Le nouveau plan de Nvidia ne se limite pas à financer jusqu’à 500 milliards de dollars pour construire des centres de données dédiés à l’intelligence artificielle ; son objectif plus profond est de tenter de créer un marché secondaire pour les unités de traitement graphique à mesure qu’elles vieillissent, afin que ces puces ne perdent pas rapidement leur valeur et restent capables d’attirer des financements et d’être utilisées.
Nvidia a annoncé cette semaine qu’Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR étaient prêts à s’engager à fournir jusqu’à 500 milliards de dollars pour construire des centres de données dédiés à l’intelligence artificielle. Mais, pour convaincre ces grandes institutions financières, l’entreprise a accepté de garantir, avec ses propres fonds, la valeur de ses puces utilisées comme garantie dans ces opérations.
Une garantie pour la valeur des puces
Dans le cadre du plan, Nvidia couvrira jusqu’à 25 % de la différence si les unités de traitement graphique utilisées comme garantie ne conservent pas la valeur prévue. Si le propriétaire d’un centre de données est incapable de rembourser un prêt et que le prêteur est contraint de liquider les actifs, mais que les puces ne parviennent pas à atteindre le prix inscrit au bilan, Nvidia paiera une partie de la perte dans cette limite.
Julie Bort, rédactrice de la rubrique consacrée aux start-up et au capital-risque chez TechCrunch, estime que cette initiative est à la fois inhabituelle, intelligente et dangereuse. Le plan a suscité suffisamment d’inquiétude sur les marchés obligataires pour pousser le directeur général de Nvidia, Jensen Huang, à expliquer les limites des risques encourus par l’entreprise sur la plateforme X et dans les médias spécialisés dans les affaires.
L’un des points de risque réside dans ce que les financeurs appellent le « risque de corrélation inverse ». Les engagements de Nvidia augmenteront au moment même où la demande pour ses puces s’affaiblira, un scénario qui pourrait également peser sur les revenus de l’entreprise.
Un pari sur une infrastructure réutilisable
Le plan relie le financement des centres de données au maintien de la demande pour le matériel de Nvidia lorsqu’il vieillit. Selon l’analyse, Huang souhaite voir émerger un vaste écosystème de matériel d’occasion, permettant aux start-up, aux entreprises et aux chercheurs d’accéder à plusieurs types d’équipements, chacun adapté à des besoins différents en matière d’intelligence artificielle.
Huang décrit les serveurs de Nvidia comme des « usines d’intelligence artificielle » et les compare aux chemins de fer ou aux compagnies aériennes, plutôt qu’à des actifs à consommation rapide comme les ordinateurs personnels. Selon sa vision, lorsque les besoins changent, une usine informatique peut être transférée à un autre client, à un autre cloud ou à un autre opérateur. Cet élargissement de la base des utilisateurs potentiels et des acheteurs finaux pourrait contribuer à protéger la valeur résiduelle des capacités de calcul.
Si cette vision se concrétise, Nvidia ne s’intéressera pas seulement aux nouvelles architectures, mais aussi à la capacité des architectures plus anciennes à continuer de fonctionner au sein d’un marché plus vaste. Bort estime que cela pourrait ouvrir aux start-up, aux entreprises et aux chercheurs la possibilité d’utiliser du matériel moins coûteux, à l’image du choix de modèles d’intelligence artificielle à poids ouverts parallèlement aux modèles avancés.
La comparaison avec Lucent et les risques du financement circulaire
La comparaison avec Lucent Technologies plane sur le plan. Lucent était un fournisseur d’équipements de télécommunications qui a connu l’ascension puis l’effondrement avec la bulle Internet, après avoir accordé des prêts à ses clients pour qu’ils achètent ses produits. Huang connaît cette comparaison et a écrit sur la plateforme X que la nouvelle initiative était conçue pour répondre à cette inquiétude en attirant des capitaux institutionnels indépendants et à long terme vers le marché des infrastructures d’intelligence artificielle.
Selon l’analyse, le plan diffère du modèle de Lucent en ce que Nvidia ne prend pas directement en charge la majeure partie du capital et des risques, mais tente d’attirer d’autres institutions tout en s’engageant à protéger une partie de la valeur future de ses puces. L’entreprise continue néanmoins d’apporter des milliards de dollars à ceux qui achètent ses puces, notamment aux laboratoires d’intelligence artificielle OpenAI et Anthropic, ainsi qu’aux nouvelles entreprises du cloud CoreWeave, qui avait eu l’idée d’utiliser les puces de Nvidia comme garantie, en plus de Nebius, Firmus et Lambda. Bloomberg a également calculé que Nvidia travaillait cet été sur d’autres opérations circulaires d’une valeur de 750 milliards de dollars.
La demande en intelligence artificielle va-t-elle se maintenir ?
Le plan intervient à un moment où certaines méthodes traditionnelles de financement commencent à s’affaiblir. Certaines entreprises de calcul hyperscale ont accumulé davantage de dettes, comme Oracle, émis de nouvelles catégories d’actions, comme Google, et dépensé d’importantes sommes en liquidités, comme Meta. Le directeur général de Microsoft, Satya Nadella, a également récemment recommandé le livre « 1873 » lors du dernier appel de résultats de l’entreprise ; cet ouvrage traite de l’ingénierie financière à l’ère des chemins de fer et de l’effondrement économique qui a suivi.
Le principal risque est que l’essor actuel de l’intelligence artificielle, dans lequel la demande dépasse la capacité disponible, ne se poursuive pas. Les consommateurs et les entreprises pourraient réduire leur utilisation, ou des technologies pourraient apparaître pour rendre l’infrastructure actuelle plus efficace ou rendre une partie de celle-ci obsolète. La demande pour les serveurs et les puces pourrait alors se tarir, entraînant une baisse de la valeur des garanties et exposant Nvidia à une double pression sur ses engagements et ses revenus.
Bort conclut que la puissance de Nvidia et la fenêtre temporelle dont elle dispose lui offrent la possibilité de tenter de construire ce système. La réussite du plan signifierait de nouvelles sources de financement pour créer des centres de données dédiés à l’intelligence artificielle et un marché plus vaste pour le matériel vieillissant ; son échec lierait davantage l’entreprise à la capacité de la demande en intelligence artificielle à se maintenir.