La directrice financière de Nvidia, Colette Kress, a formulé une prédiction marquante sur l'avenir de l'industrie technologique : les laboratoires d'IA de pointe, ces entreprises qui développent les modèles d'IA les plus avancés, deviendront les plus grandes entreprises technologiques de l'histoire.

Émanant d'une entreprise qui est à la fois le principal fournisseur de GPU de ces laboratoires et un investisseur actif dans les infrastructures dont ils ont besoin, cette déclaration se lit à la fois comme une prévision et comme un argument commercial. Les chiffres qui l'étayent n'en restent pas moins substantiels, et ils aident à comprendre pourquoi l'ampleur des dépenses d'IA devient désormais une question centrale pour l'ensemble du secteur technologique.

L'ampleur de la vision de Nvidia sur le marché

Colette Kress a décrit les laboratoires d'IA de pointe comme des « entreprises éprouvées, à l'usage client en croissance rapide », un cadrage qui prend un poids supplémentaire lorsqu'on le confronte aux engagements financiers qui traversent l'activité de Nvidia.

Nvidia dispose actuellement de 500 milliards de dollars de commandes pour ses architectures de puces Blackwell et Rubin d'ici 2026. Point notable : ces commandes n'incluent aucune collaboration liée à OpenAI. L'activité d'OpenAI avec Nvidia vient s'ajouter à ce total de demi-billion de dollars.

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a également précisé l'ampleur de la demande potentielle d'OpenAI. Selon lui, les déploiements actuels et futurs d'OpenAI pourraient nécessiter environ 12 gigawatts de capacité de calcul, avec une possibilité d'extension à 16 gigawatts. En termes monétaires, cela représenterait environ 600 milliards de dollars de ressources de calcul Nvidia d'ici 2030.

Le rôle de financement de Nvidia en Ohio

Nvidia ne se contente pas de vendre des puces à OpenAI. L'entreprise participe également au financement des infrastructures physiques nécessaires à leur exploitation.

La société investit 1,5 milliard de dollars dans SB Energy afin de soutenir le bail de 20 ans conclu par OpenAI pour le campus de centres de données PORTS-Pike, dans l'Ohio. Le site dispose d'une capacité initiale de 4,25 gigawatts, ce qui en fait l'un des plus grands projets de centres de données au monde.

Nvidia apporte également un soutien en matière de crédit et négocie un cadre d'investissement plus large avec OpenAI pouvant atteindre 100 milliards de dollars. Fin 2025, ce cadre n'avait pas encore été finalisé, mais l'ampleur des discussions montre à quel point les deux entreprises deviennent étroitement liées.

La thèse des infrastructures à 3 000 ou 4 000 milliards de dollars

Selon Colette Kress, les investissements mondiaux dans les infrastructures d'IA devraient atteindre entre 3 000 et 4 000 milliards de dollars d'ici la fin de la décennie. Ces dépenses comprendraient celles des hyperscalers comme Microsoft, Google et Amazon, ainsi que celles des laboratoires d'IA de pointe eux-mêmes.

Les derniers résultats de Nvidia suggèrent que l'entreprise capte déjà une part considérable de ces investissements. Au deuxième trimestre de son exercice fiscal 2027, Nvidia a réalisé un chiffre d'affaires de 96,2 milliards de dollars, en hausse de 106 % par rapport à l'année précédente. Sur ce total, 89 milliards de dollars proviennent de son segment Data Center.

La répartition des revenus illustre la transformation de Nvidia. Longtemps connue pour ses cartes graphiques pour le jeu vidéo, l'entreprise tire désormais la grande majorité de ses revenus des charges de travail d'IA. Le segment Data Center représente désormais plus de 92 % du chiffre d'affaires total, ce qui montre à quel point la croissance de Nvidia est liée au même déploiement que celui qu'elle décrit.

Implications pour la hiérarchie technologique

La vision de Colette Kress, selon laquelle les laboratoires d'IA de pointe pourraient devenir les plus grandes entreprises technologiques de l'histoire, soulève une question plus large concernant les leaders actuels du secteur. Apple, Microsoft, Amazon et Alphabet se disputent depuis longtemps la place d'entreprise publique la plus valorisée. L'idée qu'OpenAI et ses pairs pourraient les dépasser laisse entrevoir une recomposition possible de toute la hiérarchie technologique.

Au vu des projections de Nvidia, les chiffres rendent ce scénario plausible. Si un seul laboratoire d'IA génère 600 milliards de dollars de demande de calcul auprès d'un unique fournisseur, son empreinte économique globale, y compris les revenus tirés de ses propres produits et services, pourrait être considérable.

En même temps, une tension évidente traverse ce récit. Nvidia a intérêt à mettre en avant la croissance de ses plus grands clients. Chaque dollar investi dans les laboratoires d'IA de pointe peut finir par se traduire en commandes de puces pour Nvidia, ce qui explique pourquoi les dépenses d'infrastructure, les dispositifs de financement et le développement de modèles sont de plus en plus abordés comme les éléments d'une même histoire.