À mesure que la fièvre de l’intelligence artificielle s’intensifie, les cartes graphiques haut de gamme d’Nvidia ne servent plus seulement à entraîner des modèles : elles s’imposent désormais comme de véritables « lingots numériques » que les banques acceptent en caution pour des prêts géants. Le cloud provider britannique Fluidstack vient d’en faire la démonstration, décrochant plus de 10 milliards de dollars auprès du géant financier australien Macquarie en mettant ses accélérateurs H100 en gage.
En bref
- Les GPU Nvidia H100 servent d’actifs pour garantir des emprunts géants.
- Fluidstack obtient plus de 10 Md $ de crédit grâce à Macquarie.
- CoreWeave avait déjà levé 9,9 Md $ via le même mécanisme.
- La rareté et la valeur des GPU séduisent les prêteurs, malgré le risque de dépréciation.
- Un défaut de paiement pourrait inonder le marché de puces de seconde main et peser sur les prix.
Comment fonctionne le prêt adossé aux puces ?
Concrètement, les startups déposent leurs accelerators Nvidia (souvent des H100) dans des lockboxes sécurisées. Tant que la dette n’est pas réglée, les cartes restent immobilisées ; en cas de défaut, l’établissement financier peut saisir puis revendre les GPU. Cette approche repose sur deux paris : la valeur soutenue des puces IA et leur liquidité immédiate sur un marché toujours sous tension.
Fluidstack, la nouvelle pépite du cloud européen
Fondée à Londres, Fluidstack capitalise sur la demande explosive en puissance de calcul IA. En cédant la garde de ses GPU, la société s’offre un levier financier colossal pour étendre rapidement son infrastructure, acheter encore plus de cartes et attirer de nouveaux clients désireux de louer ces ressources par heure. Ce cercle vertueux est toutefois fragile : la moindre baisse de prix des GPU pourrait tendre la relation avec ses créanciers.
CoreWeave, pionnier de la tendance
Avant Fluidstack, l’Américain CoreWeave avait déjà montré la voie : soutenu par Nvidia, il a mis en garantie des milliers de H100 pour sécuriser près de 9,9 Md $ de crédits en 2024. Ces fonds lui ont permis d’accroître son parc de serveurs et de séduire des géants comme Microsoft ou OpenAI. L’écosystème de l’IA voit donc émerger un modèle financier où les puces deviennent l’actif le plus convoité.
Un pari payant… mais risqué
Fluctuation des prix : Nvidia renouvelle ses gammes tous les 12 à 18 mois. À chaque nouvelle génération, la valeur des GPU précédents peut chuter brutalement, remettant en cause la solidité de la garantie.
Risque systémique : si plusieurs startups venaient à faire défaut en même temps, un stock massif de H100 d’occasion affluerait, créant un choc d’offre susceptible de laminer les marges de Nvidia et de faire reculer le prix du neuf.
Dépendance à Nvidia : enfin, la concentration du marché autour d’un seul fournisseur place banques et emprunteurs à la merci des décisions stratégiques de Santa Clara – qu’il s’agisse de hausses tarifaires ou de quotas d’exportation.
Ce que cela change pour l’écosystème IA
En transformant des composants matériels en véritables titres financiers, le secteur de l’IA accélère son financement et accroît encore la pression sur la chaîne d’approvisionnement. Les prochaines générations de GPU – annoncées pour 2026 – pourraient rebattre les cartes ; d’ici là, les banques savourent des rendements élevés, et les startups, un accès rapide à des milliards.
Sources
- Wccftech : « NVIDIA’s AI Chips Are Reportedly Being Used as Collateral for Loans, With a Startup Securing a Whopping $10 Billion Through Accelerators » (9 juillet 2025)
- The Information : « Chip-Backed Borrowing Boom Propels AI Computing Startups » (juillet 2025)
Fondateur d’Azertytech et passionné de high-tech et d’informatique, je rédige des articles sur le sujet depuis 2018. Éditeur de sites et consultant en marketing, j’utilise ce site pour partager mon savoir et ma passion de l’informatique à travers des guides, tutoriels et analyses détaillées.
