Nvidia et Poolside : 6 milliards pour l’Open AI américaine 2026

Nvidia prépare l’un de ses mouvements les plus agressifs hors du marché des puces. Le groupe dirigé par Jensen Huang a conclu un accord de 6 milliards de dollars pour obtenir une licence non exclusive sur la technologie développée par la startup Poolside et compte embaucher plus d’une centaine de ses salariés. A ce chiffre s’ajoutera un investissement en actions d’un milliard de dollars dans l’entreprise, évalué à 12 milliards de dollars avant l’injection de nouveaux capitaux.

Les termes de la transaction sont ressortis les 20 et 21 août 2026 d’une lettre adressée par Poolside aux investisseurs, initialement obtenue par la newsletter Newcomer puis confirmée par Bloomberg et le Wall Street Journal. Nvidia n’a pas encore publié de communiqué dédié à l’accord.

La valeur économique de l’accord dépasse donc les 7 milliards de dollars compte tenu de la licence et de l’investissement. Mais Nvidia n’achète pas Poolside. La startup continuera d’exister et les fondateurs Eiso Kant et Jason Warner, ainsi que la directrice Margarida Garcia, resteront dans l’entreprise. La licence sur la technologie est également non exclusive.

Cependant, l’opération permet à Nvidia d’acquérir ce qui l’intéresse le plus : des compétences, des systèmes de formation de modèles et une grande partie du groupe de recherche qui a construit la famille. Lagune.

Plus d’une centaine d’ingénieurs vers Nemotron

Selon Bloomberg, Nvidia proposera des emplois à plus d’une centaine d’employés de Poolside. D’autres reconstructions basées sur la lettre aux investisseurs indiquent 109 personnes. Une part substantielle devrait être allouée à Nemotron, la famille de modèles d’intelligence artificielle développés directement par le constructeur de processeurs.

Poolside a été fondée en 2023 par Eiso Kant et Jason Warner, ancien directeur de la technologie de GitHub. La société s’est principalement concentrée sur l’intelligence artificielle appliquée à la programmation et a construit en interne des systèmes pour former et améliorer les modèles destinés aux développeurs.

La technologie couverte par la licence est indiquée comme «Usine modèle« , l’infrastructure logicielle utilisée pour créer les modèles Laguna. Poolside affirme que Laguna S 2.1 possède 118 milliards de paramètres au total, dont 8 milliards actifs, et une fenêtre contextuelle d’un million de jetons. La société met à disposition les poids de ses modèles et affirme vouloir contribuer à la construction d’un écosystème occidental de modèles à poids ouvert.

Pour Nvidia, la valeur de la transaction découle donc également du transfert de capital humain. Le groupe peut intégrer une équipe qui a déjà construit des modèles avancés et l’utiliser pour accélérer un programme interne dont le développement nécessiterait du temps et des ressources grâce aux seules nouvelles embauches.

La réponse américaine aux modèles chinois

L’investissement prend une portée industrielle plus large car le marché des modèles à poids ouvert est devenu l’un des principaux domaines de concurrence entre les États-Unis et la Chine.

« Open-weight » fait référence à des systèmes dont les poids peuvent être téléchargés et utilisés par les développeurs, souvent avec la possibilité de les modifier ou de les spécialiser. Le terme ne signifie pas nécessairement « open source » : les licences, les données de formation et le code peuvent rester soumis à des limitations même lorsque des pondérations sont disponibles.

Aux États-Unis, une part importante des investissements privés a été absorbée par des entreprises qui distribuent principalement des modèles propriétaires via des services cloud et des interfaces API, comme OpenAI et Anthropic.

En Chine cependant, des groupes comme DeepSeek, Moonshot AI et Z.ai ont gagné en visibilité internationale grâce à des modèles aux poids accessibles.

Le tournant le plus notable s’est produit en janvier 2025 avec DeepSeek. La diffusion de son modèle à des coûts inférieurs à ceux attendus par les investisseurs a contribué à une forte correction des valeurs technologiques américaines, notamment Nvidia, car elle a remis en question l’idée selon laquelle seuls d’énormes investissements dans les infrastructures pouvaient produire des systèmes compétitifs.

Depuis, la course ne s’est pas arrêtée. Nvidia considère la disponibilité de modèles américains ouverts comme un facteur économique autant que technologique : si les entreprises, les développeurs et les gouvernements adoptent largement les modèles chinois, Pékin pourrait gagner une place importante dans les standards et les écosystèmes logiciels qui se forment autour de l’intelligence artificielle.

Nemotron devient une plateforme industrielle

Nvidia avait déjà préparé le terrain les mois précédents. En mars 2026, lors de la conférence GTC, la société a annoncé la Nemotron Coalition, une collaboration qui rassemble Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Mistral AI, Perplexity, Reflection AI, Sarvam et Thinking Machines Lab.

Le projet implique le partage de données, de puissance de calcul, d’évaluations et d’expertise pour construire des modèles de frontières ouvertes. Selon Nvidia, le premier modèle développé par la coalition sera créé en collaboration avec Mistral AI et constituera la base de la future famille Nemotron 4.

Le 11 août, Nvidia a également publié Nemotron 3.5 Lightning, un modèle mixte d’experts avec 30 milliards de paramètres au total, dont 3 milliards actifs. L’entreprise le présente comme un système destiné principalement aux agents d’intelligence artificielle qui doivent effectuer de grandes quantités d’opérations avec des temps de réponse courts. Les poids, les données et certaines procédures de formation sont à la disposition des développeurs.

L’acquisition des compétences de Poolside peut permettre à Nvidia d’intervenir sur des modèles de plus grandes dimensions et ambitions. Selon le Wall Street Journal, le groupe ambitionne de développer d’ici l’année prochaine une version de Nemotron capable d’approcher les meilleurs modèles frontières.

Pour Nvidia, les modèles servent également à vendre des puces

Cette stratégie peut paraître inhabituelle pour une entreprise qui tire une part prédominante de ses bénéfices de la vente de processeurs et de systèmes de centres de données. En fait, la création d’un écosystème de modèles élargit potentiellement le marché du matériel Nvidia.

Plus les entreprises peuvent télécharger, personnaliser et utiliser un modèle, plus la demande en puissance de calcul nécessaire pour le former et l’exploiter peut augmenter. Nvidia peut donc distribuer des modèles ouverts et vendre simultanément des GPU, des serveurs, des systèmes réseau et les logiciels pour les faire fonctionner.

L’entreprise étend la même logique au financement des infrastructures. Le 10 août 2026, elle a annoncé des accords avec Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs et KKR pour créer des plates-formes conçues pour mobiliser plus de 500 milliards de dollars de capitaux privés pour l’infrastructure informatique de l’IA au fil du temps.

Quelques jours plus tard, l’implication de Nvidia dans le grand projet de centre de données pour OpenAI dans l’Ohio, développé avec SB Energy, a également émergé. Le groupe de semi-conducteurs fournira des puces et un soutien financier au projet, montrant comment Huang souhaite occuper plusieurs niveaux de la chaîne de valeur : processeurs, infrastructure, financement, logiciels et modèles.

La relation avec OpenAI et Anthropic devient plus complexe

Cependant, l’expansion des modèles introduit une tension commerciale. OpenAI et Anthropic font partie des grands utilisateurs d’infrastructures basées sur les GPU Nvidia. En renforçant Nemotron, l’éditeur de processeurs entre sur le même marché que les clients qui ont alimenté la croissance de son activité.

Le conflit n’est pas complet. OpenAI et Anthropic vendent principalement l’accès à des systèmes propriétaires très avancés, tandis que Nvidia vise à créer une plate-forme ouverte pouvant être adaptée par les entreprises et les développeurs. Cependant, les segments se chevauchent lorsqu’une entreprise doit décider quel modèle utiliser pour créer un produit ou un agent autonome.

Même les grands laboratoires tentent de réduire leur dépendance à l’égard de Nvidia. Google utilise ses propres TPU depuis des années, tandis que d’autres sociétés développent ou mettent en service des accélérateurs personnalisés. La concurrence affecte donc les deux côtés de la relation commerciale : Nvidia entre dans les logiciels de ses clients et ces derniers recherchent des alternatives aux puces Nvidia.

Le choix de soutenir des modèles ouverts permet à Huang d’éviter que le marché ne soit concentré autour d’un petit nombre de laboratoires capables d’imposer des technologies matérielles différentes des siennes.

Le problème de Poolside était le coût du calcul

La lettre de Poolside aux investisseurs offre également une mesure du montant de capital requis aujourd’hui pour rivaliser aux plus hauts niveaux de l’intelligence artificielle.

La société a déclaré qu’elle disposait d’environ six semaines fin 2025 pour lever les 2 milliards de dollars nécessaires au financement d’un cluster composé de 40 000 systèmes Nvidia GB300. Le cycle n’a pas été achevé dans les délais prévus et Poolside a perdu l’accès à la capacité de calcul.

Ce cas montre à quel point il est difficile pour une startup indépendante de supporter des coûts de formation croissants. Poolside disposait de la technologie, des chercheurs et des modèles compétitifs, mais pas de la même capacité financière et infrastructurelle que des groupes disposant de dizaines de milliards de dollars disponibles pour les centres de données et les processeurs.

Pour Nvidia, cette limite devient un avantage concurrentiel. Le constructeur ne doit pas seulement acheter de la puissance de calcul : il contrôle la technologie qui en est un élément clé. Il peut donc mettre les chercheurs du Poolside en mesure d’utiliser des infrastructures difficilement accessibles pour une startup indépendante.

Un accord qui n’est pas une acquisition

La structure financière mérite également une attention particulière. Poolside continuera à fonctionner, la licence restera non exclusive et les fondateurs ne déménageront pas chez Nvidia. La société a écrit aux actionnaires que l’opération ne constitue ni une acquisition ni une simple acquisition de personnel.

Nvidia a déjà utilisé des formules basées sur les licences technologiques et les transferts de salariés. The Next Web cite, entre autres, l’accord précédent avec Groq, dans lequel Nvidia aurait payé environ 20 milliards de dollars pour licencier la technologie et embaucher des ingénieurs, laissant l’entreprise formellement indépendante.

Ces structures attirent l’attention car elles permettent aux grandes entreprises technologiques de sécuriser la propriété intellectuelle et les équipes de recherche sans acheter l’ensemble de l’entreprise. Cependant, l’appréciation réglementaire dépend des termes de chaque transaction et des autorités compétentes : la forme contractuelle ne suffit pas à établir si un accord doit être soumis à des contrôles antitrust.

Nvidia tente de contrôler plusieurs couches de l’économie de l’IA

L’accord avec Poolside amène Nvidia au-delà du rôle de principal fournisseur d’accélérateurs d’intelligence artificielle. Le groupe finance des startups, accompagne des centres de données, crée des logiciels, développe des modèles et mobilise des capitaux pour de nouvelles infrastructures.

Le pari économique est qu’un marché plus vaste de l’IA, moins dépendant de quelques modèles propriétaires, génère également une demande de puissance de calcul plus distribuée. Dans ce schéma, un modèle Nemotron compétitif avec les plateformes DeepSeek, Kimi ou américaines aurait de la valeur même si Nvidia ne le monétisait pas en tant que service fermé : il pourrait augmenter le nombre d’entreprises construisant des applications au-dessus de l’écosystème matériel et logiciel du groupe.

Au lieu de cela, Poolside obtient une solution au problème qui avait freiné sa croissance : l’accès au capital et à la puissance de calcul à une échelle difficile à atteindre en tant qu’entreprise indépendante. Les investisseurs reçoivent de la valeur de la licence, tandis que la startup maintient une structure d’entreprise autonome.

Le résultat industriel dépendra des performances des prochains Nemotrons. Cependant, les 6 milliards payés pour la technologie de Poolside indiquent à quel point Nvidia accorde de la valeur aux modèles ouverts : après avoir bâti le leader mondial du matériel d’IA, Huang veut empêcher que la couche logicielle située au-dessus de ces processeurs ne soit contrôlée uniquement par OpenAI, Anthropic, Google ou des fabricants chinois.