Nvidia et OpenAI : les 100 milliards n'étaient qu'un joli conte

Sam Altman nous a depuis longtemps habitués à ce que, dans l'intelligence artificielle, on compte en milliers de milliards, mais la réalité se rappelle parfois à nous par une douche froide de chiffres plus modestes. L'histoire de Nvidia, qui devait verser dans OpenAI la somme astronomique de 100 milliards de dollars, a soudain changé de ton. Il s'avère que même le principal bénéficiaire du boom de l'IA a une limite à sa générosité, ou du moins une idée très précise de la façon dont cet argent doit travailler.

Rappelons le contexte des derniers mois. OpenAI est devenue un trou noir pour les capitaux, qui avale des milliards plus vite qu'on ne peut les imprimer. Jensen Huang et son équipe chez Nvidia, de leur côté, sont devenus les principaux dealers de cette fièvre numérique. L'union semblait scellée au paradis : les uns construisent l'avenir, les autres leur vendent les pelles sous forme de puces H100. Lorsque le chiffre de 100 milliards a envahi les titres, le marché y a vu la victoire définitive d'OpenAI. Si Nvidia met autant d'argent, pensait-on, la question de la domination est réglée une fois pour toutes.

Pourtant, les données récentes de Bloomberg déplacent l'accent. Il apparaît que les 100 milliards ne sont pas un chèque que Jensen signera à Sam lors de la prochaine présentation. C'est plutôt un mémorandum d'intention à long terme, étalé sur des années, voire des décennies. À court terme, Nvidia est prête à injecter environ vingt milliards de dollars dans le capital d'OpenAI. Certes, cela reste une somme colossale, capable de bouleverser n'importe quel autre marché, mais au regard des ambitions d'Altman, cela ressemble à un régime strict.

Pourquoi Nvidia a-t-elle décidé de freiner ? La réponse tient à la stratégie de Jensen Huang. Nvidia n'est plus aujourd'hui un simple fabricant de matériel, mais un véritable architecte de la nouvelle économie. Investir d'un coup 100 milliards dans un seul acteur, même le plus prometteur, serait une erreur stratégique. Nvidia a des engagements envers d'autres partenaires, de Google à Meta*, et se rapprocher trop d'OpenAI pourrait susciter des questions inutiles chez les régulateurs et les concurrents. Par ailleurs, vingt milliards aujourd'hui, c'est une façon de garder la main sur le pouls du secteur sans assumer tous les risques liés à un éventuel ralentissement des grands modèles de langage.

Pour OpenAI, la nouvelle sonne comme un avertissement. L'époque où l'on pouvait se présenter devant un investisseur avec un discours sur le salut de l'humanité et repartir avec une carte de crédit illimitée s'achève peu à peu. Même les amis et partenaires les plus proches doivent désormais prouver leur efficacité. Chaque nouvelle itération de GPT coûte plus cher à entraîner, et le gain de qualité ne paraît plus aussi spectaculaire que lors du passage de la deuxième à la quatrième version. Les investisseurs, Nvidia comprise, veulent voir non seulement de belles démos, mais un vrai modèle économique, qui ne s'effondrera pas au premier changement de conjoncture.

Que cela signifie-t-il pour toute l'industrie ? D'abord, nous verrons une allocation des ressources plus prudente. Si même Nvidia, qui imprime littéralement de l'argent en vendant des puces, choisit la tactique des investissements progressifs, le temps du hype effréné cède la place à celui de la construction pragmatique. Ensuite, cela donne une chance à des concurrents comme Anthropic ou xAI. Le marché reste ouvert, et le monopole d'OpenAI, soutenu par l'argent infini de Nvidia, est pour l'instant repoussé.

L'essentiel : Jensen Huang a rappelé à tous qu'il est avant tout un homme d'affaires, pas un mécène. Ce manque de 80 milliards sera-t-il critique pour les plans de Sam Altman de créer l'AGI ?

*Meta a été reconnue organisation extrémiste et est interdite en Russie.