Google a acquis le droit d'acquérir jusqu'à 58,97 millions d'actions du fabricant de puces Marvell Technology dans le cadre d'un accord élargi visant à développer des processeurs d'IA. Ceci est indiqué dans le rapport sur le formulaire 8-K adressé à la Securities and Exchange Commission des États-Unis.
L’accord était un autre exemple de la complexité croissante des liens financiers au sein de l’industrie de l’IA. De plus en plus, les fabricants de puces, les concepteurs de modèles et les hyperscalers ne se contentent pas de se vendre de la technologie, mais fournissent également des garanties, des options d'achat d'actions et lèvent collectivement des capitaux pour construire une infrastructure informatique.
Option liée aux achats
La collaboration entre Google et Marvell couvre plusieurs composants de l'infrastructure TPU – les propres accélérateurs d'IA de l'entreprise. Il comprend des processeurs d'inférence, des contrôleurs de stockage, des solutions réseau, des interfaces mémoire et du calcul quasi-mémoire.
Sur les 58,97 millions d'actions, seulement 1,36 million environ seront libérées en versements égaux au cours de la première année suivant la conclusion de l'accord.
Le reste du mandat est directement lié au volume des commandes de Google. Selon le rapport, les actions sont divisées en 240 tranches. Chacun devient disponible une fois que les achats ont fourni à Marvell 500 millions de dollars supplémentaires de revenus produits dans le cadre de l'accord.
Ainsi, pour débloquer pleinement l’option, le volume des ventes correspondantes doit atteindre 120 milliards de dollars.
Google pourra acheter des actions au prix de 206,58 dollars jusqu'au 18 août 2033. Si le bon de souscription est exercé dans son intégralité, la société pourrait devenir le cinquième actionnaire de Marvell, note Reuters.
Les actions du fabricant de puces ont réagi à la publication des conditions avec une croissance. Son plus grand rival Broadcom a chuté de plus de 5 %.
« C'est une grande victoire pour Marvell », a déclaré William Kerwin, analyste de Morningstar.
L'expert ne considère toutefois pas cet accord comme un signe d'éviction de Broadcom de la chaîne d'approvisionnement de Google. Selon lui, l’hyperscaler est susceptible d’augmenter le nombre de fournisseurs dans le contexte de ses propres besoins croissants en puces IA.
Google réduit sa dépendance à Nvidia
La demande de processeurs spécialisés augmente à mesure que les grandes entreprises technologiques tentent de réduire le coût de l’informatique IA et leur dépendance aux accélérateurs Nvidia.
Google développe depuis des années ses propres TPU, optimisés pour la formation et l'exécution de modèles d'IA. Marvell sera impliqué non seulement dans la création des accélérateurs eux-mêmes, mais également dans le développement des composants nécessaires pour combiner un grand nombre de puces dans des systèmes informatiques.
Selon Reuters, le renforcement du rôle de sa propre infrastructure a coïncidé avec la restructuration de la division IA de Google : les dirigeants associés à Google Cloud ont gagné en influence. Pour Marvell, l’accord ne fournit pas seulement un acheteur potentiellement important : la garantie liée aux coûts rend l’hyperscaler économiquement intéressé par la croissance de la valeur du fournisseur lui-même.
Des programmes similaires apparaissent de plus en plus dans l’industrie de l’IA. En octobre, AMD a conclu un accord avec OpenAI qui combinait également des achats importants de processeurs avec la possibilité pour le développeur ChatGPT de prendre une participation importante dans le fabricant de puces.
Les fabricants ont commencé à financer leur propre demande
L’imbrication des intérêts est encore plus visible dans la relation entre Nvidia et OpenAI. Le 17 août, le premier a accepté de fournir une garantie allant jusqu'à 105 milliards de dollars pour le centre de données du développeur ChatGPT dans l'Ohio. Le projet est mis en œuvre par SB Energy, propriété de SoftBank.
Si OpenAI fait défaut, Nvidia devra compenser la différence entre la valeur garantie et le montant que le propriétaire peut obtenir en relouant ou en vendant l'infrastructure.
Nvidia investira également 1,5 milliard de dollars directement dans SB Energy et deviendra le fournisseur exclusif de l'infrastructure informatique de l'installation.
« Nous sécurisons l'infrastructure à long terme pour l'informatique Nvidia », a expliqué le PDG de la société, Jensen Huang.
Les premiers 800 MW, soit environ 8 GW, devraient être mis en service en 2028. OpenAI a signé un bail de 20 ans.
Pour Nvidia, cette conception crée une chaîne inhabituelle : l'entreprise apporte un soutien financier à la construction d'un data center, qui devient alors un gros acheteur de ses propres accélérateurs. Huang a rejeté les affirmations selon lesquelles l'affaire était financement circulaire.
Cependant, Reuters a noté que de tels accords renforcent les questions des investisseurs quant à l’interdépendance des acteurs du marché de l’IA.
Wall Street connectée à l'infrastructure de l'IA
L’ampleur des investissements requis dépasse déjà de loin les capacités des startups d’IA individuelles. Selon Reuters, les dépenses totales des plus grandes entreprises technologiques en matière d'intelligence artificielle dépasseront 730 milliards de dollars cette année.
Dans ce contexte, Nvidia, aux côtés d'Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR, crée des plates-formes pour attirer plus de 500 milliards de dollars de capitaux tiers dans l'infrastructure informatique.
Le fabricant de puces lui-même est prêt, sous certaines conditions, à fournir des garanties pour un montant maximum de 125 milliards de dollars, soit jusqu'à un quart du financement potentiel. Huang a qualifié les puces d’IA d’« actifs générateurs de revenus » : elles peuvent être installées dans des centres de données, déplacées entre opérateurs et utilisées pour fournir un financement par emprunt.
Les fonds de capital-investissement et de crédit ont déjà commencé à traiter l’infrastructure informatique comme une classe d’actifs distincte. Par exemple, Apollo et Blackstone cofinancent l'expansion d'Anthropic, d'environ 35 milliards de dollars, à l'aide d'équipements Broadcom. Les analystes de Bank of America ont admis que ce dernier programme de financement pourrait à lui seul atteindre 370 milliards de dollars de dette senior d'ici la mi-2029.
L’IA est passée du statut de logiciel à celui d’une industrie à forte intensité de capital
Ce changement a été souligné par Amit Joshi, professeur d'IA et de stratégie à l'IMD Business School, dans une chronique pour Fortune du 20 août. Selon lui, le modèle économique technologique de vingt ans tourne dans la direction opposée : les investisseurs valorisent depuis longtemps les éditeurs de logiciels pour leurs faibles besoins en capital et leurs marges élevées, tandis que dans l'IA, les principales conditions de concurrence sont devenues les centres de données, les puces, l'énergie et la capacité de financer leur construction.
Joshi attribue cela à la convergence progressive des capacités des principaux modèles :
« L’avantage concurrentiel dépend de moins en moins du modèle lui-même et de plus en plus de la capacité de financer, de construire et d’exploiter l’infrastructure à moindre coût. »
Cependant, de nouvelles transactions montrent que la composante financière devient effectivement plus complexe et que les frontières entre fournisseur, acheteur, investisseur et prêteur s'estompent progressivement. De tels schémas vous permettent de construire des infrastructures plus rapidement que si chaque participant utilisait uniquement son propre solde. Dans le même temps, ils accroissent la dépendance des entreprises les unes envers les autres.
Fin juin, la Banque des règlements internationaux (BRI) mettait en garde contre les risques macro-financiers du boom de l’IA. Parmi les problèmes potentiels, l’organisation a souligné la croissance du financement par emprunt, du crédit privé et des accords opaques entre les hyperscalers, les fabricants de puces et les développeurs de modèles.
La BRI a accordé une attention particulière au financement circulaire :
« Les termes de ces transactions sont généralement mal divulgués, ce qui crée le risque de réhypothéquer le même actif. »
Rappelons qu'en août, Liao Heng, scientifique en chef des semi-conducteurs chez Huawei, avait averti que les grandes puces d'IA de Nvidia et d'autres fabricants approchaient des limites de mise à l'échelle physique.
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