Les restrictions américaines à l'exportation sur Nvidia (NASDAQ: NVDA) présentent une faille évidente. Les États-Unis peuvent empêcher les puces les plus puissantes de l'entreprise d'être expédiées directement vers la Chine, mais cela n'empêche pas nécessairement les entreprises chinoises d'IA de les utiliser. Si ces processeurs se trouvent dans un centre de données situé dans un autre pays, un développeur chinois peut potentiellement payer pour utiliser cette puissance de calcul à distance.

Nvidia fabrique bon nombre des processeurs les plus rapides utilisés pour entraîner les systèmes d'IA, ce qui explique pourquoi les États-Unis ont fait des contrôles à l'exportation de puces un pilier majeur de leur effort pour rester devant la Chine. Le GB300 de Nvidia figure parmi les produits qui ne peuvent actuellement pas être vendus en Chine, bien que certaines puces moins puissantes puissent encore y être exportées. Les règles ont été resserrées par vagues successives depuis leur première imposition en octobre 2022, après que Nvidia a livré des puces spécifiquement conçues pour le marché chinois, comme l'A800 et le H800, taillées pour se situer juste en dessous des seuils initiaux. Selon des informations rapportées, des entreprises chinoises obtiennent un accès à des capacités de calcul plus avancées via des services de cloud opérés depuis d'autres pays, notamment en Asie du Sud-Est.

Les entreprises chinoises d'IA louent la puissance de calcul de Nvidia dans des centres de données hors de Chine

Le problème de fond est que les restrictions américaines actuelles portent principalement sur l'identité de l'acheteur de la puce, sur sa destination d'expédition et sur son détenteur physique. Elles n'empêchent pas automatiquement une entreprise située en Chine de payer pour utiliser une machine implantée dans un autre pays. Pour les développeurs d'IA, cette distinction compte moins en pratique : l'entraînement de modèles avancés nécessite des clusters de milliers de GPU haut de gamme, et c'est donc l'accès à la puissance de calcul, et non la propriété juridique du matériel, qui détermine en grande partie ce qu'un laboratoire peut construire.

Cassia King, chercheuse senior au sein de l'équipe Compute Policy de l'Institute for AI Policy and Strategy, a déclaré à CNBC que l'utilisation rapportée d'une installation en Thaïlande par Moonshot pourrait demeurer légale « tant que Moonshot n'achète pas et ne possède pas directement le matériel physique ». King a également expliqué que le système américain « contrôle les puces IA physiques. Il ne couvre pas l'accès distant à ces puces ».

Selon CNBC, la Maison-Blanche a défendu l'approche actuelle de l'administration. « L'administration Trump a mis en place le régime de contrôle des exportations le plus rigoureux de l'histoire moderne et s'attache à préserver la sécurité nationale et économique de l'Amérique », a déclaré ce responsable.

L'extension des règles à l'accès distant a déjà été à l'étude à Washington. En janvier 2025, le département du Commerce a proposé des règles qui exigeraient des fournisseurs de cloud américains qu'ils collectent des informations « know your client » et qu'ils signalent les cas où des clients étrangers utilisent l'infrastructure américaine pour entraîner de grands modèles d'IA — une approche visant la puissance de calcul plutôt que les expéditions physiques de puces.

L'entreprise qui exploite le service a également indiqué que ses clients ne possèdent pas les puces derrière l'infrastructure et n'en obtiennent pas le contrôle physique. « Les entreprises que nous servons ne détiennent aucun droit de propriété, aucune créance potentielle future et n'ont pas d'accès physique aux puces qui alimentent nos solutions », a déclaré le porte-parole. « Tout accès autorisé à nos services, à notre infrastructure ou à notre technologie est pleinement conforme à toutes les réglementations applicables. »

Nvidia renforce ses liens avec l'infrastructure de l'IA alors que Bank of America maintient sa recommandation

La bataille autour de l'accès aux puces se joue alors que les actions Nvidia restent en hausse pour 2026, même si le titre n'a pas progressé aussi vite que l'année précédente. NVDA se négocie autour de 225 $, après un gain d'environ 39 % l'an dernier, selon les données historiques de prix issues de Yahoo Finance.

Vivek Arya, analyste chez Bank of America (NYSE: BAC), estime que le marché s'inquiète excessivement des risques associés à la prise par Nvidia d'une exposition financière accrue en dehors de son bilan principal. Cette exposition a augmenté en parallèle de la vague d'investissements de Nvidia, laquelle a compris des accords de plusieurs milliards de dollars avec des développeurs d'IA comme OpenAI et Anthropic, annoncés en 2025. Arya a maintenu sa recommandation « Acheter » et a laissé inchangé son objectif de cours de 350 $, ce qui représente une hausse de 55,5 % par rapport au cours au moment de la rédaction.

Bank of America considère également Nvidia comme bien plus qu'une entreprise vendant des GPU, estimant qu'elle s'implique dans un plus grand nombre de segments du vaste déploiement de l'IA — un effort de dépenses dans lequel les plus grands fournisseurs de cloud investissent collectivement des centaines de milliards de dollars par an dans les centres de données et les puces — et qu'elle sécurise des ressources déjà difficiles à obtenir. L'entreprise génère aussi des revenus en louant sa capacité GPU et produit un volume important de liquidités.

Mais si Nvidia continue d'utiliser une partie de ses propres fonds pour soutenir d'autres entreprises, projets et infrastructures liés à l'IA, les investisseurs ne peuvent pas considérer chaque dollar de flux de trésorerie disponible comme un argent qui leur reviendra un jour. BofA aborde cette question en scindant la génération de trésorerie de Nvidia en deux parties. Environ 50 % sont comptabilisés comme des liquidités pouvant revenir aux actionnaires via des rachats d'actions et des dividendes, tandis que l'autre moitié correspond à des fonds qui pourraient être consacrés aux investissements, au financement et aux autres dépenses liées à l'activité IA plus large de Nvidia.