par Le géant des semi-conducteurs s’allie à six poids lourds de Wall Street pour transformer les processeurs en une nouvelle classe d’actifs. Nvidia ne veut plus seulement vendre ses puces, mais financer l’empire qui les utilise. En s’alliant à six géants de la finance, le leader des cartes graphiques ambitionne de lever 500 milliards de dollars pour construire les « usines d’IA » de demain. Une nouvelle classe d’actif est née.
Le fabricant de puces graphiques Nvidia a signé un accord préliminaire avec un consortium de six géants de la finance, Apollo Global Management, BlackRock, Blackstone, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs et KKR, pour lever 500 milliards de dollars en capitaux tiers . L’objectif est de financer massivement le développement des infrastructures d’intelligence artificielle. Cette initiative marque une étape décisive pour l’entreprise californienne, qui étend son influence bien au-delà du simple rôle de fournisseur de semi-conducteurs pour devenir un acteur clé du financement de l’industrie de l’IA.
Un prêt pour construire des « usines d’IA »
Le concept est simple. Les plateformes de financement créées avec ces institutions permettront aux clients de Nvidia, qu’il s’agisse de développeurs d’IA, d’entreprises, de gouvernements ou de fournisseurs de cloud, d’acheter des serveurs et de bâtir des centres de données sans avoir à puiser dans leurs propres réserves financières . Cela prend la forme de prêts à des taux avantageux, rendant l’acquisition de serveurs équipés de processeurs graphiques (GPU) plus accessible.
Pour rassurer ses partenaires financiers, Nvidia se porterait garante d’une partie des prêts. Selon une source proche du dossier, cette garantie pourrait couvrir jusqu’à 25% du financement de chaque projet, par exemple en co-signant des baux ou en promettant de relouer le matériel en cas de défaillance d’un client .
Les puces deviennent une nouvelle « classe d’actifs »
Jensen Huang, le PDG de Nvidia, a qualifié cette initiative de « création d’une nouvelle classe d’infrastructures productives et investissables » . Cette annonce marque un tournant conceptuel dans le monde de la finance. L’idée est de considérer les puces Nvidia comme une nouvelle « classe d’actifs », au même titre que l’immobilier commercial ou les routes à péage . Traditionnellement, les processeurs sont perçus comme un équipement se dépréciant rapidement. Nvidia affirme qu’ils sont désormais « productifs, durables, interchangeables et flexibles » et surtout « rentable » .
En clair, la capacité de calcul offerte par les serveurs Nvidia est comparée à une infrastructure qui génère des revenus. « Dans l’IA, le calcul est un revenu », a résumé Jensen Huang . Ce changement de paradigme pourrait attirer les investisseurs institutionnels, comme les fonds de pension, qui recherchent des rendements stables sur le long terme, contribuant ainsi à alimenter la croissance exponentielle du secteur .
Un projet à long terme qui soulève des questions
Les 500 milliards de dollars représentent un objectif de capitaux à mobiliser sur la durée, et non un montant déjà engagé . Cette initiative survient alors que les géants de la tech comme Google, Meta, Microsoft et Amazon investissent déjà des centaines de milliards, avec des dépenses combinées qui devraient dépasser 730 milliards de dollars en 2026 .
Nvidia a d’ailleurs déjà testé des mécanismes comparables, par exemple en soutenant OpenAI pour la location d’un gigantesque centre de données de 10 gigawatts en construction dans l’Ohio . Ce chantier pharaonique pourrait à lui seul coûter 500 milliards de dollars.
Cependant, ce montage financier interroge les investisseurs. Certains craignent que les garanties promises par Nvidia ne pèsent sur son bilan . D’autres s’inquiètent d’un phénomène de « financement circulaire », où Nvidia finance ses propres clients, ce qui pourrait soutenir artificiellement la demande pour ses produits .
Enfin, le directeur général de Goldman Sachs, David Solomon, a reconnu qu’il y aurait des gagnants et des perdants dans cette course au développement de l’IA. La question centrale reste de savoir si les investissements massifs dans les infrastructures d’IA généreront suffisamment de profits pour justifier de tels montants.
A Savoir
Définition et lexique
Capital-investissement : secteur financier où des fonds investissent dans des entreprises non cotées en Bourse, souvent en vue de les restructurer ou de les développer avant revente.
GPU (Graphics Processing Unit) : processeur graphique initialement conçu pour le rendu d’images, devenu essentiel à l’entraînement des modèles d’IA par sa capacité à effectuer des calculs massifs en parallèle.
Néocloud : opérateur de cloud computing émergent, spécialisé dans la location d’infrastructures d’IA, par opposition aux géants historiques (Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud).
Gigawatt (GW) : unité de puissance électrique équivalente à un milliard de watts. Un centre de 10 GW consommerait autant qu’une dizaine de réacteurs nucléaires.
Trésorerie disponible : argent dont dispose une entreprise après avoir payé toutes ses dépenses d’exploitation et d’investissement ; indicateur de sa capacité à financer de nouveaux projets.
Filet de sécurité : mécanisme de garantie financière visant à protéger un prêteur contre le risque de non-remboursement d’un emprunteur.
Capitaux tiers : fonds apportés par des investisseurs extérieurs, distincts de ceux de l’entreprise elle-même.
Fonds de pension : organismes qui gèrent l’épargne retraite des salariés et recherchent des placements stables sur le long terme.
Financement circulaire : situation où une entreprise finance ses propres clients, créant un risque de bulle artificielle sur la demande.
