Points clés
- NVIDIA a accepté en septembre d'acheter Hugging Face, la principale plateforme de partage de modèles d'IA open source, pour 12,9 milliards de dollars.
- Cette acquisition repose sur le pari que le marché des modèles d'IA restera fragmenté, car de nombreux acheteurs de modèles laissent à NVIDIA un plus grand pouvoir de fixation des prix que ne le feraient deux grands vendeurs de tokens.
- Les modèles open source produisent déjà une large part des tokens d'IA, mais les données de Ramp les situent à moins de 5 % des dépenses des entreprises en IA.
- NVIDIA se négocie à 19,8x les bénéfices anticipés, bien en dessous de sa moyenne triennale de 30,5x.
NVIDIA (NVDA) débourse 12,9 milliards de dollars pour une entreprise qui donne gratuitement la majeure partie de ce qu'elle héberge.
Cette entreprise est Hugging Face, la plateforme où les développeurs en IA partagent des modèles open source. NVIDIA affirme qu'elle en héberge plus de 3 millions.
Le cofondateur et directeur scientifique de Hugging Face, Thomas Wolf, a expliqué la logique lors de l'épisode de cette semaine de MTS :
« Nous pensons que l'avenir de l'IA sera, espérons-le, plus que deux entreprises vendant des tokens à tout le monde. »
Du point de vue de NVIDIA, c'est une question de prix.
Avoir seulement deux clients est une mauvaise position pour vendre des puces
Les « deux entreprises » sont OpenAI et Anthropic. Si elles finissent par vendre la plupart des tokens mondiaux, elles contrôleront également la majeure partie de la demande pour les puces qui produisent ces tokens, qu'elles les achètent ou les louent. Des clients aussi importants peuvent négocier.
Pour l'instant, c'est NVIDIA qui détient le pouvoir de fixation des prix. Sa marge brute est passée de 56,9 % pour l'année se terminant en janvier 2023 à 75,0 % deux ans plus tard, et elle était encore de 71,1 % pour l'année se terminant en janvier 2026…
Comparé à cela, l'acquisition est modeste. NVIDIA a généré 216 milliards de dollars de chiffre d'affaires pour l'année se terminant en janvier 2026. Avec une marge brute de 71,1 %, cela représente environ 154 milliards de dollars de bénéfice brut, soit environ 12,8 milliards de dollars par mois. Hugging Face a donc coûté à NVIDIA environ un mois de bénéfice brut.
NVIDIA n'utilise même pas cette acquisition pour enfermer les développeurs. Dans un [billet de blog](LIEN REQUIS) annonçant l'accord, le PDG Jensen Huang a déclaré : « Le calcul NVIDIA ne sera pas requis pour développer ou déployer via Hugging Face. »
NVIDIA peut se permettre cette ouverture car ce dont elle a vraiment besoin, c'est de nombreux acheteurs.
Le côté open source rattrape son retard
Cela représente un grand pas en avant par rapport au soutien à des modèles open source individuels, comme le pari sur Reflection AI que TIKR a couvert le 6 octobre. NVIDIA possède désormais le hub, et les données suggèrent que ce hub devient de plus en plus fréquenté.
Wolf a cité Vercel, qui publie la répartition des tokens sur son API entre modèles open source et propriétaires : « ils ont vu un seuil de 50 % franchi juste avant l'été, où 50 % des tokens étaient open source. »
Ce chiffre concerne une seule plateforme. L'estimation personnelle de Wolf pour l'ensemble du marché penche encore fortement en faveur des modèles propriétaires, bien qu'il ait ajouté : « J'espère que dans deux à trois ans nous atteindrons la parité. »
L'écart de qualité se réduit également. Le directeur technique de la PyTorch Foundation, Matt White, lors d'un autre épisode de MTS, situe les modèles open source « quelque part entre peut-être quatre et cinq mois derrière la frontière à ce stade. »
Le PDG de Crusoe, Chase Lochmiller, dont l'entreprise exécute l'inférence pour des clients, observe la répartition sur 20VC : « les gens dépensent plus d'argent pour les modèles propriétaires de pointe que pour l'open source, mais ils génèrent plus de tokens avec l'open source qu'avec les modèles propriétaires. »
Mais les tokens se transforment-ils en dollars ?
C'est l'objection évidente. Le dernier indice IA de Ramp, qu'Ara Kharazian a publié sur X, a révélé : « Les modèles open source représentent toujours <5 % des dépenses des entreprises. »
L'investisseur Jack Altman est allé plus loin sur 20VC : « Je pense que l'open source a atteint son maximum en termes de part de marché. Je pense que ça va continuer à baisser. »
Voici le point : les chiffres de Lochmiller expliquent ceux de Ramp. Si les modèles open source produisent plus de tokens avec moins d'argent, chaque token open source coûte moins cher. Les dépenses des entreprises en IA vont aux créateurs de modèles. NVIDIA est payée pour le calcul, et chaque token s'exécute sur une puce que quelqu'un a achetée. Un token bon marché reste un token.
Et même si la part des modèles open source stagne, un marché avec des milliers de créateurs de modèles maintient plus d'acheteurs en concurrence pour les puces de NVIDIA qu'un marché avec seulement deux acteurs.
Conclusion
Les analystes s'attendent à ce que le chiffre d'affaires de NVIDIA presque double, passant de 216 milliards de dollars pour l'année se terminant en janvier 2026 à 412 milliards de dollars pour l'année se terminant en janvier 2027. Ils prévoient 687 milliards de dollars l'année suivante et 903 milliards de dollars pour l'année se terminant en janvier 2029…
Hugging Face n'ajoutera pas grand-chose directement à ces chiffres. Ce qu'elle protège, c'est la demande large qui les sous-tend.
Malgré cela, le marché ne paie pas cher pour cette croissance. NVIDIA se négocie à 19,8x les bénéfices anticipés. Sa moyenne triennale est de 30,5x, et elle a atteint 46,7x en juin 2024. Son plus bas triennal de 17,5x est survenu le mois dernier seulement, le 14 septembre…
Ainsi, oui, 12,9 milliards de dollars signifient que NVIDIA veut un marché de l'IA composé de nombreuses entreprises, et un mois de bénéfice brut est un faible prix pour le maintenir ainsi.
Bien sûr, l'argent afflue encore majoritairement vers OpenAI et Anthropic aujourd'hui. Si Altman a raison et que l'open source a atteint son pic, NVIDIA aura payé cher pour le hub d'un segment en déclin du marché.
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