Entrevue ÉCONOMIE

Nvidia lève 500 milliards de dollars avec Wall Street pour financer ses clients IA

Nvidia lève 500 milliards de dollars avec Wall Street pour financer ses clients IA
Nvidia lève 500 milliards de dollars avec Wall Street pour financer ses clients IA

Le fabricant de puces américain a signé des protocoles d’accord avec six grands gestionnaires d’actifs pour créer des véhicules de financement destinés à l’achat de ses propres GPU. Une architecture financière qui soulage les bilans des hyperscalers, mais suscite des doutes chez les investisseurs en crédit.

Apollo Global Management, Blackstone, BlackRock, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs et KKR : Nvidia a réuni six des plus grands noms de Wall Street pour monter ce qu’il appelle des « plateformes de financement du calcul ». Ces structures, alimentées par des fonds institutionnels, des assureurs et du crédit privé, permettront aux entreprises d’intelligence artificielle d’emprunter pour acheter des puces, des serveurs, du matériel réseau, des bâtiments et de l’alimentation électrique. L’enveloppe totale dépasse 500 milliards de dollars.

Le directeur général Jensen Huang affirme n’avoir sollicité que ces six groupes, et qu’aucun n’a refusé. Nvidia peut garantir jusqu’à un quart de chaque opération, ce qui abaisse le taux d’intérêt payé par ses clients tout en laissant l’essentiel du risque de crédit aux prêteurs.

La logique de l’accord tient à une requalification comptable. Les GPU ont longtemps été traités comme du matériel à dépréciation rapide, remplacé à chaque nouvelle génération. Nvidia demande désormais aux prêteurs de les considérer comme des infrastructures durables, comparables à une autoroute à péage ou à une centrale électrique. « Ce sont désormais des actifs générateurs de revenus », a déclaré Huang, les décrivant comme productifs, durables et transférables d’un client à l’autre.

Cette construction répond à une pression financière croissante sur les hyperscalers. Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta et leurs homologues anticipent ensemble entre 720 et 745 milliards de dollars de dépenses d’investissement en 2026, soit environ 77 % de plus que l’année précédente. Les prévisions pour 2027 ont plus que doublé en un an : le consensus est passé de 480 milliards de dollars en août 2025 à 1 080 milliards ce mois-ci, selon Bank of America, soit une hausse de 127 %.

Moody’s a averti que de tels montants grignotent la trésorerie disponible et poussent les groupes technologiques à s’endetter davantage. Alphabet a affiché un flux de trésorerie disponible négatif de 5,9 milliards de dollars sur un trimestre où il a consacré 44,9 milliards de dollars à ses projets. En portant la dette dans des véhicules de financement distincts, les hyperscalers préservent leurs notes de crédit et conservent des marges d’emprunt classique.

Pour les acteurs plus modestes, l’effet est encore plus sensible. Des sociétés comme CoreWeave ou Nebius, dépourvues de notation « investment grade » et contraintes à des financements coûteux, accèdent ainsi à des conditions jusqu’ici réservées aux géants du secteur.

La réaction des marchés a été plus nuancée que le chiffre affiché ne le suggère. Les investisseurs en actions ont salué la levée d’un goulot d’étranglement, mais le coût de l’assurance contre un défaut sur la dette de Nvidia a augmenté après l’annonce et a à peu près doublé depuis fin mai. Les doutes portent précisément sur la requalification des GPU. « Les puces se déprécient vite et perdent de la valeur dès qu’une nouvelle génération arrive », a averti Nigel Green, du cabinet de conseil deVere Group, soulignant que prêter contre ces actifs n’a de sens que si la garantie conserve sa valeur.

Des critiques pointent aussi la circularité du montage : Nvidia contribue à financer l’achat de ses propres produits. Le directeur général de Goldman Sachs, David Solomon, a qualifié l’opération d’« un moment charnière d’un cycle historique d’investissements dans l’IA ». La portée réelle de ce moment dépend d’une question à laquelle personne ne peut encore répondre : quelle sera la valeur d’un GPU actuel dans cinq ans.

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