L'appel de détresse stratégique de Nvidia – Un pari à mille milliards de dollars : l'avenir d'OpenAI par Nvidia

Quand la panique devient stratégie et l'échec, le plus grand danger pour l'industrie technologique

L'histoire économique moderne compte peu d'exemples où un simple coup de fil a ouvert la voie à des investissements de plusieurs centaines de milliards. Fin de l'été 2025 a offert un tel moment lorsque Jensen Huang, PDG de longue date du géant des semi-conducteurs Nvidia, a décroché son téléphone et a appelé Sam Altman, directeur de la société d'intelligence artificielle OpenAI. Ce qui a suivi n'était pas un simple accord commercial, mais plutôt une leçon sur la fragilité des partenariats stratégiques dans un secteur de plus en plus caractérisé par des interdépendances et où les frontières entre client, fournisseur et investisseur s'estompent constamment.

La conversation entre Huang et Altman s'est déroulée à un moment critique. Alors que Nvidia et OpenAI collaboraient depuis des années, les négociations concernant un nouveau projet d'infrastructure étaient au point mort. OpenAI recherchait activement des alternatives pour réduire sa forte dépendance à Nvidia. Ironie du sort, l'entreprise a trouvé ce qu'elle cherchait chez Google, un concurrent direct dans le domaine de l'intelligence artificielle. Selon certaines sources, OpenAI avait signé un contrat de cloud avec Google au printemps et avait commencé à utiliser ses unités de traitement tensoriel (TPU) propriétaires. Parallèlement, l'entreprise d'IA travaillait avec le fabricant de semi-conducteurs Broadcom pour développer ses propres puces sur mesure.

Lorsque des rumeurs ont circulé concernant l'utilisation des puces TPU de Google, Nvidia y a vu un signal d'alarme sans équivoque. Le message était clair : soit un accord rapide serait trouvé, soit OpenAI se tournerait de plus en plus vers la concurrence. La panique chez Nvidia a dû être considérable, puisqu'elle a poussé le PDG à agir personnellement. L'appel de Huang à Altman visait initialement à clarifier la situation, mais au cours de la conversation, le patron de Nvidia a fait part de sa volonté de relancer les négociations au point mort. Une source proche du dossier a décrit cet appel comme l'origine de l'idée d'un investissement direct dans OpenAI.

Convient à:

• Que signifie l'accord entre AMD et OpenAI concernant les puces d'IA pour l'industrie ? La domination de Nvidia est-elle menacée ?

Cent milliards de dollars et un réseau d'obligations

Cette intervention a abouti à un accord d'une ampleur stupéfiante. En septembre, Nvidia et OpenAI ont annoncé un partenariat stratégique dans lequel le fabricant de puces s'apprête à investir jusqu'à cent milliards de dollars américains. L'accord prévoit la construction de centres de données dédiés à l'IA d'une capacité d'au moins dix gigawatts, soit des millions d'unités de traitement graphique (GPU) pour l'infrastructure de nouvelle génération d'OpenAI. À titre de comparaison, un réacteur nucléaire classique produit environ un gigawatt. La première phase du projet devrait être opérationnelle au second semestre 2026 avec la future plateforme Vera Rubin de Nvidia.

La structure de cet accord est tout à fait remarquable. Nvidia s'engage non seulement à fournir jusqu'à cinq millions de puces, mais envisage également de garantir les prêts qu'OpenAI compte contracter pour construire ses propres centres de données. Cet engagement financier dépasse largement le cadre d'une relation client-fournisseur classique. Nvidia devient de fait le financeur de son propre client, une situation qui rappelle les pratiques de l'époque des start-ups Internet, où les fournisseurs d'équipements soutenaient leurs clients par le biais de prêts et de prises de participation.

Mais l'accord avec Nvidia n'est qu'un élément d'un réseau bien plus vaste d'accords conclus par OpenAI ces derniers mois. L'entreprise s'est positionnée de manière à être qualifiée, à juste titre, de « trop importante pour faire faillite ». La liste des accords ressemble à un bottin mondain des industries technologiques et des semi-conducteurs. Oracle a décroché un contrat de 300 milliards de dollars sur cinq ans pour la construction de centres de données dans le cadre du projet Stargate. Broadcom a annoncé un partenariat pour le développement de puces sur mesure visant une puissance de calcul de dix gigawatts. AMD a signé un accord pour une puissance de calcul de six gigawatts, accord qui donne également à OpenAI la possibilité d'acquérir jusqu'à dix pour cent de son capital.

Recettes contre passifs : un calcul qui ne tient pas la route

L'ampleur de ces engagements soulève des questions fondamentales quant à leur viabilité économique. OpenAI devrait générer environ treize milliards de dollars de revenus cette année. Parallèlement, l'entreprise s'est engagée à investir 650 milliards de dollars rien que dans les coûts de calcul, via des accords avec Nvidia et Oracle. Si l'on inclut les accords conclus avec AMD, Broadcom et d'autres fournisseurs de services cloud comme Microsoft, le total des engagements frôle le billion de dollars.

Ces chiffres sont manifestement disproportionnés par rapport aux résultats actuels de l'entreprise. Au premier semestre 2025, OpenAI a généré un chiffre d'affaires d'environ 4,3 milliards de dollars, soit une hausse de 16 % sur un an. Parallèlement, l'entreprise a consommé 2,5 milliards de dollars de trésorerie, principalement en recherche et développement et pour l'exploitation de ChatGPT. Les dépenses de R&D au premier semestre se sont élevées à 6,7 milliards de dollars. À la fin du premier semestre, OpenAI disposait d'environ 17,5 milliards de dollars en liquidités et en titres.

L'écart entre les revenus et les engagements est abyssal. Selon les calculs, la construction d'un seul gigawatt de capacité de centre de données coûte environ cinquante milliards de dollars, matériel, infrastructure énergétique et coûts de construction compris. OpenAI s'est engagée pour un total de trente-trois gigawatts, ce qui nécessiterait théoriquement des investissements dépassant 1 600 milliards de dollars. L'entreprise devrait donc multiplier son chiffre d'affaires par cent pour espérer financer cette infrastructure.

Comment combler ce manque ? OpenAI poursuit une stratégie de diversification ambitieuse. Son plan quinquennal prévoit des contrats gouvernementaux, des outils de commerce électronique, des services vidéo, du matériel informatique grand public, et même son rôle de fournisseur de services informatiques via le projet de centre de données Stargate. La valorisation de l'entreprise a connu une croissance fulgurante : de 157 milliards de dollars en octobre 2024 à 300 milliards en mars 2025, puis à 500 milliards actuellement, suite à une vente secondaire d'actions au cours de laquelle les employés ont cédé pour 6,6 milliards de dollars d'actions.

Le carrousel financier : comment l'industrie de l'IA se finance elle-même

La structure de ces accords suscite des inquiétudes dans le monde financier, car elle rappelle un phénomène courant lors de l'éclatement de la bulle Internet à la fin des années 1990 : le financement circulaire. Le schéma est d'une familiarité troublante. Une entreprise de la chaîne d'approvisionnement investit dans une entreprise en aval, qui utilise ensuite les capitaux reçus pour acheter des produits auprès de l'investisseur. Nvidia achète des actions d'OpenAI ; OpenAI achète des GPU à Nvidia. Oracle investit dans Stargate ; OpenAI loue de la puissance de calcul auprès d'Oracle. AMD accorde à OpenAI des bons de souscription portant sur jusqu'à 10 % de son capital ; OpenAI s'engage à acheter pour des dizaines de milliards de dollars de puces AMD.

Ces cycles créent l'illusion d'une prospérité économique florissante, alors qu'en réalité, les mêmes flux financiers se limitent à des allers-retours entre les mêmes acteurs. Le problème n'est pas nouveau. À la fin des années 1990, les fournisseurs d'équipements d'infrastructure Internet pratiquaient un modèle de financement similaire. Des entreprises comme Lucent, Nortel et Cisco accordaient des prêts importants aux opérateurs de télécommunications et aux fournisseurs d'accès à Internet, qui utilisaient ensuite cet argent pour acheter du matériel auprès de ces mêmes fournisseurs. Ce système gonflait artificiellement les revenus et masquait la demande réelle. Lorsque la bulle a éclaté, non seulement les acheteurs lourdement endettés se sont effondrés, mais les fournisseurs ont également fait faillite, leurs revenus s'étant révélés illusoires.

Les parallèles avec la situation actuelle sont indéniables, malgré d'importantes différences. Contrairement à de nombreuses entreprises internet qui n'ont jamais dégagé de bénéfices, les acteurs majeurs du boom actuel de l'IA sont des entreprises rentables dotées de modèles économiques éprouvés. Nvidia, par exemple, affiche des marges bénéficiaires d'environ 53 % et domine le marché des puces d'IA avec une part de marché d'environ 80 %. Microsoft, Google et Amazon figurent parmi les entreprises les plus rentables au monde. Néanmoins, des inquiétudes légitimes subsistent.

Une enquête menée auprès de gestionnaires de fonds internationaux en octobre 2025 a révélé que 54 % d'entre eux estimaient que les actions liées à l'IA étaient en situation de bulle spéculative. 60 % considéraient que les actions, dans leur ensemble, étaient surévaluées. Ce scepticisme n'est pas sans fondement. Les engagements pris pour construire des quantités massives de puces et de centres de données avant même qu'OpenAI puisse se les offrir alimentent les craintes que l'enthousiasme pour l'IA ne se transforme en bulle spéculative, à l'instar de la fameuse bulle Internet.

La malédiction du succès : pourquoi les clients de Nvidia deviennent des concurrents

Au cœur de ce réseau se trouve Nvidia, une entreprise qui, en deux ans, est passée du statut de fabricant de puces important mais spécialisé à celui de société cotée en bourse la plus valorisée au monde. Avec une capitalisation boursière dépassant les quatre mille milliards de dollars, Nvidia surpasse désormais même les géants de l'industrie technologique. Son ascension est étroitement liée à l'essor de l'intelligence artificielle qui a débuté fin 2022 avec le lancement de ChatGPT. Depuis, le chiffre d'affaires de Nvidia a presque triplé, tandis que ses bénéfices ont explosé.

Jensen Huang, qui dirige l'entreprise depuis sa création en 1993, a mené Nvidia à travers une transformation remarquable. Initialement axée sur les cartes graphiques pour les jeux vidéo, l'entreprise a très tôt perçu le potentiel de ses processeurs pour le calcul scientifique et l'intelligence artificielle. Le développement de CUDA, une plateforme de calcul parallèle, a permis d'utiliser les GPU de Nvidia pour l'apprentissage profond et les modèles d'IA nécessitant un traitement massivement parallèle. Cette vision stratégique a fait de Nvidia un partenaire incontournable pour la quasi-totalité des grands projets d'IA à travers le monde.

Le style de leadership de Huang est atypique. Il privilégie une approche axée sur le présent plutôt que sur la planification à long terme. Sa définition de la planification à long terme se résume à : « Que faisons-nous aujourd'hui ? » Cette philosophie a conféré à Nvidia une agilité remarquable. L'entreprise poursuit une stratégie d'innovation dynamique, visant à lancer chaque année une nouvelle génération de puces d'IA avancées. Après Hopper et Blackwell, Vera Rubin et Rubin Ultra succèdent, chaque génération offrant des performances et une efficacité nettement supérieures.

Mais cette stratégie comporte des risques. Pour les clients qui investissent des dizaines de milliards de dollars dans le matériel Nvidia, l'obsolescence rapide de leurs investissements représente un problème majeur. Si une nouvelle génération de puces surpasse nettement la précédente dans un délai de douze à dix-huit mois, les investissements réalisés perdent rapidement de la valeur. Aucune entreprise ne peut se permettre de dépenser dix ou vingt milliards de dollars pour acquérir du matériel de dernière génération tous les deux ans. Cette dynamique explique pourquoi des clients importants comme Meta, Google, Microsoft et Amazon mènent simultanément leurs propres programmes de développement de puces. La collaboration d'OpenAI avec Broadcom pour le développement de ses propres puces s'inscrit dans la même logique.

Nvidia se trouve donc confrontée à un paradoxe : ses principaux clients d’aujourd’hui pourraient devenir ses concurrents les plus acharnés demain. Près de 40 % de son chiffre d’affaires provient de seulement quatre entreprises : Microsoft, Meta, Amazon et Alphabet. Toutes disposent des ressources et de l’expertise technique nécessaires pour développer leurs propres puces d’IA. Si l’avance technologique de Nvidia et le vaste écosystème logiciel CUDA constituent d’importantes barrières à l’entrée, l’histoire du secteur technologique montre que la domination est rarement permanente.

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Entre mythe et réalité : la logique économique du boom de l'IA

Malgré toutes les inquiétudes légitimes, certains arguments plaident en faveur de la viabilité économique des investissements massifs dans l'IA. La demande d'applications d'IA est réelle et croît de façon exponentielle. ChatGPT a été l'application la plus rapide de l'histoire à atteindre 100 millions d'utilisateurs en seulement deux mois. OpenAI revendique aujourd'hui environ 800 millions d'utilisateurs hebdomadaires, même si seulement 5 % d'entre eux sont abonnés. Ce taux de conversion de 99 % d'utilisateurs gratuits à 1 % d'utilisateurs payants représente à la fois une formidable opportunité et un fondement fragile.

L'intégration de l'IA dans les processus métier progresse rapidement. Selon des études, plus de 70 % des entreprises dans le monde utilisent désormais une forme ou une autre d'intelligence artificielle. Contrairement à l'époque d'Internet, où de nombreux modèles économiques étaient purement spéculatifs et où la pénétration d'Internet était encore faible, il existe aujourd'hui une demande réelle et croissante en IA. Les grandes entreprises déploient des modèles avancés pour des tâches spécifiques, créant ainsi un cercle vertueux de gains de revenus et de productivité.

Les analystes estiment que la baisse du coût unitaire de l'intelligence justifie l'investissement. La puissance de calcul devenant plus abordable, davantage d'applications peuvent être développées à moindre coût, ce qui stimule la demande. Nvidia souligne que ses systèmes doivent être évalués non seulement en fonction du prix de la puce, mais aussi du coût total de possession. L'efficacité énergétique des dernières générations s'est considérablement améliorée. La plateforme GB300-NVL72 offre une efficacité énergétique par jeton cinquante fois supérieure à celle de la génération Hopper précédente. Un investissement de trois millions de dollars dans l'infrastructure GB200 pourrait théoriquement générer trente millions de dollars de revenus en jetons, soit un retour sur investissement décuplé.

Néanmoins, des doutes fondamentaux persistent. L'hypothèse d'une relation linéaire entre la puissance de calcul et les capacités de l'IA est de plus en plus remise en question. Des recherches suggèrent que le phénomène de rendements décroissants pourrait se manifester. L'indice Stanford AI 2024 montre que l'utilisation de la puissance de calcul a connu une croissance exponentielle, tandis que les gains de performance dans les principaux tests de performance se stabilisent. Un plus grand nombre de serveurs n'entraîne pas automatiquement une meilleure IA, or la stratégie d'OpenAI considère la puissance de calcul comme une voie garantie vers la domination.

Un château de cartes fait de jetons ? Le risque d'effet domino dans l'écosystème de l'IA

L'étroite interdépendance entre les fabricants de puces, les fournisseurs de services cloud et les développeurs d'IA engendre des risques systémiques. Si OpenAI échoue ou n'atteint pas ses objectifs de croissance, les répercussions se répercuteraient sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement. Nvidia se retrouverait avec des investissements dans une entreprise surévaluée. Oracle aurait construit des centres de données inutilisés. AMD aurait créé des capacités de production pour des puces désormais obsolètes. Le destin de ces entreprises est inextricablement lié, rappelant les interdépendances qui ont contribué à la crise financière de 2008.

Des critiques comme le célèbre vendeur à découvert Jim Chanos établissent des parallèles explicites avec la bulle Internet. Chanos souligne que les besoins en capitaux pour l'infrastructure d'IA dépassent largement les quelque cent milliards de dollars de financement accordés aux fournisseurs pendant le boom d'Internet. Il craint que les géants de la technologie comme Nvidia et Microsoft ne fassent tout pour dissimuler l'acquisition de ces équipements dans leur bilan, grâce à des montages financiers complexes. Ces entreprises redoutent en effet les coûts d'amortissement et les implications comptables, ainsi que les énormes besoins en capitaux, qu'elles ne souhaitent pas voir apparaître directement dans leur bilan.

Cependant, certaines voix s'élèvent pour mettre en garde contre tout diagnostic prématuré de bulle spéculative. Certains analystes estiment que les accords actuels n'atteignent pas l'ampleur nécessaire pour être véritablement déterminants. Par exemple, l'accord OpenAI-Nvidia représenterait environ treize pour cent du chiffre d'affaires prévisionnel de Nvidia pour 2026. Si le déploiement d'un gigawatt a lieu au second semestre 2026, cela engendrerait un investissement total d'environ cinquante à soixante milliards de dollars, dont environ trente-cinq milliards reviendraient à Nvidia. Sur ce montant, dix milliards seraient réinvestis dans OpenAI, les investissements suivants dépendant des progrès concrets réalisés en matière de monétisation de l'IA. Cette approche axée sur la performance diffère des engagements fixes, souvent spéculatifs, qui ont caractérisé la bulle des télécommunications.

Le véritable goulot d'étranglement : pourquoi le boom de l'IA pourrait s'essouffler

L'approvisionnement en énergie constitue un goulot d'étranglement souvent négligé, mais potentiellement crucial. Le fonctionnement des centres de données d'IA exige d'énormes quantités d'électricité. Dix gigawatts équivalent à la consommation de plus de huit millions de foyers américains, soit cinq fois la capacité du barrage Hoover. Les trente-trois gigawatts promis par OpenAI couvriraient approximativement la totalité des besoins en électricité de l'État de New York.

Les réseaux électriques américains sont déjà soumis à une forte tension. En 2024, les centres de données représentaient environ 4 % de la consommation totale d'électricité des États-Unis, soit l'équivalent de 183 térawattheures. D'ici 2030, ce chiffre devrait plus que doubler pour atteindre 426 térawattheures. Dans certains États, comme la Virginie, les centres de données consommaient déjà 26 % de l'électricité totale en 2023. Ce chiffre était de 15 % dans le Dakota du Nord, 12 % dans le Nebraska, 11 % dans l'Iowa et 11 % dans l'Oregon.

La construction de nouveaux centres de données dotés d'une puissance suffisante prend des années. Selon les estimations, le développement d'un centre de données aux États-Unis nécessite généralement environ sept ans, de la planification initiale à la mise en service complète : 4,8 ans pour la phase de pré-développement et 2,4 ans pour la construction. Ce délai constitue un frein majeur aux ambitieux projets d'expansion d'OpenAI. L'entreprise peut signer autant de contrats qu'elle le souhaite, mais si l'infrastructure physique n'est pas en place à temps, ces engagements resteront lettre morte.

La question énergétique soulève également des préoccupations en matière de développement durable. Une seule requête ChatGPT consomme environ dix fois plus d'énergie qu'une recherche Google classique. Avec des millions de requêtes quotidiennes pour OpenAI seulement, sans compter ses concurrents comme Anthropic, Google et Microsoft, cela représente une pression énorme sur les réseaux électriques et l'environnement. Le refroidissement de ces centres de données nécessite également d'énormes quantités d'eau. Les centres de données hyperscale ont consommé directement environ quatorze milliards de gallons d'eau en 2023, et l'on prévoit que ce chiffre doublera, voire triplera, d'ici 2028.

Le contexte mondial : l'IA entre intérêts nationaux et contrôles à l'exportation. L'IA face à la concurrence mondiale : entre intérêts nationaux et contrôles à l'exportation

L'infrastructure d'IA est devenue un enjeu de sécurité nationale. Les administrations Trump et Biden ont toutes deux mis l'accent sur la politique industrielle, présentant l'IA non seulement comme une opportunité économique, mais aussi comme un impératif de sécurité. Le message implicite adressé aux entreprises est que la rapidité prime sur la prudence. Le projet Stargate a été annoncé à la Maison-Blanche par le président Trump, qui a présenté cette technologie comme un moteur de leadership économique et d'indépendance technologique.

La Chine privilégie un modèle étatique qui investit massivement dans l'IA afin de créer des champions nationaux et de réduire sa dépendance à la technologie américaine. L'Europe s'est d'abord concentrée sur la gestion des risques, mais la crainte d'une perte de compétitivité a incité Bruxelles à lancer le Plan d'action continental pour l'IA et une initiative d'un milliard d'euros pour accélérer son adoption.

Pour Nvidia, cette dimension géopolitique représente à la fois une opportunité et un risque. L'entreprise a tenté de mettre en œuvre une stratégie lui permettant de continuer à exporter des puces vers la Chine, arguant que son exclusion du marché chinois ne ferait que renforcer ses concurrents chinois. Cependant, les contrôles à l'exportation ont réduit la part de marché de Nvidia en Chine de 95 % à quasiment zéro. Huang a déclaré publiquement qu'il ne pouvait imaginer aucun décideur politique approuver cette mesure. Le marché chinois représente une opportunité d'environ 50 milliards de dollars que Nvidia ne parvient pas à saisir en raison des restrictions réglementaires.

Bulle ou révolution ? Une conclusion ouverte

Il est impossible de répondre avec certitude à la question de savoir si nous sommes au cœur d'une bulle spéculative liée à l'IA tant que nous sommes encore dans la tourmente. Les bulles ne sont souvent clairement identifiables qu'après coup. Le célèbre avertissement d'Alan Greenspan contre l'exubérance irrationnelle remonte à décembre 1996, pourtant le Nasdaq n'a atteint son apogée que plus de trois ans plus tard. Au plus fort d'une bulle spéculative, l'inflation peut durer plus longtemps qu'il n'y paraît.

Cependant, certains faits sont indéniables. La valorisation des entreprises d'IA repose sur des hypothèses de croissance future sans précédent dans l'histoire. Aucune entreprise n'a jamais connu une croissance aussi rapide que celle d'OpenAI, passant de dix à cent milliards de dollars de chiffre d'affaires. Les investissements colossaux dans l'infrastructure, pour un chiffre d'affaires actuel de treize milliards de dollars, exigent une explosion des revenus sans précédent.

Parallèlement, l'IA n'est pas de la pure spéculation. Cette technologie transforme déjà des secteurs entiers et nos méthodes de travail. Les entreprises réalisent des gains de productivité tangibles grâce à l'intégration de l'IA. La question n'est plus de savoir si l'IA sera une force de transformation, mais plutôt à quelle vitesse cette transformation s'opérera et si les valorisations et les investissements actuels sont à la hauteur.

Que se passera-t-il si OpenAI ne réalise pas ses prévisions ? Au mieux, l’entreprise devra revoir à la baisse ses projets d’infrastructure. Au pire, les répercussions pourraient être considérables, car les investisseurs et d’autres entreprises misent de plus en plus sur la création de valeur par OpenAI. Ces investissements dépendent non seulement de la concrétisation de cette valeur, mais aussi de sa concrétisation suffisamment rapide pour couvrir la dette contractée pour les financer. L’incapacité à générer de la valeur aussi rapidement que les investisseurs l’espèrent a suffi à transformer plusieurs périodes de forte croissance technologique en faillites.

La principale leçon de la bulle Internet est que les technologies de rupture connaissent souvent un succès durable, mais que les premières entreprises et leurs investisseurs exploitent rarement pleinement le potentiel que laissaient entrevoir leurs cours boursiers. Internet a certes transformé le monde, mais la plupart des entreprises Internet les plus valorisées de l'an 2000 ont disparu. Les gagnants ont souvent été des entreprises entrées sur le marché plus tard ou ayant survécu aux heures les plus sombres de la crise.

Reste à savoir si cela s'appliquera également à l'IA. Ce qui est certain, en revanche, c'est que l'appel téléphonique entre Jensen Huang et Sam Altman à la fin de l'été 2025 pourrait bien constituer un tournant décisif, où la panique a fait place à la stratégie, la dépendance s'est muée en engagement mutuel, et où un secteur s'est lancé dans l'un des plus grands paris économiques de l'histoire moderne. La réponse à la question de savoir si ce pari s'avérera payant ou le plus grand fiasco depuis l'éclatement de la bulle Internet sera révélée au cours de la prochaine décennie.

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