NVIDIA « n'acquiert pas » une startup dans le cadre d'un accord de 6 milliards de dollars

Fin 2025, NVIDIA a annoncé la plus grande transaction de son histoire, dans le cadre de laquelle elle a payé 20 milliards de dollars pour « ne pas acquérir » la startup de puces IA Groq (Groq, et non le Grok d'Elon Musk). Que signifie « ne pas acquérir » ? Dans le cadre de l'accord, NVIDIA a payé pour une licence complète sur le matériel et la technologie de Groq, et a intégré le fondateur de Groq ainsi que l'un des développeurs du TPU de Google. Comme il ne s'agit pas d'une acquisition standard, elle a évité tous les maux de tête réglementaires qui accompagnent l'acquisition complète d'un concurrent. Aujourd'hui, NVIDIA annonce à nouveau un accord similaire de plusieurs milliards de dollars avec des conséquences très intéressantes.

6 milliards de dollars pour l'infrastructure et l'équipe, sans les fondateurs

Dans le cadre du nouvel accord, NVIDIA paiera 6 milliards de dollars à la startup américaine Poolside en échange de l'utilisation de ses modèles d'IA. L'accord comprend également le transfert de 109 employés de Poolside vers le géant des puces. Les parties ont également décidé que NVIDIA investirait 1 milliard de dollars supplémentaires dans Poolside sur la base d'une valorisation pré-monétaire de 12 milliards de dollars. Contrairement à l'accord Groq, les fondateurs de Poolside, dont l'ancien CTO de GitHub, ne rejoindront pas NVIDIA à ce stade, contrairement à une partie importante des ingénieurs de l'entreprise.

La startup, fondée en 2023, est spécialisée dans le développement de grands modèles de langage pour l'automatisation des tâches de programmation en langage naturel. La technologie comprend le modèle Laguna et l'infrastructure d'entraînement Model Factory – pour laquelle NVIDIA a payé cette somme énorme.

Mais pourquoi, en fait ?

Pourquoi NVIDIA est-elle prête à payer autant d'argent pour accéder aux systèmes et à l'équipe d'une jeune startup ? Un rapport du Wall Street Journal révèle le motif derrière cette démarche : le fabricant de puces veut utiliser cet accord pour devenir l'acteur leader dans le domaine des « poids ouverts » (open weights).

Un modèle à « poids ouverts » est un LLM qui permet aux utilisateurs et aux développeurs de télécharger, d'exécuter et d'ajuster le modèle de manière indépendante, contrairement à un modèle « fermé ». Bien que les données d'entraînement restent généralement confidentielles, le résultat de l'entraînement (les poids) atteint le grand public. NVIDIA investit depuis des années dans la série de modèles open source Nemotron – un développement basé, entre autres, sur la technologie de la société israélienne Deci AI, acquise en 2024.

Selon le rapport, NVIDIA veut concurrencer la domination d'entreprises chinoises comme Moonshot (développeur des modèles Kimi), DeepSeek et Alibaba, qui parviennent déjà aujourd'hui à offrir des performances impressionnantes très proches des modèles fermés les plus avancés d'OpenAI et d'Anthropic.

Partenaire ou concurrent ?

Il est important de noter que si NVIDIA atteint cet objectif, elle ne se contentera pas de concurrencer les entreprises chinoises, mais se positionnera comme un concurrent direct de ses clients et partenaires, notamment Anthropic et OpenAI. Le WSJ note que le nouveau modèle géant sur lequel NVIDIA travaillera restera sous la marque Nemotron. L'un de ces modèles a même servi d'infrastructure pour un modèle de langage géant entraîné en hébreu par Dicta.

Cette démarche poursuit la stratégie que NVIDIA a présentée en mars dernier lors de la conférence GTC, lorsqu'elle a dévoilé la coalition Nemotron – une collaboration d'entreprises comme Mistral, Perplexity et le Thinking Machines Lab de Mira Murati pour le partage de données, d'expertise et de ressources informatiques.