L’accord de 13 milliards de dollars entre Nvidia et Hugging Face ne vise pas les revenus – c’est plutôt pour avoir la porte d’entrée de l’IA.

Il y a un point qui mérite une attention particulière.L’accord de 12,9 milliards de dollars entre Nvidia et Hugging FaceEt ce n’est pas le prix en soi. Nvidia vaut environ 5,5 billions de dollars. Une acquisition de 12,9 milliards de dollars ne représente qu’une petite fraction du valorisé du marché – une infime partie d’un pour cent du valeur totale de Nvidia, soit la moitié d’un quart de son bénéfice. Ainsi, lorsque les actions de Nvidia augmentent suite à cette nouvelle, le marché ne prend pas en compte les nouveaux résultats financiers de l’entreprise. Il réagit plutôt aux informations contenues dans cet accord, qui indiquent où Nvidia souhaite se positionner dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Hugging Face est le “GitHub” de l’intelligence artificielle : c’est un répertoire où les développeurs peuvent trouver, télécharger, affiner et déployer des modèles d’IA open-source. Le modèle Llama de Meta se trouve là-bas. Des milliers de modèles plus petits se trouvent également là-bas. Ce n’est pas une entreprise spécialisée dans les puces, et il n’y a presque pas de bénéfices à en tirer. Avec un prix de 12,9 milliards de dollars, contre une valeur de 4,5 milliards de dollars lors d’une levée de fonds trois ans plus tôt, Nvidia paie un prix élevé, mais cela n’a sens que si cet actif permet à Nvidia de changer sa propre valeur. Le contrat inclut également une somme d’environ 1 milliard de dollars destinée à retenir les employés. Cela montre bien que Nvidia pense qu’il achète la communauté, et non le code lui-même.

Pour comprendre pourquoi Jensen Huang investit autant d’efforts, il faut considérer le contexte dans lequel se déroule le cycle de développement des puces. Le processus de formation – c’est-à-dire la phase où les grandes entreprises utilisent des milliards de cœurs de calcul pour développer des modèles avancés – est proche de sa saturation parmi ces entreprises. Ces mêmes entreprises cherchent désormais à créer leurs propres puces pour éviter les prix élevés de Nvidia. OpenAI, Google, Amazon : les principaux clients de cette activité de formation sont aussi les principaux concurrents futurs. C’est la raison structurelle pour laquelle Jensen Huang affirme régulièrement que Nvidia ne fait aucune distinction entre les modèles ouverts et les modèles fermés – il souhaite que l’adoption du code source devienne une pratique courante.Maintenir le marché du modèle diviséPlutôt que de se concentrer sur quelques entreprises qui peuvent se débarrasser de ses équipements.

Le concept de corridor open source est important en raison de ce qui se passe après l’entraînement des modèles. Lorsque le marché se tourne vers l’inference – c’est-à-dire la phase où les modèles entraînés répondent vraiment aux questions, avec un million de déploiements par jour, plutôt que quelques petits laboratoires –, le matériel nécessaire pour fonctionner ces modèles dépend plus du logiciel, de la latence et des coûts que du nombre de serveurs informatiques utilisés. C’est précisément là que la force de Nvidia avec CUDA devient plus contestable. Hugging Face se trouve au point de blocage où les développeurs et les entreprises – ceux qui ne construiront jamais leurs propres puces – choisissent un modèle, et donc la plateforme sur laquelle il s’exécute.

Autre façon de faire les achats : les composants matériels fournis par Nvidia constituent le cadre de base, mais c’est son couche logicielle qui permet d’obtenir un taux de rentabilité plus élevé. Hugging Face constitue alors la couche de distribution qui relie ces deux éléments. Nvidia transmet déjà ses propres modèles ouverts Nemotron via cette plateforme, en utilisant ses microservices NIM et sa stack AI Enterprise payante. C’est un exemple parfait de comment les modèles ouverts peuvent contribuer à augmenter les revenus grâce à sa propre plateforme d’inférence. Acheter cette plateforme permet à Nvidia de diriger le monde open-source vers sa propre plateforme d’inférence, une manière dont une entrée temporaire dans un répertoire d’autrui ne pourrait jamais fonctionner.

C’est le même schéma que celui utilisé dans le reste des contrats de 12 mois signés par Nvidia – environ.20 milliards de dollars pour l’entreprise de start-up de chips GroqIl y a également un accord de licence de 6 milliards de dollars avec Poolside. Nvidia utilise son bilan financier pour générer des flux de trésorerie gratuits en milliards de dollars, afin d’acquérir les composants de l’économie de l’IA qu’elle ne possède pas déjà. Elle préfère donc agir plutôt que d’attendre que les concurrents s’en emparent. Hugging Face est le plus stratégique de tous : c’est le seul qui se concentre uniquement sur la distribution. Il ne vend pas de puces, mais décide qui recevra ces puces.

C’est là que se trouve la critique honnête, et elle n’est pas négligeable. La valeur totale de Hugging Face réside dans le fait que les développeurs lui font confiance comme lieu neutre pour partager des modèles. Dès qu’on le considère comme une porte d’entrée promotionnelle de Nvidia – servant à encourager l’utilisation du matériel et du logiciel payant de Nvidia –, la confiance qui en fait valoir 12,9 milliards de dollars commence à s’éroderer.Huang a promis que la plateforme restera ouverte à tout l’écosystème de l’IA.Mais cette promesse n’est pas vérifiée, et l’incitation à agir est réelle. Un hub open-source appartenant au fabricant de puces dominante représente une contradiction qui doit être gérée, et non ignorée. Si les développeurs et les créateurs de modèles continuent à travailler sur cette plateforme, Nvidia paie un prix élevé pour une plateforme qui se vend bien.

Les fondamentaux de Nvidia ne sont pas en question. Les revenus ont augmenté d’environ 80 % par an, avec un taux de marge brute supérieur à 70 %. Ce accord ne change rien à cela : il est trop petit pour affecter les résultats financiers. La valeur actionnaire de Nvidia était déjà dans une fourchette élevée avant cette nouvelle annonce ; cela signifie que le marché avait déjà pris en compte l’impact à long terme de cette acquisition. Ce que cette acquisition apporte, ce n’est pas de nouvelles capacités de revenus, mais plutôt la preuve que la direction de Nvidia veut lutter pour maintenir la dépendance des applications d’IA vis-à-vis de son système technologique, afin que les géants du domaine de l’IA ne passent pas au système de silicium de Nvidia.

Le critère utile pour un investisseur n’est pas « cela permettra-t-il à Nvidia de gagner plus d’argent ? » À cette échelle, ce n’est pas le cas. Il s’agit plutôt de savoir si posséder la partie principale du système d’IA open source renforce réellement l’argument selon lequel la couche logicielle d’Nvidia – c’est-à-dire la partie du business qui peut assurer un bénéfice durable – continuera de croître au fil des cycles de formation et d’interprétation des données. C’est une opération d’investissement à long terme, avec un risque lié à la confiance dans l’entreprise. Les mouvements du cours de l’action en réponse à cet annonce montrent que le marché croit en l’avenir de Nvidia. Le problème, comme toujours dans les cas où l’open source est acquis par un géant du matériel, est de savoir si la communauté qui rend cet actif précieux sera prête à rester après que les paiements soient effectués.