Lundi, Nvidia a fortement chuté, et l’ensemble du secteur matériel de la Bourse américaine a suivi la baisse. La principale inquiétude vient du fait que Nvidia a mis en place une plateforme de levée de fonds de 500 milliards de dollars, ce qui a fait craindre au marché un « échange de pas entre les deux pieds » (se piétiner soi-même).
Les choses se présentent comme suit : Nvidia a monté, avec plusieurs institutions financières, une plateforme permettant aux clients de financer ou d’emprunter en utilisant les GPU de Nvidia. En cas de défaut de paiement, Nvidia interviendrait pour couvrir le risque. C’est ainsi que ces institutions financières ont accepté de s’engager dans le projet.
Pour Nvidia, l’opération n’est pratiquement pas risquée : l’engagement unique consiste à mettre en jeu sa propre crédibilité, adossée à une capitalisation boursière de plusieurs milliers de milliards. En échange, l’entreprise peut vendre davantage de puces, et en plus établir un prix financier pour ses puces d’occasion.
Pour les clients, l’achat de GPU représente déjà un investissement lourd, mais les banques ne reconnaissent pas cet actif comme collatéral, ce qui empêche de recourir au financement : les fonds sont donc limités.
Sur le papier, c’est plutôt une excellente idée. La seule faiblesse, c’est de savoir si la valeur de ces puces peut vraiment devenir un actif mis en garantie, comme une maison — sinon, ce ne serait qu’une autre bulle. C’est précisément ce que le marché craint.
À ce sujet, Huang Renxun a tenu à publier un texte pour expliquer, au sujet du « financement en boucle ». Il explique que l’intervention des institutions financières vise justement à éviter de tomber dans un financement en boucle.
En réalité, cette plateforme présente aussi un autre avantage : elle permet de résoudre le problème des amortissements et de l’évaluation des GPU que se posent les grandes entreprises d’Amérique du Nord lorsqu’elles établissent leurs rapports financiers. Pour l’instant, le marché n’y adhère pas vraiment, car l’IA n’a, à part les grands modèles, pas encore produit de retombées concrètes plus précises. Mais si, ensuite, des applications marquantes émergent — ou encore des robots — alors la valeur des GPU pourra être concrètement reconnue.
Ces dernières années, M. Huang a avancé à chaque étape de manière particulièrement décisive. Ceux qui s’intéressent à son parcours peuvent lire « La biographie de Huang Renxun » : à l’époque, pour poser les bases de l’architecture CUDA, il a investi d’innombrables sommes, avant de finalement entrer dans une période d’explosion.
Aujourd’hui, Nvidia a de très grandes ambitions. L’entreprise ne se contente plus d’être une société qui fabrique des puces : elle ne se limite même plus au seul secteur des centres de données. Son objectif actuel est de fixer le prix de la puissance de calcul, et de faire en sorte que la puissance de calcul devienne une monnaie — en quelque sorte, c’est « la machine à imprimer l’argent » de l’ère de l’IA. $NVDAB $MUB $SKHYNIX
Les choses se présentent comme suit : Nvidia a monté, avec plusieurs institutions financières, une plateforme permettant aux clients de financer ou d’emprunter en utilisant les GPU de Nvidia. En cas de défaut de paiement, Nvidia interviendrait pour couvrir le risque. C’est ainsi que ces institutions financières ont accepté de s’engager dans le projet.
Pour Nvidia, l’opération n’est pratiquement pas risquée : l’engagement unique consiste à mettre en jeu sa propre crédibilité, adossée à une capitalisation boursière de plusieurs milliers de milliards. En échange, l’entreprise peut vendre davantage de puces, et en plus établir un prix financier pour ses puces d’occasion.
Pour les clients, l’achat de GPU représente déjà un investissement lourd, mais les banques ne reconnaissent pas cet actif comme collatéral, ce qui empêche de recourir au financement : les fonds sont donc limités.
Sur le papier, c’est plutôt une excellente idée. La seule faiblesse, c’est de savoir si la valeur de ces puces peut vraiment devenir un actif mis en garantie, comme une maison — sinon, ce ne serait qu’une autre bulle. C’est précisément ce que le marché craint.
À ce sujet, Huang Renxun a tenu à publier un texte pour expliquer, au sujet du « financement en boucle ». Il explique que l’intervention des institutions financières vise justement à éviter de tomber dans un financement en boucle.
En réalité, cette plateforme présente aussi un autre avantage : elle permet de résoudre le problème des amortissements et de l’évaluation des GPU que se posent les grandes entreprises d’Amérique du Nord lorsqu’elles établissent leurs rapports financiers. Pour l’instant, le marché n’y adhère pas vraiment, car l’IA n’a, à part les grands modèles, pas encore produit de retombées concrètes plus précises. Mais si, ensuite, des applications marquantes émergent — ou encore des robots — alors la valeur des GPU pourra être concrètement reconnue.
Ces dernières années, M. Huang a avancé à chaque étape de manière particulièrement décisive. Ceux qui s’intéressent à son parcours peuvent lire « La biographie de Huang Renxun » : à l’époque, pour poser les bases de l’architecture CUDA, il a investi d’innombrables sommes, avant de finalement entrer dans une période d’explosion.
Aujourd’hui, Nvidia a de très grandes ambitions. L’entreprise ne se contente plus d’être une société qui fabrique des puces : elle ne se limite même plus au seul secteur des centres de données. Son objectif actuel est de fixer le prix de la puissance de calcul, et de faire en sorte que la puissance de calcul devienne une monnaie — en quelque sorte, c’est « la machine à imprimer l’argent » de l’ère de l’IA. $NVDAB $MUB $SKHYNIX