Amazon Carte de Panne

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Amazon Rapports de Problèmes

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

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  Grenoblois Masqué (@Ambroise38000) a signalé il y a 4 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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  -💘. (@TheBrunz_) a signalé il y a 5 minutes

  Faut que j’achète pleins de choses pour mon appart mais y’a des trucs introuvables sauf sur Amazon mais je refuse de donner mon argent à l’abominable JB aidez moi😔😔😔

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  LeblogALupus (@leblogALupus) a signalé il y a 6 minutes

  🚨 FRANCE : MANON AUBRY VIENT DE DÉCOUVRIR POURQUOI ON DEVIENT RAREMENT MILLIARDAIRE AVEC UN SALAIRE. Et elle croit avoir découvert une anomalie du capitalisme. Elle vient surtout d’en découvrir le fonctionnement. Son calcul : 2 180 €/mois × 38 226 ans = 1 milliard. Formidable. À une condition : **NE JAMAIS INVESTIR. NE JAMAIS CRÉER D’ENTREPRISE. NE JAMAIS POSSÉDER D’ACTIONS. NE JAMAIS TOUCHER DE RENDEMENT.** Autrement dit : SUPPRIMER LE CAPITAL DU CALCUL… …pour démontrer ensuite que le capital explique les grandes fortunes. 🤡 Un milliardaire n’est généralement pas quelqu’un qui a reçu un milliard de salaires. C’est quelqu’un qui possède une fraction d’un actif dont la valeur a énormément augmenté. Si vous possédez 20 % d’une entreprise valorisée : 1 million → votre participation vaut 200 000. Si cette entreprise devient mondiale et vaut : 10 milliards → votre participation vaut 2 milliards. Vous n’avez pas « touché » 2 milliards de salaire. LE MARCHÉ A REVALORISÉ L’ACTIF QUE VOUS POSSÉDEZ. Voilà toute l’erreur d’Aubry : ELLE CONFOND REVENU ET PATRIMOINE. Et même ses statistiques le montrent. L’Insee donne environ 2 190 € de salaire médian individuel…mais ses 148 100 € de patrimoine médian concernent un MÉNAGE. Pommes. Poires. Puis Bernard Arnault. Oui, Arnault n’est pas parti d’un studio HLM avec 50 € en poche. Son père était entrepreneur et il disposait de capital familial. Mais en 1984, son groupe reprend Boussac, entreprise en faillite, avec Dior au milieu d’un ensemble industriel en perdition. Quarante ans plus tard : **75 Maisons 211 000 salariés 80,8 Md€ de chiffre d’affaires 17,8 Md€ de résultat opérationnel récurrent.** On peut parfaitement discuter : de fiscalité, d’héritage, de partage de la valeur, de concentration du capital. Mais dire : « IL FAUDRAIT 5,7 MILLIONS D’ANNÉES DE SALAIRE POUR FAIRE 150 MILLIARDS » revient à dire : « IL FAUDRAIT DES MILLIONS D’ANNÉES POUR CONSTRUIRE AMAZON EN ÉCONOMISANT SUR SON LIVRET A. » Évidemment. Parce qu’une entreprise ne se construit pas par addition. Elle se construit par : capital × investissement × risque × productivité × croissance × temps. C’est cela que la gauche patrimoniale refuse obstinément de comprendre : LA RICHESSE CAPITALISTE N’EST PAS LINÉAIRE. ELLE EST COMPOSÉE. Et lorsqu’une action perd 20 % demain, Arnault peut « perdre » des dizaines de milliards en une séance. Aucun salarié ne récupère alors mystérieusement ces milliards. Pourquoi ? Parce qu’ils n’avaient jamais été prélevés dans une caisse remplie de salaires. C’ÉTAIT UNE VALORISATION. Le véritable débat politique peut donc commencer. Combien taxer ? Combien transmettre ? Comment mieux associer les salariés au capital ? Très bien. Mais commençons au moins avec une notion d’économie élémentaire : UN MILLIARDAIRE N’EST PAS UN SALARIÉ QUI A TROP ÉPARGNÉ. C’EST UN PROPRIÉTAIRE D’ACTIFS QUI ONT PRIS DE LA VALEUR. Et vouloir abolir cette distinction…c’est vouloir faire de la politique économique avec une calculatrice dont on a retiré la touche ×.

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  Valentin Capelle (@ValentinCapelle) a signalé il y a 7 minutes

  @ManonAubryFr Combo classique : confusion entre flux et capital et vision de l'économie comme un gâteau fixe à partager. La fortune d'un milliardaire n'est pas une pile de billets stockée dans un coffre ou "accaparée" au détriment des autres. Il s'agit d'une estimation théorique de la valeur des actions qu'il possède dans des entreprises. Si la valeur des actions de Bernard Arnault augmente, cela ne signifie pas qu'il a volé de l'argent aux salariés. Cela signifie que les investisseurs mondiaux estiment que son groupe (LVMH) a de la valeur, crée des emplois, exporte et génère des profits. La richesse globale s'est agrandie ; elle n'a pas été retirée d'un gâteau fixe. Un entrepreneur qui crée un service utilisé par des centaines de millions de personnes (comme Jeff Bezos avec Amazon ou Bill Gates avec Microsoft) crée une utilité immense. Sa fortune est proportionnelle à la valeur que les consommateurs attribuent à son invention. Devenir entrepreneur implique le risque de tout perdre. Les milliardaires self-made sont ceux qui ont réussi là où des milliers d'autres ont échoué. Le capitalisme récompense cette prise de risque qui fait avancer l'économie. Selon les rapports annuels de référence (comme le Forbes Billionaires List ou le Wealth-X Billionaire Census), environ 60 % à 70 % des milliardaires mondiaux ont créé leur propre fortune et n'ont pas hérité de leur entreprise. Les dynamiques de marché font que les fortunes héritées ont tendance à se dissoudre en quelques générations si les héritiers ne se montrent pas d'excellents gestionnaires. Le marché élimine le capital mal géré. Si l'on force un milliardaire à vendre ses actions pour "rendre l'argent", la valeur boursière des fleurons industriels s'effondrerait, pénalisant l'épargne des classes moyennes, les fonds de pension et l'économie nationale. Les pays qui taxent excessivement le capital (comme la France avant la suppression de l'ISF) subissent une fuite des cerveaux et des investisseurs. Le capital va là où il est bien traité, privant l'État de recettes fiscales à long terme. En résumé, vous faîtes un sophisme : vous comparez des pommes (le travail salarié) et des oranges (la propriété d'outils de production valorisés par le marché).

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  -MwzH- (@AerMWZH) a signalé il y a 8 minutes

  @Clemence_Guette Tutut, tu ecris ce livre pour te faire du pognon en utilisant les services d Amazon par exemple Ton guru en a deja une bonne quinzaine sinon plus, le capitalisme c est le mal...pour kes autres !! 🤡 Hypocrite

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  Elsa 🦋 (@Elsax3Nda) a signalé il y a 9 minutes

  @AmazonHelp Et ce numéro c’est le service client ou le service ofm ?

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  4K Premium IPTV France 🇨🇵 (@alpiah_elshai) a signalé il y a 11 minutes

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  Leaven (@Leavennah) a signalé il y a 17 minutes

  @AmazonHelp J’ai déjà contacté 4 fois le service clients et ça n’a pas réglé mon problème.. on me demande de tout recommencer depuis le début donc j’ai perdu une semaine sachant que le temps est compté. J’ai donc repassé une commande mais s’il se passe la même chose je fais comment ? 😔

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  Kyk’s ꕤ ∞︎︎ ☼ 𖦹 ⋆｡˚⋆ฺ ♡ (@kyks_kfg) a signalé il y a 18 minutes

  @CasseMathias @vinylecafe Erreur d’affichage d’ailleurs le bon prix est revenu pour le vinyle. Il y a souvent des problèmes sur Amazon

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  Pourton.info (@lactetue) a signalé il y a 19 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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  Personnal Invest Enthousiast (@Pers_Invest) a signalé il y a 22 minutes

  @BitcoinetNous j'ai acheté des lunettes correction lecture "+1" sur amazon, ça fonctionne parfaitement. 10 euros. devis opticien : 300 euros !

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  NAMKARIBOU News (@Namkaribou) a signalé il y a 23 minutes

  Un ancien spécialiste de la direction du renseignement militaire « israélien » fait face à une expulsion imminente des États-Unis après avoir été placé en garde à vue par l'immigration et l'application des douanes des États-Unis (ICE), a rapporté jeudi le Jerusalem Post. Les responsables de l'ICE ont confirmé l'arrestation d'Allison Alon, qui est transgenre, lors d'opérations ciblées à Concord, dans le New Hampshire. Les autorités ont identifié Alon comme un "étranger illégal criminel d'Israël" à la suite de sa condamnation pour crime violent. Alon a servi dans l'unité 81, une division de guerre technologique hautement classifiée au sein de la direction du renseignement de l'armée « israélienne ». Après avoir quitté l'armée, Alon s'est installé aux États-Unis et a obtenu des postes d'ingénierie de direction dans de grandes entreprises technologiques américaines, y compris Amazon et Microsoft. Enlèvement armé et condamnation pénale Selon les dossiers judiciaires et les rapports de police, les problèmes juridiques d'Alon proviennent d'un incident de septembre 2024 à Douvres, dans le New Hampshire, lorsque, aux côtés d'un associé, le couple a tenu une connaissance sous la menace d'une arme à feu, le soupçonnant faussement d'avoir piqué la boisson d'Alon. Alon a pris la victime en otage à l'aide d'armes de poing chargées, dont une équipée d'un silencieux. Les policiers ont répondu à un véhicule suspect garé à l'extérieur de la résidence d'Alon et sont intervenus après avoir entendu les appels à l'aide de la victime à l'intérieur de la maison. Après l'arrestation, Alon a été reconnu coupable d'enlèvement, de menaces criminelles impliquant une arme mortelle et de possession de drogue. Le coupable a été condamné à une peine de deux à six ans de prison d'État. Alon a engagé une procédure judiciaire contre les autorités pénitentiaires de l'État concernant le placement dans un établissement correctionnel pour hommes et l'accès aux services de soins de santé pour transgenres. Plutôt que de purger la peine complète ou la libération conditionnelle dans le système de l'État, Alon a été transféré directement de la détention de prison d'État à la détention fédérale d'immigration le 20 août pour attendre les procédures d'expulsion vers « Israël ».

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  oce ⚘ (@antakaboom) a signalé il y a 29 minutes

  @Cookies9512 ça fait partie du problème mais c'est le cas d'autres librairies 😭 dans tous les cas on peut pas enlever le fait que ça pousse à acheter via la fnac/amazon pour avoir une preuve d'achat et pas batailler avec 50 librairies

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  Archi. Salvador Mwami (@salva_mwami) a signalé il y a 31 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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  Kryxx 📐 🌿🎸 (@EnR37) a signalé il y a 32 minutes

  @CharlesDeHeris C'est comme ceux qui critiquent Amazon plutôt que faire mieux. En terme de service client, quand tu as eu à faire à rue du commerce, rakuten et autre fnac, eh bien il est normal d'acheter dans une boîte americaine. Le patriotisme économique a des limites de foutage de gueule