Nvidia sous surveillance : La croissance de l’IA est-elle juste une bulle gonflée ?

Aujourd’hui, les analystes et les experts en IA disent qu’elle est indispensable. Nvidia est devenue la colonne vertébrale de l’économie mondiale de l’IA, et lorsque la plupart du marché dépend d’une seule entreprise, cela peut se terminer de manière désastreuse. Cependant, la montée significative de Nvidia n’a pas commencé hier ; l’explosion que nous sommes en train de vivre aujourd’hui ne fait que commencer avec le boom de l’IA des dernières années. L’entreprise a vécu des ‘gamers’ pendant des années, spécifiquement grâce aux cartes graphiques de jeu, et le tournant clé s’est produit lorsque Nvidia’s GPUs sont devenus la norme pour l’entraînement de grands modèles de langage et de systèmes d’IA dans les centres de données.

La véritable fusée décolle en 2023, suite au lancement de ChatGPT et à la course des grandes entreprises technologiques pour construire une infrastructure IA. À ce moment-là, la demande pour les H100 de Nvidia et les puces associées devient pratiquement insatiable, les revenus des centres de données explosent, et la valeur marchande de l’entreprise s’envole dans le club des plus grandes entreprises mondiales en seulement un an ou deux. À partir de ce moment-là, Nvidia est devenue un symbole de la frénésie de l’IA, car sans ses puces, il n’y aurait pas d’ OpenAI, pas de chatbots, et pas de nouveaux centres de données.

Et quand vous êtes au centre du monde de l’IA, les revenus croissent à des taux à deux chiffres trimestre après trimestre, la plupart provenant de centres de données qui consomment des accélérateurs de plus en plus puissants. Cependant, au moment où l’entreprise annonce des chiffres records, l’action glisse vers le bas, et la question n’est plus seulement ‘Nvidia est-elle trop chère’, mais si l’ensemble du modèle de croissance de l’IA est même durable.

Demande inébranlable

Au dernier trimestre, Nvidia, surfant sur la vague de la ‘demande inébranlable en IA’, a atteint plus de 57 milliards de dollars de revenus, avec une explosion presque égale dans le segment des centres de données. Pour le trimestre suivant, l’entreprise prévoit une croissance supplémentaire, se dirigeant vers 65 milliards de dollars, avec des estimations très ambitieuses selon lesquelles la nouvelle génération de puces Blackwell pourrait rapporter jusqu’à un incroyable 500 milliards de dollars de revenus au cours des prochaines années. Bien que l’action reste proche de son maximum historique, la correction suivant l’annonce des bénéfices a montré combien de nervosité est intégrée dans cette histoire, comme si Nvidia faiblissait, tout le Nasdaq tremble.

Le grand gars de la vente à découvert

Maintenant, deux figures que le marché ne peut ignorer entrent dans ce mélange nerveux, Jim Chanos et Michael Burry. Chanos, l’homme qui a vu à travers Enron à temps, compare le modèle de Nvidia à Lucent Technologies de l’ère des dot-com. Lucent a investi dans ses propres clients télécoms faibles à la fin des années 1990, leur fournissant des prêts et du capital, et en retour, ils achetaient son équipement. Tant que la bulle a duré, les revenus semblaient excellents. Lorsque ces clients ont commencé à échouer, d’énormes amortissements et un effondrement ont suivi.

Chanos pose aujourd’hui une question simple. Nvidia investit-elle de l’argent dans des clients qui autrement ne pourraient pas se permettre ses puces, juste pour maintenir la croissance des revenus ? La liste des investissements est impressionnante, d’OpenAI et de xAI de Musk à des nuages IA spécialisés comme CoreWeave et Nebius. Les critiques soutiennent qu’il s’agit d’une version moderne du financement des fournisseurs. Cela signifie que le fabricant finance pratiquement la demande pour son propre produit.

Nvidia a répondu de manière inhabituellement agressive, dans un mémo de sept pages aux analystes, rejetant complètement les comparaisons avec Enron et Lucent, en soulignant que les clients règlent leurs comptes en moyenne en 53 jours, et non par le biais de prêts pluriannuels.

Michael Burry va un peu plus loin que Chanos, affirmant que le problème ne réside pas seulement dans Nvidia, mais dans l’ensemble de l’écosystème de l’IA. Selon son analyse, il y a plus d’entreprises qui gonflent artificiellement les revenus en investissant dans leurs propres clients, tout en construisant simultanément un ‘univers d’infrastructure IA qui manque d’un véritable niveau de demande finale.’

Derrière cette thèse se cache un mouvement très concret. Burry a effectivement placé un pari avec son fonds que le prix de l’action de Nvidia va chuter, achetant des ‘options de vente’ sur environ un million d’actions qui deviennent plus précieuses à mesure que le prix de l’action baisse. Si le prix de Nvidia s’effondre sérieusement, le fonds de Burry, Scion Asset Management, en profitera bien, et s’il reste élevé ou continue d’augmenter, il perdra cet argent investi.

Son argument est simple, comme le déclare Burry, ‘le battage médiatique dépasse toujours la demande réelle‘.

Les grands acteurs technologiques, Google, Meta, Microsoft, dépensent des centaines de milliards de dollars dans des plans pluriannuels sur des centres de données et des puces IA, comme si la consommation était infinie. S’il s’avère que les utilisateurs finaux, qu’ils soient professionnels ou privés, n’adoptent pas les services IA assez rapidement et en volume suffisant, une partie de ces commandes pour 2027 et 2028 disparaîtra simplement. Dans ce scénario, celui qui souffre le plus est précisément celui qui est au centre de la chaîne, qui est le fournisseur de puces, c’est-à-dire Nvidia.

Nvidia, prévisiblement, rejette tout cela. Dans des déclarations publiques, elle réitère que la demande pour l’infrastructure IA est une ‘opportunité générationnelle’, qu’elle a une visibilité pluriannuelle des commandes, et un avantage technologique clair sur ses concurrents. Elle souligne également que les relations avec les clients sont dictées par le marché, qu’il n’y a pas de ‘comptabilité créative’, et que sa croissance est basée sur un flux de trésorerie opérationnel réel, et non sur des constructions financières.

Test de stress IA

En fin de compte, la discussion autour de Nvidia est moins une histoire sur une seule action et plus un test de stress pour l’ensemble de la thèse de l’IA. Si Chanos et Burry ont raison, nous faisons face à une reprise des dot-com. Cela signifie une construction d’infrastructure trop rapide, des modèles de financement créatifs pour les entreprises déficitaires, et une illusion de demande qui s’effondre dès que le sentiment des investisseurs change.

Si Nvidia a raison, alors nous ne sommes qu’au début d’un cycle pluriannuel dans lequel l’IA touchera chaque secteur, et les chiffres d’aujourd’hui sembleront risibles et modestes.