ThinkLabs AI, soutenue par Nvidia, lève 28 millions de dollars pour répondre à la crise du réseau électrique

Mistral AI lève 830 millions de dollars pour un centre de données IA

Mistral AI a annoncé avoir levé 830 millions de dollars pour financer la construction d'un centre de données dédié à l'intelligence artificielle, qui sera implanté en région parisienne. Cette infrastructure, alimentée par des milliers de puces Nvidia, représente l'un des investissements les plus importants jamais réalisés dans l'IA en Europe. La startup française, fondée en 2023, consolide ainsi sa position parmi les acteurs majeurs du secteur à l'échelle mondiale. Ce centre de calcul donnera à Mistral une capacité d'entraînement et d'inférence souveraine, réduisant sa dépendance aux infrastructures cloud américaines comme AWS ou Azure. Pour les entreprises et institutions européennes soucieuses de la localisation de leurs données, cette infrastructure sur sol français représente une alternative crédible aux géants américains. C'est aussi un signal fort sur la capacité de l'Europe à construire une filière IA complète, du modèle jusqu'au silicium. Mistral s'inscrit dans une course mondiale à la puissance de calcul où les États-Unis et la Chine investissent des dizaines de milliards. La France, qui a fait de l'IA souveraine une priorité industrielle, bénéficie ici d'un effet d'entraînement : après les annonces gouvernementales du plan France 2030, un acteur privé passe à l'acte à grande échelle. Les prochains mois diront si d'autres startups européennes suivront cette voie ou si Mistral restera une exception dans un paysage dominé par les hyperscalers américains.

💬 830 millions pour un datacenter, c'est le moment où Mistral arrête de jouer dans la cour des grands et devient un grand. Ce qui m'intéresse vraiment là-dedans, c'est la souveraineté d'inférence : des boîtes françaises qui pourront faire tourner des modèles sans que leurs données passent par Virginia ou Oregon. Reste à voir combien ça coûtera à l'usage.

La puce Vera de Nvidia, le pari à 200 milliards de dollars que Jensen Huang veut mettre en avant

Nvidia a publié mercredi ses résultats du premier trimestre fiscal avec un chiffre d'affaires de 81,62 milliards de dollars, dépassant les 78,86 milliards attendus par les analystes. La guidance pour le deuxième trimestre est fixée à 91 milliards, là encore au-dessus des 86,84 milliards anticipés par Wall Street. Mais lors de la conférence avec les analystes, le PDG Jensen Huang a mis en avant un élément stratégique souvent éclipsé par les chiffres trimestriels : le processeur Vera. Huang estime que cette puce CPU ouvre un marché adressable de 200 milliards de dollars, entièrement distinct du marché d'un billion de dollars déjà projeté pour les GPU Blackwell et Rubin entre 2025 et 2027. Il prévoit que les revenus issus de Vera atteindront 20 milliards de dollars d'ici la fin de l'exercice fiscal en cours, ce qui en ferait le deuxième poste de revenus de l'entreprise. La plateforme complète Vera Rubin, combinant le CPU Vera avec les GPU Rubin, doit être lancée plus tard cette année. La mise sur Vera répond à une menace structurelle sur le segment de l'inférence. Google, Amazon et Microsoft devraient investir collectivement plus de 700 milliards de dollars dans l'infrastructure IA cette année, contre environ 400 milliards en 2025, mais développent simultanément leurs propres puces maison pour faire tourner les modèles d'IA à grande échelle. Les TPU de Google, Trainium d'Amazon, ainsi que les offres d'Intel et AMD positionnent désormais sérieusement leurs processeurs sur l'inférence, le maillon où la domination GPU de Nvidia est la plus exposée. Entraîner de grands modèles reste le terrain de chasse exclusif de Nvidia, mais générer des réponses en temps réel et à l'échelle, c'est là que la concurrence fait son chemin. La puce Vera a été développée en partie grâce à une technologie issue de Groq, une startup spécialisée dans l'inférence, dans le cadre d'un accord de licence estimé à environ 17 milliards de dollars. L'enjeu immédiat reste l'approvisionnement. Huang a reconnu sans détour que Nvidia sera probablement en tension sur les stocks durant toute la durée de vie de la plateforme Vera Rubin. Pour anticiper, les engagements d'approvisionnement de l'entreprise ont bondi à 119 milliards de dollars au premier trimestre, contre 95,2 milliards le trimestre précédent. Nvidia a également annoncé un programme de rachat d'actions de 80 milliards de dollars et relevé son dividende trimestriel de 1 centime à 25 cents par action. Malgré ces signaux de confiance, le titre a reculé de 1,6 % en after-hours : les analystes estiment que les performances record sont désormais intégrées dans le cours. La vraie question est de savoir si Nvidia peut convaincre que la dynamique de dépenses en IA restera solide jusqu'en 2027 et 2028, dans un contexte où les géants du cloud bâtissent activement des alternatives à ses GPU.

💬 Le chiffre qui compte vraiment, c'est pas les 81 milliards de revenus. C'est que Google, Amazon et Microsoft vont dépenser 700 milliards en infra IA cette année, en bonne partie pour construire leurs propres puces et sortir de la dépendance Nvidia sur l'inférence. Vera, c'est Jensen qui joue défensif avant que les dégâts arrivent, et c'est ça que les résultats record font oublier.

SpaceX signe avec Google un accord à 920 millions de dollars par mois pour 110 000 puces Nvidia avant son IPO

SpaceX et Google ont conclu un accord de location de capacité de calcul IA d'une valeur de 920 millions de dollars par mois, selon un document déposé auprès de la SEC américaine. Cette révélation intervient dans le cadre des préparatifs d'introduction en bourse de SpaceX. Concrètement, l'accord donne à Google accès à environ 110 000 puces Nvidia, que SpaceX exploite pour louer de la puissance de calcul à des tiers. Ces ressources sont destinées à répondre à la demande croissante pour Gemini Enterprise, la plateforme IA professionnelle de Google. Que l'un des plus grands fournisseurs de services cloud au monde soit contraint de louer de la capacité à l'extérieur témoigne de la profonde pénurie d'infrastructure IA qui s'est installée dans le secteur. Google, pourtant propriétaire de ses propres centres de données et de ses puces TPU maison, ne parvient pas à absorber seul la demande explosive pour ses services d'intelligence artificielle. Cette situation illustre aussi combien les grandes entreprises technologiques sont désormais interdépendantes, leurs chaînes d'approvisionnement et leurs activités s'imbriquant de façon inédite. SpaceX, connu pour ses fusées et son réseau satellitaire Starlink, s'impose ainsi comme un acteur inattendu de l'infrastructure numérique. La divulgation de cet accord via un document SEC confirme que la société d'Elon Musk avance vers une entrée en bourse, un événement très attendu dans la Silicon Valley. Dans un marché où les puces Nvidia H100 et H200 restent rarissimes, posséder un parc de 110 000 unités constitue un avantage stratégique considérable que SpaceX monétise directement auprès des géants du cloud.

💬 920 millions par mois, c'est le genre de chiffre qui remet les pendules à l'heure. Google a ses propres data centers, ses puces TPU maison, et ça suffit quand même pas pour absorber la demande Gemini. Que SpaceX bouche le trou, soit, mais le vrai signal c'est que même les mieux équipés du cloud sont structurellement à court.

L'efficacité à grande échelle : NVIDIA et les acteurs de l'énergie accélèrent les centres d'IA flexibles pour renforcer le réseau électrique

NVIDIA et la startup Emerald AI ont présenté lors du CERAWeek — le sommet mondial de l'énergie surnommé le « Davos de l'énergie » — une architecture inédite qui transforme les usines à IA en actifs flexibles pour le réseau électrique. Construite sur la plateforme NVIDIA Vera Rubin DSX et le logiciel Conductor d'Emerald AI, cette approche intègre calcul, gestion de l'énergie et pilotage en temps réel dans une architecture unifiée. Concrètement, une usine à IA peut désormais moduler sa consommation électrique en fonction des conditions du réseau, tout en continuant à produire des tokens. Six grands acteurs de l'énergie — AES, Constellation, Invenergy, NextEra Energy, Nscale Energy & Power et Vistra — se sont engagés à construire des capacités de production compatibles avec cette architecture, notamment via des projets hybrides combinant alimentation locale et connexion au réseau. Du côté de l'efficacité pure, NVIDIA revendique une progression d'un million de fois le nombre de tokens générés pour un même budget énergétique, entre le GPU Kepler de 2012 et la plateforme Vera Rubin lancée cette année. La métrique clé est désormais le « tokens par seconde par watt ». Cet enjeu dépasse la simple optimisation technique : la croissance explosive des infrastructures IA menace de déstabiliser des réseaux électriques déjà sous tension. En rendant les centres de calcul capables de s'adapter en temps réel à l'offre disponible — en réduisant leur consommation lors des pics de demande, par exemple — cette approche évite de dimensionner le réseau pour des pointes qui ne surviennent que rarement. Pour les opérateurs d'énergie, cela représente une nouvelle classe de clients industriels qui, au lieu de fragiliser le réseau, peuvent contribuer à sa stabilité. Pour les entreprises qui déploient l'IA à grande échelle, l'avantage est double : des coûts opérationnels réduits et un accès accéléré à la puissance électrique, souvent le principal goulot d'étranglement dans la construction de nouveaux data centers. Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, décrit l'infrastructure IA comme un « gâteau à cinq couches » — énergie, puces, infrastructure, modèles, applications — dans lequel l'énergie constitue la base fondatrice. C'est dans cette logique que s'inscrit également l'annonce de Maximo, une entreprise de robotique solaire incubée par AES, qui a achevé l'installation autonome d'une ferme solaire de 100 mégawatts sur le site Bellefield d'AES, en utilisant NVIDIA Omniverse et Isaac Sim. TerraPower, en partenariat avec SoftServe, a de son côté présenté une plateforme de jumeau numérique propulsée par Omniverse pour accélérer la conception de réacteurs nucléaires. Ces annonces illustrent une tendance de fond : l'IA ne se contente plus de consommer de l'énergie, elle commence à en accélérer la production.