IA: le financement circulaire de Nvidia, signal 2000 ? 7 parades patrimoniales

Le souffle de l’IA est puissant… peut-être trop. Nvidia multiplie les investissements et accords avec ses propres clients (CoreWeave, Lambda, OpenAI/xAI, etc.). Le récent accord de licence et “acqui-hire” autour de Groq, rapporté à 20 Md$ par CNBC (montant non confirmé par Nvidia), ravive un mot qui pique la mémoire des anciens: financement circulaire. Dans le même temps, Wall Street anticipe une nouvelle année de hausse en 2026, et Bank of America projette un secteur des semi-conducteurs à 1 000 Md$ de ventes annuelles dès 2026. Entre euphorie rationnelle et emballement dangereux, comment protéger concrètement votre patrimoine?

Je suis Valentin, rédacteur de Kriom.pro. Voici l’analyse sans jargon et les actions prudentes, pour investisseurs long terme.

Financement circulaire: de quoi parle-t-on (et pourquoi ça peut fissurer une bulle)

Le “financement circulaire” décrit un schéma où un fournisseur finance directement ou indirectement la capacité d’achat de ses clients, qui deviennent de gros acheteurs de ses produits — ce qui soutient ses revenus, ses marges et sa valorisation. Dans l’IA:

• Le fournisseur (ex: Nvidia) prend des participations, octroie des facilités ou noue des partenariats structurants avec des “neoclouds” et des acteurs IA qui, in fine, achètent massivement ses GPU/logiciels.
• La demande parait “insubmersible”… jusqu’au jour où le financement se resserre, où la concurrence (TPU/ASIC/LPUs) mord, ou où la rentabilité client n’est pas au rendez-vous. Le soufflet retombe vite.

📌 À retenir

• Apparence: croissance auto-entretenue, carnet de commandes pléthorique, marges élevées.
• Fragilité: dépendance bilancielle, effet boomerang si le coût du capital remonte ou si les ROI clients déçoivent.

Le cas Groq: offensive, défense… et signal

• Nvidia a annoncé un accord de licence avec Groq et l’intégration d’une partie de son équipe dirigeante. Des analystes y voient une manœuvre offensive/défensive pour garder l’ascendant sur l’inférence, où des alternatives (TPU Google, LPUs Groq) pourraient être plus efficientes selon les usages.
• Accusée par certains d’entretenir des circuits de financement “fermés” avec ses clients, Nvidia dément formellement. Mais la stratégie d’écosystème tentaculaire nourrit un questionnement légitime sur la robustesse de la demande “subventionnée”.
• Point technique clé: l’entraînement reste dominé par les GPU Nvidia, mais l’inférence pourrait fragmenter le terrain (mémoire on-chip type SRAM pour certaines puces vs HBM externe sur GPU). Si la pression prix s’intensifie sur l’inférence, les marges sectorielles pourraient se normaliser plus vite que prévu.

ℹ️ Bon à savoir

• Certains analystes considèrent l’opération Groq comme une “quasi-acquisition” sous forme de licence/acqui-hire, potentiellement moins exposée au veto des autorités.
• En France/UE, les participations croisées et “fusions de fait” peuvent être requalifiées et examinées par les autorités de concurrence si des seuils sont atteints (contrôle des concentrations, ententes).

Pourquoi le marché reste euphorique

• 2026: 21 stratèges interrogés par Bloomberg n’anticipent pas de baisse du S&P 500. Rare unanimité.
• Bank of America projette 1 000 Md$ de ventes semiconducteurs dès 2026 et place Nvidia/Broadcom au centre du jeu; l’IA data center reste un TAM gigantesque.
• Côté valorisation, les partisans soulignent la puissance des flux de trésorerie à venir et des parts de marché à 70–75% chez les leaders de niches.

En clair: la “macro-histoire” est exceptionnelle. C’est précisément dans ces phases qu’il faut affûter ses garde-fous.

2000 vs 2025: ressemblances et différences qui comptent

Les 10 signaux d’alerte à surveiller sur les valeurs IA

• Croissance des commandes portée par des clients financés par le fournisseur ou très concentrés (>30% du CA).
• Hausse du DSO (Days Sales Outstanding), retours et rabais en fin de trimestre.
• Écarts persistants entre résultat net et flux de trésorerie d’exploitation.
• Montée des créances clients + engagements hors bilan (take-or-pay sur composants/énergie).
• Explosion du capex des “neoclouds” sans traction d’usage (taux d’occupation faible, retards d’ouverture).
• Baisse des prix secondaires des GPU et raccourcissement brutal des délais de livraison.
• Guidance capex prudente chez hyperscalers vs optimisme des fournisseurs.
• Capitalisation excessive des coûts R&D et forte rémunération en actions dilutive.
• Multiplication des “licences + acqui-hire” pour neutraliser un concurrent technique.
• Annonces réglementaires sur participations croisées et contrôle des concentrations.

Trois scénarios 2026–2028

• Scénario A (probable): digestion du capex. Croissance positive mais normalisée; dérating progressif des multiples les plus élevés; prime aux cash flows récurrents.
• Scénario B (risque): coup de froid. ROI décevants, coupes de capex chez clients, régulation plus stricte; contraction de 30–40% des dépenses IA sur 12–18 mois.
• Scénario C (haussier): productivité avérée. Adoption massive côté entreprises, baisse du coût du calcul, profits diffusés au-delà des mégacaps; élargissement de la performance boursière.

7 parades patrimoniales simples et robustes

1. Diversifier réellement

• Équities: pondérez la tech de manière contrôlée, élargissez aux leaders qualité hors méga-IA (santé, industrie, consommation de base).
• Obligations: privilégiez une échelle de maturités courte à intermédiaire investment grade pour amortir la volatilité.
• Réels/liquides: or (5–10% selon profil), matières premières liées aux réseaux/énergie, immobilier sobre en levier.

2. Renforcer la discipline de valorisation

• Évitez d’empiler les multiples sur la même thèse. Priorité aux marges durables et au FCF par action, pas à la seule “histoire”.

3. Limiter le risque idiosyncratique

• Taille de position max par ligne (ex: 3–5% selon tolérance). Rééquilibrages trimestriels mécaniques.

4. Sécuriser la poche de résilience

• 6–12 mois de dépenses en liquidités/monétaires. Les chocs de liquidité sont plus coûteux que les chocs de performance.

5. Préférer l’outil au fournisseur

• Dans la tech, privilégiez le “barbell”: d’un côté des leaders rentables, de l’autre des “picks-and-shovels” (logiciels EDA, tests, équipements) — en restant sélectif.

6. Lier patrimoine financier et capital humain

• Budget annuel d’upskilling (data, IA pratique, cybersécurité, gouvernance). Votre employabilité est un actif anticyclique puissant.

7. Encadrer le non coté et le crédit privé

• Méfiance sur les fonds sur-exposés à l’IA infra avec levier caché. Privilégiez la transparence des cash flows et des covenants.

✅ À retenir

• Le risque vient moins de “l’IA” que des circuits de financement et du tempo d’exécution. Vos règles de positionnement valent plus que vos convictions.

Contrôle de santé express de vos lignes IA

• Dépendance client: top-3 clients = combien du CA ?
• Qualité des cash flows: FCF/EBITDA en amélioration ou non ?
• Capex vs ROI: métriques d’utilisation, ARPU, churn côté clients finaux.
• Concurrence produit: signaux d’ASIC/TPU/LPUs dans l’inférence ?
• Gouvernance: transparence des parties liées et des engagements hors bilan.

Et la régulation dans tout ça ?

En Europe, les participations croisées et “fusions de fait” peuvent être requalifiées et soumises à remèdes (cession d’actifs, limites aux échanges d’infos). Dans un marché IA très concentré, c’est un catalyseur potentiel de volatilité: un deal requalifié ou retardé peut reconfigurer des plans produits et la visibilité des marges.

💡 Conseil d’expert

• Intégrez un “risque régulatoire” explicite dans vos scénarios de valorisation (décote de 5–15% sur les dossiers les plus exposés).

Plan d’action 30–60–90 jours

• 30 jours: audit express de votre exposition IA (lignes >5%, ETF trop concentrés, corrélation implicite via fournisseurs d’IA). Constituez une poche de cash.
• 60 jours: mettez en place un calendrier de rééquilibrage automatique; définissez vos bornes de valorisation (plancher/plafond) par dossier.
• 90 jours: repositionnez vers des flux de trésorerie plus prévisibles; allouez du budget à la formation/compétences IA concrètes; formalisez un tableau de bord des 10 signaux d’alerte.

En filigrane, retenez ceci: l’IA transformera l’économie, mais la trajectoire boursière ne sera pas linéaire. Les bulles naissent des circuits de financement plus que de la technologie; la bonne nouvelle, c’est que votre discipline d’allocation peut en neutraliser l’essentiel des dégâts.