J’ai vu des salles blanches chauffées à blanc, des baies de serveurs clignoter et des équipes décrypter des modèles dans la nuit : c’est le terrain où Nvidia a transformé sa domination matérielle en un véritable empire financier et stratégique. Avec des prises de participation et des chèques qui vont du simple million aux rounds colossaux, la firme ne se contente plus de vendre des GPU : elle façonne l’écosystème de l’IA, de la robotique jusqu’aux centres de données.
Comment Nvidia a converti ses GPU en influence stratégique sur l’IA
J’ai entendu des investisseurs répéter la même chose : depuis l’émergence de ChatGPT, Nvidia a vu ses revenus et sa trésorerie exploser, propulsant sa capitalisation à près de $4.5 trillion. Sur le plan des prises de participation, les chiffres parlent : selon PitchBook, la société a participé à 50 venture capital deals en 2025, dépassant déjà les 48 opérations réalisées en 2024.
La montée en puissance passe aussi par son bras d’investissement formel, NVentures, qui est passé d’une seule opération en 2022 à 21 deals en 2025, signe d’une stratégie d’envergure pour consolider l’écosystème. Cet activisme financier accompagne des partenariats industriels : l’objectif affiché est de soutenir des « game changers » tout en sécurisant la demande pour ses propres GPU.
Insight : en investissant massivement, Nvidia transforme la simple relation client-fournisseur en un réseau d’alliances qui redessine les équilibres du secteur.
Les méga-rondes et leurs implications pour l’équipement
J’ai rencontré des ingénieurs qui m’ont parlé d’un effet mécanique : plus Nvidia finance, plus ses clients veulent ses cartes — et plus l’entreprise est en position de négocier des contrats d’infrastructure. Exemple notable : la participation d’Nvidia au tour d’OpenAI en octobre 2024 (un chèque rapporté à ~$100 million dans un tour de $6.6 milliards), suivie d’une promesse d’investissement structurée pouvant atteindre $100 billion sur la durée.
La logique se retrouve chez d’autres acteurs : xAI a levé $6 milliards fin 2024 et Nvidia a annoncé un soutien qui pourrait atteindre $2 milliards en equity pour aider xAI à s’équiper. En Europe, la participation à la levée de Mistral (une Série C de €1.7 milliard) illustre une stratégie globale, hors seules frontières américaines.
Insight : ces méga-rondes ne financent pas seulement des produits logiciels ; elles verrouillent aussi des chaînes d’approvisionnement matérielles et créent des dépendances stratégiques.
Des robots aux centres de données : où Nvidia étend sa présence
Sur le terrain, l’empreinte de Nvidia se lit dans des projets aussi variés que la robotique humanoïde et les fermes de GPU. La firme a pris part à des tours pour des sociétés comme Figure AI (humanoid robotics), Wayve (conduite autonome) ou encore Nuro (livraison autonome), montrant un intérêt pour des usages matériels intensifs.
En parallèle, des investissements dans des fournisseurs d’infrastructure tels que CoreWeave, Lambda ou des acteurs émergents comme Nscale confirment que Nvidia sécurise la pile complète : du silicium au datacenter. Pour comprendre l’enjeu, lisez cet éclairage sur la montée des centres de données dédiés à l’IA : que-cache-vraiment-lessor-des-centres-de-donnees-dedies-a-lintelligence-artificielle?
Insight : en finançant des acteurs de l’infrastructure, Nvidia ne se contente pas d’équiper le marché ; elle contribue à façonner le déploiement physique de l’IA.
Entre partenaires et rivaux : l’écosystème élargi et ses tensions
J’ai discuté avec des CTO qui évoquent un portefeuille d’options : certains misent sur Arm ou Graphcore, d’autres évaluent des alternatives comme Cerebras Systems ou SambaNova. Les chercheurs retirés de grands labs — dont des anciens de DeepMind et d’OpenAI — ont aussi lancé des initiatives financées par des tiers, illustrant la fluidité des talents et du capital (lire aussi : des-chercheurs-issus-dopenai-et-de-deepmind…).
Sur le front commercial, des entreprises comme UiPath et SoundHound explorent l’intégration d’IA sans forcément dépendre d’une seule architecture matérielle, tandis que d’autres, comme MosaicML, cherchent à optimiser les modèles pour des infrastructures alternatives.
Insight : l’écosystème est pluriel, mais la concentration des achats de GPU crée des effets de levier puissants pour qui contrôle l’offre matérielle.
Sur le terrain avec Lina : une CTO face aux choix d’infrastructure et de financement
J’ai rencontré Lina, CTO d’une jeune startup parisienne, qui illustre le dilemme de nombreux fondateurs. Elle doit décider entre s’aligner sur l’offre matérielle dominée par Nvidia ou explorer des alternatives pour limiter la dépendance. Sa roadmap produit dépend aussi des levées nécessaires pour louer de la capacité GPU dans des clusters spécialisés.
Pour elle, la décision commerciale se joue entre efficacité immédiate et résilience stratégique. Les récentes lignes de financement montrent que lever des montants significatifs reste possible, mais le paysage est sélectif — comme le décrit cet article sur les défis de financement pour les entreprises hors IA : les-defis-de-financement-pour-les-entreprises-non-ai…
Si Lina choisit un partenariat matériel avec Nvidia, elle mise sur la performance et l’écosystème ; si elle opte pour une architecture alternative, elle parie sur l’indépendance à moyen terme. Son insight : l’équilibre se trouve souvent dans des architectures hybrides et des accords contractuels sécurisant l’accès au hardware.
Insight : pour les équipes produit, la stratégie d’infrastructure est aussi une stratégie financière et politique — choisir son fournisseur, c’est choisir son avenir.
Pour creuser d’autres dimensions du sujet (géopolitique, données, régulation), cet article aborde l’activisme chinois pour rivaliser dans l’IA : pekin-intensifie-ses-investissements-pour-rivaliser-avec-les-geants-americains-de-lia/. On peut aussi explorer la dynamique d’OpenAI et ses centres de données via ce reportage : openai-sassocie-a-oracle-et-softbank-pour-construire-cinq-nouveaux-centres-de-donnees-stargate/.
Partagez votre expérience : avez-vous déjà choisi entre des GPU Nvidia et une alternative pour votre projet ? Racontez vos arbitrages et vos résultats — vos retours aident à comprendre comment se construit réellement cet empire industriel.
