Parlons de l'achat de puissance de calcul

tu appelles ton pote chez Nvidia « yo je peux avoir 1000 B300 et mettre un peu d’Infiniband là-dessus » Nvidia répond « ça va prendre 30 semaines mais comme t’es mon pote je pourrais peut-être te glisser dans un envoi parce que quelqu’un (clin d’œil clin d’œil OpenAI) vient d’acheter 200 000 GPU »

« carré »

tu appelles ta copine chez un OEM « tu peux me faire un devis pour des B300 refroidis par air ? » « ouais ça serait 10 milliards de dollars » tu rappelles ton pote chez Nvidia « yo l’OEM vient de me dire que ça serait 10 milliards de dollars » « non laisse-moi leur parler voir ce que je peux faire » l’OEM rappelle « désolé on a révisé notre devis à 5 milliards de dollars mais est-ce que > t’as un colo ? » « carré laisse-moi aller parler à mon gars » tu appelles ton gars du colo « yo t’as encore du courant à Santa Clara ? » « non désolé on vient de remplir ça mais je pourrais te mettre à Montréal » « ok génial alors c’est bon » « sg mais on vient de parler à la banque tu peux mettre genre 50 % d’acompte sur un contrat de 3 ans à genre 4,50 $/GPU/h et d’ailleurs c’est seulement 95 % de disponibilité sur le réseau et les GPU »

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Le plus grand goulot d’étranglement dans l’industrie des GPU en ce moment, ce ne sont pas les puces, le CoWoS, ni même l’électricité.

Oui, bien sûr, les délais s’allongent, Nvidia annonce des hausses de prix, les OEM augmentent discrètement leurs prix, les wafers sont plus rares que jamais, des mini-monopoles sont dispersés dans toute la chaîne d’approvisionnement complexe et vaste, mais au final, si vous avez assez d’argent, rien de tout cela n’a d’importance.

Ils vous diront qu’il faut 30 semaines pour obtenir un commutateur NVLink, mais achetez-en assez ou payez assez, et ça tombe à 14 ! Toute l’industrie est délibérément construite sur des relations et est très « si tu sais, tu sais », mais le plus gros problème est en fait beaucoup plus simple.

Le plus gros problème, c’est le crédit. Plus précisément, le manque de marchés résiduels.

La valeur résiduelle est essentiellement la valeur de l’actif à la fin de son amortissement. Pensez à une voiture d’occasion après un leasing et à ce qu’elle vaut. De toute évidence, au moins le prix de ses pièces a de la valeur, sinon la voiture fonctionnelle.

Mais personne ne sait comment modéliser la valeur résiduelle des GPU. Par exemple, les banques la modélisent simplement à 0 après un amortissement linéaire, car il n’existe pas de marché public liquide.

La valeur résiduelle est importante car c’est le facteur bloquant pour titriser l’actif et créer un instrument de couverture des risques permettant un coût du capital plus faible. C’est mauvais pour les petits acteurs, car ils n’ont pas accès à un financement bon marché.

Quand les taux en vigueur pour ces prêts sont SOFR + 900 points de base (le SOFR est le taux d’intérêt utilisé pour fixer le prix des prêts en dollars américains, des dérivés et des obligations), vous avez besoin d’acomptes massifs qu’aucun petit acteur ne peut se permettre.

Pour illustrer, considérons cet exemple réaliste de financement coûteux.

Disons que vous achetez des B300, 128 nœuds (8 GPU) pour 5 ans, à 3,50 $/h/GPU, 30 % d’acompte (en dessous du prix actuel du marché d’ailleurs).

VCT = 128 \ 8 \ 3,50 \ 24 \ 365 * 5 =

156 979 200 $

ce qui signifie que votre acompte est de 156 979 200 * 0,3 =

47 093 760 $

.

Gardez à l’esprit que vous priez pour que les SLA soient bons, probablement 14 semaines de RFS sur certaines constructions SMCI où ils ont sourcé des pièces dans un coin de Malaisie qui ne peuvent pas être remplacées quand elles tombent en panne exactement un an plus tard.

Vous avez 47 093 760 $ qui traînent en tant que startup ? Vous êtes sûr de pouvoir remplir immédiatement ces nœuds ? Oh, et c’est fabriqué sur commande, donc ils ne commanderont les pièces qu’une fois que vous aurez signé et vous ne pouvez même pas les tester avant.

Aussi, 128 nœuds de B300 refroidis par air représentent environ 2,5 MW, refroidissement compris. Le chiffre d’affaires d’Anthropic est d’environ 50 millions $ / MW.

En supposant que vous puissiez extraire des revenus de votre calcul comme Anthropic, vous n’obtenez que 125 millions $ pour vos 128 nœuds de B300. Vous payez 32 millions $ de plus que cela, ce que vous pouvez considérer comme la prime que vous payez sur votre prêt.

Bon, assez râlé. Penchons-nous sur les résiduels, comment l’industrie les gère actuellement, comment d’autres industries les gèrent, et à quoi l’avenir pourrait ressembler.

À quoi ressemblent les gros contrats publics actuels ?

Comment gèrent-ils la valeur résiduelle ?

En août 2026, NVIDIA a déposé un document intitulé Garantie de Valeur Résiduelle. Il promet une valeur minimale allant jusqu’à 105 milliards $ sur les centres de données que SB Energy construit pour OpenAI, environ 4,25 GW. Le fabricant de puces garantit la valeur résiduelle, l’affaire est classée, non ? Lisez le dépôt.

La valeur garantie est définie comme les coûts liés au centre de données, à l’électricité et à la transmission, et l’équipement propre de NVIDIA est exclu dans une clause de reprise séparée du montant garanti. La garantie couvre le bâtiment et l’alimentation électrique, pas les puces installées à l’intérieur. NVIDIA refuse délibérément de mettre un chiffre sur les GPU.

Et le prêt senior garanti de 926 millions $ de Lambda ? Il est au prix de SOFR + 300 et 99,5, porte un Baa2 de Moody’s, est garanti par les serveurs GPU et les flux de trésorerie qu’ils génèrent, et s’amortit complètement jusqu’à une échéance en 2030 que l’entreprise décrit comme alignée sur les flux de trésorerie contractuels et la durée de vie utile de l’infrastructure.

Mais ce qui fait le vrai travail, c’est l’annonce : « dédié à un acheteur de qualité investissement. » Le client ancre le crédit, pas une valeur de liquidation observable.

Puis il y a CoreWeave, qui a emprunté plus que quiconque contre des GPU dans les archives publiques. Ses prêts sont des prêts à terme à tirage différé : un groupe de prêteurs s’engage sur une somme d’argent à l’avance, et CoreWeave la tire au fur et à mesure que les GPU sont livrés dans le cadre d’un contrat client spécifique, de sorte que le prêt et le contrat grandissent ensemble. Le plus important est de 8,5 milliards $ et a obtenu un A3 de Moody’s, que CoreWeave a appelé le premier financement garanti par GPU noté « investment grade ».

Si une hypothèse de valeur résiduelle existe quelque part dans les prêts sur GPU, elle devrait être dans ces documents, alors je les ai lus.

J’ai effectué une recherche en texte intégral du dernier accord : 35 occurrences de GPU, et zéro pour chaque terme qu’un prêteur utiliserait pour évaluer le matériel par rapport à une référence externe. Pas d’évaluation, pas de valeur résiduelle, pas de liquidation ordonnée, pas de taux d’avance, pas de ratio prêt-valeur, pas de base d’emprunt, pas de revente.

Comment d’autres industries d’actifs d’occasion ont-elles géré la valeur résiduelle ?

Comment cela émerge-t-il pour les GPU ?

Une voiture d’occasion peut être évaluée par rapport à l’Indice de Valeur des Véhicules d’Occasion Manheim, un indice de référence construit par analyse statistique de plus de 5 millions de transactions de gros par an, et suffisamment solide pour que Kalshi ait listé des contrats qui s’y règlent. La même plateforme liste des contrats spot pour la mémoire DDR5. Dans les deux cas, le marché peut pointer vers un prix externe, dérivé de transactions, pour la chose elle-même, alors que les marchés du calcul n’ont que la moitié de l’équation.

Pour les GPU, nous avons les échelles H100 de Kalshi, qui sont des marchés binaires bilatéraux empilés par prix d’exercice. Ce sont des contrats cotables dans un marché encore minuscule. Silicon Data publie également un indice de location H100 quotidien sur un ticker Bloomberg et l’étend sur une courbe de 36 mois. Ornn fournit le règlement pour Kalshi.

Le CME doit lister des contrats à terme sur la location de H100 et B200 réglés en espèces le 5 octobre, sous réserve d’examen réglementaire. Le marché du calcul a finalement fait ce que les marchés de matières premières font. Il a construit un taux.

Un contrat à terme sur la location est utile pour un néo-cloud dont les revenus évoluent avec les prix des heures de GPU. Il fait beaucoup moins pour un prêteur se tenant dans une salle de données après un défaut, essayant de décider ce qu’un rack particulier rapportera. La génération, la topologie, l’état, l’emplacement, l’alimentation, le réseau et le coût de redéploiement se situent tous dans l’écart entre l’heure et la machine.

Les travaux académiques sont prudents sur cet écart. Federico Bandi et Yinan Su de Johns Hopkins, travaillant avec des données de Silicon Data et Ornn, constatent que le calcul n’est pas stockable, donc le lien habituel d’absence d’arbitrage entre le spot et le futur échoue (comme les marchés de l’électricité) et que les contrats à terme synthétiques construits à partir de contrats de location à terme sont probablement des limites supérieures des vrais prix à terme.

Les deux entreprises les plus proches de ce problème sont dirigées par la même personne, Carmen Li, et entre elles, elles ont construit les deux extrémités du marché sans le milieu.

La réponse de Silicon Data au résiduel est un DCF. Son produit de Valeur Résiduelle GPU, lancé le 25 août, prend les taux de location à terme de sa propre courbe, suppose que l’utilisation se dégrade à mesure que les nouvelles puces prennent les charges de travail, déduit les coûts d’exploitation et actualise ce qui reste sur la durée de vie utile restante de la carte.

C’est un vrai nombre et ce n’est pas un prix. C’est l’indice de location dans une unité différente. Il vous dit ce qu’un GPU vaut pour celui qui continue de l’utiliser, ce qui est une question différente de ce qu’un prêteur obtient quand il doit le vendre, et la seconde est le nombre dont une agence de notation a besoin.

Compute Exchange, sous la même PDG, a ouvert un marché de GPU d’occasion le 17 juillet. Il publie des fourchettes de prix par modèle et état, provenant de devis agrégés de fournisseurs, met en relation un acheteur avec des vendeurs vérifiés et fait l’introduction.

Il ne prend pas en charge les actifs, ne détient pas de fonds et n’agit pas comme partie à la transaction, et sa propre page indique que les prix sont donnés à titre indicatif uniquement. Donc le modèle produit une valeur et la plateforme produit des devis, et aucun des deux ne produit une transaction enregistrée.

Les transactions enregistrées se trouvent chez Compute Credit Index Research (CCIR), un administrateur d’indice de référence formé dans le Delaware en mars qui n’exploite aucun marché et ne détient aucune position. Il dispose de trois années de ventes exécutées de GPU d’occasion : 3 009 annonces vendues, 10 911 unités, 26,3 millions $ au total.

Pour mettre cela en perspective, Manheim traite plus de 5 millions de transactions par an via ses propres enchères, et trois années de l’ensemble du marché documenté des GPU d’occasion représentent environ 0,3 % d’une seule facilité de 8,5 milliards $ de CoreWeave.

Le 21 août, la CFTC a ouvert une demande de commentaires sur la cotation de contrats dérivés sur le calcul. Son avis préliminaire : « les marchés du calcul sont fragmentés et la formation des prix se produit principalement dans des transactions bilatérales opaques, entravant la disponibilité de données de prix actuelles et historiques. » Les participants dominants, ajoute-t-elle, « peuvent détenir un pouvoir de fixation des prix significatif qui peut conduire à une manipulabilité », et donc « le calcul peut ne pas encore présenter certaines des caractéristiques des matières premières qui sous-tendent généralement un marché de dérivés sur matières premières, y compris la fongibilité, la standardisation et une liquidité suffisante. »

La Commission fonde en partie son argumentation sur Bandi et Su, citant le même article de Johns Hopkins à trois reprises. Ses deux pistes se terminent dans le mauvais ordre. Les dépôts du CME sont en statut « En attente d’approbation » sous une période d’examen qui se termine le 25 septembre, donc à moins que la Commission n’agisse, les contrats sont approuvés par défaut et commencent à être négociés le 5 octobre.

La période de commentaires demandant si le calcul est prêt à sous-tendre des dérivés reste ouverte jusqu’au 20 octobre. Le produit spécifique est approuvé avant que la question générale ne soit close, ce qui signifie que le premier contrat à terme réglementé sur le calcul pourrait être négocié pendant deux semaines alors que la Commission collecte encore des réponses sur la question de savoir si le marché sous-jacent peut en supporter un.

En prenant du recul, il se passe clairement beaucoup de choses passionnantes sur les marchés du calcul. Mais, comme l’a dit Sun Tzu : « s’il n’y a pas de marché liquide mais un besoin de résiduels, vous devez utiliser des contrats à terme de gré à gré, pas des contrats à terme standardisés. »

Je pense qu’un jour nous aurons suffisamment de liquidités pour avoir des contrats à terme sur GPU et des prêts ABS garantis par la valeur résiduelle réelle des GPU, mais je ne pense pas que cela arrivera assez tôt. Les gens veulent (ont besoin, supplient, implorent) des GPU MAINTENANT et si nous ne trouvons pas un moyen de couvrir le risque le plus rapidement possible, nous pourrions tous être cuits.

Sources

Tout ce qui suit a été lu directement. Les chiffres du marché ont été vérifiés entre le 29 août et le 2 septembre 2026 ; les agrégats CCIR sont datés du 31 août ; le statut du CME et de la CFTC est à jour au 2 septembre.

Documents déposés

• NVIDIA, Formulaire 8-K déposé le 17/08/2026 (Point 1.01) : la garantie pour les centres de données PORTS-Pike de SB Energy avec OpenAI comme locataire, plafond de 105 milliards $, environ 4,25 GW de charge informatique. https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581026000069/nvda-20260817.htm
• NVIDIA, Formulaire de Garantie de Valeur Résiduelle, Ex. 10.1 au 10-Q du T2 FY2027 déposé le 26/08/2026 : valeur minimale garantie « composée des coûts liés au centre de données, à l’électricité et à la transmission », « quatre et un quart (4,25) GW de charge informatique critique », équipement NVIDIA dans une clause de reprise séparée. https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581026000075/nvda2027q2ex101.htm
• CoreWeave, contrat de crédit DDTL 5.5 daté du 07/08/2026, Ex. 10.1 au 8-K déposé le 10/08/2026. C’est l’accord derrière la recherche en texte intégral (35 occurrences de GPU ; zéro pour évaluation, valeur résiduelle, liquidation ordonnée, taux d’avance, ratio prêt-valeur, base d’emprunt, revente). https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1769628/000176962826000357/ex101creditagreement.htm
• CoreWeave, communiqué de presse du 31/03/2026 sur la facilité de 8,5 milliards $ : A3 de Moody’s, A (faible) de DBRS, « premier financement garanti par GPU noté investment grade », et les mécanismes de tirage différé. https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1769628/000176962826000129/ex991.htm et actualité de notation Moody’s https://ratings.moodys.com/ratings-news/462400
• Lambda, « Lambda fixe le prix de son prêt à terme garanti senior de 926 millions $ » (12/08/2026) et le post de clôture (27/08/2026) : SOFR + 3,00 % à 99,5, Baa2 de Moody’s, garanti par les serveurs GPU et leurs flux de trésorerie, s’amortissant complètement jusqu’au 31/12/2030, « dédié à un acheteur de qualité investissement. » https://lambda.ai/blog/lambda-prices-926-million-senior-secured-term-loan-b-facility et https://lambda.ai/blog/lambda-closes-926-million-senior-secured-term-loan-b-facility

Bourses et régulateur

• API publique de Kalshi, séries et marchés : la série de l’Indice de Valeur des Véhicules d’Occasion Manheim (KXMANHEIMUSEDCAR), la série spot DDR5 (KXDDR5MS), et les échelles mensuelles H100 (KXH100MS), avec Ornn nommé comme source de règlement. https://api.elections.kalshi.com/trade-api/v2/
• Communiqué de presse CME Group et Silicon Data, 11/08/2026 : contrats à terme sur la location de H100 et B200 à lister le 05/10/2026, sous réserve d’examen réglementaire. https://www.prnewswire.com/news-releases/cme-group-and-silicon-data-to-launch-compute-futures-on-october-5-to-unlock-new-way-to-hedge-ai-risks-302848593.html
• Dépôts industriels CFTC pour les Futures sur Indice de Location H100 et B200 de Silicon Data (NYMEX), statut « Approbation en attente (45) », déposé le 11/08/2026 avec la période d’examen de 45 jours se terminant le 25/09/2026. https://www.cftc.gov/IndustryOversight/IndustryFilings/TradingOrganizationProducts/62544 et Soumission NYMEX 26-370 https://www.cftc.gov/filings/ptc/ptc08112615405.pdf
• CFTC, Demande de Commentaires sur la Cotation de Contrats Dérivés sur le Calcul, 91 FR 54259, publié le 21/08/2026, commentaires dus le 20/10/2026. Chaque phrase citée est textuelle du communiqué, qui cite Bandi et Su aux notes de bas de page 5, 42 et 43. https://www.federalregister.gov/documents/full_text/text/2026/08/21/2026-17163.txt

Pages d’entreprise

• Manheim (Cox Automotive), méthodologie de l’Indice de Valeur des Véhicules d’Occasion : « analyse statistique de sa base de données de plus de 5 millions de transactions de véhicules d’occasion par an. » https://site.manheim.com/en/services/consulting/used-vehicle-value-index.html
• Silicon Data : l’indice de location H100 SDH100RT https://www.silicondata.com/products/silicon-index/h100 ; la Courbe à Terme GPU (jusqu’à 36 mois) https://www.silicondata.com/products/forward-curve ; le produit Valeur Résiduelle GPU et sa méthodologie (taux de location x actualisation x (1 moins ratio de coût d’exploitation) sur la durée de vie utile attendue, taux tirés de la courbe à terme) https://www.silicondata.com/products/gpu-residual-value ; post de lancement du 25/08/2026 https://www.linkedin.com/posts/silicon-data_the-gpu-residual-value-launches-today-straight-line-activity-7498011372006424576-idgc
• Compute Exchange : la page Marché du Matériel (fourchettes de prix « provenant de devis agrégés de fournisseurs », introductions uniquement, pas de garde ni de fonds, prix « donnés à titre indicatif uniquement ») https://compute.exchange/hardware-market ; le communiqué de lancement du marché du 17/07/2026 https://www.einpresswire.com/article/927423264/compute-exchange-launches-secondary-gpu-hardware-marketplace-as-demand-for-refurbished-ai-infrastructure-accelerates ; la page À Propos, Carmen Li comme PDG de Silicon Data et Compute Exchange https://compute.exchange/about
• CCIR (Compute Credit Index Research LLC) : page de gouvernance, LLC du Delaware formée le 11/03/2026, « n’exploite aucun marché, ne gère aucun bureau de négociation et ne détient aucune position » https://ccir.io/documents/governance ; page matériel, trois années de ventes exécutées, 3 009 annonces vendues, 10 911 unités, 26,3 millions $ https://ccir.io/hardware

Articles et podcasts

• Federico M. Bandi et Yinan Su (Johns Hopkins), « (Early) AI Compute Asset Pricing », arXiv 2607.12156, juillet 2026 : le calcul n’est pas stockable donc le lien d’absence d’arbitrage spot-futur échoue, et les contrats à terme synthétiques issus des locations à terme sont probablement des limites supérieures. https://arxiv.org/abs/2607.12156
• Hendrik Bessembinder et Michael Lemmon, « Equilibrium Pricing and Optimal Hedging in Electricity Forward Markets », Journal of Finance, 2002 : le résultat standard selon lequel les contrats à terme sur l’électricité se fixent sur le spot attendu plus une prime de risque car l’électricité ne peut pas être stockée, l’analogie derrière « comme les marchés de l’électricité. »
• Podcast Dwarkesh avec Dylan Patel, la discussion sur le calcul marginal référencée ci-dessus. https://www.youtube.com/watch?v=aV26V1UvkJw&t=1352s