La tokenisation du monde par Nvidia : comment Jensen Huang a perfectionné la stratégie de la lampe à pétrole du XXIe siècle

Des milliards pour des promesses en l'air ? La vérité qui dérange sur la machine à jetons de Nvidia

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a formulé une équation simple : qui ne calcule pas, perd. Mais derrière la façade étincelante du boom de l’IA se cache un modèle économique impitoyable, rappelant les stratégies monopolistiques sans scrupules du XIXe siècle. Fort d’un monopole matériel sans précédent, d’un écosystème logiciel CUDA fermé et d’attaques frontales comme la nouvelle puce RTX Spark, le géant technologique plonge l’économie mondiale dans une dangereuse dépendance. Au lieu d’une productivité mesurable, les entreprises achètent aujourd’hui avant tout une chose : la consommation pure et simple de « tokens ». Cette analyse approfondie explique comment Nvidia bouleverse les règles de la création de valeur, pourquoi les hyperscalers doivent investir des centaines de milliards et pourquoi cette spirale de profit et de gaspillage d’énergie pourrait nous coûter très cher à tous.

NVIDIA et la tokenisation du monde : comment Jensen Huang dicte (et tire profit de) un nouvel ordre économique

Le moment où le téléachat est devenu une stratégie d'entreprise

En mars 2026, Jensen Huang monta sur scène lors de la conférence Morgan Stanley sur les technologies, les médias et les télécommunications à San Francisco et prononça une phrase d'une concision et d'une audace sans précédent : « La puissance de calcul équivaut à des jetons, les jetons à de l'intelligence, et l'intelligence à la production économique à tous les niveaux, des entreprises aux pays. » Ce qui ressemble à une équation physique fondamentale est en réalité l'une des constructions marketing les plus ambitieuses de l'histoire économique : la réinterprétation d'un centre de données comme une presse à imprimer générant des profits – principalement pour NVIDIA.

Quelques semaines auparavant, au Computex 2026 de Taipei, Huang avait enrichi ce tableau avec le RTX Spark, un système sur puce (SoC) basé sur l'architecture ARM pour ordinateurs portables et ordinateurs de bureau compacts sous Windows. Le discours était déjà bien connu : ceux qui n'achètent pas sont laissés pour compte. La consommation est en elle-même la preuve de l'activité économique. « Plus vous achetez, plus vous gagnez » : une phrase qui, dans sa simplicité élégante, résume toute la logique d'un modèle économique fondé sur la dépendance structurelle de ses clients.

Pour comprendre pourquoi cette logique est si dangereuse, il est utile de revenir sur l'histoire des lampes à huile.

Le principe de la lampe à huile : comment offrir le cadeau de la dépendance

Vers la fin du XIXe siècle, la Standard Oil Company de John D. Rockefeller a répandu une technologie simple mais révolutionnaire dans les foyers américains : la lampe à pétrole. La lampe elle-même était bon marché, voire gratuite. L’huile nécessaire à son fonctionnement, en revanche, ne l’était pas – et sans elle, la lampe était inutile. En 1879, la Standard Oil contrôlait environ 90 % de la capacité de raffinage américaine, dictant ainsi le prix du seul combustible qui permettait aux lampes de fonctionner. Le piège n’était pas la lampe elle-même, mais le système qu’elle engendrait : une fois passé au pétrole, impossible de revenir en arrière. On continuait d’en acheter – jusqu’à la fin de ses jours ou jusqu’à ce que la Cour suprême tranche.

NVIDIA a transposé ce principe à l'ère numérique, s'appuyant sur 17 années de travail patient. Depuis 2007, l'entreprise développe sa plateforme de programmation propriétaire CUDA, devenue le système d'exploitation de facto de l'industrie mondiale de l'IA. Avec plus de 5 millions de développeurs inscrits, quelque 5 937 projets GitHub liés à CUDA (contre 187 pour le produit concurrent d'AMD, ROCm), et la quasi-totalité des bibliothèques d'IA pertinentes – de cuDNN et TensorRT aux frameworks PyTorch et TensorFlow –, NVIDIA a creusé un fossé logiciel impossible à combler par le seul capital. L'ampoule, c'est CUDA. Le pétrole, c'est le calcul. Et une fois entré dans cet écosystème, il est impossible d'en sortir.

L'histoire du projet open source ZLUDA, qui permettait d'exécuter du code CUDA sans modification sur du matériel AMD, en est une parfaite illustration. Face à cette menace, NVIDIA a discrètement et sans consultation modifié les conditions d'utilisation de la plateforme CUDA : les couches de traduction ont été interdites par le biais du CLUF. Aucun tribunal, aucune concurrence loyale : une simple clause contractuelle a étouffé dans l'œuf une véritable alternative.

L'usine à jetons : un nouveau paradigme de création de valeur

Le terme « usine à IA » n'est pas une métaphore ; il s'agit d'un énoncé de mission. Lors de la conférence GTC de mars 2026, Jensen Huang a explicitement défini ce qu'il entendait par là : les centres de données ne sont plus de simples infrastructures passives, mais de véritables usines de production dont la production – mesurée en jetons par seconde – se traduit directement en chiffre d'affaires et en produit intérieur brut. Le jeton est la nouvelle unité de mesure de la marchandise numérique.

Ce qui, de prime abord, semble une systématisation plausible, représente en réalité, à y regarder de plus près, un changement fondamental dans l'attribution de la valeur. Traditionnellement, la valeur économique se mesure au résultat : un problème a-t-il été résolu ? Un produit a-t-il été créé ? Des revenus ont-ils été générés ? Dans le modèle de Huang, la valeur découle du calcul lui-même, que le jeton contribue ou non à la résolution d'un problème réel ou qu'il représente un temps d'inactivité coûteux. Ce calcul est valable pour NVIDIA et les géants du cloud, car ils profitent de chaque jeton créé. Pour le client final, c'est l'inverse.

L'IA agentique, c'est-à-dire les systèmes qui planifient, effectuent des recherches et exécutent de manière autonome, peut consommer un million de fois plus de jetons qu'une requête standard, selon Huang. Il ne s'agit pas d'une révolution en matière d'efficacité, mais d'une augmentation exponentielle des coûts d'exploitation. Ceux qui déploient des agents d'IA à grande échelle n'investissent pas dans la productivité, mais dans la consommation de jetons, dont la valeur reste à démontrer en termes de résultats économiques concrets.

Le pouvoir du monopole : les chiffres qui font taire

La position de NVIDIA sur le marché des équipements d'IA ne se traduit plus par une domination du marché au sens traditionnel du terme. Il s'agit d'un fait structurel qui, même pour les observateurs les plus aguerris des marchés financiers, suscite la prudence. Au quatrième trimestre de l'exercice 2026 (novembre 2025 à janvier 2026), NVIDIA a réalisé un chiffre d'affaires trimestriel de 68,1 milliards de dollars, soit une croissance de 73 % par rapport à l'année précédente. L'activité liée aux centres de données a représenté 91,5 % du chiffre d'affaires total, et la marge opérationnelle ajustée a atteint 67,7 %.

À titre de comparaison : les entreprises de logiciels, réputées pour leurs marges élevées, dépassent rarement les 40 %. NVIDIA, initialement spécialisée dans le matériel informatique, génère des marges exceptionnelles, même pour les entreprises de plateformes ; cela indique que son véritable avantage concurrentiel réside dans son écosystème logiciel, et non dans ses puces. Selon une analyse du Handelsblatt, CUDA est le véritable système d’exploitation de l’industrie de l’IA, et le principal atout concurrentiel de NVIDIA réside dans son code, et non dans ses puces.

Sur le marché des cartes graphiques dédiées, NVIDIA détiendra 94 % de parts de marché au quatrième trimestre 2025, selon les données de Jon Peddie Research. AMD en détiendra 5 % et Intel 1 %. La répartition des parts de marché sur le marché des GPU dédiés à l'IA est comparable. Dans le secteur de la production de plaquettes de silicium utilisées pour les puces d'IA, NVIDIA devrait atteindre 77 % de parts de marché en 2025, d'après une analyse de Morgan Stanley, contre 51 % l'année précédente.

Cette concentration n'est pas une fatalité, même si Huang aime à la présenter ainsi. Elle est le fruit d'une stratégie de longue haleine, fondée sur une supériorité technologique, une segmentation ciblée du marché et la mise en place d'un écosystème où les coûts de changement de fournisseur sont si élevés que même des hausses de prix considérables sont acceptées sans protestation.

Flux de capitaux : qui paie la facture ?

L'ampleur réelle de la dépendance de NVIDIA ne se révèle pas dans les chiffres de l'entreprise elle-même, mais plutôt dans les plans d'investissement de ses principaux clients. Les cinq plus grands géants américains du cloud – Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta et Oracle – ont annoncé des investissements cumulés de 660 à 690 milliards de dollars pour 2026, soit près du double du montant de l'année précédente. Environ 55 à 60 % de cette somme sont directement ou indirectement reversés à NVIDIA.

Amazon a annoncé à elle seule des investissements de 200 milliards de dollars pour 2026, soit une somme supérieure au produit intérieur brut annuel du Portugal. Les dépenses d'investissement d'Alphabet devraient passer de 91 milliards à 180 milliards de dollars, soit une hausse de 98 %. Microsoft augmente son budget pour les centres de données de 59 % sur un an. Ces dépenses ne sont plus financées uniquement par le flux de trésorerie disponible. Le flux de trésorerie disponible d'Amazon devrait devenir négatif de 17 à 28 milliards de dollars en 2026, celui de Meta devrait chuter de près de 90 % et Oracle devrait afficher un flux de trésorerie disponible négatif d'ici 2030.

Qui paie finalement la facture ? Les géants du cloud répercutent les coûts par le biais d'augmentations de prix. En janvier 2026, AWS a augmenté de 15 % le prix des instances GPU H200, inversant ainsi la tendance à la baisse des prix du cloud computing observée depuis deux décennies. Les entreprises clientes qui utilisent les services d'IA via le cloud paient donc directement le prix du monopole de NVIDIA.

AllianceBernstein estime qu'NVIDIA conserve environ 30 % des dépenses totales liées aux centres de données d'IA sous forme de profit. Autrement dit, pour chaque euro dépensé par une entreprise européenne en services d'IA dans le cloud, environ 30 centimes reviennent à une entreprise américaine, sans aucune obligation de retour sur investissement en termes de résolution de problèmes, d'innovation ou de bénéfice sociétal. Le profit est ainsi généré. C'est suffisant.

Les déchets comme indicateur clé de performance : la logique perverse de la productivité

Jensen Huang a déclaré à plusieurs reprises qu'il trouvait profondément préoccupant qu'un développeur de logiciels bien rémunéré n'engage pas au moins 250 000 dollars américains de frais de tokenisation par an. Cette déclaration est souvent citée dans les médias spécialisés comme preuve de la vision de Huang, mais rarement analysée sous son angle économique.

Un quart de million de dollars de dépenses en jetons ne constitue pas un indicateur de productivité, mais un indicateur de consommation. La différence cruciale : la productivité mesure la production par unité de ressource utilisée, tandis que la consommation ne mesure que la ressource utilisée. En érigeant la consommation de jetons en indicateur de gestion, Huang contrevient à l'un des principes les plus fondamentaux de la gestion d'entreprise : ce n'est pas l'utilisation des ressources qui crée de la valeur, mais le résultat obtenu.

La pratique, d'une certaine manière, donne raison à Huang, mais d'une manière qui nuit aux entreprises. Des sociétés comme Zapier suivent déjà systématiquement la consommation de jetons de leurs employés. Toute personne utilisant cinq fois plus de jetons que la moyenne fait l'objet d'un examen interne approfondi de ses habitudes d'utilisation. Ce qui était au départ une mesure de contrôle des coûts risque de se transformer en une nouvelle forme de frénésie de mesure de la performance, où les employés apprennent à soumettre des requêtes inutiles pour éviter de perdre des places dans le classement interne. La consommation devient une démonstration de performance, le gaspillage une forme d'autodéfense.

Une récente enquête de Bitkom menée auprès de 604 entreprises allemandes révèle qu'un tiers d'entre elles, ayant recours à l'IA, ont été surprises par les coûts engendrés. Ralf Wintergerst, président de Bitkom, confirme que de nombreuses entreprises indiquent que les agents d'IA nécessitent un soutien plus important de la part des employés traditionnels que prévu initialement. Brian Jabarian, de l'Université de Chicago, résume la situation : « Tout le monde pensait qu'il suffisait de déployer des jetons d'IA, de constater une hausse de la productivité, et le tour était joué. Mais la réalité est plus complexe. »

Le mensonge de la productivité et ses faiblesses méthodologiques

L'argument principal de NVIDIA concernant la viabilité économique de sa plateforme repose sur l'affirmation que l'IA triple la productivité. Ce chiffre présente une limite méthodologique rarement évoquée dans le débat public : il se fonde presque exclusivement sur des observations réalisées dans le domaine du développement logiciel – précisément le groupe professionnel qui tire le plus grand profit des outils d'IA, possède l'expertise technique nécessaire à leur utilisation optimale et travaille déjà intensivement avec les outils numériques.

L'Institut de recherche sur l'emploi (IAB) considère que l'impact global de l'IA sur le marché du travail allemand est réel, mais bien plus inégalement réparti que ne le suggère la présentation de Huang : environ 800 000 emplois pourraient être perdus à cause de l'IA, tandis qu'environ 800 000 nouveaux emplois seraient créés, ce qui représenterait une hausse globale de la productivité économique pouvant atteindre 0,8 point de pourcentage par an. Ce chiffre est économiquement significatif, mais loin d'un triplement.

L’étude « European Growth Study 2026 » du cabinet de conseil en stratégie Simon-Kucher, basée sur 1 236 entretiens avec des entreprises dans 13 pays européens, conclut que 73 % des entreprises utilisent actuellement l’IA dans moins de 30 % de leurs processus et n’anticipent des effets significatifs sur la productivité ou l’emploi qu’à partir d’un taux de pénétration de 30 à 50 %. Une analyse du marché du travail réalisée par la Fondation Bertelsmann, à partir d’environ 60 millions d’offres d’emploi, constate que la part des emplois liés à l’IA stagne à un niveau déjà faible depuis 2022 et a même légèrement diminué en 2023 et 2024.

Cela ne signifie pas que l'IA n'a aucun impact économique. Cela signifie que cet impact est sélectif et inégalement réparti, et qu'il se manifeste beaucoup plus lentement que par l'industrie, alors que les coûts sont immédiats.

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La stratégie RTX Spark : détruire le marché et vendre la solution

L'un des aspects les plus intéressants de la stratégie actuelle de NVIDIA est l'introduction de la RTX Spark. Présentée le 31 mai 2026 au Computex de Taipei, cette puce combine un processeur ARM à 20 cœurs basé sur l'architecture Grace avec un GPU Blackwell doté de 6 144 cœurs CUDA et jusqu'à 128 Go de mémoire LPDDR5X partagée. Elle offre une puissance de calcul pour l'IA pouvant atteindre un pétaflops. Parmi les premiers appareils à l'exploiter figure le Surface Laptop Ultra de Microsoft.

À première vue, cela semble être une réaction aux puces Apple de la série M, qui ont dominé le marché des ordinateurs portables haut de gamme grâce à leurs processeurs ARM performants ces dernières années. Cependant, une analyse plus approfondie révèle autre chose : la forte demande de GPU IA de NVIDIA pour les centres de données a considérablement contribué à la pénurie et à la hausse du coût des puces mémoire, exerçant une pression immense sur le marché traditionnel des PC. L’ensemble du marché des GPU (y compris les solutions graphiques intégrées) a reculé de 12 % pour atteindre 68,8 millions d’unités au premier trimestre 2025. Et voilà que NVIDIA lance un PC ARM haut de gamme, condamnant de facto le PC de bureau classique.

Le schéma est bien connu : un marché établi est déstabilisé par des facteurs externes. Un fournisseur apparaît alors avec une solution au problème qu’il a lui-même contribué à créer – naturellement, à des prix exorbitants. La RTX Spark vise explicitement le marché haut de gamme. Les prix exacts n’ont pas encore été annoncés, mais les observateurs du secteur anticipent des marges importantes par rapport aux appareils similaires équipés de processeurs Intel ou AMD. Ceux qui intègrent ce nouvel écosystème abandonnent la norme x86 et deviennent ainsi dépendants d’ARM, une dépendance encore renforcée par l’écosystème propriétaire CUDA. À l’avenir, les utilisateurs pourront générer leurs propres jetons – sur le matériel de Huang, avec le logiciel de Huang, selon les règles de Huang.

Des machines qui produisent pour des machines : l'argument circulaire d'une économie

Dans sa version la plus radicale, Huang décrit un monde où des agents d'IA fournissent des services à d'autres agents d'IA, lesquels dépendent d'une infrastructure d'IA supervisée par d'autres agents. L'activité économique est autosuffisante : elle n'a plus besoin d'être utilisée par un humain pour être mesurable, tant que les jetons continuent de circuler.

Ce raisonnement circulaire présente une logique interne élégante pour NVIDIA, mais inquiétante pour le reste de l'économie. Si les tokens sont considérés comme un indicateur d'activité économique, alors chaque token créé justifie de nouveaux investissements dans une infrastructure générant davantage de tokens. Il en résulte une spirale où les investissements informatiques sont légitimés par la production de tokens, dont le bénéfice économique réel demeure flou. Pour le secteur technologique, c'est un cercle vertueux. Pour l'économie dans son ensemble, cela pourrait se révéler être une nouvelle forme d'effet d'éviction : les capitaux investis dans la production de tokens ne sont plus disponibles pour des investissements productifs dans l'industrie, les infrastructures, l'éducation ou la santé.

Les chiffres des géants du cloud sont sans équivoque : le flux de trésorerie disponible d’Amazon devrait devenir négatif en 2026, et celui de Meta devrait chuter à presque zéro. Cet engagement de capitaux n’est pas un signe de sagesse économique ; il résulte d’une course effrénée où nul ne peut se soustraire sans perdre des parts de marché. Ceux qui n’investissent pas prennent du retard. Ceux qui investissent subventionnent les marges de NVIDIA.

La dimension environnementale : le tiers invisible dans l'équation

Une analyse économique de l'économie des jetons qui ignorerait les coûts environnementaux serait incomplète. La consommation mondiale d'électricité des centres de données d'IA passera de 50 milliards de kilowattheures en 2023 à environ 550 milliards de kilowattheures en 2030, soit une multiplication par onze. Cette augmentation s'accompagnera d'une hausse des émissions de gaz à effet de serre provenant des centres de données, qui passeront de 212 à 355 millions de tonnes d'équivalent CO₂, malgré le développement parallèle des énergies renouvelables.

Dans un rapport commandé par Greenpeace Allemagne, l'Öko-Institut (Institut d'écologie appliquée) conclut que les centres de données continueront de dépendre fortement des énergies fossiles dans les années à venir, car les réseaux électriques locaux atteignent leurs limites de capacité. Le FMI estime la part combinée des centres de données d'IA et des cryptomonnaies dans la consommation mondiale d'électricité à 2 % en 2023, avec une projection de 3,5 % d'ici 2027. Une requête ChatGPT consomme trois à dix fois plus d'électricité qu'une recherche Google classique.

Ces coûts n'apparaissent dans aucun bilan de NVIDIA. Ils n'entrent pas non plus en compte dans le prix d'un jeton. Ce sont des coûts externalisés, supportés par les consommateurs d'énergie, les écosystèmes et les générations futures. En termes économiques, il s'agit d'externalités négatives importantes qui subventionnent systématiquement le modèle économique de l'économie des jetons, en toute opacité.

CUDA comme huile standard : l’analogie et ses limites

La comparaison historique entre la Standard Oil de Rockefeller et la plateforme CUDA de NVIDIA repose sur une base analytique solide, mais elle va bien au-delà. La Standard Oil contrôlait des oléoducs et des raffineries – des infrastructures physiques qui pouvaient, en principe, être reproduites, moyennant des investissements colossaux. Son démantèlement en 1911 a été possible grâce à l'existence de ces installations, qui ont pu être réparties entre 34 sociétés successeurs.

CUDA est plus complexe à segmenter. Ce n'est pas un simple tuyau qu'on peut ouvrir. C'est un écosystème composé de millions de lignes de code, de bibliothèques, de documentation, d'expertise de développeurs et d'effets de réseau, bâti sur 17 ans. Une couche de traduction CUDA permettant d'exécuter du code sur du matériel AMD est contractuellement interdite. Les alternatives open source comme ROCm ou OpenCL sont à la traîne, avec une portée et une maturité de marché bien moindres. Le budget de 12,9 milliards de dollars que NVIDIA investit en R&D dans son propre écosystème pour l'exercice 2025 lui permet d'acquérir chaque avantage de performance avant que la concurrence ne puisse la rattraper.

Dans le même temps, la stratégie de NVIDIA concernant les modèles open-weight est particulièrement subtile : l’entreprise investit 26 milliards de dollars sur cinq ans dans le développement de modèles d’IA ouverts, utilisables gratuitement par tous. Cependant, les modèles Nemotron de NVIDIA sont entraînés au format propriétaire NVFP4 4 bits de NVIDIA et n’exploitent pleinement leur potentiel que sur les processeurs Blackwell. C’est comme offrir la lampe à pétrole, mais ne fournir que le pétrole d’une seule raffinerie.

Contre-forces et limites structurelles de la domination

Il serait malhonnête, d'un point de vue analytique, de présenter la position de NVIDIA comme immuable. De véritables concurrents existent, même si leur importance est souvent surestimée. Les TPU de Google, Trainium d'Amazon, MTIA de Meta et Maia de Microsoft constituent des alternatives internes sérieuses qui ont réduit la part de NVIDIA dans les investissements des hyperscalers d'environ 70 % en 2023 à une estimation de 55 à 60 % en 2026. Les séries MI300 et MI400 d'AMD gagnent des parts de marché, notamment pour certaines charges de travail d'inférence.

Mais ce recul de 70 à 55 % intervient dans un contexte de forte croissance globale du marché. En valeur absolue, le chiffre d'affaires de NVIDIA continue de progresser. Les hyperscalers développent leurs propres puces car ils sont conscients de leur dépendance à NVIDIA et la redoutent ; toutefois, ils ne peuvent diversifier le marché que dans la mesure où les alternatives compatibles CUDA sont suffisamment matures pour gérer les charges de travail en production. Ce stade est encore loin d'être atteint.

Début 2025, DeepSeek, une entreprise chinoise, a démontré qu'il était possible de réaliser des gains d'efficacité considérables en obtenant une qualité de modèle comparable avec un effort de calcul considérablement réduit. L'Institut Hasso Plattner cite DeepSeek comme ayant atteint la même précision d'entraînement avec une consommation énergétique cent fois inférieure à celle des méthodes conventionnelles. Si cette logique d'efficacité se confirme, la demande en puissance de calcul brute diminuera structurellement, exerçant une pression sur le modèle économique de NVIDIA basé sur le volume de jetons. Huang a pris conscience de cette menace et positionne l'efficacité – mesurée en jetons par watt – comme le nouveau critère de décision pour les PDG. Le message est clair : investissez davantage, mais investissez dans des machines plus efficaces – chez NVIDIA.

Réglementation : Le droit de la concurrence arrive-t-il trop tard ?

La question de savoir si la position dominante d'NVIDIA sur le marché justifie une action antitrust fait l'objet de débats de plus en plus vifs à Bruxelles et à Washington. La comparaison avec Standard Oil n'est pas qu'une simple figure de style : à l'époque, Rockefeller contrôlait l'industrie pétrolière américaine avec 90 % de parts de marché avant que la décision de justice de mai 1911 n'entraîne son démantèlement en 34 sociétés successeurs. Les autorités européennes de la concurrence ont au moins mis en place un cadre réglementaire avec le règlement sur les marchés numériques et le règlement sur l'intelligence artificielle. Cependant, une intervention directe contre l'écosystème CUDA d'NVIDIA est toujours attendue.

Le problème conceptuel est bien connu : contrairement aux réseaux physiques tels que les pipelines ou les lignes ferroviaires, un écosystème logiciel ne peut être facilement ouvert par une intervention réglementaire. Les exigences d’interopérabilité, c’est-à-dire l’obligation d’accorder aux alternatives à CUDA le même accès matériel, seraient théoriquement réalisables, mais en pratique, coûteuses et techniquement complexes. De plus, toute mesure réglementaire devrait être mise en œuvre suffisamment rapidement pour modifier une structure de marché qui se consolide chaque jour davantage sous l’effet des nouvelles générations de modèles, des nouvelles architectures matérielles et des nouveaux effets de verrouillage par les fournisseurs.

En attendant, il convient de rappeler que quiconque investit dans des centres de données, utilise des services d'IA dans le cloud ou forme ses développeurs aux frameworks basés sur CUDA contribue, directement ou indirectement, aux profits monopolistiques de NVIDIA. Il ne s'agit pas d'une théorie du complot, mais de la structure même d'un marché où un seul fournisseur contrôle 94 % du segment des cartes graphiques dédiées, 77 % de la production de puces d'IA et la quasi-totalité des bibliothèques logicielles nécessaires au développement de l'IA.

Quand la consommation devient une fin en soi

La formule de Jensen Huang — le calcul génère des revenus, les jetons représentent le profit — est l'une des déclarations de stratégie d'entreprise les plus honnêtes de ces dernières années. Honnête non pas parce qu'elle est formulée dans l'intérêt des clients, mais parce qu'elle exprime ce que beaucoup d'autres taisent : le modèle économique ne repose pas sur la valeur générée à l'issue d'un processus informatique, mais sur le processus lui-même.

Il s'agit d'un renversement fondamental de la logique de création de valeur. Dans tous les autres secteurs, le prix est défini par le résultat : un pont construit, un médicament mis au point, une voiture vendue. Dans l'économie des jetons, le prix est défini par les ressources utilisées : les heures de calcul consommées, l'électricité utilisée, les paquets de données traités. NVIDIA gagne de l'argent avant même que quiconque puisse évaluer la rentabilité de l'investissement.

Ce n'est pas une loi naturelle, c'est un modèle économique. Et comme tout modèle économique, il a ses limites, ses faiblesses et, avec un peu de patience, des alternatives. La question est de savoir si les entreprises, les organismes de réglementation et le public reconnaîtront et promouvront ces alternatives assez rapidement avant que la dépendance ne devienne aussi profondément ancrée que l'était autrefois la lampe à pétrole dans les foyers américains. Il a fallu attendre 1870 pour que la Standard Oil de Rockefeller soit démantelée. Cette fois-ci, la machine s'emballe.

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