BlackRock (NYSE: BLK), Goldman Sachs (NYSE: GS), Apollo Global Management (NYSE: APO), Blackstone (NYSE: BX), Brookfield Asset Management (NYSE: BAM) et KKR (NYSE: KKR) sont en discussions avec Nvidia (NASDAQ: NVDA) pour participer à un nouveau cycle massif de dépenses d'infrastructure en IA qui pourrait finalement totaliser jusqu'à 500 milliards de dollars.

Selon le Financial Times, la collaboration prévue porte sur le financement de la capacité de calcul étendue, de l'approvisionnement en énergie et de la construction de centres de données. Une annonce de l'accord pourrait intervenir dès lundi prochain.

L'implication de six des noms les plus influents de la gestion d'actifs mondiale et du capital-investissement souligne la manière dont l'infrastructure d'IA est passée d'un investissement technologique de niche à l'un des plus grands thèmes d'allocation de capital dans la finance mondiale. Si le chiffre rapporté est atteint, le programme se classerait parmi les plus grands engagements d'infrastructure du secteur privé de l'histoire, comparable par son ampleur à des déploiements d'énergie ou de télécommunications à l'échelle nationale.

Suite à cette nouvelle, les actions NVDA ont chuté de 1,4 %, effaçant plus de 70 milliards de dollars de la valorisation boursière de l'entreprise.

Le rôle croissant de Nvidia dans le financement des infrastructures d'IA

Les pourparlers mettent en évidence la position de plus en plus centrale de Nvidia dans le financement de l'infrastructure physique soutenant l'intelligence artificielle. Évaluée à environ 5 250 milliards de dollars, l'entreprise fournit déjà les processeurs graphiques utilisés pour former et exploiter la plupart des plus grands systèmes d'IA aux États-Unis, ainsi que les logiciels et outils informatiques associés. La part quasi dominante de Nvidia sur le marché des puces d'entraînement pour l'IA a fait de l'entreprise le gardien de l'ensemble de ce déploiement : les opérateurs de centres de données, les fournisseurs de cloud et les développeurs d'IA ne peuvent généralement pas se développer sans d'abord acquérir son matériel.

Cependant, les GPU à eux seuls sont insuffisants pour soutenir les opérations d'IA. Les opérateurs ont également besoin d'installations de serveurs à grande échelle, d'énergie, de systèmes de refroidissement et d'un financement à long terme. Les charges de travail d'IA consomment considérablement plus d'électricité que l'informatique traditionnelle des centres de données, et les estimations de l'industrie prévoient que la demande d'énergie des centres de données pourrait plus que doubler d'ici la fin de la décennie, mettant à rude épreuve les réseaux électriques et attirant l'intérêt des investisseurs axés sur l'infrastructure et expérimentés dans les projets énergétiques.

Nvidia est progressivement intervenu pour aider ses clients à obtenir ce financement, allant même jusqu'à investir son propre capital directement dans des entreprises qui achètent son matériel.

Mark Cuban avertit que le modèle de financement pourrait « s'effondrer »

Le milliardaire et investisseur Mark Cuban a exprimé publiquement ses inquiétudes quant au volume de dettes et d'ingénierie financière soutenant désormais la hausse des dépenses en IA. Son argument principal est que Nvidia a dépassé le simple stade de la vente de puces — elle finance activement les clients eux-mêmes qui passent les commandes.

En juillet, Cuban a établi un parallèle entre le paysage actuel et la frénésie de financement de l'ère dot-com, écrivant : « au lieu des introductions en bourse, Nvidia est l'introduction en bourse, finançant tout le monde et n'importe qui. »

Le soutien financier de Nvidia a pris plusieurs formes, notamment des injections de capital directes, des accords de partage des revenus et des arrangements garantissant des niveaux de revenus minimums pour les opérateurs de centres de données et les nouveaux fournisseurs de cloud. Ces structures permettent aux clients de commander des GPU et de commencer la construction avant que leurs propres opérations ne génèrent des flux de trésorerie suffisants.

Au cours du premier semestre 2026, Nvidia a investi plus de 40 milliards de dollars dans ses initiatives d'IA. Les bénéficiaires et les entités associées comprenaient OpenAI, Corning (NYSE: GLW) et IREN (NASDAQ: IREN).

Plusieurs accords individuels sont remarquables par leur ampleur. OpenAI a été associé à un programme de centres de données proposé à hauteur de 100 milliards de dollars. Le financement lié à xAI a utilisé des véhicules à objectif spécial (SPV) évalués à des milliards de dollars.

Complexité et risques dans le financement de l'infrastructure d'IA

Certains de ces arrangements impliquent la mise en gage de GPU comme garantie de prêt. Ils peuvent également inclure des baux de longue durée et des projections de revenus basées sur les performances des entreprises d'IA en phase initiale — des projections qui pourraient s'avérer inexactes si les bénéfices réels sont inférieurs aux chiffres supposés lors de la signature des contrats.

Des experts juridiques ont observé que le financement de l'infrastructure d'IA est devenu de plus en plus complexe. Un seul projet peut combiner prêts privés, titrisation de la dette et SPV établis spécifiquement pour détenir des actifs ou emprunter sans apparaître sur un bilan. Les participants peuvent inclure des banques, des compagnies d'assurance et des fonds de pension. L'entrée des grandes sociétés de capital-investissement et de gestion d'actifs dans le cycle actuel de négociations reflète une tendance plus large dans laquelle les gestionnaires d'actifs alternatifs sont devenus les principaux prêteurs et investisseurs en infrastructure, assumant des rôles traditionnellement dévolus aux banques commerciales.

La dépréciation du matériel présente une autre couche de risque. Nvidia a publié de nouvelles générations de puces IA sur un cycle annuel, ce qui signifie qu'un centre de données pourrait encore être en train de rembourser une génération de processeurs lorsqu'une version plus avancée arrive sur le marché. Par conséquent, les GPU plus anciens peuvent perdre de leur valeur plus rapidement que ne le supposaient initialement les prêteurs — une préoccupation majeure lorsque le matériel lui-même sert de garantie de prêt.

Les banques et les établissements de crédit privés accordent fréquemment des prêts pour des équipements comportant des coûts très élevés au moment de l'installation. Si les dépenses globales en IA ralentissent, les opérateurs qui ont investi dans des capacités pour répondre à une demande qui ne se concrétise pas pourraient faire face à des difficultés financières importantes. Des actualisations matérielles plus fréquentes pourraient rendre les installations coûteuses obsolètes plus rapidement que prévu, et les puces concurrentes de rivaux — notamment les accélérateurs Instinct d'AMD et les composants personnalisés développés par de grands fournisseurs de cloud tels que Google, Amazon et Meta — pourraient réduire la demande pour les systèmes basés sur Nvidia.

N'importe lequel de ces facteurs pourrait obliger les opérateurs à rembourser des dettes substantielles sur des installations qui génèrent moins de revenus que prévu — une dynamique qui s'étend bien au-delà de l'investissement traditionnel en actions technologiques et relève du domaine de la finance à effet de levier appliquée aux centres de données, aux GPU et aux projets énergétiques.