La clé du pari de 500 milliards de Jensen Huang : les puces peuvent-elles bouleverser la loi d'obsolescence des produits technologiques ?

Nvidia s’allie à Wall Street en pariant sur une proposition disruptive : les puces AI peuvent-elles briser la règle d’or financière de la dépréciation rapide des produits technologiques.

Un article de La Revue de Wall Street indique que Nvidia a annoncé cette semaine une collaboration avec Apollo, Blackstone, GIP de BlackRock, Brookfield, Goldman Sachs et KKR, formant ainsi un consortium afin de lever jusqu’à 500 milliards de dollars pour des projets d’infrastructure AI. Cet argent servira à l’achat de puces AI, à la production d’électricité et à la construction de centres de données, les géants de la finance offrant un financement locatif de semi-conducteurs aux entreprises du secteur technologique.

Le 13 août, selon le Financial Times, des cadres financiers impliqués dans l’opération ont révélé que le cœur de cette initiative reposait sur la logique suivante : la demande de puces, alimentée par l’engouement pour l’AI, maintiendra les prix à des niveaux élevés beaucoup plus longtemps que ce qu’avaient anticipé la plupart des analystes. Jensen Huang, le CEO de Nvidia, a affirmé que cette opération créerait une nouvelle classe d’actifs sous-jacente basée sur les puces, ouvrant la porte de l’industrie du capital privé, un marché de 22 000 milliards de dollars.

Cependant, cette ambitieuse vision comporte également des risques fondamentaux : il n’est pas certain que les institutions financières sachent évaluer précisément la pérennité de la demande pour les puces Nvidia et leur valeur à long terme. À la différence de la location de voitures ou d’avions commerciaux, où les technologies évoluent à un rythme moins effréné et où la demande fluctue moins violemment, les puces présentent une très grande incertitude quant à leur valeur à long terme. Ce pari colossal de 500 milliards de dollars est en réalité un test historique : la demande de puissance de calcul en AI peut-elle durer, et les puces peuvent-elles devenir un actif financier fiable ?

Structure de la transaction : le capital privé s’invite, Nvidia diminue la pression hors bilan

L’architecture centrale de l’opération consiste à titriser les créances issues de la location de puces, puis à les vendre à des acheteurs de dette tels que les compagnies d’assurance.

D’après le Financial Times, Apollo, KKR et Brookfield projettent de regrouper les contrats de location de GPU en titres, utilisant leurs portefeuilles d’actifs d’assurance pour attirer de vastes montants de capitaux. Certaines institutions envisagent de créer des véhicules de financement spécifiques et, sur le modèle des CLO (Collateralized Loan Obligations) utilisés habituellement dans les acquisitions de private equity, de trancher les actifs de puces selon différents niveaux de risque, permettant aux investisseurs de choisir leur exposition préférée.

“Il est possible de financer les GPU selon différentes tranches de risque, exactement comme dans un CLO,” a commenté un cadre impliqué dans la transaction. Mais certains experts restent prudents, soulignant que “chaque institution aura sa propre stratégie de financement”.

Pour Nvidia, cet arrangement revêt aussi une grande importance financière. Cette semaine, l’analyste de recherche Vivek Arya de Bank of America a fait observer que l’implication des institutions financières de Wall Street permettrait à Nvidia de s’extraire progressivement du modèle de « financement fournisseur » — c’est-à-dire où Nvidia fournissait directement la garantie aux clients et les aidait à lever des fonds sur les marchés de capitaux.

“La charge est transférée sur le consortium, et non sur le bilan de Nvidia”, a expliqué Arya, estimant que cela était nettement favorable à Nvidia.

Débat central : les puces peuvent-elles vaincre la règle de l’amortissement technologique ?

Le principal point d’incertitude concernant cette transaction est de savoir si la valeur à long terme des puces est suffisante pour soutenir leur financiarisation.

La logique financière traditionnelle aborde généralement les actifs technologiques avec la plus grande prudence. À l’heure actuelle, la plupart des prêteurs exigent que les dettes adossées à la location de puces soient remboursées en trois à cinq ans, partant du principe que la valeur de l’actif sous-jacent sera alors quasi nulle. Contrairement à la location automobile ou aéronautique, où il existe un marché secondaire établi en cas de défaut du client, les puces deviennent quasiment invendables dès lors que la technologie évolue.

Ben Bajarin, analyste technologique chez Creative Strategies, basé dans la Silicon Valley, met bien en avant les risques :

“Le principe global repose sur un investissement continu. Il y a un risque de surcapacité, la demande peut ralentir, les modèles peuvent s’améliorer, et l’on pourrait ne plus avoir besoin d’autant de puissance de calcul.”

Par ailleurs, les acheteurs ou locataires de puces doivent simultanément créer des centres de données, ce qui signifie que leurs revenus attendus accuseront un long retard sur leur plan d’investissement, aggravant encore la pression sur leur flux de trésorerie.

Réponse de Nvidia : les anciennes puces continuent de générer de la valeur

Face aux doutes, Jensen Huang s’appuie sur des données concrètes pour étayer sa thèse.

La Revue de Wall Street écrit que, ce lundi, Jensen Huang a déclaré sur le réseau social X que le prix de la location de puces Nvidia a récemment augmenté, même pour les puces A100 lancées il y a six ans, qui sont toujours utilisées aujourd’hui, bien au-delà des prévisions initiales. Il a aussi maintes fois souligné que même les H100 plus anciennes conservent, grâce à l’explosion de la demande de puissance de calcul, une valeur bien supérieure aux attentes du marché.

La stratégie de Nvidia va plus loin. La société prolonge activement la durée de vie de ses puces en mettant à jour sa plateforme logicielle Cuda. Cuda est la clé qui permet à Nvidia de maintenir sa position dominante dans le traitement AI, en offrant aux clients la capacité d’utiliser les GPU initialement conçus pour le graphisme afin d’accélérer les applications AI.

Selon Bajarin, la forte demande pour l’ensemble des gammes de puces pourrait, à moyen terme, soutenir le plan de Nvidia, mais la réussite à long terme dépendra de la capacité de Nvidia à réduire continuellement le coût total de possession de ses produits.

En matière de partage du risque, Nvidia s’engage aussi concrètement : elle garantit un résiduel d’au moins 25% sur la valeur des puces en location, ce qui signifie que le géant des semi-conducteurs, valorisé à 5 300 milliards de dollars, assumera les premières pertes.

Selon le Financial Times, un cadre impliqué dans la transaction de 500 milliards de dollars déclare que “les GPU possèdent une valeur intrinsèque. Nvidia détient plus de dix ans d’historique sur le prix des locations de GPU” et considère la garantie de Nvidia comme une “première protection contre les pertes” pour les financements à venir, l’entreprise absorbant les pertes initiales excédant les anticipations.

Malgré les risques persistants, l’enthousiasme de Wall Street est palpable.

Jon Gray de Blackstone et Larry Fink de BlackRock ont publiquement affirmé que leurs groupes entendaient déployer du capital pour profiter de la forte demande en nouveaux centres de données — nécessaires pour entraîner et faire tourner les nouveaux modèles AI.

Selon le rapport, un autre dirigeant impliqué chez Nvidia estime que la location de GPU contribuera à la standardisation des prix et générera des économies d’échelle pour les entreprises AI. Il indique que, “à mesure que les acteurs comprendront le fonctionnement du marché”, les investisseurs du marché de la dette publique finiront par entrer dans ce secteur, augmentant ainsi la liquidité et la négociabilité de cette nouvelle classe d’actifs.

Pour les analystes, le facteur clé du processus sera la capacité du marché à s’accorder sur la valeur à long terme des puces. Si la garantie résiduelle de 25 % de Nvidia résiste à l’épreuve du marché, la titrisation des locations de puces pourrait devenir, après la dette sur infrastructures de centres de données, une nouvelle classe d’actifs majeure engendrée par la vague d’investissements AI. Mais si la demande AI faiblit ou si la croissance des besoins en puissance ralentit, le pari de 500 milliards de dollars mené par Jensen Huang sera soumis à un test de résistance majeur.