Nvidia et six des plus grandes sociétés d’investissement au monde ont annoncé la semaine dernière leur intention de consacrer plus de 500 milliards de dollars (433 milliards d’euros) à l’infrastructure de l’IA, un accord conçu pour permettre aux entreprises technologiques de construire des centres de données sans en imposer le coût sur leurs propres bilans.
Nvidia a recruté Wall Street pour financer ses propres clients.
Le fabricant américain de puces a annoncé la semaine dernière qu’il avait signé des protocoles d’accord avec les plus grands gestionnaires d’actifs de Wall Street, notamment Apollo Global Management, Blackstone, BlackRock, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs et KKR, afin de lever plus d’un demi-billion de dollars pour permettre aux entreprises d’IA d’emprunter, de l’argent qui permettra d’acheter ses puces et de construire les serveurs qui les font fonctionner.
Les six sociétés mettront en place ce que Nvidia appelle des « plateformes de financement informatique », en s’appuyant sur l’argent institutionnel, les fonds d’assurance et le crédit privé. Les emprunteurs peuvent utiliser le produit de la transaction pour acheter des puces ainsi que des serveurs, des équipements de réseau, des bâtiments et une alimentation électrique.
Nvidia a la possibilité de garantir jusqu’à un quart de toute transaction donnée, ce qui réduit le taux d’intérêt payé par ses clients tout en laissant la majeure partie du risque de crédit aux prêteurs.
Le PDG Jensen Huang a déclaré qu’il n’avait contacté que ces six sociétés et qu’aucune n’avait refusé.
Garder ces dépenses hors de leurs propres comptes est précisément l’objectif, et le fait qu’une telle structure soit nécessaire en dit long sur les investisseurs sur les contraintes actuelles du boom de l’IA.
L’ingénierie financière repose sur un seul reclassement. Les unités de traitement graphique (GPU) ont toujours été traitées comme des équipements qui perdent rapidement de la valeur, remplacés à chaque fois qu’une génération plus rapide arrive.
Nvidia demande en fait aux prêteurs de les traiter comme des infrastructures à long terme, plus proches d’une route à péage ou d’une centrale électrique, sur lesquelles on peut emprunter pendant des années.
« Ce sont désormais des actifs générateurs de revenus », a déclaré Huang, les décrivant comme productifs, durables et transférables entre clients.
Pourquoi l’argent devait venir d’ailleurs
Le timing reflète une compression qui s’est accentuée tout au long de l’année.
Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta et d’autres hyperscalers dont les plates-formes cloud hébergent la plupart des charges de travail d’IA dans le monde ont ensemble guidé entre 720 milliards de dollars (624 milliards d’euros) et 745 milliards de dollars (646 milliards d’euros) de dépenses en capital en 2026, soit une augmentation d’environ 77 % par rapport à l’année dernière.
Ce que les analystes s’attendent à ce que les hyperscalers dépensent rien qu’en 2027 a plus que doublé en l’espace d’un an, passant d’un consensus de 480 milliards de dollars (416 milliards d’euros) en août 2025 à 1 080 milliards de dollars (943 milliards d’euros) ce mois-ci, soit une hausse d’environ 127 %, selon Bank of America.
Le schéma s’est répété à chaque étape.
Les analystes qui considéraient déjà l’investissement de l’année dernière comme non durable ont ensuite regardé les hyperscalers augmenter début 2026, réviser ces chiffres à la hausse tout au long de l’année et prévoir des sommes encore plus importantes pour l’année prochaine et 2028.
Moody’s a averti que des dépenses de cette ampleur grugent les flux de trésorerie disponibles et poussent les groupes technologiques à emprunter davantage. Alphabet a enregistré un flux de trésorerie disponible négatif de 5,9 milliards de dollars (5,1 milliards d’euros) au cours d’un trimestre au cours duquel il a dépensé 44,9 milliards de dollars (38,9 milliards d’euros) en projets.
C’est la pression que soulage la structure de l’accord de Nvidia à Wall Street.
Les dettes levées via ces « plateformes de financement informatique » se trouvent auprès des véhicules de financement plutôt que sur les propres comptes d’un hyperscaler et bénéficient également du soutien de Nvidia, ce qui protège les notations de crédit et laisse la place aux emprunts conventionnels ailleurs.
Pour les petits opérateurs, l’effet est encore plus important, car des sociétés telles que CoreWeave et Nebius, qui ne disposent pas de notations de qualité investissement et paient cher le crédit, ont accès au capital à des conditions auparavant réservées aux géants.
Ce que le marché en a réellement lu
La réaction a été plus ambivalente que ne le suggèrent les chiffres publiés, et est intervenue quelques semaines après une vente massive en juillet motivée par des doutes quant à la rentabilité des dépenses en IA.
Essentiellement, les investisseurs en actions ont vu un goulot d’étranglement être résolu, tandis que les investisseurs en crédit ont vu autre chose : le coût de l’assurance de la propre dette de Nvidia contre le défaut de paiement a augmenté après la nouvelle et a pratiquement doublé depuis fin mai.
Leur doute se concentre sur le reclassement évoqué précédemment.
« Les puces se déprécient rapidement et perdent de la valeur dès qu’une nouvelle génération arrive », a prévenu Nigel Green du cabinet de conseil financier deVere Group, soulignant que les prêts contre ces puces ne fonctionnent que si la garantie conserve sa valeur.
Les critiques soulignent également que Nvidia contribue à financer les achats de ses propres produits, renforçant ainsi la circularité qui inquiète déjà le secteur.
Le PDG de Goldman Sachs, David Solomon, l’a qualifié de « moment charnière d’un cycle d’investissement historique dans l’IA ».
La question de savoir si cela s’avérera crucial dans la direction envisagée par Solomon dépend d’une question à laquelle personne ne peut encore répondre : quelle sera la valeur d’un GPU actuel dans cinq ans ?
