BlackRock, Goldman et Apollo rejoignent Nvidia dans les discussions pour une expansion massive de l'IA de 500 milliards de dollars

BlackRock (NYSE: BLK), Goldman Sachs (NYSE: GS), Apollo Global Management (NYSE: APO), Blackstone (NYSE: BX), Brookfield Asset Management (NYSE: BAM) et KKR (NYSE: KKR) s'alignent avec Nvidia (NASDAQ: NVDA) pour un nouveau cycle massif de dépenses en IA qui pourrait atteindre 500 milliards de dollars.

Selon le Financial Times, la collaboration devrait porter sur le financement de capacités informatiques supplémentaires, la fourniture d'électricité et la construction de centres de données. L'accord pourrait être dévoilé dès lundi prochain.

NVDA a chuté de 1,4 % suite à cette nouvelle, entraînant une perte de plus de 70 milliards de dollars dans la valorisation de l'entreprise.

Ces discussions surviennent alors que Nvidia prend un rôle plus important dans le financement de l'énorme infrastructure physique derrière l'intelligence artificielle.

L'entreprise est valorisée à environ 5,25 billions de dollars et vend déjà les processeurs graphiques utilisés pour former et exécuter la plupart des plus grands systèmes d'IA américains. Elle fournit également des logiciels et d'autres outils informatiques. Mais les GPU seuls ne suffisent pas à maintenir un modèle d'IA en fonctionnement.

Pour les opérateurs, cela nécessite d'énormes quantités de bâtiments contenant des serveurs, d'électricité, de refroidissement et de financement sur une période prolongée. Nvidia contribue de plus en plus à aider ses clients à obtenir ce financement, tout en investissant leurs fonds dans les entreprises qui achètent son matériel.

Nvidia soutient plus de clients IA tandis que Mark Cuban met en garde contre un effondrement du financement

Le milliardaire Mark Cuban s'est ouvertement inquiété de la dette et de l'ingénierie financière qui sous-tendent désormais le boom des dépenses en IA.

Son argument est simple. Nvidia ne collecte plus seulement de l'argent lorsque quelqu'un commande des puces. Elle aide également à financer les entreprises qui passent ces commandes.

En juillet, Mark a comparé la configuration actuelle à la frénésie de financement qui a entouré les entreprises d'internet pendant la période du point-com. Il a écrit que « au lieu des IPO, Nvidia est l'IPO, finançant tout le monde et n'importe qui. »

Ce financement peut prendre différentes formes. Nvidia a offert du capital, des accords de partage des revenus et des arrangements garantissant certains niveaux de revenus aux opérateurs de centres de données et aux nouveaux fournisseurs de cloud. Ces accords peuvent faciliter la commande de GPU par les clients et le début de la construction avant que leurs propres entreprises ne génèrent suffisamment de trésorerie pour couvrir le coût total.

Au premier semestre 2026, Nvidia a investi plus de 40 milliards de dollars dans ses initiatives d'IA. Ce montant comprenait des investissements et des fonds liés à des entreprises telles qu'OpenAI, Corning (NYSE: GLW) et IREN (NASDAQ: IREN).

Certains chiffres sont massifs même aux normes de l'IA. OpenAI a été lié à un programme de centre de données proposé de 100 milliards de dollars. Le financement lié à xAI a également utilisé des véhicules à des fins spéciales (SPV) valant des milliards de dollars.

Ces arrangements peuvent reposer sur des engagements de GPU en tant que garantie pour des prêts. De plus, ils peuvent impliquer des baux de longue durée et des projections de revenus basées sur les entreprises d'IA émergentes.

Cela est pertinent au cas où les bénéfices réels ne rencontreraient pas les chiffres sur lesquels les financiers se sont appuyés au moment de la signature des contrats.

Des experts juridiques ont déjà noté que le financement des infrastructures d'IA est devenu assez complexe. Un seul projet peut comprendre des prêts privés, la titrisation de dettes et des SPV créées spécifiquement dans le but de détenir des actifs ou d'emprunter sans bilan.

Cela peut impliquer des banques, des compagnies d'assurance et des fonds de pension.

Wall Street investit plus de capitaux dans les GPU alors que les valeurs du matériel chutent plus rapidement

La valeur du matériel lui-même est également un danger.

Par exemple, Nvidia a lancé de nouvelles générations de puces d'IA une fois par an. Cela implique qu'un centre de données peut encore être en train de rembourser un lot de processeurs lorsqu'une version encore meilleure devient disponible.

Par conséquent, les anciens GPU peuvent se déprécier plus rapidement que ce que les prêteurs avaient initialement supposé.

Ce point est important si l'on prend en compte le fait que c'est le matériel lui-même qui garantit le prêt. Par exemple, les banques ou les installations de crédit privé peuvent accorder des prêts pour des équipements qui ont des coûts très élevés au moment de l'installation.

Un ralentissement des dépenses en IA pourrait nuire aux opérateurs qui ont investi dans des capacités pour répondre à une demande qui ne s'est pas matérialisée. Des mises à jour matérielles plus fréquentes pourraient rendre les installations coûteuses obsolètes plus rapidement. Une puce améliorée d'un concurrent pourrait réduire la demande pour les systèmes basés sur Nvidia.

L'un ou l'autre de ces facteurs pourrait entraîner pour les opérateurs la nécessité de rembourser de grandes dettes contre des installations générant un revenu inférieur aux attentes.

Il s'agit de bien plus que d'investir dans des actions technologiques normales. Le financement à effet de levier est utilisé pour financer des centres de données, des GPU et des projets énergétiques.