Lorsque Google veut aussi « imprimer des actions » pour créer de l'IA, qui a brisé la narration de Neocloud à haute valorisation ?

Auteur : Ada, Deep潮 TechFlow

Récemment, Google a annoncé sa première levée de fonds en actions depuis 2005. En reliant les trois mouvements de Google au cours des 90 derniers jours, ces 80 milliards ne concernent pas seulement la capacité de production, mais pointent vers le fait que Nvidia GPU domine le marché de la puissance de calcul AI. La conséquence la plus directe concerne le trio de Neocloud : CoreWeave, Nebius, IREN, qui ont misé sur « l’unicité » de Nvidia dans leur valorisation.

Le puzzle complet des trois mouvements

Le 22 avril, lors du Google Cloud Next '26, Google a lancé la 8ème génération de TPU, divisée en TPU 8t dédié à la formation et TPU 8i dédié à l’inférence, deux puces distinctes. Dans la même annonce produit, Google a pour la première fois indiqué qu’il commencerait à vendre des TPU à certains opérateurs de centres de données tiers. C’est la première fois en dix ans, depuis la production en série des TPU en 2015, que Google Cloud est officiellement impliqué.

Le 24 mai, Google et Blackstone ont annoncé la création d’une coentreprise. Blackstone a initialement investi 5 milliards de dollars en actions, avec un effet de levier pouvant atteindre 25 milliards, Blackstone étant l’actionnaire majoritaire, Google fournissant TPU et logiciels. La nouvelle société se positionne comme fournisseur de calcul en tant que service, ce qui correspond au modèle standard de Neocloud. L’objectif est de déployer 500 MW d’ici 2027, sous la direction de Benjamin Treynor Sloss, ancien cadre supérieur de Google. Le jour de l’annonce, CoreWeave a chuté de 3,8 %, Nebius de 1 %.

Le 1er juin, Google a annoncé une levée de fonds en actions de 80 milliards de dollars. Elle a utilisé cette somme pour épuiser un outil de financement en actions jamais mobilisé depuis 2005, comprenant 15 milliards de dollars d’actions privilégiées convertibles, 15 milliards d’actions ordinaires de classe A/C en souscription, un plan d’augmentation de capital ATM de 40 milliards, ainsi qu’un investissement privé de 10 milliards de dollars de Buffett.

En regroupant ces trois mouvements, Google trace simultanément trois voies : auto-construction de centres de données, vente de puces, et développement de Neocloud. En réalité, ces trois stratégies représentent trois formes d’infiltration du même stack de puissance de calcul TPU. Qualifier cette démarche de simple expansion d’un géant sous-estime la véritable ambition de Google : il tente de refaire le marché de la puissance de calcul dominé par Nvidia GPU avec ses TPU.

Les véritables raisons de la levée de fonds de 80 milliards

Les communiqués médiatiques assimilent cette levée à une infrastructure AI, mais c’est une erreur. Google précise dans ses documents SEC que, dans le cadre du plan ATM de 40 milliards, environ 30 milliards sont destinés à couvrir les obligations fiscales liées à la rémunération en actions des employés en 2026, une « disposition administrative » plutôt qu’un investissement en capital supplémentaire.

En excluant cette part, le « vrai argent frais » destiné à l’infrastructure AI s’élève à environ 50 milliards, comprenant 15 milliards d’émission d’actions sous souscription, 10 milliards d’investissement privé Buffett, et 10 milliards d’ATM restant.

En comparaison, la dépense en capital annuelle de Google pour 2026 est estimée entre 1800 et 1900 milliards de dollars, et elle devrait « augmenter significativement » en 2027. Ces 50 milliards ne couvrent qu’un peu plus du quart de cette dépense annuelle, le reste devant venir du flux de trésorerie opérationnel, de la dette et de nouvelles levées.

Cela explique pourquoi Google doit recourir à l’émission d’actions. En Q1 2026, le chiffre d’affaires de Google Cloud a augmenté de 63 % en glissement annuel, avec un carnet de commandes doublé, passant de 230 milliards à plus de 460 milliards de dollars. La demande contractuelle dépasse déjà largement la capacité de production auto-construite de Google. En d’autres termes, même une entreprise aussi rentable que Google doit commencer à diluer ses actions pour financer ses investissements AI.

Le private equity de Buffett de 10 milliards est un autre détail à part dans cette levée. Buffett, dont la participation dans le marché primaire est presque inexistante depuis 60 ans, n’a généralement pas participé à ce type de financement pour les « nouvelles économies ». Son achat à prix fixe de 351,81 dollars pour la classe A et 348,20 dollars pour la classe C ressemble davantage à une certification d’identité, attestant que « l’infrastructure AI comme actif » est désormais reconnue.

Microsoft vs Google : deux trajectoires qui se croisent

Pour comprendre la véritable signification de cette levée, il faut comparer les deux plus grands acheteurs de puissance de calcul.

Microsoft suit une stratégie « auto-construction + Neocloud externalisé ». Son développement de puces maison Maia n’a pas progressé comme prévu, et la demande en puissance pour l’entraînement et l’inférence d’OpenAI connaît une croissance exponentielle. Depuis fin 2025, Microsoft a engagé plus de 60 milliards de dollars en contrats avec Neocloud : 23 milliards pour Nscale (déploiement de 200K unités GB300), le reste réparti entre CoreWeave, Nebius, IREN, Lambda Labs. Tous ces contrats utilisent des GPU Nvidia. Microsoft dépend fortement de Neocloud car sa capacité interne ne suffit pas, et ses propres puces ne rivalisent pas avec Nvidia.

Google, quant à lui, emprunte une autre voie. Il développe ses TPU en interne, construit ses centres de données (sans dépendre de Neocloud), et cherche maintenant à vendre ses TPU à d’autres, tout en utilisant la JV avec Blackstone pour conquérir le marché Neocloud. Google n’a pas besoin de Neocloud, il veut devenir son concurrent.

Ce bifurcation constitue le véritable levier stratégique de cette levée. Plus Google s’éloigne de Neocloud, plus Microsoft y reste lié. La différence réside dans les actifs sous-jacents : Microsoft ne possède pas ses propres puces AI haut de gamme, Google en possède. La progression de TPU est le socle de cette stratégie. En 2025, Anthropic a déjà migré massivement ses entraînements vers TPU, et Meta, SSI, xAI seraient en discussion pour des commandes TPU. Selon Google, le rapport coût/efficacité de TPU dans certains workflows d’inférence est de 3 à 5 fois supérieur à celui des GPU Nvidia, un chiffre confirmé par plusieurs analystes indépendants.

Le destin asymétrique des trois acteurs

Revenons au trio Neocloud : CoreWeave, Nebius, IREN.

À court terme, Google ne constitue pas une menace pour eux. CoreWeave a déjà un carnet de commandes de près de 1000 milliards de dollars, incluant un contrat Meta de 21 milliards signé en mars et un contrat avec Anthropic sur plusieurs années. Nebius a réalisé un chiffre d’affaires de 390 millions de dollars au premier trimestre, en hausse de 841 %, avec une prévision annuelle de 3,0 à 3,4 milliards, et un taux d’exploitation annuel de 70 à 90 milliards, avec un contrat de 27 milliards signé avec Meta sur cinq ans. IREN détient des contrats de 9,7 milliards avec Microsoft et 5,5 milliards avec Nvidia. Tous ces contrats sont liés à des GPU Nvidia, que Google TPU ne peut pas remplacer.

Ce qui est remis en question, c’est la narration sur la valorisation. La valorisation élevée de ces trois acteurs repose sur trois hypothèses : une demande extrême de puissance AI, Nvidia GPU comme seule option, et la croissance insuffisante des capacités internes des hyperscalers. La stratégie de Google fragilise chacune de ces hypothèses. TPU constitue une véritable alternative, la nouvelle capacité de production rattrape la demande, et la dépendance à l’auto-construction diminue avec la JV.

Mais leur situation est très différente.

CoreWeave voit son risque de surévaluation partiellement levé, mais sa dette n’est pas encore totalement remboursée. Son positionnement est celui d’un « AWS de l’ère GPU », avec la plus haute valorisation. Nvidia détient environ 11 % de CoreWeave, avec une capitalisation de près de 4,9 milliards de dollars, et a doublé sa participation en janvier 2026 à 87,20 dollars par action. Cette dépendance profonde empêche CoreWeave de se tourner vers TPU, car dans la perception client, il reste un agent Nvidia GPU. La stratégie de Google, en faisant croire que TPU devient une option de premier choix, pourrait faire diminuer la prime de valorisation de CoreWeave.

Nebius occupe une position intermédiaire. Sa stack technologique est relativement ouverte (Soperator open source, similaire à la stratégie SUNK de CoreWeave). Sa clientèle, bien que majoritairement Nvidia GPU, est plus flexible. La dette et la trésorerie de Nebius sont proches de s’équilibrer. Fin mai, le fonds de couverture de l’ancien chercheur d’OpenAI, Leopold Aschenbrenner, a commencé à prendre position dans Nebius, après l’entrée de Google, pariant sur la vitesse de croissance et la valorisation.

IREN est la plus atypique. Issue du minage de Bitcoin, c’est la plus asset-heavy et la moins surévaluée. Les flux de trésorerie issus des contrats avec Microsoft (97 milliards) et Nvidia (55 milliards) suffisent à soutenir ses fondamentaux. Elle n’est pas sous la pression de la « narration sur la surévaluation ». Dans ce nouveau contexte, IREN passe de « la plus faible » à « la plus stable », même si elle n’est pas bon marché.

Transition du marché de la puissance de calcul d’une offre excédentaire à une segmentation client

La seconde conséquence de cette évolution est la transformation structurelle du marché de la puissance de calcul.

Le marché AI de ces 18 derniers mois a été un marché de vendeurs, Nvidia contrôlant l’offre, tous les acheteurs faisant la queue. Désormais, trois couches se forment simultanément.

Premièrement, les laboratoires de modèles avancés adoptent une multi-stack. Anthropic utilise déjà Google TPU, AWS Trainium et Nvidia GPU, et OpenAI serait en train d’évaluer TPU. La standardisation sur plusieurs stacks pour les laboratoires de pointe rend la dépendance à Nvidia GPU « exclusive » moins pertinente, et le label Neocloud devient une limite du point de vue client.

Deuxièmement, la bifurcation des hyperscalers s’accélère. Microsoft (fortement lié à Neocloud), Google (auto-construction + vente de puces + Neocloud), Amazon (principalement Trainium) suivent des trajectoires très différentes. Cette divergence influence la structure client de Neocloud. Actuellement, ses principaux clients sont Microsoft et Meta, Google étant absent. Si Microsoft réduit ses externalisations suite à des améliorations de Maia ou à des changements dans sa relation avec OpenAI, cela pose un risque structurel pour les revenus de Neocloud.

Troisièmement, la segmentation du coût du capital. Google utilise des actions, Buffett et le flux de trésorerie opérationnel, avec un coût quasi nul. CoreWeave, en revanche, a un coût d’emprunt récent basé sur SOFR + 4,5 %. Dans un secteur capitalistique où la dépréciation des GPU se fait en 5 à 7 ans, cette différence de coût de financement peut devenir critique. La survie actuelle de Neocloud repose sur la rareté des GPU Nvidia ; si ceux-ci deviennent plus abondants, le marché sera dominé par ceux qui ont le coût de financement le plus faible. C’est la stratégie de Google.

Les trois indicateurs à suivre

Pour revenir à cette levée de 80 milliards, le vrai signal envoyé par Google est qu’il considère désormais la puissance de calcul AI comme un marché à redistribuer. CoreWeave, Nebius, IREN peuvent maintenir leurs contrats courts de deux à trois ans, mais la narration de « Nvidia comme seule option » est en train d’être déchirée par la stratégie combinée de Google.

Les trois points à surveiller : si la JV Google-Blackstone peut atteindre 500 MW d’ici 2027, si la liste de clients TPU s’étend de Anthropic à Meta et xAI, et si Microsoft, en cas de tensions avec OpenAI, revient à la discussion sur TPU. Si deux de ces trois éléments se réalisent, l’histoire des trois acteurs devra être réécrite.