Nvidia ne vend plus seulement les pelles du ruée vers l’or de l’IA. Le géant des cartes graphiques vient de mettre environ 7 milliards de dollars dans Poolside, une start-up de San Francisco, pour bâtir ses propres modèles d’IA ouverts et rivaliser directement avec OpenAI, DeepSeek ou encore Kimi. Une annonce tombée ce week-end qui confirme un virage stratégique de taille.
Concrètement, selon le Wall Street Journal repris par plusieurs médias, Nvidia paie 6 milliards de dollars pour licencier la technologie de Poolside et embaucher la majorité de ses ingénieurs, puis investit 1 milliard de plus dans la start-up, valorisée 12 milliards. Plus d’une centaine d’employés de Poolside, dont ses meilleurs développeurs, rejoignent Nvidia pour travailler sur Nemotron, la famille de modèles ouverts du constructeur.
Pourquoi des modèles ouverts, et pas fermés
Un modèle d’IA ouvert, c’est un modèle dont on peut télécharger les poids (le cœur du réseau de neurones), le modifier, l’exécuter chez soi et l’adapter à ses besoins, sans passer par l’API d’un fournisseur. À l’inverse, un modèle fermé comme celui de ChatGPT ne s’utilise que via une interface ou une API propriétaire.
En misant sur l’open weight, Nvidia répond d’abord à la montée en puissance des modèles chinois ouverts comme DeepSeek et Kimi, très performants et gratuits à exécuter. L’idée est aussi de créer un écosystème d’IA que les entreprises peuvent héberger elles-mêmes, ce qui colle parfaitement au métier de Nvidia : plus de modèles ouverts sérieux, plus de serveurs et de GPU à vendre.
Crédit : DIGITIMES.
Une assurance contre le retour de bâton
Au-delà de la concurrence, ce deal est aussi une sorte de filet de sécurité. Si un jour la demande de cartes graphiques s’effondre, Nvidia pourra réorienter une partie de ses puces vers ses propres modèles. Comme le soulignent plusieurs analystes, le constructeur se transforme en « acheteur de dernier recours » pour ses GPU, capable de maintenir l’activité même en cas de baisse du marché.
Le timing n’est pas neutre : le patron d’OpenAI, Sam Altman, a lui-même admis ce week-end s’être trompé sur la vitesse d’adoption de l’IA, reconnaissant que l’économie s’adaptera plus lentement que prévu. De quoi inciter les géants à sécuriser leurs positions plutôt que de promettre des révolutions immédiates.
Ce que ça change pour toi
Pour l’utilisateur lambda, la bonne nouvelle, c’est la concurrence. Des modèles ouverts de plus en plus solides, c’est une alternative crédible aux abonnements aux services d’IA, et la possibilité de faire tourner un assistant performant sur son propre matériel, sans envoyer ses données chez un tiers.
Reste à voir si Nvidia livrera des modèles vraiment à la hauteur. Le constructeur a déjà dévoilé Nemotron 3.5 Lightning début août, vanté pour sa rapidité, mais dont les gains sur les tâches d’agents restaient timides. L’apport des ingénieurs de Poolside, spécialistes des modèles de code, pourrait faire la différence. On en parlait déjà sur ce blog à propos de l’IA locale.
Les limites à garder en tête
Deux bémols. D’abord, « ouvert » ne veut pas toujours dire « libre » : les poids sont téléchargeables, mais la licence et l’architecture restent sous contrôle de Nvidia. Ensuite, 7 milliards, c’est beaucoup d’argent pour une promesse : les modèles ouverts les plus impressionnants, comme ceux de DeepSeek, ont été construits pour bien moins. Le pari n’est pas gagné d’avance.
D’un côté, un géant qui n’a jamais fabriqué de modèle vedette met une fortune dans un pari technique. De l’autre, plus de concurrence ouverte, c’est toujours bon à prendre pour ceux qui veulent garder le contrôle de leurs données.
Sources
Le Wall Street Journal a révélé le montant du deal, largement repris par Wccftech, qui analyse la stratégie de Nvidia comme un filet de sécurité pour ses GPU.
Le détail du financement (6 milliards de licence, 1 milliard d’investissement, valorisation de 12 milliards) vient de l’analyse de Longbridge.
La version officielle du projet Nemotron et son annonce sont décrites sur les forums développeurs de Nvidia.
La réaction du marché et le positionnement face à OpenAI et DeepSeek sont rapportés par Seeking Alpha.
DIGITIMES a photographié l’annonce et confirmé l’objectif de Nvidia d’accélérer ses modèles Nemotron.
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Recherche, relecture et illustration assistées par IA. Le contenu reflète le travail éditorial de la rédaction.
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