L'argent tourne en rond : les 99 milliards de participations de Nvidia

La semaine dernière, nous écrivions au conditionnel que Nvidia rachèterait Hugging Face. Personne ne confirmait, les sources se contredisaient, aucun communiqué officiel n'existait.

Deux jours plus tard, l'accord était signé. Et le document qui le décrit le mieux n'est pas le billet de Jensen Huang, c'est le formulaire 8-K déposé dans la foulée : accord définitif conclu le 2 septembre, 11,9 milliards de dollars payés aux actionnaires, plus un programme de rétention en actions pouvant atteindre 1 milliard pour les salariés qui rejoignent Nvidia. Clôture attendue au premier semestre 2027, sous réserve des autorisations réglementaires.

Le montant public de 12,9303 milliards agrège le prix d'achat et le plafond du programme de rétention.

Le sujet de la semaine n'est pourtant pas là. Il est dans un autre dépôt, publié huit jours avant l'annonce, qui ne contient aucune nouvelle : le rapport trimestriel de Nvidia, arrêté au 26 juillet.

Que dit le rapport trimestriel que les communiqués ne disent pas ?

Au 26 juillet 2026, Nvidia porte à son bilan environ 98,9 milliards de dollars de participations. Trois blocs : 47,9 milliards de titres non cotés, 47,7 milliards de titres de sociétés cotées (warrants et convertibles compris), 3,3 milliards en mise en équivalence. Next INpact a sorti le chiffre ; le dépôt le confirme ligne à ligne.

À retenir : la mise en équivalence est la méthode comptable qu'on emploie quand on détient assez d'une société pour peser sur ses décisions, sans la contrôler. En pratique, souvent entre 20 et 50 % du capital. La ligne n'est pas réévaluée par un marché : elle vaut le prix d'achat, augmenté de la quote-part des bénéfices de la société détenue et diminuée de sa quote-part des pertes. Nvidia loge là 3,3 milliards, placés selon ses propres termes chez des « financiers d'infrastructure », c'est-à-dire ceux qui montent le financement des centres de données. Certaines de ces participations concernent des entités à détenteurs de droits variables, ou VIE. Nvidia chiffre à 4,7 milliards son exposition maximale au risque de perte, valeur comptable et engagements futurs compris. Elle ne consolide pas les actifs et passifs de ces entités, mais inscrit bien sa participation à son propre bilan.

Un an plus tôt, les seuls titres non cotés valaient 3,8 milliards. Ils en valent 47,9. Sur le dernier trimestre, 13,1 milliards d'apports nets ; sur le semestre, 31 milliards.

Où va cet argent ? Parmi les principales participations rendues publiques : Intel, SpaceX, CoreWeave, Nebius, Marvell, Lumentum. Le portefeuille n'est pas fait que de clients : on y trouve aussi des fournisseurs, des partenaires et des financiers d'infrastructure. Mais il est massivement concentré dans l'écosystème dont dépend la demande de Nvidia.

Trois éléments rarement rapprochés dans les articles de la semaine donnent au portefeuille sa portée réelle.

Premièrement, les plus-values latentes remontent au compte de résultat. Sur les titres non cotés : 4,9 milliards de gains latents sur le trimestre, 7,5 milliards sur le semestre, comptabilisés en « Other income, net ». Le cumul des plus-values latentes brutes atteint 9,1 milliards, contre 661 millions un an plus tôt. Sur les titres cotés, le dépôt ajoute 1,5 milliard sur le trimestre et 12,5 milliards sur le semestre. Autrement dit : quand une société détenue par Nvidia est revalorisée, une partie de cette revalorisation apparaît dans le bénéfice publié par Nvidia.

Deuxièmement, Nvidia décrit lui-même le crédit qu'il accorde. Le rapport précise que, pour des achats de clients de qualité investissement, l'entreprise a accordé et pourra accorder des délais de paiement allant de 90 jours jusqu'à un an, afin, écrit-elle, d'aider les clients à construire de grands centres de données. Ce n'est pas une interprétation d'analyste, c'est la phrase de l'entreprise.

Troisièmement, la concentration des créances s'est resserrée en six mois. Cinq clients directs représentent 22 %, 14 %, 13 %, 11 % et 10 % des créances au 26 juillet, soit 70 % du total. Six mois plus tôt, c'était trois clients pour 56 %.

Qui sont-ils ? Le dépôt ne les nomme pas, et ce n'est pas un oubli : la règle américaine oblige à publier la concentration, pas l'identité. Dans les données structurées du document, ils s'appellent littéralement « Client A », « Client B », « Client C ». Attention d'ailleurs à ne pas les lire comme cinq laboratoires d'IA : la catégorie « clients directs » de Nvidia comprend aussi des distributeurs, des assembleurs, des fabricants de cartes et des fournisseurs de cloud.

Ce que le dépôt accepte de dire est ailleurs, et c'est plus intéressant que des noms. Sur le trimestre, un seul client direct pèse 16 % du chiffre d'affaires total ; sur le semestre, trois clients pèsent 16 %, 15 % et 13 %. Et Nvidia ajoute cette phrase : elle estime qu'une entreprise de recherche et de déploiement en IA a contribué de façon significative à son chiffre d'affaires en achetant des services de cloud à ses propres clients. Autrement dit, un laboratoire qui n'achète pas de puces à Nvidia fait quand même monter les ventes de Nvidia, en louant du calcul à ceux qui, eux, en achètent. La boucle est décrite par l'entreprise elle-même, dans un document réglementaire.

À retenir : une participation non cotée n'est pas réévaluée chaque jour par un marché liquide. Elle reste comptabilisée au coût, diminué des dépréciations, puis ajustée lorsqu'une transaction observable fournit une nouvelle référence, à partir de comparables et de plusieurs paramètres de valorisation. Si l'investisseur participe lui-même au tour de table qui sert de référence, cette valorisation est moins indépendante qu'un cours de marché, sans pour autant être fixée unilatéralement par lui.

Un dernier chiffre, moins commenté : 36,9 milliards de titres cotés, en juste valeur, sont soumis à des restrictions de cession à court terme, dont 5 milliards bloqués jusqu'en décembre 2027. Six mois plus tôt, cette poche sous blocage n'était que de 10,5 milliards. Elle ne se liquide pas sur un coup de téléphone.

Comment un contrat de calcul revient-il chez celui qui l'a financé ?

Le cas le plus net de la semaine ne vient pas de Nvidia. Il vient d'Anthropic.

Anthropic a signé 35 milliards de dollars avec Lambda, révélé fin août par le Wall Street Journal. L'accord porte sur un centre de données de 350 mégawatts développé par Hut 8 au Texas. Suivez le trajet, tel que le rapporte le Financial Express : Nvidia détient directement le bail du site auprès de Hut 8, met les capacités à disposition de Lambda, opérateur qu'il soutient par ailleurs, et Lambda fournit la puissance de calcul à Anthropic.

Fournisseur des puces, preneur principal du bail et investisseur de Lambda dans le même montage.

Quelques jours plus tôt, Anthropic annonçait 45 milliards avec Nscale sur six ans, pour 460 mégawatts en Virginie-Occidentale, équipés en Vera Rubin à partir de fin 2027. Nscale a levé 2 milliards en série C en mars, menée par Aker et 8090 Industries, avec Nvidia parmi les souscripteurs. Le carnet de commandes de la société britannique dépasse désormais 100 milliards, et FrenchWeb note que sa vraie bataille se joue sur l'accès au capital, pas sur la technique.

Le détail qui compte : en allant chez Lambda et Nscale, Anthropic contourne AWS et Google Cloud, c'est-à-dire ses propres investisseurs historiques, pour atterrir chez des opérateurs que Nvidia finance, héberge ou dont il détient le bail. On ne sort pas du circuit, on en change de branche.

Le 6 septembre, The Information a donné le total. Anthropic aurait contracté jusqu'à 517 milliards de dollars de capacité de calcul en onze mois, soit au moins 14,8 gigawatts réservés depuis octobre 2025, en plus du gigawatt ou deux dont Anthropic disposait déjà. Réservée ne veut pas dire installée, et installée ne veut pas dire consommée : l'essentiel de cette capacité n'existe pas encore.

À retenir : un accord de capacité n'est pas nécessairement un achat de matériel, ni une dette immédiatement inscrite au bilan. Selon ses clauses et la date de mise en service, il peut apparaître comme engagement contractuel en annexe, comme contrat de location, ou comme charge à mesure de l'utilisation. Le total de 517 milliards est une estimation maximale cumulant plusieurs accords sur plusieurs années, parfois jusqu'à une décennie. Ce n'est pas une obligation comptable unique, et ce n'est surtout pas un montant annuel. Une simple division sur dix ans donnerait une moyenne théorique de 51,7 milliards par an, mais le montant réellement engagé chaque année ne peut pas être déduit sans connaître le calendrier de chaque accord.

Ajoutez la brique amont : Nvidia négocie 2,5 milliards chez Thinking Machines Lab, sur une valorisation passée de 10 à plus de 40 milliards en un an, via NVentures. Et la brique aval : Inference Exchange, monté avec Equinix et Together AI pour héberger plus de 200 modèles ouverts en colocation, hors des trois grands clouds.

Le fabricant vend les puces, prend une part au capital de ceux qui les achètent, détient le bail de bâtiments qui les abritent, allonge les délais de paiement, et monte le lieu où l'inférence se vendra.

Pourquoi les dirigeants signent-ils ce qu'ils dénoncent ?

C'est la divergence de la semaine, et elle est documentée des deux côtés.

Début 2026, Dario Amodei mettait en garde contre une course à l'investissement trop rapide, reprochant à ses concurrents de ne pas vraiment comprendre les risques qu'ils prenaient. Onze mois de signatures plus tard, Anthropic est l'entreprise aux 14,8 gigawatts réservés.

En face, Sam Altman dénonce une « folie insoutenable » chez les fournisseurs de neo-cloud, qui annoncent selon lui des capacités sans clients pour les absorber. Il ajoute, et c'est plus rare, que la baisse continue du coût du calcul pourrait transformer les projets d'aujourd'hui en mauvais investissements, y compris pour OpenAI. Dans le même mouvement, OpenAI vise 30 gigawatts à l'horizon 2030.

Et Jensen Huang cosignait il y a peu une lettre ouverte sur l'importance des poids ouverts, au motif que l'ouverture répartit le leadership plutôt qu'elle ne le concentre. Trois semaines plus tard, il signe le rachat de la plateforme par laquelle passent ces poids ouverts.

Aucun de ces trois dirigeants ne se contredit par étourderie. Chacun décrit correctement le risque collectif, puis agit selon la seule règle qui vaille à l'échelle individuelle : celui qui ralentit pendant que les autres réservent la capacité se retrouve sans capacité. La mise en garde et la signature sont le même raisonnement, vu de deux places différentes.

C'est ce qui rend la situation difficile à corriger de l'intérieur. Personne n'a intérêt à s'arrêter en premier.

Est-ce qu'il faut appeler ça une bulle ?

Michael Burry, qui a anticipé la crise des subprimes, et Mark Cuban ont tous deux critiqué le fait de financer ses propres clients. Le mot bulle circule. Il mérite mieux qu'un adjectif.

Ce qui n'est pas anormal, d'abord. Financer son client est une pratique ancienne et banale dans les biens d'équipement. Les avionneurs, les équipementiers télécoms et les constructeurs de machines-outils le font depuis toujours, pour la raison que donne la directrice financière de Nvidia, Colette Kress : les besoins de calcul des laboratoires dépassent leur capacité d'emprunt classique, et sans ce relais l'innovation ralentirait. L'argument est recevable.

Ce qui a changé tient en deux points, et ce sont eux qui font toute la différence avec le crédit fournisseur ordinaire.

L'échelle. Les 98,9 milliards de participations pèsent 30,9 % du total de bilan de Nvidia, qui s'élève à 320,3 milliards. Près d'un tiers de ce que possède l'entreprise est désormais constitué de parts dans d'autres entreprises, pour l'essentiel celles dont dépend sa propre demande. Six mois plus tôt, cette poche représentait environ 19 % du total de bilan.

Le chemin comptable. C'est le point le moins commenté et le plus lourd. Un délai de paiement accordé à un client ne crée aucun profit : il déplace une date d'encaissement. Une participation revalorisée, si. Sur le semestre, Nvidia comptabilise 7,5 milliards de gains latents sur les titres non cotés, compensés par 150 millions de pertes latentes et de dépréciations, ainsi que 12,5 milliards de gains latents nets sur les titres cotés. L'effet latent net identifiable approche ainsi 19,9 milliards : environ 82 % du poste « Other income, net », qui vaut 24,1 milliards, et 14 % du résultat avant impôt, qui vaut 141,4 milliards.

Ces gains n'ont pas été encaissés. Si les valorisations cessaient de progresser, cette contribution positive ne se répéterait pas dans les résultats futurs ; si elles reculaient, des pertes pourraient au contraire peser sur ceux-ci. Et les deux moitiés ne dépendent pas de la même chose : les 12,5 milliards sur titres cotés dépendent des valorisations de marché, les 7,5 milliards sur non cotés suivent des tours de table.

Le point de vue contraire : rien de tout cela ne prouve que la demande est fausse. Les carnets de commandes sont pleins, le chiffre d'affaires trimestriel a doublé en un an et la capacité déjà installée est effectivement utilisée. Les réservations futures restent toutefois un pari sur la demande. Un circuit de financement peut être circulaire ET adossé à un usage réel. La vraie question n'est pas d'où vient l'argent, c'est si la demande finale existe au prix auquel elle est facturée.

Le critère utile n'est donc pas « est-ce une bulle » mais : qu'est-ce qui devrait bouger pour que ça se casse ? Trois chiffres suffisent, tous publics, tous dans les dépôts trimestriels, tous relevables quatre fois par an en dix minutes.

Les trois chiffres à relever chaque trimestre

1. Les plus-values latentes comptabilisées en résultat. Où les lire : les notes sur les titres non cotés et sur les titres cotés. Où elles en sont : environ 19,9 milliards nets sur le semestre, soit 82 % du poste « Other income, net ». Ce qui alerterait : que cette contribution diminue fortement, devienne négative, ou s'accompagne de dépréciations importantes.

2. Le rapport entre les créances clients et le chiffre d'affaires trimestriel. Où les lire : le bilan et le compte de résultat, deux lignes à diviser. Où il en est : 0,655, contre 0,565 six mois plus tôt. Les créances passent de 38,5 à 63,1 milliards, soit 64 %, quand le chiffre d'affaires trimestriel passe de 68,1 à 96,2 milliards, soit 41 %. Ce qui alerterait : la poursuite de la hausse, qui voudrait dire que Nvidia vend une part croissante de sa production à crédit.

3. Le premier accord de capacité renégocié. Où le lire : les communiqués et les dépôts des laboratoires et des opérateurs. Où il en est : à notre connaissance, aucun des accords Anthropic entrant dans ce total n'a encore été publiquement réduit ou abandonné, même si des projets de centres de données ont été reportés ailleurs dans le secteur. Ce qui alerterait : le premier qui le sera.

Sur les trois, le deuxième est déjà orienté défavorablement. Ce n'est pas une rupture, c'est une tendance, et elle va exactement dans le sens du crédit fournisseur que l'entreprise décrit elle-même. Le premier ne s'est pas retourné, le troisième n'est pas déclenché.

Ce que la panne du 3 septembre dit, et ce qu'elle ne dit pas

Vers 11 heures, heure de New York, ChatGPT, Grok et Claude tombent en même temps, rejoints par Copilot, Cursor, et des signalements côté Gemini et Azure.

Disons tout de suite ce que ça ne prouve pas. Aucune cause commune n'a été établie : OpenAI a évoqué un problème de routage, xAI un incident sur son site de Memphis, Anthropic une panne d'infrastructure. Rien ne permet de faire de cet épisode la démonstration opérationnelle de la concentration décrite plus haut, et ce serait malhonnête de l'écrire.

Ce que ça montre, en revanche, se mesure du côté des utilisateurs : trois assistants concurrents, choisis précisément pour ne pas dépendre du même fournisseur, sont tombés le même matin. Pour une équipe qui avait prévu un plan de repli, c'est un test de résilience raté, indépendamment de la cause.

Le même jour, OpenAI déployait GPT-6 Astra en annonçant l'ère de l'AGI. Le contraste tarifaire mérite un mot, parce qu'il montre à quel point le coût réel est devenu difficile à lire. Latent Space calcule environ 6 dollars de l'heure, mais c'est une facturation théorique de sortie : 33 tokens par seconde à 50 dollars le million, soit 5,94 dollars. Ce n'est pas un coût d'exploitation. Next INpact relève de son côté qu'un seul prompt peut atteindre 33 dollars, et que les quotas ont été relevés en catastrophe le week-end suivant, après que des utilisateurs ont vidé leur crédit en cinq minutes.

Les deux chiffres sont justes et ne mesurent pas la même chose. Un coût horaire suppose un débit continu ; un coût par tâche dépend du contexte relu à chaque appel. Les rapporter l'un à l'autre n'a aucun sens tant qu'on ne fixe pas une charge de travail commune, et c'est bien le problème : devant une facture d'IA, la première question n'est pas le prix, c'est le dénominateur.

Que doit en faire un acheteur français ou européen ?

L'Europe n'est pas absente de ces montages : Nscale est britannique, Aker est norvégien, Nokia figure au tour de table. Mais les décisions de capacité qui pèsent se prennent au Texas, en Virginie-Occidentale et dans l'Ohio, et elles influencent le prix mondial du calcul pour tout le monde, y compris pour ceux qui n'y participent pas. Une PME européenne achète son inférence à des acteurs dont la structure de coûts se décide ailleurs.

Une illustration de la voie inverse a été publiée la même semaine. H Company, société française, a sorti NeoMME, une famille d'encodeurs multimodaux de 260 et 800 millions de paramètres. Sur le banc d'essai ViDoRe v3, de recherche documentaire visuelle, la version 260M atteint 0,523 de nDCG@10 et dépasse, selon les auteurs, tous les modèles évalués sous 800 millions de paramètres. Ce n'est pas une preuve que l'Europe est compétitive, c'est un exemple de terrain où la facture de calcul pèse le moins.

Détail qui boucle le sujet : NeoMME est publié sous licence Apache 2.0 et versé à Hugging Face, la plateforme dont la propriété est justement en train de changer de mains.

Le levier réglementaire, lui, est concret. Le 8-K précise que l'opération reste soumise aux autorisations réglementaires et que Nvidia s'y engage à maintenir la plateforme ouverte, à laisser chacun déposer et télécharger les modèles de son choix et à continuer de prendre en charge les puces concurrentes. C'est un engagement pris devant les investisseurs, donc plus formel qu'un billet de blog. Il ne crée pour autant aucun droit d'audit ni de recours au profit des utilisateurs de la plateforme.

Ce que ça signifie pour vous

Pour les développeurs et les équipes techniques

Notez le dénominateur de chaque prix affiché. Un tarif au million de tokens, un coût horaire et un coût par tâche ne se comparent pas tant que la charge de travail n'est pas fixée. Exigez de vos fournisseurs un coût par tâche représentative, pas une grille au token.

Isolez votre code applicatif derrière une couche d'abstraction fournisseur. Les baisses de prix arrivent aussi par le cache, les promotions et le routage, pas seulement par le tarif de base, et vous ne les capterez que si changer de modèle coûte une ligne de configuration.

Traitez la panne du 3 septembre comme un exercice, pas comme une anecdote. Si vos trois solutions de repli sont hébergées chez les mêmes opérateurs, vous n'en avez qu'une.

Pour les décideurs et les dirigeants

Avant de signer un contrat de calcul présenté comme une alternative à Nvidia, remontez la chaîne de financement. Sur les deux plus gros accords de la semaine, l'alternative passe par un opérateur que Nvidia finance, héberge, ou dont il détient le bail.

Lisez le dépôt trimestriel avant le communiqué. Les trois éléments les plus significatifs de cette semaine sont dans un document public, gratuit, et rarement rapproché de l'actualité qu'il éclaire.

Enfin, si vous négociez des délais de paiement inhabituellement favorables sur de l'infrastructure IA, considérez que c'est une information sur l'état du marché, pas seulement une bonne nouvelle commerciale.

Pour l'écosystème français et européen

Le coût du calcul auquel vous accédez est influencé par des engagements auxquels vous ne participez pas. C'est une exposition à documenter au même titre que la dépendance au cloud.

Le contrôle des concentrations a une prise réelle sur l'opération Hugging Face, puisque la clôture y est explicitement soumise. L'enjeu est d'obtenir un mécanisme vérifiable par un tiers, pas la reconduction d'un engagement unilatéral.

NeoMME indique un terrain praticable : les petits modèles efficaces, là où la facture de calcul pèse le moins.

Le méta-signal de la semaine

Pendant deux ans, la question a été de savoir qui construirait les meilleurs modèles. Elle devient : qui finance qui, et par quel chemin cet argent revient.

Le rachat de Hugging Face a occupé la semaine. Le document qui en dit le plus a été déposé huit jours plus tôt, ne contient aucune annonce, et se lit gratuitement.

C'est peut-être la vraie leçon. Dans un secteur qui communique autant, l'information la moins disputée n'est plus dans les communiqués. Elle est dans les documents que l'on est obligé de publier.

Sources

12 articles cités ci-dessous, sur 99 analysés cette semaine (20 médias).

• IA : NVIDIA a investi 99 milliards de dollars, pour l’essentiel chez ses clients (Next INpact)
• Anthropic et son deal à 35 milliards : une hausse inévitable du TCO de l’IA générative ? (Le Big Data)
• Le contrat Anthropic-Nscale signe l’avènement de l’alt-cloud IA (Le Big Data)
• NSCALE : la bataille du cloud IA se joue aussi sur l’accès au capital (FrenchWeb)
• Anthropic aurait signé 517 milliards de dollars de contrats de calcul après la mise en garde de Dario Amodei contre les risques inconsidérés (The Decoder)
• Nvidia investit 2,5 milliards $ chez Thinking Machines : la guerre pour le contrôle de la stack IA (Le Big Data)
• Fin du cloud centralisé ? Le pari fou d’Equinix pour faire tourner 200 modèles open source (Le Big Data)
• Sam Altman (OpenAI) alerte sur une "folie insoutenable" dans les investissements en calcul (The Decoder)
• ChatGPT, Grok et Claude tombent en panne simultanément (The Verge AI)
• GPT-6 Astra : un ingénieur IA automatisé à embaucher pour moins de 6 dollars de l'heure (Latent Space)
• GPT-6 Astra : jusqu’à 33 dollars pour un prompt (et ce n’est pas le plus cher d’OpenAI) (Next INpact)
• H Company dévoile NeoMME, une famille d'encodeurs multimodaux à tour unique de 260M et 800M sans tour de vision ni décodeur causal (MarkTechPost)

Documents primaires consultés directement : le rapport trimestriel 10-Q de Nvidia du 26 août 2026 (trimestre clos le 26 juillet), le formulaire 8-K du 3 septembre 2026 relatif à l'acquisition de Hugging Face, et le communiqué de série C de Nscale du 9 mars 2026. Les chiffres de participations, de plus-values latentes, de délais de paiement, de concentration des créances et de chiffre d'affaires viennent de ces documents, pas d'articles de presse.