OpenAI accuse un retard de croissance sur Anthropic, redessinant ainsi le marché mondial de l'IA

D'après un article du Wall Street Journal paru le 18 août, les revenus d'OpenAI ont augmenté de 18 % au deuxième trimestre pour atteindre 6,7 milliards de dollars, tandis que ceux d'Anthropic ont doublé pour dépasser les 11,6 milliards de dollars.

Les taux de croissance annuels des revenus révèlent un écart encore plus marqué entre OpenAI et Anthropic. Le chiffre d'affaires d'OpenAI est passé d'environ 20 milliards de dollars fin 2025 à plus de 40 milliards, tandis que celui d'Anthropic a bondi d'environ 9 milliards à plus de 65 milliards fin juillet.

Le taux de croissance annuel ne correspond pas au chiffre d'affaires annuel audité, et les entreprises privées ne publient pas leurs états financiers de la même manière que les entreprises cotées. Toutefois, les investisseurs continuent d'interpréter cet écart comme un indicateur de l'évolution de la demande en intelligence artificielle pour les entreprises.

Les implications dépassent le cadre de ces deux entreprises. L'introduction en bourse d'Anthropic pourrait intervenir avant celle d'OpenAI, les banquiers d'affaires estimant que cette première introduction en bourse majeure dans le domaine de l'IA créera un précédentdent l'ensemble du secteur, selon Cryptopolitan. De ce fait, le rythme de développement plus lent d'OpenAI donne de l'importance à toutes les entreprises d'IA qui cherchent à justifier leur valorisation très élevée.

Où va réellement l'argent des entreprises ?

L'évolution de la nature de la demande des entreprises est clairement visible dans les valorisations des deux sociétés par les investisseurs : la dernière levée de fonds d'Anthropic a abouti à une valorisation de 965 milliards de dollars, contre 852 milliards de dollars .

L'écart pourrait encore se creuser une fois ces entreprises cotées en bourse, car les investisseurs d'Anthropic envisageraient une valorisation de 2 000 milliards de dollars, un chiffre bien supérieur à l'objectif d'OpenAI, fixé à 1 000 milliards de dollars. On peut donc conclure que la valeur à laquelle ces sociétés sont négociées témoigne non seulement de la croissance récente d'Anthropic, mais aussi de l'importance croissante du fossé entre l'offre et la demande des entreprises.

L'écart de valorisation est mieux illustré par l'indice IA de Ramp du 12 août. Anthropic a réussi à convaincre 43,5 % des entreprises américaines d'utiliser ses services d'IA, soit une hausse de 1,1 %. OpenAI n'a progressé que de 0,23 point pour atteindre 39,7 %, tandis que xAI a gagné 0,94 point pour s'établir à 4 %.

Le dernier modèle d'Anthropic complexifie la situation. L'économiste Ara Kharazian, de Ramp, a qualifié Fable 5 de meilleur modèle à avoir été lancé sur le marché, mais il ne représentait que 6 % des jetons Anthropic achetés par les entreprises durant son premier mois et 11,4 % des dépenses. Le modèle GPT-5.6 Sol d'OpenAI, quant à lui, représentait 25 % des jetons et 23 % des dépenses.

Le coût de Fable 5 est d'environ 10 $ par million de jetons utilisés ; Fable 5 est donc deux fois plus cher que ses concurrents. Par conséquent, des performances supérieures et une efficacité accrue ne garantissent pasmaticune utilisation intensive par les entreprises, compte tenu de son prix.

Il convient également de mentionner que Ramp souligne que les données issues des modèles utilisés dans ce cas sont beaucoup plus axées sur la technologie que l'indice d'IA général ; par conséquent, les résultats obtenus par Ramp doivent être interprétés davantage comme illustrant partiellement les aspirations des entreprises que comme offrant un aperçu complet de la situation.

Le plafond des dépenses que tout le monde surveille désormais

Les données fournies par Ramp indiquent que les dépenses en IA en entreprise restent très variables. Selon elles, en juillet, les 1 % des entreprises les plus performantes ont dépensé en moyenne 7 400 $ par employé en IA, les 10 % les plus performantes 650 $, tandis que l'entreprise médiane n'a dépensé que 11,95 $ par employé.

D'après Kharazian, la croissance future dépendra des entreprises qui investissent déjà massivement. Ces dernières cherchent également à explorer des alternatives open source ou à bas prix, au risque de contraindre les laboratoires de pointe à prouver que leurs prix élevés justifient leurs offres.

Le 11 mai, Goldman Sachs a également exprimé les mêmes inquiétudes. James Covello, responsable de la recherche sur les actions mondiales, a déclaré que même si les entreprises de semi-conducteurs avaient enregistré leurs ventes et leurs bénéfices les plus élevés, la majorité des entreprises d'IA n'avaient pas encore réalisé de profits significatifs dans ce secteur. Il a qualifié la situation d'«etdent. »

Le 17 août, Gartner a lancé une nouvelle alerte, prévoyant que les coûts d'inférence de l'IA associés aux flux de travail automatisés seront multipliés par plus de cinq d'ici 2028. Son rapport «Paradoxe de l'inférence» explique que, même si les jetons deviennent moins chers, les coûts totaux augmentent en raison de la consommation de jetons par des agents d'IA plus sophistiqués.

OpenAI continue de enjde son avantage concurrentiel lié à sa taille. En avril, la société indiquait que ChatGPT comptait 900 millions d'utilisateurs par semaine, tandis que, selon un rapport de Reuters paru en juin, environ 2 millions de clients professionnels d'OpenAI contribuaient à 40 % de son chiffre d'affaires.

Cependant, la taille à elle seule ne suffit pas toujours à déclencher la phase suivante de la concurrence en IA. L'enjeu principal réside dans la capacité des entreprises à transformer les capacités de leurs modèles en succès commercial quantifiable, à des prix que les clients seront prêts à payer. Si la discipline tarifaire joue un rôle important dans le secteur, les modèles et plateformes peu coûteux utilisés pour la répartition des charges de travail entre les fournisseurs, ainsi que les laboratoires de pointe, en bénéficieront.