Nvidia’s $110B Bet on OpenAI: Un nouveau bulle technologique ou une course au futur ?

En septembre 2025, Nvidia a annoncé un engagement d’investissement de 100 milliards de dollars dans OpenAI, complété par 15 milliards de dollars supplémentaires en dettes garanties par des GPU, faisant grimper son exposition financière à 110 milliards de dollars. Cette stratégie de financement par fournisseur — où un fabricant prête à ses clients pour qu’ils achètent ses produits — a suscité des comparaisons immédiates avec la bulle des télécoms des années 2000, notamment celle de Lucent Technologies. En 1999, Lucent avait débloqué 8,1 milliards de dollars en crédits à ses clients, principalement des opérateurs télécoms, dans un contexte de surinvestissement massif dans les infrastructures de fibre optique. La bulle a éclaté en 2000, entraînant une chute de 69 % du chiffre d’affaires de Lucent d’ici 2002, des pertes massives de dettes non remboursées et une faillite partielle, avant sa fusion avec Alcatel en 2006. Les parallèles sont frappants : en 2025, les entreprises américaines devraient dépenser entre 300 et 400 milliards de dollars pour l’infrastructure d’IA, un niveau sans précédent. Nvidia, avec 130 milliards de dollars de chiffre d’affaires, a une exposition au financement client équivalente à 85 % de son revenu annuel, soit 4 fois plus que Lucent en proportion de son chiffre d’affaires. Ses deux principaux clients représentent 39 % de ses revenus, contre 23 % pour les deux plus grands clients de Lucent. De plus, une nouvelle dynamique émerge avec le marché des dettes garanties par des GPU, où des entreprises comme CoreWeave (10,45 milliards de dollars) ou Lambda Labs (500 millions) ont emprunté à des taux autour de 14 %, trois fois plus élevés que la dette d’entreprise d’investissement. Un autre risque majeur réside dans les délais d’amortissement des GPU. Alors que les entreprises comme Amazon, Microsoft, Google et Meta ont allongé leur durée d’usure à 6 ans (même si Amazon a récemment inversé cette tendance), les données techniques montrent que les GPU en datacenter vivent en réalité 1 à 3 ans en pratique, avec des taux de défaillance annuels pouvant atteindre 9 % chez Meta. Les politiques comptables actuelles semblent donc déconnectées de la réalité technologique. Par ailleurs, les hyperscalers utilisent des véhicules spéciaux (SPVs) pour construire des datacenters, réduisant leur exposition bilan grâce à des financements à long terme via des marchés de crédit privé. Cette structure permet de dissimuler la vraie dette, mais expose les investisseurs à un risque de perte si les utilisations ne sont pas atteintes ou si les GPU perdent rapidement de leur valeur. Le danger n’est pas seulement financier, mais stratégique : Microsoft, Google, Amazon et Meta développent leurs propres puces (Maia, TPU, Trainium, MTIA), ce qui menace la dépendance future à Nvidia. Si ces entreprises migrent vers des solutions internes, la valeur des GPU utilisés comme garantie s’effondre, rendant les prêts risqués. Cependant, des différences fondamentales existent. Contrairement aux télécoms, où la demande était spéculative et les clients en perte, les clients d’IA sont aujourd’hui rentables (Microsoft, Google, Amazon ont généré 451 milliards de dollars de flux de trésorerie opérationnelle en 2024) et l’IA est déjà utilisée par 40 % des employés américains. Même si 95 % des pilotes d’IA échouent à générer un impact financier mesurable — principalement par mauvaise intégration — la performance globale des travailleurs utilisant l’IA augmente jusqu’à 40 %, et les salaires dans les secteurs exposés à l’IA augmentent deux fois plus vite. Enfin, contrairement à Lucent, dont les comptes étaient falsifiés par des pratiques comme le channel stuffing ou la manipulation des provisions, Nvidia n’a pas été impliqué dans de tels scandales. Son rating a été maintenu à Aa3 par Moody’s en 2024. En somme, bien que les risques de surinvestissement et de dépréciation rapide soient réels, l’écosystème d’IA est fondamentalement différent : il repose sur une demande réelle, des acteurs solides, et une adoption croissante. Le risque n’est pas une bulle spéculative, mais un ajustement structurel probable, surtout si la croissance ralentit ou si la dépendance aux GPU s’effrite.