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OpenAI et AnthropicS pertes: l'économie de la race modèle frontière et le défi de comparer les données financières
Données au 23 septembre 2026. Les chiffres publiés par les médias, les résultats historiques et les prévisions sont distingués dans l'ensemble du texte.
Le campus Stargate en construction à Abilene, Texas. Image publiée par OpenAI en juillet 2025; une illustration de l'infrastructure, et non des résultats financiers de 2026. OpenAI ↗
Résumé
Cet article examine les pertes d'exploitation, la consommation de liquidités et les engagements futurs en matière d'infrastructure dans deux grandes entreprises privées développant des modèles d'intelligence artificielle à la frontière: OpenAI et Anthropic. L'analyse montre qu'il n'y a pas de chiffre unique, totalement comparable et publiquement vérifié définissant chaque entreprise. Les sources disponibles utilisent différentes mesures : perte d'exploitation, perte nette, flux de trésorerie libre négatif, consommation de liquidités et revenu d'exploitation ajusté.
Selon les documents des actionnaires décrits par The Information, OpenAI auraient brûlé 3,7 milliards de dollars en espèces au premier trimestre de 2026 tout en générant 5,7 milliards de dollars en revenus. Reuters a fait remarquer qu'elle ne pouvait pas confirmer ces chiffres de façon indépendante. Selon les prévisions du Financial Times, l'échelle est encore plus grande : OpenAI s'attend à un flux de trésorerie libre négatif cumulatif de 278 milliards de dollars en 2026–2030. Il s'agit d'une prévision, cependant, pas d'une perte déjà encourue. Reuters
Pour Anthropic, les sources médiatiques indiquent environ 5,6 milliards de dollars de brûlages en espèces en 2024 et une réduction prévue à 3 milliards de dollars en 2025. En 2026, Anthropic aurait atteint son premier résultat opérationnel ajusté positif. Cela n'implique pas automatiquement un revenu net positif ou un flux de trésorerie libre positif. Reuters
Mots clés: OpenAI, Anthropic, intelligence artificielle, brûlure d'argent, perte d'exploitation, flux de trésorerie libre, calcul, modèles frontières.
1. Présentation
Le développement de l'intelligence artificielle génératrice a produit des entreprises avec une croissance exceptionnellement rapide des revenus, mais aussi un besoin sans précédent d'investissement dans les centres de données, les processeurs, l'énergie, les réseaux de transmission, l'infrastructure cloud et les employés hautement qualifiés. OpenAI et Anthropic sont parmi les principaux participants à cette course.
Il est plus difficile d'évaluer leur situation financière que d'analyser les sociétés cotées traditionnelles. Tous deux demeurent des entreprises privées et ne publient pas un ensemble complet et normalisé d'états financiers consolidés comparables aux rapports annuels des sociétés cotées aux États-Unis. La plupart des informations sur leurs pertes proviennent donc de documents d'investisseurs, de présentations d'actionnaires, de documents obtenus par les médias ou de déclarations de la direction.
Dans plusieurs cas, Reuters a explicitement déclaré qu'elle ne pouvait pas confirmer de manière indépendante les chiffres publiés pour la première fois par The Information ou le Financial Times. Une formulation méthodologiquement saine n'est donc pas "OpenAI" définitivement perdu une quantité particulière, mais ""selon les documents décrits par un point de vente particulier, l'entreprise aurait enregistré un résultat particulier" Reuters
2. Méthode de recherche et hiérarchie des sources
L'article utilise l'analyse documentaire. Les sources sont divisées en trois groupes :
Renseignements confirmés par les entreprises — principalement des cycles de financement, une échelle de revenus déclarée et des ententes d'infrastructure signées.
Information tirée de documents internes — chiffres décrits par Reuters, le Financial Times, The Information and Fortune, mais non publiés en tant qu'états financiers publics complets.
Prévisions de gestion — Plans pluriannuels pour les recettes, les dépenses et les flux de trésorerie futurs. Ce ne sont pas des résultats historiques et peuvent changer sensiblement.
Les publications non signées sur les médias sociaux, les compilations en ligne non vérifiées et les chiffres pour lesquels une source originale n'a pas pu être établie ont été exclus de l'analyse.
3. "Loss" n'est pas un concept unique
Les discussions de OpenAI et de Anthropic portent souvent sur plusieurs mesures financières différentes.
La perte d'exploitation survient lorsque les coûts d'une entreprise principale dépassent ses revenus. Ces coûts comprennent l'infrastructure, la recherche et le développement, la rémunération des employés, les ventes et l'administration.
La perte nette comprend également des éléments non opérationnels, tels que les coûts de financement, les modifications de la valeur des instruments de capitaux propres, les impôts ou les effets de restructuration ponctuels. Il peut donc être sensiblement supérieur ou inférieur à la perte d'exploitation.
Cashburn indique la réduction des ressources en espèces d'une entreprise associée aux opérations de financement et à l'investissement. Ce n'est pas la même chose qu'une perte comptable.
Les flux de trésorerie gratuits négatifs signifient que les flux de trésorerie générés par l'entreprise sont insuffisants pour financer ses investissements. Pour les laboratoires d'IA, les coûts de calcul continus et les ententes pluriannuelles sur la capacité des centres de données peuvent être importants.
Le résultat d'exploitation ajusté peut exclure certaines dépenses, comme la rémunération fondée sur des actions. Un résultat opérationnel ajusté positif n'est donc pas équivalent au résultat net positif.
Un autre problème est l'utilisation de revenus à taux fixe. Cela extrapole le rythme le plus récent des ventes plutôt que de mesurer les revenus gagnés sur une période complète de douze mois. Anthropic a défini ce paramètre en multipliant les ventes basées sur la consommation par rapport aux 28 jours précédents par 13 et les revenus mensuels d'abonnement par 12. Selon Reuters Breakingviews, le chiffre d’affaires GAAP cumulé d’Anthropic depuis sa création jusqu’à fin 2025 dépassait 5 milliards de dollars, tandis que son rythme de chiffre d’affaires annualisé annoncé avait déjà atteint 19 milliards de dollars en février 2026. Les deux chiffres peuvent être vrais, mais ils mesurent des choses complètement différentes. Reuters
4. OpenAI — Croissance des recettes avec une consommation de capital très élevée
4.1. Chiffres du premier trimestre 2026
Selon les documents de l'actionnaire décrits par The Information, OpenAI :
a généré des revenus de 5,7 milliards de dollars au premier trimestre de 2026;
a brûlé 3,7 milliards de dollars en espèces au cours de la même période.
Reuters a publié cette information le 16 juin 2026, tout en notant qu'elle ne pouvait pas confirmer le rapport de manière indépendante. Reuters
Le rapport entre la consommation d'argent et les recettes était d'environ :
(3,7 ÷ 5,7) × 100% ≈ 64,9%
Le brûlage de fonds déclaré correspondait donc à environ 65 cents pour chaque dollar de recettes trimestrielles. Ce ratio ne doit pas être interprété comme une marge d'exploitation: la consommation d'argent peut comprendre les investissements, les paiements résultant d'engagements antérieurs et l'évolution du fonds de roulement.
4.2. Chiffres non publics pour 2025
En juin 2026, Fortune a décrit des copies des états financiers de OpenAI obtenus par le journaliste Ed Zitron et le Financial Times. Selon ces documents, les revenus de la société 2025 seraient d'environ 13,07 milliards de dollars, les coûts et les charges de 34 milliards de dollars, et les pertes d'exploitation d'environ 20,92 milliards de dollars. Fortune
Ces chiffres sont importants, mais ils ne devraient pas être présentés comme un résultat public et vérifié disponible sur la même base que le rapport d'une société cotée. Ils proviennent de copies de documents obtenus par les médias. Dans cet article, ils servent donc de support plutôt qu'un état financier public incontesté.
Si les chiffres sont exacts, la perte d'exploitation correspondrait à environ 160% revenus, et les coûts totaux seraient environ 2,6 fois les ventes. Cette échelle donne à penser que la croissance rapide des recettes n'était pas encore suffisante pour couvrir les coûts de recherche, d'infrastructure, d'utilisation de modèles, de distribution et d'expansion organisationnelle.
4.3. Prévisions jusqu'à 2030
Le chiffre le plus significatif concernant les besoins de financement futurs de OpenAI vient d'une présentation de l'entreprise qui aurait été examinée par le Financial Times. Selon Reuters, OpenAI prévisions:
flux de trésorerie libre négatif cumulatif de 278 milliards de dollars en 2026–2030;
croissance annuelle des revenus, qui sont passés de 36 milliards de dollars en 2026 à 350 milliards de dollars en 2030;
environ 840 milliards de dollars de revenus cumulatifs à la fin de 2030;
environ 856 milliards de dollars en dépenses de calcul et d'infrastructure d'ici la fin de la décennie.
Tous ces chiffres sont des prévisions provenant d'une présentation interne et non des résultats réalisés. OpenAI n'a pas fait de commentaires directs sur le rapport avant que Reuters ne le publie. Reuters
Le plan impliquerait que, même avec une croissance très rapide des ventes, l'entreprise anticipe une période pluriannuelle de flux de trésorerie négatifs. À cet égard, la stratégie OpenAIS ressemble au développement de l'infrastructure : la société assure la capacité de calcul à l'avance, avant que les revenus générés par ces actifs ne couvrent intégralement leurs coûts.
4.4. Pertes financières
Le 31 mars 2026, OpenAI a officiellement annoncé avoir levé 122 milliards de dollars, pour une valorisation après financement de 852 milliards de dollars. La compagnie a également déclaré qu'elle générait environ 2 milliards de dollars en revenus mensuels. Ces informations proviennent directement de l'entreprise, mais elles ne confirment pas la rentabilité. OpenAI
Les capitaux collectés auprès des investisseurs ne sont ni des revenus de vente ni des bénéfices. Il aide à couvrir les flux de trésorerie négatifs, à financer la recherche et à conclure des accords pour les fournitures futures de capacité de calcul.
Amazon–Anthropic illustration de partenariat publiée par Anthropic en novembre 2024. Les marques de commerce appartiennent à leurs propriétaires respectifs; l'utilisation éditoriale n'implique pas l'approbation. Anthropic / Amazon ↗
5. Anthropic — de la forte consommation d'espèces à la rentabilité ajustée déclarée
5.1. Consommation de trésorerie en 2024–2025
En février 2025, Reuters, citant The Information, a déclaré que Anthropic :
a brûlé environ 5,6 milliards de dollars en espèces en 2024;
prévoit environ 3 milliards de dollars de brûlage en espèces en 2025;
On s'attend à ce que sa période de combustion de l'argent finisse en 2027.
Anthropic n'a pas répondu à la demande de commentaires de Reuters à l'époque. Le chiffre de 3 milliards de dollars était essentiellement prévu pour 2025, et non un résultat annuel confirmé par la suite. Reuters
Il est donc inapproprié d'écrire que Anthropic a perdu 3 milliards de dollars en 2025. La formulation correcte est qu'en février 2025, la compagnie aurait prévu environ 3 milliards de dollars de consommation de trésorerie pour l'année entière.
5.2. Premier résultat opérationnel positif signalé
En mai 2026, Reuters Breakingviews a déclaré que Anthropic a généré des revenus de 4,8 milliards de dollars au premier trimestre et s'attendait à ce que 10,9 milliards de dollars au deuxième trimestre. La compagnie aurait également prévu un bénéfice d'exploitation ajusté de 559 millions de dollars pour cette période, ce qui en ferait le premier trimestre rentable en vertu de cette mesure. Reuters
La marge opérationnelle ajustée prévue était d'environ :
(0,559 ÷ 10,9) × 100% ≈ 5,1%
Selon Reuters, cette mesure comprenait le coût total de la formation de nouveaux modèles, mais excluait la rémunération fondée sur des actions. Il n'était donc pas équivalent au bénéfice d'exploitation ou au résultat net non ajusté. Reuters
En septembre 2026, le Financial Times a rapporté que Anthropic aurait donné aux actionnaires une prévision de résultat d'exploitation ajusté positif pour un deuxième trimestre consécutif. Reuters a de nouveau fait remarquer qu'elle ne pouvait pas vérifier l'information de façon indépendante et que Anthropic n'avait pas répondu avant sa publication. Reuters
Ces résultats suggèrent une amélioration marquée de l'économie opérationnelle de Anthropic, mais ils ne démontrent pas encore que l'entreprise a atteint:
un revenu net positif;
flux de trésorerie opérationnel positif;
flux de trésorerie libre positif;
une rentabilité soutenue sur un cycle complet de développement de modèles successifs.
5.3. Pourquoi Anthropic et OpenAI ne peuvent-ils pas être comparés sans ajustements
Reuters Breakingviews a fait remarquer que les revenus de AnthropicS n'ont pas été réduits par la part due aux partenaires de distribution. OpenAI, en revanche, aurait présenté des revenus après déduction de la part de Microsoft. Par conséquent, 1 $ des revenus déclarés par Anthropic ne correspondent pas nécessairement à 1 $ déclarés par OpenAI. Reuters
Un problème similaire se pose du côté des coûts. Le résultat d’exploitation ajusté d’Anthropic excluait la rémunération en actions. Pour une entreprise technologique en expansion rapide, cette compensation peut être importante sur le plan économique même si elle n'entraîne pas de sortie de trésorerie immédiate.
Les chiffres disponibles ne confirment donc pas une conclusion responsable selon laquelle Anthropic est nettement plus rentable que OpenAI. On ne peut que dire que Anthropic a déclaré une trajectoire plus rapide vers un résultat d'exploitation positif ajusté.
5.4. Financement et engagements d’infrastructure d’Anthropic
En février 2026, Anthropic a annoncé officiellement un cycle de financement de 30 milliards de dollars à une évaluation post-argent de 380 milliards de dollars. À ce moment-là, elle a déclaré des revenus à taux fixe de 14 milliards de dollars. Anthropic
En avril 2026, Anthropic a annoncé un accord avec Amazon prévoyant l'engagement de dépenser plus de 100 milliards de dollars en technologies AWS sur dix ans et d'assurer jusqu'à 5 GW de capacité de calcul. Amazon se sont engagés simultanément à investir 5 milliards de dollars, avec la possibilité d'investir 20 milliards de dollars supplémentaires, en plus de ses 8 milliards de dollars antérieurs. Anthropic
Les 100 milliards de dollars ne représentent pas la perte actuelle d’Anthropic. Il s'agit d'un engagement contractuel pluriannuel à régler à l'avenir. Il montre néanmoins que même une entreprise qui affiche un résultat d'exploitation ajusté positif doit obtenir d'énormes montants de capital pour les infrastructures futures.
6. Résumé des chiffres disponibles
Société et période
Montant déclaré
Mesure
État de l'information
OpenAI, T1 2026
3,7 milliards de dollars et 5,7 milliards de dollars de recettes
consommation de trésorerie
Documents d'actionnaires décrits par The Information; Reuters ne les a pas confirmés de façon indépendante. Reuters
OpenAI, 2025
Environ 20,92 milliards de dollars
Perte d'exploitation
Copies des états financiers non publics décrits par Fortune et le Financial Times. Fortune
OpenAI, 2026–2030
278 milliards de dollars
Prévisions négatives FCF
Prévision d'une présentation d'entreprise vue par le Financial Times; pas une perte déjà encourue. Reuters
Anthropic, 2024
Environ 5,6 milliards de dollars
consommation de trésorerie
Informations sur l'investisseur décrites par The Information and Reuters. Reuters
Anthropic, 2025
Environ 3 milliards de dollars
Prévisions de consommation de trésorerie
Prévisions présentées au début de 2025; la source citée ne contient aucun résultat final public. Reuters
Anthropic, T2 2026
559 millions de dollars
Bénéfice d'exploitation corrigé des prévisions
Les prévisions excluent la rémunération fondée sur des actions, mais incluent les coûts de formation des modèles. Reuters
Anthropic, plus tard dans 2026
Montant non divulgué
Résultat d'exploitation positif ajusté pour un deuxième trimestre consécutif
Rapport Financial Times; Reuters n'a pas confirmé l'information de façon indépendante. Reuters
Le tableau montre que les chiffres disponibles ne constituent pas une série comparative cohérente. Certaines entrées représentent des résultats historiques, d'autres des prévisions, tandis que les définitions des revenus et de la rentabilité diffèrent également.
7. Principaux facteurs de perte
7.1. Coûts de formation selon le modèle des frontières
La recherche de Ben Cottier et de ses co-auteurs indique que le coût de formation amorti des modèles frontaliers les plus exigeants en calcul a augmenté en moyenne d'environ 2,4 fois par an par rapport à 2016. Les auteurs ont estimé que le matériel informatique représentait environ 47–64% des coûts d'élaboration de modèles dans les projets étudiés, tandis que le personnel de recherche et de développement, y compris la rémunération au capital, représentait environ 29–49%. L'énergie elle-même représentait une part beaucoup plus faible, généralement 2–6%. arXiv
L'étude ne présente pas de comptes réels OpenAIs ou Anthropics. Il s'agit d'un modèle de coût basé sur le matériel, l'énergie, le cloud et les données de dotation. Son importance réside dans la preuve que les coûts de formation vont bien au-delà des achats d'électricité. Les catégories les plus importantes sont les processeurs, les serveurs, les réseaux, la dépréciation de l'infrastructure et le travail d'équipes de recherche hautement rémunérées.
7.2. Le coût des services aux utilisateurs
Une fois la formation terminée, un modèle continue d'engager des coûts pour chaque requête de l'utilisateur. Ce coût d'inférence comprend les processeurs, la mémoire, les réseaux, les centres de données et l'énergie.
Selon l'indice d'IA de Stanford, le coût d'inférence d'un système ayant atteint un rendement à peu près au niveau GPT-3,5 a diminué de plus de 280 entre novembre 2022 et octobre 2024. Les coûts du matériel ont diminué d'environ 30% par an en moyenne, tandis que l'efficacité énergétique s'est améliorée d'environ 40% par an. Stanford HAI
La baisse des coûts unitaires n'entraîne pas nécessairement une diminution des dépenses totales. Si le nombre d'utilisateurs, la longueur des réponses, l'utilisation des agents et la demande de modèles plus avancés augmentent plus rapidement que l'efficacité matérielle, la facture d'inférence totale peut continuer à augmenter.
7.3. La course pour la capacité de calcul
Les laboratoires d'IA assurent la capacité de calcul des années à l'avance. Cela reflète la disponibilité limitée d'accélérateurs, de transformateurs, de connexions au réseau, de systèmes de refroidissement et de centres de données bien équipés.
Les dépenses d’infrastructure de 856 milliards de dollars prévues par OpenAI d’ici fin 2030 et l’engagement d’Anthropic à dépenser plus de 100 milliards de dollars en technologies AWS sur dix ans montrent que le développement de modèles d’IA de pointe commence à ressembler à une activité d’infrastructure, au-delà du seul développement logiciel. Reuters
7.4. Coûts de recherche et obsolescence rapide du modèle
Un nouveau modèle peut nécessiter des mois de recherche, d'expérimentation et d'essais de sécurité. Son avantage technologique peut néanmoins s'éroder rapidement lorsque les concurrents introduisent leur prochaine génération de modèles.
Cela entraîne une dépréciation économique accélérée des dépenses de recherche et développement. Un modèle peut rester techniquement fonctionnel, mais nécessite une réduction des prix ou un remplacement par un système plus récent. Ce risque accroît la pression pour que les coûts de formation continue continuent d'être supportés.
8. Discussion : les pertes sont-elles un signe de faiblesse ?
Les pertes importantes ne signifient pas automatiquement qu'un modèle d'affaires d'une entreprise est inefficace. Pendant l'expansion rapide, une entreprise peut accepter délibérément des flux de trésorerie négatifs pour acquérir des clients, développer des technologies et sécuriser l'infrastructure future.
Dans le même temps, la capacité de mobiliser d'énormes quantités de capital ne démontre pas une rentabilité durable. Le financement des investisseurs ne fait que reporter le point auquel les recettes doivent commencer à couvrir:
coûts d'inférence + part des partenaires + recherche et formation + rémunération des salariés + infrastructure + autres coûts
Le plus grand risque est une situation où les prix des modèles chutent plus rapidement que les coûts de formation et de service. La concurrence entre OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI et les fournisseurs de modèles ouverts peut exercer une pression à la baisse sur les prix. Dans un tel contexte, la croissance rapide des utilisateurs ne se traduit pas nécessairement par une croissance proportionnelle de la marge.
Inversement, l'automatisation croissante de la programmation, de l'analyse documentaire, du service à la clientèle et des processus administratifs peut générer des revenus beaucoup plus précieux que les simples interactions chatbots. Sur le plan économique, la clé ne sera donc pas le seul volume symbolique, mais la capacité de facturer pour résoudre un problème d'affaires spécifique.
9. Limites de la recherche
La principale limite est l'absence d'états financiers complets et accessibles au public établis de façon cohérente pour les deux sociétés. Quatre problèmes suivent.
Tout d'abord, certains chiffres proviennent de documents internes décrits par les médias. Deuxièmement, les résultats historiques sont parfois comparés aux prévisions futures. Troisièmement, les définitions des revenus diffèrent selon les entreprises. Quatrièmement, les résultats ajustés peuvent exclure des éléments d'importance économique tels que la rémunération fondée sur les actions ou les parts des partenaires de distribution. Reuters
Le matériel disponible ne permet donc pas de calculer pour les deux sociétés les marges de revenu net ou de flux de trésorerie entièrement comparables EBITDA, EBIT.
10. Conclusions
OpenAI reste une entreprise qui a des besoins en capital exceptionnellement importants. Le dernier rapport concernant le premier trimestre de 2026 indique que 3,7 milliards de dollars en espèces brûlent contre 5,7 milliards de dollars en revenus, mais Reuters n'a pas confirmé ces chiffres de façon indépendante. La prévision pluriannuelle d’un flux de trésorerie disponible négatif de 278 milliards de dollars laisse penser que la direction s’attend à poursuivre un financement massif des infrastructures au moins jusqu’à la fin de la décennie. Reuters
Le coût de Anthropic a également été très élevé, ce qui se traduit par une combustion en espèces d'environ 5,6 milliards de dollars en 2024. Toutefois, les chiffres de 2026 suggèrent une transition vers un résultat d'exploitation ajusté positif. Cela n'équivaut pas au bénéfice net soutenu: la mesure excluant la compensation fondée sur les actions, entre autres éléments, et le traitement des parts de part de part de marché différait de l'approche OpenAIS. Reuters
Les éléments de preuve disponibles confirment trois conclusions principales :
OpenAI a des besoins en capital plus élevés, en particulier jusqu'à 2030.
Anthropic semble approcher la rentabilité opérationnelle plus rapidement, mais uniquement sur la base de mesures ajustées.
Il n'y a actuellement pas suffisamment d'information publique pour déterminer de façon fiable quelle entreprise obtient un revenu net non ajusté ou un flux de trésorerie libre.
Les pertes des deux sociétés devraient être comprises comme faisant partie d'une course plus large au contrôle de la capacité de calcul. Dans ce modèle, le calcul devient non seulement une dépense courante, mais une ressource productive stratégique. La valeur économique ultime de OpenAI et Anthropic dépendra de la question de savoir si les recettes générées par les infrastructures garanties aujourd'hui dépassent le coût futur du financement, de l'entretien et de la mise à niveau continue.
Bibliographie
Anthropic. (2026). Anthropic raises $30 billion in Series G funding at $380 billion post-money valuation. Anthropic
Anthropic. (2026). Anthropic and Amazon expand collaboration for up to 5 gigawatts of new compute. Anthropic
Cottier, B., Rahman, R., Fattorini, L., Maslej, N., Besiroglu, T. and Owen, D. (2025). The rising costs of training frontier AI models. arXiv. arXiv
OpenAI. (2026). OpenAI raises $122 billion to accelerate the next phase of AI. OpenAI
Reuters. (2025). Anthropic sees revenue potentially soaring to $34.5 billion in 2027, The Information reports. Reuters
Reuters. (2026). OpenAI burned $3.7 billion in first quarter of 2026, The Information reports. Reuters
Reuters. (2026). OpenAI forecasts cash burn near $280 billion by 2030, FT reports. Reuters
Reuters Breakingviews. (2026). Anthropic’s turbo-growth is only half the AI story. Reuters
Reuters Breakingviews. (2026). Anthropic gives lesson in AI revenue hallucination. Reuters
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2025). AI Index Report 2025. Stanford HAI
Les messages reflètent les opinions personnelles de l'auteur à la date de publication. Ce ne sont pas des recommandations d'investissement.
Commentaires de marché
Mon point de vue sur les marchés, l'économie et les événements qui comptent pour les investisseurs.
OpenAI et AnthropicS pertes: l'économie de la race modèle frontière et le défi de comparer les données financières
Données au 23 septembre 2026. Les chiffres publiés par les médias, les résultats historiques et les prévisions sont distingués dans l'ensemble du texte.
Résumé
Cet article examine les pertes d'exploitation, la consommation de liquidités et les engagements futurs en matière d'infrastructure dans deux grandes entreprises privées développant des modèles d'intelligence artificielle à la frontière: OpenAI et Anthropic. L'analyse montre qu'il n'y a pas de chiffre unique, totalement comparable et publiquement vérifié définissant chaque entreprise. Les sources disponibles utilisent différentes mesures : perte d'exploitation, perte nette, flux de trésorerie libre négatif, consommation de liquidités et revenu d'exploitation ajusté.
Selon les documents des actionnaires décrits par The Information, OpenAI auraient brûlé 3,7 milliards de dollars en espèces au premier trimestre de 2026 tout en générant 5,7 milliards de dollars en revenus. Reuters a fait remarquer qu'elle ne pouvait pas confirmer ces chiffres de façon indépendante. Selon les prévisions du Financial Times, l'échelle est encore plus grande : OpenAI s'attend à un flux de trésorerie libre négatif cumulatif de 278 milliards de dollars en 2026–2030. Il s'agit d'une prévision, cependant, pas d'une perte déjà encourue. Reuters
Pour Anthropic, les sources médiatiques indiquent environ 5,6 milliards de dollars de brûlages en espèces en 2024 et une réduction prévue à 3 milliards de dollars en 2025. En 2026, Anthropic aurait atteint son premier résultat opérationnel ajusté positif. Cela n'implique pas automatiquement un revenu net positif ou un flux de trésorerie libre positif. Reuters
Mots clés: OpenAI, Anthropic, intelligence artificielle, brûlure d'argent, perte d'exploitation, flux de trésorerie libre, calcul, modèles frontières.
1. Présentation
Le développement de l'intelligence artificielle génératrice a produit des entreprises avec une croissance exceptionnellement rapide des revenus, mais aussi un besoin sans précédent d'investissement dans les centres de données, les processeurs, l'énergie, les réseaux de transmission, l'infrastructure cloud et les employés hautement qualifiés. OpenAI et Anthropic sont parmi les principaux participants à cette course.
Il est plus difficile d'évaluer leur situation financière que d'analyser les sociétés cotées traditionnelles. Tous deux demeurent des entreprises privées et ne publient pas un ensemble complet et normalisé d'états financiers consolidés comparables aux rapports annuels des sociétés cotées aux États-Unis. La plupart des informations sur leurs pertes proviennent donc de documents d'investisseurs, de présentations d'actionnaires, de documents obtenus par les médias ou de déclarations de la direction.
Dans plusieurs cas, Reuters a explicitement déclaré qu'elle ne pouvait pas confirmer de manière indépendante les chiffres publiés pour la première fois par The Information ou le Financial Times. Une formulation méthodologiquement saine n'est donc pas "OpenAI" définitivement perdu une quantité particulière, mais ""selon les documents décrits par un point de vente particulier, l'entreprise aurait enregistré un résultat particulier" Reuters
2. Méthode de recherche et hiérarchie des sources
L'article utilise l'analyse documentaire. Les sources sont divisées en trois groupes :
Les publications non signées sur les médias sociaux, les compilations en ligne non vérifiées et les chiffres pour lesquels une source originale n'a pas pu être établie ont été exclus de l'analyse.
3. "Loss" n'est pas un concept unique
Les discussions de OpenAI et de Anthropic portent souvent sur plusieurs mesures financières différentes.
La perte d'exploitation survient lorsque les coûts d'une entreprise principale dépassent ses revenus. Ces coûts comprennent l'infrastructure, la recherche et le développement, la rémunération des employés, les ventes et l'administration.
La perte nette comprend également des éléments non opérationnels, tels que les coûts de financement, les modifications de la valeur des instruments de capitaux propres, les impôts ou les effets de restructuration ponctuels. Il peut donc être sensiblement supérieur ou inférieur à la perte d'exploitation.
Cashburn indique la réduction des ressources en espèces d'une entreprise associée aux opérations de financement et à l'investissement. Ce n'est pas la même chose qu'une perte comptable.
Les flux de trésorerie gratuits négatifs signifient que les flux de trésorerie générés par l'entreprise sont insuffisants pour financer ses investissements. Pour les laboratoires d'IA, les coûts de calcul continus et les ententes pluriannuelles sur la capacité des centres de données peuvent être importants.
Le résultat d'exploitation ajusté peut exclure certaines dépenses, comme la rémunération fondée sur des actions. Un résultat opérationnel ajusté positif n'est donc pas équivalent au résultat net positif.
Un autre problème est l'utilisation de revenus à taux fixe. Cela extrapole le rythme le plus récent des ventes plutôt que de mesurer les revenus gagnés sur une période complète de douze mois. Anthropic a défini ce paramètre en multipliant les ventes basées sur la consommation par rapport aux 28 jours précédents par 13 et les revenus mensuels d'abonnement par 12. Selon Reuters Breakingviews, le chiffre d’affaires GAAP cumulé d’Anthropic depuis sa création jusqu’à fin 2025 dépassait 5 milliards de dollars, tandis que son rythme de chiffre d’affaires annualisé annoncé avait déjà atteint 19 milliards de dollars en février 2026. Les deux chiffres peuvent être vrais, mais ils mesurent des choses complètement différentes. Reuters
4. OpenAI — Croissance des recettes avec une consommation de capital très élevée
4.1. Chiffres du premier trimestre 2026
Selon les documents de l'actionnaire décrits par The Information, OpenAI :
Reuters a publié cette information le 16 juin 2026, tout en notant qu'elle ne pouvait pas confirmer le rapport de manière indépendante. Reuters
Le rapport entre la consommation d'argent et les recettes était d'environ :
(3,7 ÷ 5,7) × 100% ≈ 64,9%
Le brûlage de fonds déclaré correspondait donc à environ 65 cents pour chaque dollar de recettes trimestrielles. Ce ratio ne doit pas être interprété comme une marge d'exploitation: la consommation d'argent peut comprendre les investissements, les paiements résultant d'engagements antérieurs et l'évolution du fonds de roulement.
4.2. Chiffres non publics pour 2025
En juin 2026, Fortune a décrit des copies des états financiers de OpenAI obtenus par le journaliste Ed Zitron et le Financial Times. Selon ces documents, les revenus de la société 2025 seraient d'environ 13,07 milliards de dollars, les coûts et les charges de 34 milliards de dollars, et les pertes d'exploitation d'environ 20,92 milliards de dollars. Fortune
Ces chiffres sont importants, mais ils ne devraient pas être présentés comme un résultat public et vérifié disponible sur la même base que le rapport d'une société cotée. Ils proviennent de copies de documents obtenus par les médias. Dans cet article, ils servent donc de support plutôt qu'un état financier public incontesté.
Si les chiffres sont exacts, la perte d'exploitation correspondrait à environ 160% revenus, et les coûts totaux seraient environ 2,6 fois les ventes. Cette échelle donne à penser que la croissance rapide des recettes n'était pas encore suffisante pour couvrir les coûts de recherche, d'infrastructure, d'utilisation de modèles, de distribution et d'expansion organisationnelle.
4.3. Prévisions jusqu'à 2030
Le chiffre le plus significatif concernant les besoins de financement futurs de OpenAI vient d'une présentation de l'entreprise qui aurait été examinée par le Financial Times. Selon Reuters, OpenAI prévisions:
Tous ces chiffres sont des prévisions provenant d'une présentation interne et non des résultats réalisés. OpenAI n'a pas fait de commentaires directs sur le rapport avant que Reuters ne le publie. Reuters
Le plan impliquerait que, même avec une croissance très rapide des ventes, l'entreprise anticipe une période pluriannuelle de flux de trésorerie négatifs. À cet égard, la stratégie OpenAIS ressemble au développement de l'infrastructure : la société assure la capacité de calcul à l'avance, avant que les revenus générés par ces actifs ne couvrent intégralement leurs coûts.
4.4. Pertes financières
Le 31 mars 2026, OpenAI a officiellement annoncé avoir levé 122 milliards de dollars, pour une valorisation après financement de 852 milliards de dollars. La compagnie a également déclaré qu'elle générait environ 2 milliards de dollars en revenus mensuels. Ces informations proviennent directement de l'entreprise, mais elles ne confirment pas la rentabilité. OpenAI
Les capitaux collectés auprès des investisseurs ne sont ni des revenus de vente ni des bénéfices. Il aide à couvrir les flux de trésorerie négatifs, à financer la recherche et à conclure des accords pour les fournitures futures de capacité de calcul.
5. Anthropic — de la forte consommation d'espèces à la rentabilité ajustée déclarée
5.1. Consommation de trésorerie en 2024–2025
En février 2025, Reuters, citant The Information, a déclaré que Anthropic :
Anthropic n'a pas répondu à la demande de commentaires de Reuters à l'époque. Le chiffre de 3 milliards de dollars était essentiellement prévu pour 2025, et non un résultat annuel confirmé par la suite. Reuters
Il est donc inapproprié d'écrire que Anthropic a perdu 3 milliards de dollars en 2025. La formulation correcte est qu'en février 2025, la compagnie aurait prévu environ 3 milliards de dollars de consommation de trésorerie pour l'année entière.
5.2. Premier résultat opérationnel positif signalé
En mai 2026, Reuters Breakingviews a déclaré que Anthropic a généré des revenus de 4,8 milliards de dollars au premier trimestre et s'attendait à ce que 10,9 milliards de dollars au deuxième trimestre. La compagnie aurait également prévu un bénéfice d'exploitation ajusté de 559 millions de dollars pour cette période, ce qui en ferait le premier trimestre rentable en vertu de cette mesure. Reuters
La marge opérationnelle ajustée prévue était d'environ :
(0,559 ÷ 10,9) × 100% ≈ 5,1%
Selon Reuters, cette mesure comprenait le coût total de la formation de nouveaux modèles, mais excluait la rémunération fondée sur des actions. Il n'était donc pas équivalent au bénéfice d'exploitation ou au résultat net non ajusté. Reuters
En septembre 2026, le Financial Times a rapporté que Anthropic aurait donné aux actionnaires une prévision de résultat d'exploitation ajusté positif pour un deuxième trimestre consécutif. Reuters a de nouveau fait remarquer qu'elle ne pouvait pas vérifier l'information de façon indépendante et que Anthropic n'avait pas répondu avant sa publication. Reuters
Ces résultats suggèrent une amélioration marquée de l'économie opérationnelle de Anthropic, mais ils ne démontrent pas encore que l'entreprise a atteint:
5.3. Pourquoi Anthropic et OpenAI ne peuvent-ils pas être comparés sans ajustements
Reuters Breakingviews a fait remarquer que les revenus de AnthropicS n'ont pas été réduits par la part due aux partenaires de distribution. OpenAI, en revanche, aurait présenté des revenus après déduction de la part de Microsoft. Par conséquent, 1 $ des revenus déclarés par Anthropic ne correspondent pas nécessairement à 1 $ déclarés par OpenAI. Reuters
Un problème similaire se pose du côté des coûts. Le résultat d’exploitation ajusté d’Anthropic excluait la rémunération en actions. Pour une entreprise technologique en expansion rapide, cette compensation peut être importante sur le plan économique même si elle n'entraîne pas de sortie de trésorerie immédiate.
Les chiffres disponibles ne confirment donc pas une conclusion responsable selon laquelle Anthropic est nettement plus rentable que OpenAI. On ne peut que dire que Anthropic a déclaré une trajectoire plus rapide vers un résultat d'exploitation positif ajusté.
5.4. Financement et engagements d’infrastructure d’Anthropic
En février 2026, Anthropic a annoncé officiellement un cycle de financement de 30 milliards de dollars à une évaluation post-argent de 380 milliards de dollars. À ce moment-là, elle a déclaré des revenus à taux fixe de 14 milliards de dollars. Anthropic
En avril 2026, Anthropic a annoncé un accord avec Amazon prévoyant l'engagement de dépenser plus de 100 milliards de dollars en technologies AWS sur dix ans et d'assurer jusqu'à 5 GW de capacité de calcul. Amazon se sont engagés simultanément à investir 5 milliards de dollars, avec la possibilité d'investir 20 milliards de dollars supplémentaires, en plus de ses 8 milliards de dollars antérieurs. Anthropic
Les 100 milliards de dollars ne représentent pas la perte actuelle d’Anthropic. Il s'agit d'un engagement contractuel pluriannuel à régler à l'avenir. Il montre néanmoins que même une entreprise qui affiche un résultat d'exploitation ajusté positif doit obtenir d'énormes montants de capital pour les infrastructures futures.
6. Résumé des chiffres disponibles
Le tableau montre que les chiffres disponibles ne constituent pas une série comparative cohérente. Certaines entrées représentent des résultats historiques, d'autres des prévisions, tandis que les définitions des revenus et de la rentabilité diffèrent également.
7. Principaux facteurs de perte
7.1. Coûts de formation selon le modèle des frontières
La recherche de Ben Cottier et de ses co-auteurs indique que le coût de formation amorti des modèles frontaliers les plus exigeants en calcul a augmenté en moyenne d'environ 2,4 fois par an par rapport à 2016. Les auteurs ont estimé que le matériel informatique représentait environ 47–64% des coûts d'élaboration de modèles dans les projets étudiés, tandis que le personnel de recherche et de développement, y compris la rémunération au capital, représentait environ 29–49%. L'énergie elle-même représentait une part beaucoup plus faible, généralement 2–6%. arXiv
L'étude ne présente pas de comptes réels OpenAIs ou Anthropics. Il s'agit d'un modèle de coût basé sur le matériel, l'énergie, le cloud et les données de dotation. Son importance réside dans la preuve que les coûts de formation vont bien au-delà des achats d'électricité. Les catégories les plus importantes sont les processeurs, les serveurs, les réseaux, la dépréciation de l'infrastructure et le travail d'équipes de recherche hautement rémunérées.
7.2. Le coût des services aux utilisateurs
Une fois la formation terminée, un modèle continue d'engager des coûts pour chaque requête de l'utilisateur. Ce coût d'inférence comprend les processeurs, la mémoire, les réseaux, les centres de données et l'énergie.
Selon l'indice d'IA de Stanford, le coût d'inférence d'un système ayant atteint un rendement à peu près au niveau GPT-3,5 a diminué de plus de 280 entre novembre 2022 et octobre 2024. Les coûts du matériel ont diminué d'environ 30% par an en moyenne, tandis que l'efficacité énergétique s'est améliorée d'environ 40% par an. Stanford HAI
La baisse des coûts unitaires n'entraîne pas nécessairement une diminution des dépenses totales. Si le nombre d'utilisateurs, la longueur des réponses, l'utilisation des agents et la demande de modèles plus avancés augmentent plus rapidement que l'efficacité matérielle, la facture d'inférence totale peut continuer à augmenter.
7.3. La course pour la capacité de calcul
Les laboratoires d'IA assurent la capacité de calcul des années à l'avance. Cela reflète la disponibilité limitée d'accélérateurs, de transformateurs, de connexions au réseau, de systèmes de refroidissement et de centres de données bien équipés.
Les dépenses d’infrastructure de 856 milliards de dollars prévues par OpenAI d’ici fin 2030 et l’engagement d’Anthropic à dépenser plus de 100 milliards de dollars en technologies AWS sur dix ans montrent que le développement de modèles d’IA de pointe commence à ressembler à une activité d’infrastructure, au-delà du seul développement logiciel. Reuters
7.4. Coûts de recherche et obsolescence rapide du modèle
Un nouveau modèle peut nécessiter des mois de recherche, d'expérimentation et d'essais de sécurité. Son avantage technologique peut néanmoins s'éroder rapidement lorsque les concurrents introduisent leur prochaine génération de modèles.
Cela entraîne une dépréciation économique accélérée des dépenses de recherche et développement. Un modèle peut rester techniquement fonctionnel, mais nécessite une réduction des prix ou un remplacement par un système plus récent. Ce risque accroît la pression pour que les coûts de formation continue continuent d'être supportés.
8. Discussion : les pertes sont-elles un signe de faiblesse ?
Les pertes importantes ne signifient pas automatiquement qu'un modèle d'affaires d'une entreprise est inefficace. Pendant l'expansion rapide, une entreprise peut accepter délibérément des flux de trésorerie négatifs pour acquérir des clients, développer des technologies et sécuriser l'infrastructure future.
Dans le même temps, la capacité de mobiliser d'énormes quantités de capital ne démontre pas une rentabilité durable. Le financement des investisseurs ne fait que reporter le point auquel les recettes doivent commencer à couvrir:
coûts d'inférence + part des partenaires + recherche et formation + rémunération des salariés + infrastructure + autres coûts
Le plus grand risque est une situation où les prix des modèles chutent plus rapidement que les coûts de formation et de service. La concurrence entre OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI et les fournisseurs de modèles ouverts peut exercer une pression à la baisse sur les prix. Dans un tel contexte, la croissance rapide des utilisateurs ne se traduit pas nécessairement par une croissance proportionnelle de la marge.
Inversement, l'automatisation croissante de la programmation, de l'analyse documentaire, du service à la clientèle et des processus administratifs peut générer des revenus beaucoup plus précieux que les simples interactions chatbots. Sur le plan économique, la clé ne sera donc pas le seul volume symbolique, mais la capacité de facturer pour résoudre un problème d'affaires spécifique.
9. Limites de la recherche
La principale limite est l'absence d'états financiers complets et accessibles au public établis de façon cohérente pour les deux sociétés. Quatre problèmes suivent.
Tout d'abord, certains chiffres proviennent de documents internes décrits par les médias. Deuxièmement, les résultats historiques sont parfois comparés aux prévisions futures. Troisièmement, les définitions des revenus diffèrent selon les entreprises. Quatrièmement, les résultats ajustés peuvent exclure des éléments d'importance économique tels que la rémunération fondée sur les actions ou les parts des partenaires de distribution. Reuters
Le matériel disponible ne permet donc pas de calculer pour les deux sociétés les marges de revenu net ou de flux de trésorerie entièrement comparables EBITDA, EBIT.
10. Conclusions
OpenAI reste une entreprise qui a des besoins en capital exceptionnellement importants. Le dernier rapport concernant le premier trimestre de 2026 indique que 3,7 milliards de dollars en espèces brûlent contre 5,7 milliards de dollars en revenus, mais Reuters n'a pas confirmé ces chiffres de façon indépendante. La prévision pluriannuelle d’un flux de trésorerie disponible négatif de 278 milliards de dollars laisse penser que la direction s’attend à poursuivre un financement massif des infrastructures au moins jusqu’à la fin de la décennie. Reuters
Le coût de Anthropic a également été très élevé, ce qui se traduit par une combustion en espèces d'environ 5,6 milliards de dollars en 2024. Toutefois, les chiffres de 2026 suggèrent une transition vers un résultat d'exploitation ajusté positif. Cela n'équivaut pas au bénéfice net soutenu: la mesure excluant la compensation fondée sur les actions, entre autres éléments, et le traitement des parts de part de part de marché différait de l'approche OpenAIS. Reuters
Les éléments de preuve disponibles confirment trois conclusions principales :
Les pertes des deux sociétés devraient être comprises comme faisant partie d'une course plus large au contrôle de la capacité de calcul. Dans ce modèle, le calcul devient non seulement une dépense courante, mais une ressource productive stratégique. La valeur économique ultime de OpenAI et Anthropic dépendra de la question de savoir si les recettes générées par les infrastructures garanties aujourd'hui dépassent le coût futur du financement, de l'entretien et de la mise à niveau continue.
Bibliographie
Les messages reflètent les opinions personnelles de l'auteur à la date de publication. Ce ne sont pas des recommandations d'investissement.