État de Amazon : problèmes d’accès et signalements de panne

Problèmes au cours des dernières 24 heures

Le graphique suivant montre le nombre de rapports que nous avons reçus sur Amazon par heure de la journée au cours des dernières 24 heures. Une panne est déterminée lorsque le nombre de rapports est supérieur à la ligne de base, représentée par la ligne rouge.

Problèmes les plus rapportés

Voici les problèmes les plus récents signalés par les utilisateurs de Amazon via notre site Web.

• Panne de site web (44%)
• Erreurs (34%)
• Sign in (23%)

Carte en direct des pannes

Les derniers rapports et problèmes d'interruption proviennent

City	Problem Type	Report Time
Wichita	Erreurs	il y a 10 heures
Knoxville	Sign in	il y a 1 jour
Iztapalapa	Sign in	il y a 2 jours
Frankfurt am Main	Panne de site web	il y a 3 jours
Canton	Panne de site web	il y a 3 jours
Mesquita	Sign in	il y a 3 jours

Carte de panne complète

Discussion communautaire

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Amazon Rapports de Problèmes

Dernières pannes, problèmes et rapports de problèmes dans les médias sociaux:

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  Vivien 🏳️ 👑👑👑👑👑👑👑 (@VivienMe) a signalé il y a 2 minutes

  @OmerPrazole @FloDESCHAMP @bouyguestelecom En vrai celles qu'on a déjà reçu c'est soit Amazon (qui fait maintenant ses factures sur une plateforme pseudo comptable), soit des petites entreprises qui en passant par cette même plateforme font déjà leurs factures en format électronique. J'ai pas encore vu de grosses boîtes

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  Steven, CastleFall. (@CastleFall_) a signalé il y a 3 minutes

  @lubber204 Société où faut pas preco : Amazon, Auchan, toujours un problème avec eux !

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  🤘Ⓑⓔⓝ'ⓙⓘⓝⓐⓣⓞⓡ 🎮 (@ben_jinator) a signalé il y a 5 minutes

  @Jami88176468 @amazon Ah ben amazon quoi..... Bien longtemps que j'ai arrêté les JV chez eux.... Entre les problèmes de livraisons, de commande non honorées et les soucis d'annulation du genre....

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  Archi. Salvador Mwami (@salva_mwami) a signalé il y a 8 minutes

  @alainmwamba la RDC est parlis les pays le plus exclus du monde numérique, les autorités s’en fichent, d’ailleurs pour trouver une banque en ligne, commander directement en ligne, ou se faire livrer par Amazon et d’autres plateformes c’est presque impossible quand on est en RDC

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  👻Jamiloup🎃 (@Jami88176468) a signalé il y a 11 minutes

  @CTyzef @amazon @KONAMIFR Merci mais ça m'a dégoûté maintenant, j'attendrai de le choper en occasion 🤙

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  RAOH (@RAOHOKUTO) a signalé il y a 12 minutes

  @AmazonHelp Bonsoir, je n'ai toujours aucune nouvelle de ma commande. Pouvez-vous m'aider?

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  Phénix Le Chat (@Phenix_le_Chat) a signalé il y a 14 minutes

  @KDJ_SKK_2027 Il n'y a pas meilleur service client que celui d'Amazon, c'est clair ! Alors oui, moi aussi je commande sur Amazon évidemment...

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  le Météore (@lemeteoreee) a signalé il y a 14 minutes

  @AoNeko36 J'ai lu qu'au Japon c'était déjà là norme l'hydroxyapatite. J'ai trouvé en tout cas sur amazon, je ne vais prendre que ça maintenant

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  ☠ Bluetouff (@bluetouff) a signalé il y a 16 minutes

  On sait désormais ce qui brûle à Neasden : ce n’est pas Amazon, mais la Wembley Transfer Station de LondonEnergy, Unit 2 Hannah Close. C’est une importante installation où les déchets municipaux du nord de Londres sont déchargés, triés et préparés au recyclage. La London Fire Brigade évoque une halle industrielle d’environ 100 × 150 mètres touchée par un incendie déjà très développé. L’entrepôt Amazon voisin a été évacué par précaution, mais n’est pas signalé comme atteint. Les témoignages parlant d’une explosion ne sont pas encore confirmés et la cause reste inconnue. Petit inventaire de la zone industrielle de Neasden, à Londres (plus précisément Hannah Close / Great Central Way) : - Amazon Logistics : immense plateforme de tri et de livraison du dernier kilomètre. - Euro Car Parts : stockage et distribution de pièces automobiles. - LondonEnergy / North London Waste Authority : transfert, tri et traitement des déchets municipaux. - Ice Chills : activité industrielle ou logistique, mais son métier exact est mal documenté publiquement. - Bernie’s Mobile Cafe : la cantine mobile des salariés et chauffeurs du site. - À proximité immédiate, SRC Aggregates / Sewells Reservoir Construction : granulats, terrassement et traitement de déchets inertes du BTP. On trouve encore dans certains annuaires de vieux noms comme Seneca Environmental, Norbert Dentressangle ou Excess Baggage, mais les données récentes ne permettent pas de confirmer qu’ils occupent toujours les lieux. Bref : colis Amazon, pièces automobiles, déchets, granulats et café pour les chauffeurs. Neasden, c’est un concentré varié de la logistique londonienne. (Sources : Brent Council, documents d’urbanisme, LondonEnergy, Environment Agency, Euro Car Parts.)

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  Fat Cat 🌐 (@FATCAed) a signalé il y a 16 minutes

  Selon les analyses spécialisées du cabinet TrendForce et les rapports industriels de la fin de l'été 2026, le marché de la mémoire flash (NAND) va suivre une trajectoire bien précise. Un soulagement attendu au deuxième semestre 2027 •Fin 2026 / Début 2027 (Stagnation haute) : Le marché reste actuellement en situation de pénurie (un déficit d'offre de 4 % à 6 % sur l'année 2026). Les prix vont cesser d'augmenter de manière brutale et vont se stabiliser à leur niveau élevé actuel. [1, 3] •Deuxième moitié de 2027 (Amorce de la baisse) : C'est le véritable point d'inflexion. Les grandes usines de fabrication (notamment Samsung, Kioxia et le constructeur chinois YMTC) vont mettre en service de nouvelles lignes de production à haut rendement. L'offre globale de puces va alors dépasser la demande, ce qui forcera les prix à baisser. Pourquoi cette crise a-t-elle eu lieu ? Les prix ont explosé à cause du boom de l'Intelligence Artificielle. Les géants du cloud (Microsoft, Google, Amazon) ont acheté massivement d'immenses volumes de stockage ultra-rapide pour leurs serveurs IA, asséchant totalement les stocks de puces pour le grand public. D'ici 2027, cette frénésie d'achat initiale va se normaliser.

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  Björn (τ, τ) 🇫🇷 (@BjornTao) a signalé il y a 17 minutes

  ⚫ 20 kilo-octets de code C'est ce qui a gagné la première manche du subnet 91 Pas un modèle. Pas une ferme de GPU. Un fichier plus léger qu'une photo ratée Ce que construit @cascade_sn91 s'explique en une phrase, et c'est bien plus gros que ça n'en a l'air Prévoir des suites de chiffres qui bougent dans le temps Combien il y aura sur le compte dans trois mois. Combien de manteaux commander, et pour quel magasin. Ce que l'usine va consommer la semaine prochaine Amazon et Zara ont des équipes entières pour ça Une entreprise moyenne a un tableur et de l'intuition Et non, ChatGPT ne sait pas faire ça 🔵 Il a appris en lisant du texte, et ce type de données n'existe quasiment pas sous forme de texte Le piège, c'est qu'il ne dira jamais je ne sais pas Il donnera un chiffre, avec assurance L'idée de Cascade tient en une intuition Le temps a une grammaire Un rythme cardiaque, des ventes de billets d'avion, le prix du TAO.. visuellement ça n'a rien à voir Mais tout est construit avec les mêmes mouvements de base : une tendance, une saisonnalité, un retour à la moyenne, un changement de régime Comme des millions de morceaux de musique écrits avec douze notes Un musicien qui connaît les notes joue une partition qu'il n'a jamais vue Reste à entraîner cette IA. Et là il y a un mur Les vraies séries temporelles sont rares, et surtout très peu variées Alors Cascade ne les collecte pas.. il les fabrique C'est le simulateur de vol. On ne fait pas attendre une tempête à un pilote, on lui en génère dix mille D'où le concours Les mineurs ne présentent pas un plat, ils présentent une recette Le jury cuit chaque recette dans le même four, le même temps, avec le même matériel Tout est identique sauf la recette. L'écart ne peut donc venir que d'elle Et l'examen porte sur des données réelles récentes, gardées secrètes, qui n'existaient pas quand tu as soumis Impossible d'apprendre par cœur des données venues du futur Maintenant la ligne qui rend tout ce pari possible Ici, ce n'est pas la taille qui gagne. C'est le régime alimentaire Une petite IA bien nourrie bat une IA cent fois plus grosse mal nourrie Sur ChatGPT, une petite équipe ne peut pas rivaliser avec Google. Il faut des milliards de dollars de serveurs Ici, si l'intuition tient, elle peut Google a sorti son modèle de prévision la semaine dernière. 330 millions de paramètres Cascade ne répond pas avec un modèle plus gros Il ouvre un concours mondial sur ce que le modèle a le droit de manger Et pour l'instant, le champion pèse 20 kilo-octets bittensor:native

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  bjr (@EZentrof) a signalé il y a 19 minutes

  @INFNTY_Nixx Quand on regarde le nombre vendu sur Amazon par exemple le seul truc qui fait que c’est hors stock c’est la faible production du modèle.

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  David Saez (@saezdavid) a signalé il y a 20 minutes

  Apple ne prépare pas un écran connecté pour la maison. Elle prépare un écran qui sait QUI est devant lui avant de décider CE qu’il affiche. Du code trouvé dans la RC de macOS 26.7 : “ambient sensing”, caméras intégrées, identification automatique de l’utilisateur, bascule vers son “Personal Content” sans qu’il touche l’appareil. Si le hub ne reconnaît personne, il te demande de te placer devant la caméra. Contenu affiché, widgets, messages, calendrier, tout change selon qui est présent devant l’écran. Personne d’autre ne fait ça. Amazon Echo Show, Nest Hub, tous les concurrents montrent la même chose à tout le monde. Un écran partagé, point. Apple invente une catégorie. L’écran qui te reconnaît, chez toi, avant de s’ouvrir à toi. Et le vrai sujet est là. Sur un Echo Show, une caméra qui scanne ta famille finit en pub ciblée et en profilage. C’est le modèle. Chez Apple, la même caméra sert à ne pas mélanger tes messages avec ceux de ton ado, en local, sans compte publicitaire à nourrir derrière. C’est le même geste technique. Ce n’est pas le même produit. Sortie estimée fin 2026, début 2027. À l’annonce, l’Europe posera ses questions. On connaît la fin du film.

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  PAOLO 🤍 (@hemess3) a signalé il y a 21 minutes

  @MisterPXL Netflix a probablement les meilleurs serveurs avec Amazon. Maintenant a voir si ce sera du Direct ou pas. Dans le premier cas, j'ai un petit doute quand meme

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  سامي (@samzbf) a signalé il y a 22 minutes

  @nessoulbp Mdr oui c’est la faute à uber et Amazon… faut se réveiller et aller marcher faire du sport et mieux bouffer, stop les excuses à deux balles désolé

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  Alex (@aleeex94) a signalé il y a 23 minutes

  @PierreM05359078 @PortoBrest @Romain_Molina No mais le problème, ce sont les supporters. D'après gemini Les anglais paient leur abonnement plus de 60€ par mois , en Allemagne pareil, Espagne 80€,italie 35€. Nous amazon proposait 20€, on était pas loin d'une insurrection

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  🇬🇳ߞߊߛߏߙߌ (@BRAMS16481415) a signalé il y a 23 minutes

  @_iblevrai Le code du travail je lui fais pas trop confiance vu comment Amazon, uber, deliveroo etc le piétine depuis plus d’une décennie maintenant

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  Ameath (@Ameath_Jules) a signalé il y a 23 minutes

  @Ed_collector Petite question, je les commander sur Amazon et il serais livré début janvier chez eux. C’est une erreur ou pas ?

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  Rémi Cerruti (@remicerruti) a signalé il y a 31 minutes

  @RetourDuStade_1 D'ailleurs, je vous l'avais pas signalé, mais ça fonctionne désormais sans problèmes sur Amazon Music.

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  Grenoblois Masqué (@Ambroise38000) a signalé il y a 38 minutes

  @KurtCodeine_ Sachant qu'il 1 du passer par une centrale pour acheter ça, le kit doit coûter 10 fois plus cher que sur amazon. T'as raison c'est bien depenser sans compter l'argent qu'on a pas. Qu'est ce qu'il pourrait mal ce passer ? 👌🙃

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  lvl (@lvldlvle) a signalé il y a 38 minutes

  @FillatreOceane Sur Amazon tu peux trouver des bonnets de douche pour enfants nous ça a fonctionne comme ça (sinon si tu as une vieille casquette tu coupes le haut pour garder la visière et éviter que de l’eau coule sur son visage)

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  AlmondMagnum (@AlmondRandom) a signalé il y a 39 minutes

  @sarddou A mon époque, il y avait tout au supermarché. Maintenant, il y a tout au supermarché *et* sur Amazon. Et ça trouve encore les moyens de râler.

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  UnCaféBienSerré (@uncafebienserre) a signalé il y a 41 minutes

  @RaveaudGilles Ils ont seulement favorisé les gros. Avant un particulier achetait directement chez un chinois. Maintenant il doit passer par Amazon qui fait la marge et qui vend la même chosen

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  FIO Brice (@bricefio) a signalé il y a 44 minutes

  Ce n'est pas le management le problème chez Amazon. Mais tout le concept en lui-même et nous les clients en sommes les premiers responsables. Nous avons implicitement dit oui à un système esclavagiste pour assouvir nos pulsions consuméristes.

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  Rodolphe Steffan (@RodolpheSteffan) a signalé il y a 45 minutes

  Tellement fou 🤪 Les États-Unis vont expliquer au G20 qu’il faut réduire les déséquilibres mondiaux. C’est un discours parfaitement recevable. Simplement, il sera prononcé par un pays dont la dette a franchi 40 000 milliards de dollars. C’est un peu comme recevoir une leçon de rangement de la part de quelqu’un qui a transformé son salon en entrepôt Amazon. Le problème n’est pas le discours. C’est le taux auquel le marché finance le discours.

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  DXL (@YZAH45) a signalé il y a 51 minutes

  @LeDindonFiscal Envoie lui un panier Amazon avec des muselières avec écrit « le problème sera résolu »

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  LastPunch (@LastPunch7) a signalé il y a 55 minutes

  @Niftiiix @Micromania_Fr Ce systeme de notification push évitait justement les bots et autres, tu te doutes bien que Amazon a le meme systeme et que les bots sont 100% dessus maintenant. Ils avaient juste a perfectionner leur systeme de notifcation, probablement en alertant autrement.

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  Pourton.info (@lactetue) a signalé il y a 55 minutes

  Nvidia : le problème, c’est que ça marche presque trop bien Nvidia vient encore de pulvériser les attentes. La demande pour l’intelligence artificielle dépasse toujours l’offre, Rubin démarre, AWS prépare deux millions de GPU supplémentaires et la Chine n’est même pas nécessaire pour atteindre les objectifs annoncés. Alors pourquoi aller chercher un problème là-dedans ? Parce que derrière ces chiffres obscènes apparaît quelque chose de fascinant : le boom de l’IA commence à devenir tellement gros qu’il crée lui-même les contraintes industrielles et financières qui pourraient, un jour, finir par le ralentir ... n'est-ce pas @bluetouff 😜 Mercredi soir, Nvidia a publié ses résultats trimestriels. Dans un monde normal, nous pourrions donc regarder combien l’entreprise a vendu de cartes graphiques, comparer le chiffre avec ce que trois analystes avaient inscrit dans un fichier Excel, constater que le nombre est plus grand, puis repartir très satisfaits avec la sensation d’avoir compris quelque chose à l’économie mondiale. Malheureusement, Nvidia n’est plus vraiment une entreprise normale. Elle ressemble désormais davantage au thermomètre planté au milieu de toute l’industrie de l’intelligence artificielle. Microsoft construit des centres de données ? Nvidia le voit. Amazon augmente ses capacités ? Nvidia le voit. OpenAI, les nouveaux fournisseurs de cloud et à peu près tout ce qui possède une prise électrique suffisamment grosse pour faire légèrement baisser la tension du quartier veulent entraîner des modèles ? Nvidia le voit aussi. Autrement dit, regarder les comptes de Nvidia aujourd’hui revient un peu à regarder les relevés de consommation d’eau pendant l’incendie d’une raffinerie : ce qui nous intéresse n’est plus seulement la facture du fournisseur, mais la taille du feu. Et le feu brûle remarquablement bien. 96 milliards de dollars, et ce n’est presque pas la partie intéressante Nvidia a réalisé 96,221 milliards de dollars de chiffre d’affaires sur son deuxième trimestre fiscal 2026, soit une progression de 18 % en seulement trois mois et de 106 % en un an. Rien que l’activité Data Center a généré 89,023 milliards, en hausse de 117 % sur un an. Le marché attendait autour de 92 milliards de chiffre d’affaires total et 85,7 milliards pour les datacenters. Même les estimations officieuses les plus optimistes, qui situaient la vraie barre plutôt autour de 94 à 95 milliards, ont été dépassées. Et pourtant, le plus impressionnant n’est peut-être même pas ce que Nvidia vient de faire. C’est ce qu’elle annonce pour la suite. Pour le trimestre en cours, la société vise 108 milliards de dollars de chiffre d’affaires, plus ou moins 2 %, contre environ 104 milliards attendus auparavant par le marché. Et ce chiffre contient un détail assez extraordinaire : Nvidia n’y inclut toujours aucun revenu Data Center Compute provenant de Chine. Autrement dit, il faut éviter de raconter que Nvidia atteint ces niveaux grâce à la réouverture du marché chinois. Pour le moment, c’est précisément l’inverse : elle annonce pouvoir vendre pour 108 milliards de dollars en trois mois sans avoir besoin de compter dessus. La Chine est devenue le genre de supplément que vous n’avez même pas encore commandé alors que votre assiette déborde déjà de la table. Et Nvidia est même allée beaucoup plus loin pendant sa conférence avec les analystes. La directrice financière Colette Kress a donné une première indication concernant l’exercice fiscal 2028, qui correspond essentiellement à l’année calendaire 2027 : environ 70 % de croissance supplémentaire. Attention, ce n’est pas encore une prévision annuelle formelle gravée dans le marbre, mais une attente préliminaire. Le consensus avant la publication tournait plutôt autour de 44 à 45 %. Déjà, +70 % quand votre entreprise réalise près de 100 milliards de dollars en un trimestre, c’est légèrement plus ambitieux que le petit restaurant familial qui espère vendre trois pizzas de plus vendredi soir. Mais le plus fou vient ensuite. Nvidia explique que cette projection est limitée par l’offre. La demande communiquée par ses clients serait suffisamment importante pour permettre une croissance proche du doublement si l’entreprise pouvait tout livrer. En l’état actuel de ses capacités, elle estime pouvoir servir environ 70 % de cette opportunité. Ça change complètement la question. On ne se demande plus : « Les gens veulent-ils toujours acheter des GPU Nvidia ? » On en est plutôt à : « Combien de GPU faudrait-il fabriquer si les lois de la physique, les usines de semi-conducteurs et les mines de cuivre acceptaient gentiment de collaborer ? » La demande ne vient plus seulement des quatre géants habituels Autre détail important : l’explosion du Data Center ne repose plus uniquement sur Amazon, Microsoft, Google et Meta qui se seraient lancé le défi collectif de construire un radiateur électrique de la taille de l’Autriche. Nvidia a désormais séparé cette activité en deux grands ensembles. Les hyperscalers représentent 48,710 milliards de dollars sur le trimestre, en progression de 102 % sur un an. Mais la catégorie appelée ACIE — qui regroupe notamment les clouds spécialisés en IA, les néoclouds, les entreprises, l’industrie et certains clients souverains — pèse déjà 40,313 milliards, avec une croissance annuelle de 138 %. Il faut tout de même garder un peu de nuance : ces deux mondes ne sont pas hermétiquement séparés. Certains hyperscalers louent eux-mêmes de la capacité à des fournisseurs spécialisés, ce qui signifie qu’un dollar dépensé dans un néocloud peut parfois avoir derrière lui un Microsoft ou un Google qui traîne dans les parages. Mais la diversification est réelle. Et Amazon vient d’apporter un autre morceau de viande au barbecue : AWS et Nvidia ont annoncé le déploiement de deux millions de GPU supplémentaires sur l’infrastructure AWS au cours des prochaines années. Ce n’est pas un bon de commande ferme avec deux millions de cartes, leur numéro de série et une facture déjà payée. C’est un plan de déploiement, nuance importante. Mais comme indication de demande future, c’est tout de même légèrement plus convaincant qu’un PDG expliquant sur scène que « l’IA est une opportunité générationnelle ». Donc, soyons clairs : ceux qui espéraient trouver dans ces résultats la preuve que la demande IA est déjà en train de s’écrouler vont devoir remettre la bouteille de champagne au frigo. Ce n’est pas ce que racontent les chiffres. Rubin arrive, et pour l’instant il n’a pas oublié ses chaussures Il existait également une autre inquiétude : Vera Rubin, la nouvelle génération d’architecture Nvidia qui doit succéder progressivement à Blackwell. Dans une industrie où une puce retardée de six mois peut transformer un calendrier financier en scène de crime, il fallait regarder avec attention si Nvidia commençait à employer les expressions généralement traduites du langage corporate par « Houston, nous avons un petit souci ». Pour l’instant, non. Nvidia affirme avoir commencé les expéditions de production de Rubin au début du mois d’août, reçu des commandes de tous les grands hyperscalers, clouds IA et fabricants de systèmes, et démarré des déploiements chez CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle et Nebius. La société prévoit même que Rubin représente déjà environ 20 % de son revenu Data Center au trimestre en cours. On peut évidemment conserver un peu de scepticisme. Demander à Nvidia si sa nouvelle architecture Nvidia est formidable produit rarement la réponse : « Non, franchement, on a fait n’importe quoi. » Mais en l’état des informations publiques, rien ne permet de parler d’un retard significatif ou d’un problème industriel majeur sur Rubin. Alors où est le problème ? Eh bien, justement : dans le fait que tout fonctionne presque trop bien. Quand 75 % de marge commencent à ne plus suffire La marge brute est un chiffre assez simple à comprendre. Si vous vendez quelque chose 100 francs et qu’il vous en coûte 25 pour le produire, il vous reste 75 francs avant de payer tout le reste : salaires, bâtiments, recherche, le café de Jensen Huang et probablement quelques vestes en cuir. Nvidia vivait depuis quelque temps dans cet univers presque obscène d’environ 75 % de marge brute. Le trimestre qui vient de s’achever est encore à 75 %. Le prochain est annoncé à 74 %. Puis Nvidia prévoit maintenant de descendre jusqu’à 71–72 % au quatrième trimestre, avant de remonter autour de 72–73 % pendant l’exercice suivant. Pour n’importe quelle entreprise industrielle normale, expliquer qu’elle va gagner 72 francs de marge brute sur chaque tranche de 100 francs de chiffre d’affaires provoquerait probablement une distribution spontanée de champagne dans le parking. Chez Nvidia, on regarde 72 % en plissant les yeux comme si quelqu’un venait d’annoncer une invasion de sauterelles. La raison principale est la mémoire. Les systèmes IA modernes engloutissent des quantités gigantesques de mémoire extrêmement rapide, notamment de la HBM. Toute l’industrie se rue sur les mêmes capacités de production et les prix se sont envolés. Nvidia parle désormais elle-même de conditions de prix « extrêmes » sur la mémoire. Voilà le premier paradoxe magnifique de cette histoire : Nvidia ne voit pas ses marges baisser parce que personne ne veut plus acheter ses produits. Elles baissent parce que tout le monde veut tellement acheter les composants nécessaires à fabriquer ces produits que les composants deviennent hors de prix. Le boom de l’IA commence donc à manger sa propre marge. Imaginez un vendeur de glaces pendant une canicule historique. Il a une file d’attente de trois kilomètres, les clients se battent pour entrer, il sait qu’il pourrait vendre deux fois plus… mais le lait vient de quadrupler parce que tous les glaciers du continent ont eu exactement la même idée. Ce n’est pas un problème de demande. C’est presque l’inverse. Nvidia a réservé 279 milliards de dollars de « trucs » Et c’est ici que l’histoire commence à quitter le rayon « fabricant de puces » pour entrer dans quelque chose de beaucoup plus gros. Au trimestre précédent, Nvidia déclarait environ 119 milliards de dollars d’engagements liés à la fabrication, à l’approvisionnement et aux capacités industrielles. Trois mois plus tard ? 279 milliards. Principalement pour sécuriser la mémoire et les capacités nécessaires à ses futurs produits. Attention, parce que c’est exactement le genre de chiffre que l’Internet transforme en accident industriel de compréhension : Nvidia n’a pas « 279 milliards de dette ». Elle n’a pas non plus parié 279 milliards dans un casino taïwanais. Il s’agit de contrats et d’engagements commerciaux visant à réserver à l’avance des composants, de la production et d’autres capacités dont elle pense avoir besoin. Certains peuvent être ajustés, reprogrammés ou annulés avant de devenir des commandes totalement fermes. Mais économiquement, le message est spectaculaire. Nvidia doit maintenant réserver des années de chaîne d’approvisionnement à l’avance pour espérer suivre le rythme. Si on additionne les différentes catégories présentées dans le tableau officiel — supply, accords cloud, futurs baux de datacenters, engagements d’investissement et CapEx — on arrive à 366 milliards de dollars d’engagements futurs de natures très différentes. Là encore, ce n’est ni une dette de 366 milliards, ni une perte potentielle de 366 milliards, ni même une mesure parfaite du risque global. Certaines obligations ont des degrés de fermeté différents et d’autres engagements apparaissent séparément. Mais cela illustre quelque chose d’important : Nvidia doit désormais organiser industriellement plusieurs années de croissance avant même de pouvoir vendre le premier GPU correspondant. Et ce n’est toujours pas la partie la plus étrange. Le vendeur de pelles commence aussi à aider à financer la mine Depuis quelques mois, une critique revient autour de l’industrie IA : une partie de la demande serait « circulaire ». Nvidia investit chez certains clients. Ces clients utilisent l’argent disponible pour construire des datacenters. Ces datacenters achètent du Nvidia. Nvidia affiche ensuite davantage de revenus. Dit comme ça, on obtient très vite une jolie pyramide dessinée au feutre rouge avec « BULLE » écrit trois fois autour. La réalité est plus compliquée. Et beaucoup plus intéressante. Pendant la conférence de cette semaine, Nvidia a expliqué concrètement comment fonctionnent certains montages avec des néoclouds. Une entreprise veut construire un gigantesque datacenter rempli de GPU. Problème : pour prêter quelques milliards de dollars à cette entreprise, les banques aimeraient avoir une petite assurance que quelqu’un utilisera effectivement les machines. Nvidia peut alors prendre un engagement dit take-or-pay sur une partie de la capacité. En clair : « si personne ne loue cette portion du datacenter, nous paierons pour l’utiliser ». Cela crée un revenu minimum. Le banquier respire. Le financement devient possible. Le datacenter est construit. Et devinez quelle marque de GPU il contient. Voilà. Mais le montage devient encore plus savoureux : si le datacenter fonctionne très bien et que ses revenus dépassent le minimum garanti, Nvidia peut recevoir une part de ces revenus supplémentaires. La société peut donc, dans certains cas, gagner une première fois en vendant les équipements puis une deuxième fois lorsque ces mêmes équipements sont loués à des utilisateurs. Colette Kress a pris soin de préciser : « We’re not making loans. » Nvidia ne prête effectivement pas simplement l’argent permettant aux clients d’acheter ses produits ; les financements proviennent principalement de banques et d’investisseurs indépendants. Mais Nvidia contribue parfois à rendre le projet suffisamment rassurant pour que ces banques acceptent justement de sortir le chéquier. Reprenons donc notre vieille analogie du chercheur d’or. Le vendeur de pelles ne lui prête pas nécessairement les 10 millions nécessaires pour ouvrir la mine. Il dit plutôt à la banque : « Financez la mine. S’ils ne trouvent pas assez de clients, je m’engage à utiliser une partie de sa capacité. Et s’ils trouvent beaucoup plus d’or que prévu, je prends un pourcentage. Ah oui, et au fait : les pelles viennent de chez moi. » Ce n’est pas une arnaque comptable. Mais ce n’est clairement plus la relation classique entre un fabricant et son client. Les 105 milliards qui ne sont pas tout à fait 105 milliards Le plus spectaculaire de ces montages concerne un gigantesque campus de datacenters en Ohio associé à SB Energy et OpenAI. Nvidia a accordé une garantie de valeur résiduelle pouvant théoriquement atteindre 105 milliards de dollars sur les différentes phases du projet. Le campus doit représenter initialement environ 4,25 gigawatts de capacité informatique et les baux sont prévus sur vingt ans. Évidemment, écrire « NVIDIA RISQUE 105 MILLIARDS SUR OPENAI » produirait un titre formidable. Il aurait juste le petit défaut d’être faux. OpenAI s’est contractuellement engagé à rembourser et indemniser Nvidia pour les sommes que cette dernière devrait effectivement verser au titre de ces garanties. La protection n’est pas absolue — si OpenAI faisait défaut au pire moment, Nvidia pourrait évidemment rencontrer un problème — mais le plafond brut de 105 milliards n’est absolument pas équivalent à une perte probable de 105 milliards. Ce qui est intéressant n’est donc pas le chiffre pris isolément. C’est que Nvidia accepte désormais d’utiliser la puissance de son propre bilan pour aider à rendre finançables les infrastructures qui feront tourner l’IA. Il y a encore quelques années, son boulot était principalement de concevoir des GPU. Aujourd’hui, Nvidia conçoit les puces, définit l’architecture des systèmes, sécurise plusieurs années de mémoire, investit dans certains acteurs, achète du cloud, garantit parfois une partie de la capacité, participe à certains revenus futurs et aide à rendre les datacenters assez rassurants pour que le système financier accepte de les financer. On continue de l’appeler « fabricant de semi-conducteurs » par habitude. À ce rythme, c’est un peu comme présenter Amazon comme une librairie. Est-ce donc une bulle ? La réponse la plus honnête est probablement : ce trimestre ne permet absolument pas de le dire. Il permet même de dire quelque chose de plus précis : si une bulle existe dans les investissements IA, son éclatement n’est pas encore visible dans la demande adressée à Nvidia. La demande est gigantesque. Les hyperscalers achètent. Les entreprises achètent. Les nouveaux clouds achètent. Rubin démarre. AWS veut déployer deux millions de GPU supplémentaires. Les clients disent vouloir davantage de capacité que Nvidia ne pense pouvoir en fabriquer. Et tout cela se produit alors que le marché chinois reste largement hors de l’équation actuelle. Cela ne prouve évidemment pas que chaque datacenter sera rentable. Cela ne prouve pas qu’OpenAI, Microsoft, Meta ou les néoclouds réussiront tous à générer assez de revenus futurs pour justifier les centaines de milliards qu’ils dépensent aujourd’hui. Et cela ne prouve surtout pas qu’une croissance de cette taille peut continuer éternellement. À un moment donné, même les exponentielles rencontrent généralement un mur. C’est pour cette raison que les arbres ne poussent pas jusqu’à la Lune et que votre adolescent finit éventuellement par arrêter de grandir avant d’atteindre 4,72 mètres. Mais nous avons appris quelque chose d’important cette semaine. Le premier mur visible n’est pas, pour l’instant, le manque de clients. C’est la capacité du monde réel à suivre. Il faut davantage de mémoire. Plus de fabs. Plus de packaging avancé. Plus de réseau. Plus d’électricité. Plus de datacenters. Plus de financement. Plus de tout. Et pour continuer à vendre ses GPU au rythme demandé, Nvidia doit maintenant contribuer elle-même à organiser cet environnement. Le problème, c’est que ça marche presque trop bien C’est probablement le meilleur résumé des résultats de Nvidia. L’entreprise ne vient pas de montrer un ralentissement de l’IA. Elle vient de montrer les effets secondaires d’une accélération. Ses marges commencent à subir l’explosion du prix de la mémoire. Ses engagements industriels atteignent 279 milliards de dollars parce qu’elle doit réserver plusieurs années de production. Elle utilise son bilan pour aider certains projets de cloud à obtenir leur financement. Elle garantit indirectement certaines infrastructures gigantesques. Et tout cela alors même qu’elle prévient que ses capacités actuelles ne suffisent toujours pas à satisfaire toute la demande qu’elle observe. Ce n’est donc pas l’histoire classique d’une entreprise dont la croissance commence à se fissurer. C’est peut-être plus étrange. Nvidia ressemble de plus en plus à une entreprise qui grandit tellement vite qu’elle doit progressivement construire l’écosystème économique capable de continuer à la faire grandir. Cela peut devenir extrêmement puissant : plus de datacenters créent davantage de capacité, davantage de capacité permet davantage d’usages IA, davantage d’usages produisent davantage de revenus, qui financent ensuite davantage de datacenters. Mais le même mécanisme possède évidemment son miroir beaucoup moins sympathique : plus les montants augmentent, plus chaque hypothèse de rentabilité future doit être correcte, plus les engagements s’accumulent et plus une éventuelle erreur de prévision devient coûteuse. Pour l’instant, la fête continue donc. La salle est pleine. La file d’attente fait le tour du bâtiment. Le DJ vient d’annoncer qu’il jouera 70 % plus fort l’année prochaine. Et Nvidia est déjà dehors, avec un chéquier, trois contrats d’approvisionnement, deux garanties de crédit et une pelleteuse, en train d’agrandir la boîte de nuit parce que les clients ne rentrent plus. Ce n’est pas nécessairement inquiétant. Mais à ce stade, il serait peut-être raisonnable de vérifier de temps en temps si le bâtiment possède encore des murs.

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  Kaido (@x225franc) a signalé il y a 57 minutes

  @imbndr @MilloMaker c'est juste impossible, tu n'en trouveras pas. Exemple moi j'avais besoin d'une batterie de remplacement pour un clavier sans fil , vendu en chine 10€ avec la taxe le truc passais a 30€ , le clavier en lui même a coûté 50€ mdr.. bien évidemment non dispo sur Amazon la batterie

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  Le CrocoDeal (@le_crocodeal) a signalé il y a 60 minutes

  @HaroldOrlarey Je pense que ça vient du vendeur Amazon UK et de l'import ! Ca doit faire un bug, ça arrive de temps en temps 🥲