Répondant aux doutes sur le « financement de 500 milliards de dollars » ! Jensen Huang : Les « usines d’IA » de Nvidia deviennent des « actifs de qualité investissement », la demande est réelle, il ne s’agit absolument pas de « financement circulaire »

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, est personnellement intervenu pour défendre le projet de la société visant à mobiliser plus de 500 milliards de dollars de financement pour l’infrastructure AI, en partenariat avec six grandes institutions financières. Il a clairement déclaré que la puissance de calcul des usines AI de Nvidia est en train de devenir une catégorie d’actif investissable, que la demande provient de scénarios commerciaux réels, et que chaque projet sera soumis à une diligence indépendante par des investisseurs institutionnels indépendants. Il insiste sur le fait qu’il ne s’agit absolument pas d’un “financement circulaire” comme le prétendent certains.

Le 10 août, Jensen Huang a annoncé sur la plateforme sociale X que Nvidia avait conclu des partenariats avec Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR pour créer ensemble une plateforme indépendante de financement, visant à mobiliser plus de 500 milliards de dollars de capitaux tiers au fil du temps afin de soutenir la construction d’infrastructures AI. Il souligne que ces 500 milliards représentent le volume total de capitaux tiers que la plateforme est conçue pour mobiliser, “ni les revenus de Nvidia, ni l’engagement d’un fonds unique ou envers un client unique”.

Après l’annonce, le cours de l’action Nvidia a chuté jusqu’à 3,2 %. Le prix du Credit Default Swap (CDS) à 5 ans, qui mesure le risque de crédit de la société, a grimpé lundi à 77,215 points de base, soit une hausse d’environ 5,3 points de base par rapport à la veille, marquant la plus forte augmentation quotidienne en deux semaines. Les analystes estiment que cela reflète une attention croissante du marché quant aux risques de crédit potentiels liés au modèle de financement massif de Nvidia.

Article de Wall Street Journal rapportait plus tôt, selon le Financial Times britannique citant des sources proches du dossier, que Nvidia cherche à s’associer à Apollo, Blackstone, le GIP de BlackRock, Brookfield, Goldman Sachs et KKR pour lever jusqu’à 500 milliards de dollars à destination des projets d’infrastructure AI, afin d’acheter des puces AI, produire de l’électricité et construire des centres de données.

Suite à ces articles, “le docteur de l’Apocalypse” Jim Chanos a publié un post sarcastique sur le regroupement de Nvidia avec des géants financiers comme Blackstone pour financer l’infrastructure AI, comparant cela à l’ingénierie financière de la crise de 2008 et suggérant que si la bulle de l’AI éclate, la situation pourrait se répéter avec des dirigeants de Wall Street devant le Congrès comme à l’époque.

Usine AI : passer de “l’achat de puces” à “l’infrastructure financée”

Jensen Huang a exposé de manière systématique la logique d’actif de l’usine AI de Nvidia dans son post, tentant de redéfinir le cadre de perception du marché autour de ce modèle commercial.

Il explique que le secteur AI est passé de l’époque où les entreprises achetaient des puces projet par projet et construisaient leurs centres de données, à une nouvelle étape où l’usine AI peut être financée en tant qu’infrastructure productive—avec une plateforme reproductible, le soutien du capital institutionnel à long terme, et une clientèle diversifiée utilisant la puissance de calcul pour générer des revenus.

Huang souligne que la puissance de calcul de Nvidia n’est pas simplement une puce, mais une plateforme complète d’usine AI, englobant le calcul accéléré, le réseau, le logiciel système, les frameworks AI et l’écosystème mondial des développeurs.

Il indique qu’une usine AI Nvidia peut servir simultanément plusieurs clients et charges de travail différentes, avec flexibilité et interchangeabilité ; si un client change ses besoins, l’usine peut être utilisée par un autre client, un autre fournisseur cloud ou un autre opérateur, “cet écosystème étendu confère à la puissance de calcul de Nvidia un vaste marché potentiel, ce qui aide à protéger la valeur résiduelle”.

Dans son article, Jensen Huang qualifie cette collaboration d’“ouverture du marché du capital pour l’infrastructure AI”. Il affirme que ces institutions financières sont toutes des investisseurs d’infrastructure de premier plan mondial, possédant une expertise approfondie dans la souscription d’actifs productifs à long terme, et que les deux parties créeront ensemble une plateforme de financement reproductible pour aider à construire les usines nécessaires à l’écosystème AI.

La valorisation continue du logiciel CUDA, A100 encore commercialisé après six ans

Jensen Huang met en avant la valeur économique à long terme des actifs de puissance de calcul de Nvidia, en s’appuyant sur des données précises.

Il explique que le logiciel CUDA améliore continuellement la performance, l’efficacité et le coût total de possession de l’infrastructure installée, permettant à l’usine AI de produire plus d’intelligence à moindre coût tout au long de son cycle de vie et d’allonger sa durée d’utilisation économique.

Prenant l’exemple de l’A100 : Nvidia a lancé l’A100 basée sur l’architecture Ampere en 2020, et six ans plus tard, ce produit reste actif dans les applications commerciales d’entraînement AI, de fine-tuning, d’inférence et de calcul haute performance, les clients continuant à signer des contrats pluriannuels de capacité, “la durée de vie économique de l’A100 s’étend vers dix ans”.

En ce qui concerne la tarification de la location GPU, Huang cite des données du marché : le prix annuel de location du H100 est passé d’environ 1,70 dollar par heure GPU en octobre 2025 à environ 2,35 dollars en mars 2026 ; la médiane du tarif à la demande chez plusieurs prestataires est passée d’environ 2,00 dollars en octobre 2025 à 2,70 dollars en juin 2026. Les produits de la série Blackwell bénéficient d’une prime encore plus élevée, le tarif cloud B200 atteignant de 5,30 à 7,05 dollars par heure GPU.

Selon lui, ces chiffres prouvent la durabilité de la valeur économique de la puissance de calcul de Nvidia.

Réponse directe aux doutes sur le “financement circulaire”

Face aux critiques du marché concernant le “financement circulaire”, Jensen Huang consacre une section de questions-réponses dans son article.

Il indique que la conception du montage financier vise justement à répondre à cette préoccupation. La demande provient des laboratoires AI de pointe, des startups AI natives, des clients entreprises, des fournisseurs cloud et des États qui construisent des services AI, “la demande est réelle”. Chaque partie capitalistique mènera une diligence indépendante sur chaque projet, évaluant la solvabilité des clients, l’état de la demande, le taux d’utilisation, les flux de trésorerie et la valeur résiduelle, “Nvidia fournit la plateforme, et les investisseurs prennent des décisions de financement indépendantes”.

Concernant la propre exposition au risque de Nvidia, Huang révèle que, dans certains cas, Nvidia peut fournir jusqu’à 25 % de soutien à la valeur résiduelle pour un projet donné, “une évaluation prudente projet par projet”. Il précise que ce taux est “bien inférieur à d’autres arrangements de financement de puissance de calcul” et correspond à un soutien de valeur résiduelle, devant compléter et non remplacer la diligence indépendante.

Huang conclut en plaçant la construction d’usines AI dans un contexte historique plus large. Il affirme que chaque révolution industrielle repose sur une infrastructure—électricité, transport, communication et calcul—et chaque construction dépend du financement externe. “L’usine AI est l’infrastructure de l’ère intelligente.”

Il résume la logique commerciale de l’AI comme une boucle positive : les entreprises utilisent l’AI pour coder des logiciels, développer des médicaments, concevoir des produits, servir des clients, automatiser des opérations et créer de nouveaux services ; davantage de puissance de calcul entraîne une meilleure AI, une meilleure AI génère plus d’utilisations, plus d’utilisations rapportent plus de revenus, plus de revenus amènent plus d’investissement dans la puissance de calcul.

“C’est le cycle vertueux de la révolution industrielle AI.”

Huang indique que, grâce à cette collaboration, Nvidia et les institutions financières mondiales de premier plan fourniront ensemble le financement de l’infrastructure nécessaire à cette révolution industrielle, rendant l’usine AI plus accessible aux entreprises, secteurs et nations.

Article de Wall Street Journal précisait plus tôt que cette coopération n’est pas la première incursion profonde de Nvidia dans le financement de la chaîne industrielle AI.

Des rapports antérieurs indiquaient que Nvidia négocie une garantie de financement allant jusqu’à 25 milliards de dollars pour OpenAI et discute du financement du plan d’achat de puces d’OpenAI à hauteur de 350 milliards de dollars ; Nvidia a également annoncé le mois dernier l’extension de sa collaboration avec le groupe SK sud-coréen, pour un volume d’activité total dépassant 500 milliards de dollars. Ces initiatives montrent que Nvidia est en train de se transformer, passant du statut de fournisseur de puces à celui de pivot du financement du capital dans l’écosystème de l’infrastructure AI.

Le “docteur de l’Apocalypse” fait le parallèle avec 2008 : la prochaine audition au Congrès ?

Au même moment où Jensen Huang publiait son article, James Chanos, célèbre vendeur à découvert de Wall Street aussi appelé “docteur de l’Apocalypse”, a publié un commentaire lourd de sens sur la plateforme sociale. Il a écrit :

“La prochaine fois que ces personnes seront à la même table pour expliquer le financement AI, ce pourrait bien être lors d’une audition au Congrès en 2031…”

Entre les lignes, Chanos fait référence à la crise financière de 2008—à l’époque, les dirigeants des principales institutions financières de Wall Street avaient dû répondre devant le Congrès en raison des risques systémiques déclenchés par la crise des subprimes, les CDS et autres instruments financiers complexes. Il compare le montage de financement AI entre Nvidia, Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR aux ingénieries financières de l’époque, suggérant qu’en cas d’éclatement de la bulle de l’investissement en infrastructure AI dans quelques années, Jensen Huang pourrait, aux côtés des dirigeants de ces institutions, devoir répondre devant le Congrès.

Il est à noter qu’en réponse à une question sur d’éventuelles poursuites pénales envers les parties impliquées dans le post de Chanos, celui-ci précise clairement : “Personne n’a dit qu’il fallait aller en prison.”