux performances et à l'efficacité énergétique de notre silicium personnalisé, aux capacités de gestion de la congestion intégrées à notre système d'exploitation Junos et à notre prise en charge de technologies telles que le réseau RDMA (Remote Direct Memory Access) », a-t-il ajouté. « Notre optimisme est motivé par notre forte empreinte sur les réseaux étendus, la croissance rapide du trafic qui se poursuit dans les environnements de bon nombre de ces clients et la possibilité de capitaliser sur l'adoption de grands modèles de langage et la mise en place de clusters d'IA, où nous constatons un fort engagement de la part des clients. Tout cela nous rend très confiant dans la possibilité de profiter du fait que l'industrie considère de plus en plus l'Ethernet comme le bon choix pour de très nombreux cas d'usage AI-ML, y compris les réseaux frontaux, dorsaux, d'impression et de stockage », a déclaré M. Rahim.
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