Lorsque Google lui-même se met à « imprimer des actions » pour construire son IA, quelle entité a brisé le récit portant sur la forte valorisation des néonuages (neocloud) ?
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Lorsque Google lui-même se met à « imprimer des actions » pour construire son IA, quelle entité a brisé le récit portant sur la forte valorisation des néonuages (neocloud) ?
Les 80 milliards de dollars de Google constituent un « cercle magique » serré imposé aux trois acteurs clés de Neocloud : CoreWeave, Nebius et IREN.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Ada, TechFlow
Récemment, Google a annoncé sa première levée de fonds en actions depuis 2005. En reliant entre elles les trois initiatives prises par Google au cours des 90 derniers jours, on comprend que ces 80 milliards de dollars ne visent pas uniquement à résoudre un problème de capacité de production : ils s’attaquent directement au fait que les GPU Nvidia dominent l’intégralité du marché de la puissance de calcul pour l’IA. Ce sont précisément les « trois glaives » des néonuages (Neocloud) — CoreWeave, Nebius et IREN — qui subissent le plus immédiatement l’impact, car leurs valorisations reposent entièrement sur l’hypothèse d’une « exclusivité Nvidia ».
Le puzzle complet formé par les trois initiatives
Le 22 avril, lors de la conférence Google Cloud Next ’26, Google a présenté sa huitième génération de processeurs TPU, divisée en deux puces spécialisées : le TPU 8t dédié à l’entraînement et le TPU 8i destiné à l’inférence. Dans ce même communiqué produit, Google a pour la première fois indiqué clairement qu’elle commercialiserait ses TPU auprès de certains opérateurs tiers de centres de données. Il s’agit de la première sortie officielle des TPU hors de Google Cloud depuis leur mise en production en 2015 — une décennie après leur lancement.
Le 24 mai, Google et Blackstone ont annoncé la création d’une coentreprise. Blackstone y injecte initialement 5 milliards de dollars en fonds propres ; avec effet de levier, le montant total pourrait atteindre 25 milliards de dollars. Blackstone en devient l’actionnaire majoritaire, tandis que Google fournit les TPU et les logiciels associés. Cette nouvelle entité se positionne comme fournisseur de « calcul en tant que service » (compute-as-a-service), modèle économique typique des néonuages. Son objectif est de déployer, d’ici 2027, une capacité de 500 mégawatts, sous la direction de Benjamin Treynor Sloss, ancien dirigeant de Google. Le jour même de l’annonce, CoreWeave a perdu 3,8 % de sa valeur boursière et Nebius 1 %.
Le 1er juin, Google a annoncé une levée de fonds en actions de 80 milliards de dollars. Elle mobilise intégralement, pour la première fois depuis 2005, tous les instruments actionnariaux dont elle disposait : 15 milliards de dollars d’actions privilégiées convertibles, 15 milliards de dollars d’actions ordinaires de classes A et C émises via un processus de souscription, un programme d’émission accélérée (ATM) en Bourse de 40 milliards de dollars, ainsi qu’un placement privé de 10 milliards de dollars auprès de Warren Buffett.
Prises dans leur ensemble, ces trois initiatives révèlent que Google développe simultanément trois voies : construction autonome de centres de données, vente de puces, et entrée sur le marché des néonuages. Ces trois voies constituent en réalité trois modes distincts de diffusion externe de la pile logicielle et matérielle de calcul TPU. Qualifier cette stratégie de simple « extension des capacités de production » sous-estime largement les ambitions de Google : celle-ci cherche à reconstruire entièrement le marché de la puissance de calcul, actuellement dominé par les GPU Nvidia, autour de ses TPU.
La véritable raison de la levée de fonds de 80 milliards de dollars
Les communiqués médiatiques qui attribuent intégralement ce financement aux infrastructures IA constituent une interprétation erronée. Google précise très clairement, dans ses documents déposés auprès de la SEC, que, sur les 40 milliards de dollars prévus dans le cadre du programme ATM, environ 30 milliards serviront à couvrir les obligations fiscales liées aux incitations actions accordées à ses employés en 2026 — il s’agit donc d’un « arrangement administratif », et non d’un investissement supplémentaire en capital.
Une fois cette somme déduite, le montant réellement nouveau consacré aux infrastructures IA s’élève à environ 50 milliards de dollars : 30 milliards provenant des émissions par souscription, 10 milliards du placement privé auprès de Buffett, et les 10 milliards restants du programme ATM.
Pour mieux saisir cette donnée, comparons-la à un autre chiffre : le budget prévu par Google pour ses dépenses en capital en 2026 s’élève à 180 à 190 milliards de dollars, et devrait « augmenter sensiblement » en 2027. La levée de fonds en actions ne couvre donc qu’un peu plus d’un quart de ces dépenses annuelles ; le reste devra être financé par les flux de trésorerie opérationnels, par de la dette ou par des levées ultérieures.
Cela explique précisément pourquoi Google a dû recourir à une augmentation de capital. Au premier trimestre 2026, les revenus de Google Cloud ont progressé de 63 % en glissement annuel, tandis que le carnet de commandes a doublé, passant de 230 milliards à plus de 460 milliards de dollars. Les besoins exprimés par les clients dans leurs contrats dépassent déjà largement la vitesse à laquelle Google peut étendre ses propres capacités de production. Autrement dit, même une entreprise aussi fortement génératrice de trésorerie que Google doit désormais diluer son capital pour faire face aux dépenses massives liées à l’IA.
Le placement privé de 10 milliards de dollars effectué par Berkshire Hathaway constitue un autre détail essentiel de cette levée de fonds, nécessitant une analyse séparée. Durant les 60 dernières années, Warren Buffett n’a presque jamais participé à des opérations de financement en capital au stade primaire, encore moins à celles liées aux entreprises du « nouveau secteur économique ». Cette fois, il acquiert des actions de classe A à un prix fixe de 351,81 $ et des actions de classe C à 348,20 $. Il s’agit là moins d’un investissement classique que d’une reconnaissance symbolique, une « certification » officielle de la catégorie d’actif « puissance de calcul pour l’IA ».
La divergence croissante entre les stratégies de Microsoft et de Google
Pour bien comprendre la signification réelle de cette levée de fonds, il faut comparer les deux plus grands acheteurs mondiaux de puissance de calcul.
Microsoft suit une stratégie hybride combinant construction autonome de centres de données et externalisation vers les néonuages. Or, ses puces maison Maia accusent un retard sur le calendrier, tandis que les besoins d’OpenAI en matière de puissance de calcul — tant pour l’entraînement que pour l’inférence — croissent de façon exponentielle. Depuis la fin 2025, les engagements contractuels pris par Microsoft envers l’écosystème des néonuages dépassent les 600 milliards de dollars : 23 milliards pour Nscale (destinés au déploiement de 200 000 puces GB300), le solde étant réparti entre CoreWeave, Nebius, IREN et Lambda Labs. Tous ces contrats portent exclusivement sur des GPU Nvidia. Microsoft est donc contrainte de compter fortement sur les néonuages, puisqu’elle ne parvient pas à faire face à la demande avec ses propres capacités, et que ses puces maison ne peuvent pas encore remplacer les GPU Nvidia.
Google emprunte quant à elle une voie différente : développement interne de ses TPU, construction autonome de centres de données (sans recourir aux néonuages), commercialisation de ses TPU auprès de tiers, et enfin concurrence directe sur le marché des néonuages via sa coentreprise avec Blackstone. Google n’a pas besoin des néonuages : elle entend devenir leur concurrente.
Cette divergence constitue le véritable pivot stratégique de cette levée de fonds. Plus Microsoft s’engage profondément avec les néonuages, plus Google cherche à les désintégrer. Ces choix divergents s’expliquent par des actifs fondamentaux différents : Microsoft ne possède pas de puce IA haut de gamme propre, tandis que Google dispose des TPU.
La faisabilité de la stratégie de Google repose sur les progrès tangibles réalisés avec les TPU. Anthropic a déjà migré massivement ses tâches d’entraînement vers les TPU dès 2025 ; Meta, SSI et xAI sont rapportés comme en train de négocier des commandes de TPU. Selon les sources internes de Google, les TPU offrent, sur certains workflows d’inférence, un rapport coût/performances 3 à 5 fois supérieur à celui des GPU Nvidia — un chiffre vérifié par plusieurs analystes indépendants.
Des destins asymétriques pour les « trois glaives »
Revenons sur les trois acteurs phares des néonuages : CoreWeave, Nebius et IREN.
Sur le plan des liquidités à court terme, Google ne représente pas une menace. Le carnet de commandes de CoreWeave s’élève déjà à près de 100 milliards de dollars au premier trimestre, incluant notamment un contrat de 21 milliards signé en mars avec Meta et un accord pluriannuel avec Anthropic. Nebius a généré 390 millions de dollars de revenus au premier trimestre, soit une hausse de 841 % en glissement annuel ; ses prévisions pour 2026 tablent sur des revenus compris entre 3 et 3,4 milliards de dollars, avec un taux d’exploitation annuel estimé entre 7 et 9 milliards. Un contrat pluriannuel de 27 milliards de dollars a déjà été signé avec Meta. IREN détient quant à lui des contrats de 9,7 milliards de dollars avec Microsoft et de 5,5 milliards avec Nvidia. Tous ces contrats sont fermement ancrés sur les GPU Nvidia et ne peuvent pas être immédiatement remplacés par des TPU.
Ce qui est remis en cause, c’est la narration sous-jacente à leurs valorisations. L’évaluation élevée de ces trois sociétés repose sur trois hypothèses : une pénurie extrême de puissance de calcul pour l’IA, l’absence d’alternative aux GPU Nvidia, et l’incapacité des hyperscalers à répondre à la demande par leur propre expansion. La série d’initiatives lancées par Google affaiblit progressivement chacune de ces hypothèses : les TPU constituent une alternative crédible, de nouvelles capacités de production sont en cours de déploiement, et lorsque la construction autonome ne suffit pas, la coentreprise avec Blackstone permet d’accélérer le rythme.
Pourtant, les situations respectives de ces trois entreprises sont radicalement différentes.
Le risque lié à la valorisation élevée de CoreWeave s’est partiellement dissipé, mais sa structure de dettes n’est pas encore apurée. Son positionnement sur le marché est celui d’« AWS à l’ère des GPU », et c’est aussi cette ambition maximale qui justifie sa prime de valorisation la plus élevée. Nvidia détient déjà environ 11 % du capital de CoreWeave, pour une valeur marchande d’environ 4,9 milliards de dollars, et a renforcé sa participation en janvier 2026 à hauteur de 87,20 $ par action. Ce lien étroit rend impossible pour CoreWeave toute transition vers les TPU : aux yeux des clients, elle incarne avant tout l’agent commercial des GPU Nvidia. Dès lors que le marché commence à croire sérieusement que les TPU constituent une option crédible de premier plan, la prime de valorisation de CoreWeave sera inévitablement réduite.
Nebius occupe une position intermédiaire. Sa pile technologique est relativement ouverte (son orchestrateur Soperator est open source, suivant la même voie que SUNK de CoreWeave) ; sa clientèle, bien qu’orientée majoritairement vers les GPU Nvidia, offre une plus grande flexibilité. Sa structure de dettes et de trésorerie est quasi compensée. Le fonds spéculatif Situational Awareness, dirigé par l’ancien chercheur d’OpenAI Leopold Aschenbrenner, a pris une position sur Nebius fin mai — une décision prise précisément après l’entrée en scène de Google, et qui parie sur la course entre croissance et valorisation.
IREN est la plus atypique. Issue de l’industrie minière du bitcoin, c’est l’acteur le plus lourd en actifs et celui dont la prime de valorisation est la plus faible parmi les trois « glaives ». Les flux de trésorerie issus des contrats de 9,7 milliards de dollars avec Microsoft et de 5,5 milliards avec Nvidia suffisent à assurer sa stabilité fondamentale. Elle n’est donc pas soumise à la pression d’une « narration de valorisation élevée » remise en cause, et, dans ce nouveau contexte, passe du statut de « plus faible » à celui de « plus stable ». Pourtant, elle n’est pas non plus bon marché.
Transition du marché de la puissance de calcul : de la pénurie à la segmentation des clients
L’impact secondaire de cette évolution réside dans une transformation structurelle du marché de la puissance de calcul.
Au cours des 18 derniers mois, ce marché a été typiquement un marché vendeur : Nvidia dictait le rythme de l’offre, et tous les acheteurs attendaient leur tour. Trois phénomènes de segmentation sont aujourd’hui en cours simultanément.
Premièrement, les laboratoires travaillant sur les modèles les plus avancés commencent à adopter des architectures multiples. Anthropic utilise déjà publiquement les TPU de Google, les puces Trainium d’AWS et les GPU Nvidia ; OpenAI serait également en train d’évaluer les TPU. Dès lors que l’utilisation multi-piles devient la norme chez les principaux laboratoires, l’étiquette « GPU Nvidia exclusif » des néonuages apparaît, aux yeux des clients, comme une limitation plutôt qu’un atout.
Deuxièmement, les stratégies des hyperscalers divergent nettement. Microsoft (fortement liée aux néonuages), Google (construction autonome + vente de puces + entrée sur le marché des néonuages) et Amazon (développement interne prioritaire de Trainium) poursuivent des orientations totalement différentes. Cette divergence détermine directement la composition de la clientèle des néonuages. À ce jour, leurs principaux clients sont Microsoft et Meta ; Google en est totalement absente. Si Microsoft réduit ses contrats externes en raison d’améliorations de ses puces Maia ou d’une réorganisation de ses relations avec OpenAI, cela créera un risque structurel pour les revenus des néonuages.
Troisièmement, une segmentation des coûts de financement émerge. Google finance ses investissements grâce à un mélange d’augmentation de capital, de cautionnement de Buffett et de flux de trésorerie opérationnels, ce qui lui donne un coût du capital quasi nul. Le dernier taux d’intérêt appliqué aux prêts contractés par CoreWeave est SOFR (taux de financement garanti sur une nuit) + 4,5 %. Dans un secteur aussi capital-intensif, où le cycle d’amortissement des GPU ne dépasse pas 5 à 7 ans, cet écart de coût du capital se transforme rapidement, par effet cumulé, en un désavantage mortel. Les néonuages existent aujourd’hui parce que les GPU Nvidia restent une denrée rare ; dès qu’ils passeront du statut de bien rare à celui de bien relativement abondant, les acteurs disposant du coût de financement le plus bas reprendront le contrôle du marché. C’est précisément ce scénario que Google anticipe.
Trois indicateurs à suivre
En définitive, cette levée de fonds de 80 milliards de dollars envoie au marché un signal clair : Google considère désormais le marché de la puissance de calcul pour l’IA comme un terrain à redistribuer entièrement. Les contrats à court terme de CoreWeave, Nebius et IREN resteront viables pendant deux à trois ans, mais la thèse de valorisation fondée sur la « supposée unicité des GPU Nvidia » vient d’être fissurée de l’extérieur par la stratégie globale de Google.
Il suffit désormais de suivre trois indicateurs clés : la coentreprise Google-Blackstone réussira-t-elle à mettre en service, d’ici 2027, sa capacité de 500 mégawatts ? La liste des clients des TPU s’étendra-t-elle au-delà d’Anthropic pour inclure Meta et xAI ? Microsoft entamera-t-elle des discussions avec Google sur les TPU si ses relations avec OpenAI se tendent ? Dès que deux de ces trois éléments seront confirmés, la narration entourant les « trois glaives » devra être entièrement réécrite.
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