IPO d’OpenAI et d’Anthropic : le jour où l’intelligence artificielle devra montrer ses comptes
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OpenAI et Anthropic ont annoncé à elles deux 187 milliards de dollars de financements en quelques mois, et préparent déjà, dans le même temps, leur entrée en Bourse. Leurs prospectus d’IPO vont révéler ce que les valorisations privées et les revenus annualisés permettent encore de dissimuler : le coût réel du calcul, la qualité des revenus professionnels, les engagements pris auprès des fournisseurs, et la marge que dégage chaque unité d’intelligence vendue. Entre la distribution massive de ChatGPT et la spécialisation professionnelle de Claude, Wall Street ne se contentera pas de départager deux laboratoires, et devra trancher une question plus large : l’IA frontière relève-t-elle de l’économie du logiciel, de celle de l’infrastructure industrielle, ou d’un modèle condamné à lever toujours plus pour continuer de croître ?
Fin août, lors d’une réunion générale, Sarah Friar a résumé en une phrase le nouveau rapport d’OpenAI au financement. Selon CNBC, la directrice financière a indiqué que la société pourrait être cotée dès 2027, voire plus tôt si l’activité continue d’accélérer, et que l’IPO ne serait pas une ligne d’arrivée mais une étape : « une autre levée de fonds ».
En mars, OpenAI a bouclé un financement de 122 milliards de dollars de capitaux engagés, portant sa valorisation post-money à 852 milliards. Deux mois plus tard, Anthropic levait 65 milliards et atteignait 965 milliards. En quelques semaines, les deux laboratoires ont ainsi annoncé, à eux seuls, davantage de capitaux que l’ensemble du capital-risque américain n’en distribuait certaines années entières.
Ces montants ne referment pourtant pas le cycle de financement : ils en changent l’échelle. Si OpenAI et Anthropic s’apprêtent à entrer en Bourse, c’est parce que leurs besoins de cash pourraient bientôt dépasser ce que les marchés privés peuvent durablement absorber.
Les modèles quittent les benchmarks pour entrer dans les comptes
Depuis le lancement de ChatGPT, la rivalité entre laboratoires d’IA se raconte surtout à travers les performances techniques. Chaque nouveau modèle promet d’écrire, de programmer, de raisonner, d’utiliser des outils ou d’interpréter des images mieux que celui publié quelques semaines plus tôt. Les écarts se mesurent sur des benchmarks dont les subtilités passionnent les ingénieurs et dont les classements fournissent au reste du monde une série de captures d’écran immédiatement partageables.
L’introduction en Bourse impose un exercice moins flatteur, OpenAI et Anthropic devront publier un chiffre d’affaires réellement comptabilisé, leurs charges, leurs flux de trésorerie, leurs rémunérations en actions, leurs engagements de calcul, la concentration de leur clientèle et leurs liens financiers avec principaux investisseurs et fournisseurs.
Les deux sociétés ont déposé confidentiellement leur projet de prospectus auprès de la SEC en juin. Anthropic pourrait dévoiler le sien en premier, avec une cotation envisagée dès septembre, quan OpenAI dit pouvoir attendre 2027, tout en se réservant la possibilité d’avancer.
Tant que les documents restent confidentiels, les laboratoires choisissent encore les indicateurs qu’ils communiquent, et naturellement ceux qui traduisent le mieux la vélocité du moment : nombre d’utilisateurs, progression mensuelle, clients professionnels, et surtout revenue run rate.
Le run rate prend les revenus d’une période courte, en général le dernier mois, et leur fait promettre qu’ils se répéteront douze fois de suite. OpenAI affiche ainsi un rythme annualisé supérieur à 40 milliards de dollars ; Anthropic aurait dépassé 65 milliards fin juillet, contre 47 milliards en mai et environ 9 milliards fin 2025.
Ces chiffres, s’ils sont exacts, montrent une accélération commerciale incontestable. Ils ne représentent pas pour autant des revenus acquis sur l’année entière, la nuance apparaît clairement dans les résultats du deuxième trimestre.
OpenAI aurait généré 6,7 milliards de dollars entre avril et juin, soit 26,8 milliards une fois le trimestre simplement multiplié par quatre. Anthropic aurait réalisé environ 11,6 milliards, pour un rythme annualisé de 46,4 milliards. Les 40 et 65 milliards de run rate supposent donc que la croissance observée depuis juin se maintienne sans interruption, une hypothèse, mais pas un acquis.
À la valorisation de leur dernier tour, OpenAI se négocie à environ 21 fois son run rate actuel, mais près de 32 fois son deuxième trimestre annualisé. Pour sa part, Anthropic vaut environ 15 fois son run rate de juillet et 21 fois son trimestre annualisé. Les marchés ne seront donc pas seulement invités à payer les revenus présents : ils devront acheter par avance une partie de ceux que les deux laboratoires espèrent encore générer.
Anthropic projetterait déjà entre 190 et 200 milliards de dollars de chiffre d’affaires pour 2028. Certaines banques utiliseraient cette prévision pour évoquer une valorisation pouvant atteindre 2 000 milliards, une méthode qui revient à demander aux investisseurs de traverser deux années de croissance exceptionnelle avant même de commencer à appliquer leur multiple. Le procédé n’est pas inconnu à Wall Street, mais le nombre d’années qu’il faut ici tenir pour presque acquises, en revanche, l’est davantage.
Anthropic a dépassé OpenAI là où cela semblait le moins probable
Le retournement du deuxième trimestre donne à cette confrontation une portée qui dépasse le simple calendrier des deux IPO.
Selon des données communiquées aux investisseurs et rapportées par le Wall Street Journal, le chiffre d’affaires d’OpenAI a progressé de 18 %, passant de 5,7 milliards de dollars au premier trimestre à 6,7 milliards au deuxième. Anthropic, dans le même temps, aurait plus que doublé ses revenus, à environ 11,6 milliards. Le laboratoire fondé en 2021 par d’anciens salariés d’OpenAI aurait ainsi dépassé, pour la première fois, la société dont il s’était séparé.
La divergence est plus nette encore côté résultats. La perte opérationnelle d’OpenAI, rémunérations en actions incluses, serait passée de 9,3 à 12,3 milliards de dollars : les revenus ont augmenté de 18 %, les pertes d’environ 32 %. Autrement dit, OpenAI aurait perdu près de 1,84 dollar pour chaque dollar de chiffre d’affaires comptabilisé sur le trimestre. Anthropic, de son côté, aurait dégagé un petit bénéfice ajusté, attribué à une utilisation plus efficace de ses capacités de calcul.
La comparaison mérite néanmoins d’être maniée avec prudence, car la méthode exacte employée par Anthropic n’est pas publique, et ses communications précédentes excluaient certaines rémunérations en actions : un bénéfice ajusté d’un côté ne s’oppose pas directement à une perte opérationnelle qui les inclut de l’autre. La publication des prospectus permettra précisément de dissiper ce brouillard comptable.
En attendant, le signal est suffisamment fort : le laboratoire à la plus grande audience, à la marque la plus connue et à la gamme de produits la plus large ne détient plus nécessairement la meilleure dynamique commerciale.
OpenAI transforme son audience en canal de distribution professionnelle
Toutefois OpenAI conserve un avantage que son concurrent ne peut pas reproduire rapidement : la distribution de ChatGPT. La société approche le milliard d’utilisateurs hebdomadaires selon ses propres chiffres, une audience qui fait à la fois office de produit grand public, de canal d’acquisition et de programme mondial de formation à ses interfaces.
Lorsqu’une entreprise déploie ChatGPT, une partie de ses salariés sait déjà s’en servir. OpenAI peut ainsi pénétrer les organisations par les usages individuels, avant d’étendre sa présence vers les équipes, les développeurs, les directions métiers et les systèmes d’information.
La stratégie commence à porter ses fruits. Le 14 août, Sarah Friar indiquait que les revenus professionnels avaient dépassé les revenus grand public plusieurs mois avant les prévisions internes. OpenAI avait pourtant commencé l’année sur une répartition de 60 % pour le consumer et 40 % pour l’entreprise ; son revenu professionnel progresserait désormais plus vite que celui des abonnements individuels.
La société ne se contente plus de vendre l’accès à un modèle, mais cherche à devenir une couche générale du travail numérique : ChatGPT pour l’interface, ChatGPT Work pour les tâches professionnelles, Codex pour le développement logiciel, les API pour les applications, les agents pour l’exécution des workflows, la publicité et le commerce pour monétiser l’audience grand public.
OpenAI indiquait dès novembre 2025 compter plus d’un million de clients professionnels, une catégorie qui regroupe aussi bien les organisations achetant des sièges ChatGPT que celles consommant directement les modèles par API. Le revenu « entreprise » ne possède donc pas forcément les caractéristiques d’un abonnement SaaS classique : une partie dépend du volume d’utilisation, du prix des tokens et de la capacité des clients à basculer vers un modèle concurrent.
Les 20 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires désormais revendiqués pour les produits de code et de travail relèvent de la même logique : un indicateur d’adoption, qui ne dit rien du nombre de payants, des montants dépensés, ni de la fidélité des clients une fois les tarifs ajustés.
Si la taille de l’audience d’OpenAI est un actif, c’est aussi une facture. La société doit servir des centaines de millions d’utilisateurs gratuits ou faiblement monétisés, entretenir plusieurs familles de produits, et financer en parallèle la recherche, le code, la voix, l’image, la vidéo, les agents et de futurs appareils. Reste à démontrer l’efficience marketing de ChatGPT, à défaut d’être simplement le produit d’appel le plus coûteux.
Anthropic a choisi le code avant de chercher le grand public
Pour sa part, Anthropic suit une trajectoire plus resserrée : construite autour des API, des organisations professionnelles, des secteurs sensibles à la fiabilité, et surtout de Claude Code, qui permet aux développeurs de déléguer une part croissante de la production, de la revue et du test de logiciels.
Le code offre l’avantage d’une valeur économique facile à percevoir, ainsi une entreprise peut comparer le coût de Claude Code au temps d’un ingénieur, à la durée d’un projet, au nombre de fonctionnalités produites ou aux erreurs évitées.
Cette spécialisation a permis à Anthropic de convertir plus vite ses capacités techniques en dépenses professionnelles, tout en réduisant le coût d’acquisition d’une audience grand public qu’elle ne possède pas. Cela étant, Anthropic dépend fortement de la croissance des usages de code, de quelques canaux cloud, et de clients qui comparent en permanence ses performances à celles de Codex, Gemini, GitHub Copilot, Cursor ou des modèles ouverts.
Sa position professionnelle s’appuie aussi largement sur Amazon et Google. Amazon a investi 8 milliards de dollars dans la société et fait d’AWS son principal partenaire cloud et d’entraînement ; Anthropic participe par ailleurs à l’optimisation des accélérateurs Trainium développés par le groupe. Cette relation lui évite de construire seule toute son infrastructure, mais place aussi une partie de la distribution, du calcul, et potentiellement de la marge, chez son principal partenaire.
D’un côté, OpenAI construit une plateforme horizontale et tente d’y faire entrer le travail. De l’autre, Anthropic part du travail pour étendre progressivement sa plateforme.
Chaque nouvel utilisateur apporte encore sa propre facture
L’industrie du software s’est construite sur une promesse simple : le développement initial coûte cher, mais reproduire le produit ne coûte presque rien. L’IA générative bouscule cette équation : une nouvelle requête nécessite du calcul ; une conversation plus longue en exige davantage ; un agent qui consulte des fichiers, utilise plusieurs applications, écrit du code, teste son résultat puis recommence peut mobiliser des ressources pendant plusieurs minutes, voire plusieurs heures. Chaque nouvel utilisateur fait donc progresser simultanément revenus et coûts.
Les gains d’efficacité technique devraient améliorer cette équation : des puces plus performantes à énergie constante, des modèles plus petits, la mise en cache, la quantification, la distillation, le routage, sont autant de leviers qui permettent de réserver les systèmes les plus coûteux aux tâches réellement difficiles. Rien ne garantit pour autant que les producteurs de modèles conservent ces gains pour eux.
Bien entendu, la concurrence tire continuellement les tarifs vers le bas. Les entreprises deviennent plus attentives au coût de chaque tâche et déplacent les usages les moins exigeants vers des modèles moins chers ; les systèmes chinois et open weight imposent une référence tarifaire supplémentaire. Si le coût technique d’une requête diminue de moitié mais que son prix commercial est divisé par trois, le progrès profite d’abord au client.
Le véritable avantage concurrentiel ne résidera donc pas seulement dans le modèle le plus intelligent, mais dans la capacité à fournir une tâche complète à un coût suffisamment bas, tout en empêchant le client de basculer immédiatement son workload vers un autre fournisseur. C’est précisément là que se joue la différence entre une économie du logiciel et une économie de commodité : dans la première, le volume améliore progressivement les marges ; dans la seconde, chaque gain d’efficacité est aussitôt rendu au marché sous forme de baisse des prix.
Les levées financent désormais des usines numériques
L’ampleur des montants réunis par OpenAI et Anthropic ne s’explique plus seulement par le coût de la recherche. Les laboratoires doivent sécuriser puces, réseaux, électricité et centres de données plusieurs années avant de connaître précisément la demande qui les utilisera.
OpenAI présente désormais l’accès durable au calcul comme l’un de ses principaux avantages stratégiques. Le projet Stargate prévoit jusqu’à 500 milliards de dollars d’investissements sur quatre ans dans les infrastructures américaines, une somme que le bilan d’OpenAI ne porte pas seul, le dispositif associant notamment SoftBank, Oracle, MGX, Microsoft et Nvidia. La société n’en demeure pas moins l’opérateur commercial autour duquel ces capacités se construisent : elle doit remplir les centres de données, honorer ses contrats et générer assez de revenus pour que ses partenaires continuent de financer la génération suivante. La qualité de sa croissance intéresse donc ses actionnaires, mais également les fournisseurs dont les propres investissements reposent sur cette demande future.
Aujourd’hui de son coté, Anthropic externalise davantage cette infrastructure auprès d’AWS et de Google Cloud, un choix qui allège les investissements inscrits à son bilan, mais qui peut aussi déplacer une partie de sa marge vers les clouds et créer des engagements contractuels.
Dans les deux cas, les frontières entre investisseurs, fournisseurs et distributeurs deviennent poreuses. Amazon, Nvidia, SoftBank et Microsoft ont participé au dernier tour d’OpenAI ; Amazon et Google sont à la fois actionnaires, partenaires technologiques et canaux de distribution d’Anthropic. Une partie du capital investi dans les laboratoires peut ainsi revenir vers les mêmes groupes sous forme d’achats de puces, de cloud ou de capacités de centres de données.
Si cette circulation ne suffit pas à démontrer une demande artificielle, elle oblige à poser une question plus précise : quelle part des revenus provient de clients indépendants, et quelle part de la croissance dépend de contrats conclus au sein du cercle des investisseurs stratégiques ? Les prospectus devront notamment révéler les engagements de capacité, les contrats take-or-pay, les garanties, les clauses d’achat minimal et les investissements maintenus hors bilan. La question décisive n’est pas seulement le coût de l’infrastructure : mais de savoir qui continuera de payer si la demande se révèle inférieure aux prévisions.
Les futurs actionnaires n’obtiendront pas nécessairement le pouvoir correspondant à leur capital
OpenAI et Anthropic partagent une autre particularité, elles ne sont pas gouvernées comme des sociétés technologiques ordinaires.
OpenAI Group est une public benefit corporation contrôlée par l’OpenAI Foundation. Après la recapitalisation achevée en octobre 2025, la fondation détenait 26 % du capital et Microsoft environ 27 %. La levée de mars 2026 a probablement modifié ces proportions, mais aucune table de capitalisation entièrement actualisée n’a été publiée. La fondation conserve surtout le pouvoir de nommer et de remplacer les administrateurs d’OpenAI Group : les futurs actionnaires publics pourraient ainsi acheter une participation économique sans disposer d’un contrôle proportionnel sur la société.
Anthropic est constituée sous la même forme juridique. Son Long-Term Benefit Trust peut nommer une partie de son conseil d’administration ; ses membres ne détiennent pas de titres, ne participent pas aux bénéfices, et doivent veiller à la mission de long terme du laboratoire. L’ancien président de la Réserve fédérale Ben Bernanke a par ailleurs rejoint cette structure en juillet.
Si ces mécanismes peuvent protéger les sociétés de la pression des résultats trimestriels et permettre de retarder un produit jugé dangereux, ils peuvent aussi pousser les investisseurs à appliquer une décote, en raison de droits de contrôle limités ou de décisions prises au nom d’intérêts plus larges que leur seul rendement.
OpenAI devra en outre démontrer qu’elle possède l’organisation nécessaire à une société cotée. Les départs récents de Denise Dresser, Brad Lightcap et Fidji Simo ne prouvent pas à eux seuls un chaos interne, mais ils interviennent au moment où la société doit formaliser sa direction commerciale, ses contrôles financiers et la répartition des responsabilités entre Sam Altman, Greg Brockman et Sarah Friar. Enfin, la promesse d’une IPO en 2027 remplit aussi une fonction interne : elle offre aux salariés détenteurs d’actions un horizon de liquidité, et une raison supplémentaire de patienter.
Anthropic peut fixer le prix de son ancienne maison mère
Quand Sarah Friar affirme qu’OpenAI n’a pas à s’inquiéter si Anthropic entre en Bourse la première : les deux sociétés courraient chacune leur propre course. La formule résonne peut être en interne, mais probablement moins devant des investisseurs, qui solliciteront les mêmes institutions, compareront les deux sociétés aux mêmes valeurs technologiques, et devront être convaincus que la baisse du prix de l’intelligence n’empêchera pas leurs marges de progresser.
Si Anthropic se cote en septembre, son prospectus deviendra la première référence publique pour l’économie d’un laboratoire développant des modèles de pointe : le marché pourra enfin observer le coût du calcul, la marge brute, la concentration des clients, les engagements envers les clouds et le niveau réel des rémunérations en actions.
Une introduction réussie créerait une nouvelle catégorie boursière et faciliterait probablement celle d’OpenAI : Anthropic bénéficierait alors d’une prime de rareté, tandis que sa concurrente pourrait valoriser sa distribution plus large et l’accélération récente de ses revenus professionnels.
Une cotation difficile produirait l’effet inverse, si les comptes révèlent des marges plus faibles, une dépendance commerciale excessive ou des engagements de calcul plus lourds que prévu, OpenAI pourrait reporter son opération ou devoir accepter un multiple inférieur.
Si la première IPO obtient ainsi le privilège de fixer les critères, elle en supporte aussi le coût de la révélation.
Trois économies peuvent en émerger:
La première serait celle du logiciel : les revenus augmenteraient plus vite que les coûts, l’inférence deviendrait progressivement moins chère, et les marges se rapprocheraient de celles des grandes plateformes technologiques.
La deuxième serait celle de l’infrastructure : des revenus considérables, mais l’obligation de construire sans relâche de nouvelles capacités, de supporter des contrats longs et de partager la valeur avec les fournisseurs de puces, de cloud et d’énergie.
La troisième serait celle du financement permanent, où chaque progression du chiffre d’affaires exigerait une augmentation encore plus importante des ressources engagées, transformant les levées successives en condition de croissance plutôt qu’en simple accélérateur.
Sarah Friar a peut-être déjà indiqué laquelle des trois OpenAI se prépare à assumer, celle où l’IPO ne serait pas une ligne d’arrivée, mais une autre levée de fonds.
Les laboratoires ont passé quatre ans à mesurer l’intelligence de leurs modèles, cette fois çi ils devront mesurer, une fois la facture du calcul réglée, ce qu’il en reste.
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