La leçon de 120 milliards de dollars de Nvidia : l’entreprise qui a construit l’infrastructure de l’IA finance désormais cette infrastructure.

Le Wall Street Journal rapporte que Nvidia réduit son soutien financier prévu pour le centre de données d’OpenAI situé en Ohio, de 250 milliards de dollars à…moins de 120 milliards de dollarsLes actions Nvidia ont chuté.5 % sur le montant initial de 250 milliards de dollars.Et les investisseurs interprètent immédiatement cette réduction comme une confirmation que le développement de l’IA est en train de rencontrer des obstacles.

Le marché a choisi la mauvaise stratégie. Nvidia n’a pas abandonné ses efforts, car la demande était forte. Elle a plutôt réduit ses activités, car elle a appris une leçon importante : même une entreprise de 5,45 billions de dollars peut prendre des risques trop élevés si elle devient le paiement de dettes pour des clients qui ne peuvent pas emprunter par eux-mêmes. Cinq jours après cette réduction, Nvidia a annoncé quelque chose de bien plus important : elle allait collaborer avec BlackRock, Blackstone, Apollo, Goldman Sachs, Brookfield et KKR.Mobiliser plus de 500 milliards de dollars en capital de tiers.Pour l’infrastructure de l’IA, on limite ses propres ressources à 125 milliards de dollars, soit 25 % des transactions potentielles.

La garantie offerte par Ohio et la plateforme de Wall Street représentent deux aspects d’une même transition structurelle. Nvidia passe donc d’un fournisseur de puces à un financier spécialisé dans les infrastructures. La question pour les investisseurs est de savoir si cette transition vaut le risque lié au levier financier.

Le plan initial prévoyait que Nvidia garantisse environ 250 milliards de dollars en dettes liées aux locations et aux constructions, afin que OpenAI puisse financer…Un centre de données de 10 gigawatts sur des terres fédérales dans le comté de Pike.L’engagement révisé couvre uniquement la première phase – environ 800 mégawatts, dont l’achèvement est prévu d’ici 2028 – et fixe le montant maximal à moins de 120 milliards de dollars.

De manière critique, cette garantie ne couvrait jamais les coûts liés aux puces Nvidia. Le financement des puces est négocié séparément et pourrait atteindre jusqu’à 350 milliards de dollars. Ainsi, cette réduction ne signifie pas que Nvidia vend moins de puces à OpenAI. Cela signifie plutôt que Nvidia ne souhaite plus assumer le risque complet lié à la construction et au location des puces pour un client qui ne possède pas de rating de crédit de niveau investisseur.

Cette distinction est importante, car elle sépare la demande de l’effet de levier. La demande pour les produits informatiques d’Nvidia reste extraordinaire : la croissance des revenus se fait à un taux d’environ 71 % par an, avec un flux de trésorerie net de 119 milliards de dollars sur douze mois. L’entreprise dispose de 72 milliards de dollars en liquidités nettes. Elle peut donc prendre des risques. La question est de savoir si elle devrait le faire.

La réduction de la garantie est une mesure de gestion des risques, et non un signal de demande.

Nvidia a déjà souligné cette préoccupation dans son dernier rapport annuel. Elle a averti que les arrangements de financement des centres de données pourraient diminuer les flux de trésorerie à court terme et augmenter le risque de crédit pour les clients. La réduction de l’assurance offerte par Ohio est la mise en pratique de cet avertissement.

L’histoire réelle est la plateforme de 500 milliards de dollars de Wall Street.

Le 10 août – cinq jours après la réduction des obligations d’Ohio – Nvidia a annoncé des partenariats stratégiques avec six des plus grandes institutions financières mondiales afin de créer des plateformes de financement informatique. Cette structure traite l’infrastructure de GPU de Nvidia comme on traite les biens immobiliers commerciaux depuis des décennies : en tant que garantie pour les dettes sécurisées.

Jensen Huang a déclaré que Nvidia dispose de l’option de fournir un soutien.125 milliards de dollars, ce qui représente 25 % des transactions potentielles.Les 75 % restants proviendront des capitaux provenant de tiers parties, apportés par Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR. Larry Fink, PDG de BlackRock, a qualifié cela de « début du prochain avenir de l’ingénierie financière », en comparant cela à la création de titres détenus par des hypothèques dans les années 1970.

Cette comparaison devrait faire réfléchir les investisseurs. Les titres liés aux prêts hypothécaires ont également été créés sur la base de l’idée que le regroupement et la vente du risque auprès d’institutions disposant de fonds suffisants permettraient aux émetteurs de réaliser davantage d’opérations. Ils constituaient également le moteur structurel de la crise financière de 2008, lorsque les actifs sous-jacents n’avaient pas fonctionné comme prévu.

Je ne dis pas que la sécurisation des revenus liés aux calculs informatiques chez Nvidia suivra cette voie. Je dis plutôt que les dynamiques structurelles sont suffisamment similaires pour que les investisseurs puissent comprendre les mécanismes en jeu. Si l’actif sous-jacent – les GPU de Nvidia utilisées pour les tâches d’IA – génère des revenus durables et transférables, comme le prétend l’entreprise, alors il s’agit d’une véritable innovation qui permet d’augmenter la demande pour ses produits. Mais si la demande pour les calculs informatiques ralentit ou si les modèles ne réussissent pas à générer des revenus au rythme prévu, ces obligations de 25 % imposées par Nvidia deviennent des dettes réelles.

Ce que cela signifie pour la chaîne d’approvisionnement

Cette transition modifie la position de Nvidia dans la chaîne d’approvisionnement en IA. Jusqu’à présent, le modèle de risque était simple : Nvidia vendait les puces, les clients les achetaient, et c’était le client qui prenait le risque si l’infrastructure ne fonctionnait pas correctement. Sous le modèle de garantie financière, le bilan de Nvidia – ou celui de ses partenaires de Wall Street – prend en charge les risques. Si le client ne peut pas payer, la garantie intervient.

Pour une entreprise qui dispose de 125 milliards de dollars en flux de trésorerie d’exploitation et de 195 milliards de dollars en capital total, il est possible de faire face à une partie des défauts des clients. Mais ce qui est important, c’est l’exposition cumulée liée à tous les arrangements de financement, aux obligations hors bilan… Les investisseurs devraient surveiller l’exposition aux risques contingentiels de Nvidia dans les rapports trimestriels, et non seulement le chiffre de revenus.

Il y a également une dynamique compétitive. Google a utilisé des structures similaires de financement pour soutenir les centres de données d’Anthropic. Broadcom construit sa propre plateforme de financement de puces. Selon les analystes de Bank of America, cette plateforme pourrait atteindre 370 milliards de dollars en dettes senior d’ici la mi-2029. Meta a conclu un accord de financement de 27 milliards de dollars avec Blue Owl Capital pour son plus grand projet de centre de données. Nvidia n’est pas seul dans ce domaine, mais c’est lui qui mène la danse – et cela signifie qu’il est aussi le plus exposé en cas de problème.

Où je me situe sur ce sujet

Je pense que la réduction de l’engagement contracté par l’Ohio et le programme de 500 milliards de dollars mis en place par Wall Street montrent que la stratégie de produits de Nvidia évolue plus rapidement que la plupart des investisseurs ne l’anticipe. L’entreprise ne vend plus simplement des puces. Elle construit une architecture financière qui permet à tous les laboratoires d’IA, aux entreprises et aux gouvernements d’accéder à ses technologies de calcul. C’est une barrière différente de celle offerte par CUDA seul.

Cependant, le risque lié à l’effet de levier est réel. Nvidia l’a prévenu dans ses rapports financiers, et le marché a réagi fortement lorsque le chiffre de 250 milliards de dollars a été annoncé. La direction de l’entreprise a clairement entendu ces commentaires et a fait des ajustements. Le plafond de 125 milliards de dollars fixé par la plateforme de Wall Street représente une limite stricte : cela signifie que, même en présence d’une demande illimitée, Nvidia ne pourra pas absorber plus de un quart du risque de crédit.

Qu’est-ce qui changerait ma vision à ce sujet ? Si les partenaires financiers tiers de Nvidia ont du mal à lever des fonds à des taux attrayants, l’entreprise pourrait être poussée à augmenter sa participation dans ces contrats afin de finaliser ces accords. Si les revenus liés aux infrastructures d’IA sont inférieurs aux prévisions, et si la valeur des GPU diminue plus rapidement que prévu – car les puces de formation se tournent vers des tâches à marge plus faible dans quelques années – le modèle de garanties financières devient structurellement insoutenable. Et si OpenAI ou autres laboratoires innovants ne parviennent pas à atteindre les niveaux de dépenses nécessaires pour rendre ces accords viables, toute la chaîne de garanties, de financement de puces et d’engagements en matière d’infrastructure commence à se défaire.

La question n’est pas de savoir si Nvidia reste essentielle pour l’infrastructure de l’IA. Il s’agit plutôt de déterminer si l’évolution de l’entreprise, passant d’une entreprise vendant des chips à un partenaire financier, vaut le risque lié aux variations de la valeur actuelle de l’action. Nvidia est évaluée à environ 21,5 fois ses ventes récentes, avec un P/E de 60 – un ratio qui reflète une exécution efficace tant sur le plan des chips que sur celui des activités financières.

À mon avis, le changement structurel est juste et défendable. Nvidia se trouve sur le bon côté de la transition, allant d’un fournisseur de matériel à une plateforme d’infrastructure. Mais le profil risque-bénéfice est encore très incertain. Les trois à cinq prochaines années, en fonction de l’exécution des projets basés sur ces plateformes financières – comment les capitaux externes sont réellement utilisés, comment les garanties restent valables, si le plafond de 25 % suffit ou non – détermineront si le multiple actuel est réaliste ou coûteux.

La demande n’est pas le problème. Le problème est de savoir si l’exposition à la dette de Nvidia, le timing du cycle de développement de ses produits et les coûts liés aux opportunités offertes par Nvidia par rapport aux alternatives dans le domaine de l’IA justifient encore une allocation similaire à celle qu’on aurait eue pour une entreprise spécialisée dans les chips pur.