OpenAI a réalisé la plus grande levée de fonds de l'histoire, Anthropic est encore plus pressé de faire son entrée en bourse

Texte | Lin Wanwan

Le 31 mars 2026, OpenAI a annoncé avoir finalisé une levée de fonds de 122 milliards de dollars, pour une valorisation de 852 milliards de dollars, la plus importante levée de fonds par capital-investissement de l’histoire du commerce humain.

Amazon a investi 50 milliards de dollars dans OpenAI. Parmi eux, 15 milliards sont versés immédiatement, les 35 milliards restants ne seront débités qu’une fois qu’une condition sera remplie.

Cette condition est qu’OpenAI finalise une introduction en bourse (IPO) ou qu’il atteigne l’AGI.

L’un consiste à s’introduire en bourse, l’autre à créer une intelligence générale dépassant l’être humain. La plus grande entreprise de e-commerce de la planète, avec une somme plus élevée que la dépense annuelle d’armement de la plupart des pays, parie tout sur un « ou ».

Décortiquons toutes les levées de fonds d’OpenAI pour en voir la structure.

Nvidia a mis 30 milliards, et OpenAI est précisément l’un des plus gros clients de Nvidia en matière de GPU.

Le CFO d’OpenAI, Sarah Friar, l’a dit elle-même : la majeure partie de l’argent reviendra à Nvidia.

Les 50 milliards de dollars de l’investissement d’Amazon : OpenAI déploie les modèles sur AWS pour faire de l’inférence, les revenus d’AWS augmentent, et les comptes d’Amazon deviennent plus beaux. Microsoft a cumulé plus de 13 milliards d’investissements, et OpenAI s’est engagé à acheter 250 milliards de dollars de services cloud sur Azure.

L’argent circule dans une boucle fermée, puis revient. Wall Street appelle ça du circular financing, un financement circulaire.

Stacy Rasgon, analyste de Bernstein, dit que chaque transaction de ce type approfondit les inquiétudes du marché concernant le financement circulaire. Les statistiques du CFA Institute sont encore plus inquiétantes : dans le secteur de l’IA, le total des engagements de participations croisées et d’achats réciproques s’approche déjà de 1 000 milliards de dollars.

Mais le sujet du financement circulaire est discuté depuis un an ; tout ce qu’il fallait dire a déjà été dit.

Cette levée de 122 milliards mérite vraiment l’attention non pas sur la façon dont l’argent tourne, mais sur une question plus directe : à quoi, exactement, ces fonds servent-ils à acheter ?

Que vaut 852 milliards

La réponse : du temps. Plus précisément, du temps avant l’IPO.

Aujourd’hui, OpenAI a un chiffre d’affaires mensuel de 2 milliards ; annualisé, environ 24 milliards de dollars. Une valorisation de 852 milliards correspond à environ 35 fois le ratio cours/ventes (city sales). Ce multiple signifie que le marché paie OpenAI pour dans trois ou quatre ans.

Prenons quelques repères pour sentir le niveau. Dans un contexte où Nvidia fait des profits fous, son PS est d’environ 20 fois. À son apogée, Snowflake a atteint jusqu’à 100 fois, avant de redescendre rapidement sous 30. Quand Salesforce est introduit en bourse, on était autour de 10 fois.

35 fois appliqué à une société qui continue de perdre de l’argent, c’est déjà très agressif.

La propre planification d’OpenAI est un chiffre d’affaires de 100 milliards de dollars en 2029, et un bénéfice de 14 milliards. De 24 milliards à 100 milliards : le taux de croissance annuel composé doit rester au-dessus de 40 % de façon continue pendant quatre ans. J’ai réfléchi sérieusement à des entreprises logicielles ayant maintenu un tel rythme sur une base de revenus de plusieurs dizaines de milliards ; je n’en ai trouvé aucune dans l’histoire.

Pour que la valorisation de 852 milliards tienne, il n’y a qu’une condition : quelqu’un accepte de reprendre ce prix sur le marché public. Autrement dit, l’IPO doit réussir.

Dès qu’on comprend cette couche, toute la structure de financement devient cohérente.

Sur les 50 milliards d’Amazon, les 35 milliards sont conditionnés à l’IPO : tant qu’elle n’est pas réalisée, l’argent n’est pas versé. SoftBank injecte 30 milliards en trois tranches : un premier versement au moment de la clôture de la levée, puis les deux suivantes arrivent en juillet et en octobre, placées précisément sur les jalons clés de la période de préparation à l’IPO.

La première fois, OpenAI vend 3 milliards d’actions via une banque aux investisseurs particuliers, et il faut aussi entrer dans un ETF d’ARK Invest. Les particuliers achètent des actions, entrent dans l’ETF ; au moment de l’ouverture de l’IPO, il s’agit alors d’une base d’achats naturellement prête.

Les formulations dans l’annonce de la levée ne ressemblent plus trop à un reporting auprès des investisseurs privés. « Nous sommes la plateforme qui atteint le plus vite 10 millions d’utilisateurs, le plus vite 100 millions d’utilisateurs, et bientôt celle qui atteindra le plus vite 1 milliard d’utilisateurs actifs hebdomadaires. » « Notre taux de croissance des revenus est quatre fois celui de Google et de Meta à la même période. » Cette rhétorique peut être copiée directement sur la première page du prospectus sans pratiquement rien modifier.

PitchBook dispose d’une étude indiquant que, parmi les trois plus grands candidats à une IPO d’IA, OpenAI, Anthropic et Databricks, OpenAI a le score de fondamentaux de qualité d’activité le plus bas, mais la valorisation la plus élevée.

Chaque détail de la levée de 122 milliards pointe dans la même direction : faire entrer cette entreprise en bourse et laisser le marché public absorber cette valorisation.

Deux sociétés se disputent le même robinet

OpenAI a besoin d’une IPO, mais ce n’est pas la seule qui en ait besoin. C’est cela le véritable grand spectacle en 2026.

Regardons la liste des files d’attente. CoreWeave était déjà introduit en bourse en mars de l’année dernière : prix d’émission 40 dollars, aujourd’hui 130, capitalisation de plus de 46 milliards ; il a servi de modèle pour les sociétés suivantes. Databricks, valorisée à 134 milliards, est en tournée de présentation avec un chiffre d’affaires annualisé proche de 50 milliards. Cerebras a réglé le problème du réexamen du dossier par le CFIUS, puis a redéposé une demande d’IPO.

Le vrai poids lourd, ce sont Anthropic et OpenAI. Anthropic est valorisé à 380 milliards : ils ont déjà mandaté Wilson Sonsini pour préparer l’IPO. Sur les marchés de prédiction, Kalshi estime la probabilité qu’Anthropic s’introduise en bourse avant OpenAI à 72 %.

Ce ratio est fatal à OpenAI. Le bassin de capitaux qui veut acheter des actifs liés à l’IA est limité. Si Anthropic capte en premier cette vague de capitaux et l’attention du marché, le prix de l’IPO d’OpenAI sera comprimé.

Et Anthropic grignote effectivement le territoire d’OpenAI. La part de marché des API destinées aux entreprises : OpenAI est passé de 50 % en 2023 à 25 % à la mi-2025 ; en parallèle, Anthropic est passé de 12 % à 32 %. Le taux de croissance des revenus d’Anthropic est environ trois fois celui d’OpenAI. Certains analystes, en extrapolant la courbe actuelle, estiment qu’Anthropic dépassera au milieu de 2026 le revenu annualisé d’OpenAI.

Il y a deux ans, OpenAI était seul leader sur le marché entreprises ; aujourd’hui, Anthropic est déjà le leader du marché des API pour entreprises. Le produit Claude Code, à lui seul, génère un revenu annualisé de 2,5 milliards de dollars, contribuant 4 % des dépôts publics GitHub à l’échelle mondiale. Cette vitesse d’inversion est assez rare dans l’industrie technologique.

OpenAI a bien sûr aussi ses cartes maîtresses. 90 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires, 50 millions d’abonnements payants ; côté publicité, l’activité d’essai a atteint une revenue annualisée qui dépasse déjà 100 millions. La notoriété de marque de ChatGPT et les habitudes des utilisateurs restent le plus grand fossé défensif de l’industrie de l’IA. Mais le ralentissement au niveau entreprise est bien réel.

Les deux sociétés dépensent aussi de l’argent à une vitesse impressionnante.

OpenAI devrait perdre 14 milliards en 2026 ; d’ici 2027, la vitesse de consommation annualisée pourrait atteindre 57 milliards. Une levée de 122 milliards ressemble à un chiffre astronomique, mais elle ne soutient qu’environ 18 à 24 mois. En 2026, Anthropic devrait dépenser 19 milliards : 12 milliards pour l’entraînement des modèles et 7 milliards pour faire de l’inférence.

Qui s’introduit en premier s’assure de prolonger sa survie plus longtemps. L’argent du marché des privés ne parvient presque plus à nourrir ces sociétés ; le marché public est le dernier robinet encore fermé. Renaissance Capital estime qu’en 2026 il pourrait y avoir 200 à 230 IPO. Rien qu’en additionnant OpenAI, Anthropic, Databricks et Cerebras, le volume de financement des IPO pourrait dépasser 2 000 milliards de dollars.

C’est la plus grande fenêtre d’IPO technologique depuis 2000. Et la précédente vague d’IPO de ce niveau date aussi de 2000.

Peut-on faire courir la vitesse à laquelle on gagne de l’argent plus vite que celle à laquelle on dépense

Toutes les valorisations, toutes les structures de financement, tous les plans d’IPO reposent au fond sur un seul jugement : la vitesse à laquelle l’IA rapporte de l’argent peut-elle dépasser la vitesse à laquelle elle consomme ?

Si oui, alors la levée de 122 milliards est une preuve de vision, et la valorisation de 8 520 milliards correspond à un prix décoté.

Il existe aussi des scénarios où cela ne se produit pas, modélisés par d’autres. Les analystes l’appellent le CapEx Cliff, la falaise des dépenses d’investissement. Des dizaines de milliards de dollars de centres de données sont construits ; mais les revenus tirés des logiciels qui y tournent ne suffisent pas à couvrir les coûts. Une révolution d’efficacité remplacera la course à la taille. Les entreprises qui ont tout misé sur « plus gros sera mieux » se retrouvent assises sur un tas de matériel coûteux, mais sous-utilisé.

Les progrès en matière d’efficacité sont plus rapides que ce que la plupart des gens imaginent. Former un modèle au niveau de GPT-4 a coûté environ 79 millions de dollars en 2023. En 2026, avec la nouvelle génération de matériel et des techniques comme la distillation et la quantification, le coût est déjà tombé entre 5 et 10 millions de dollars.

L’an dernier, DeepSeek R1 a entraîné en moins de 300 000 dollars un modèle d’inférence proche du niveau de pointe. Cette année, en janvier, il a encore publié un nouvel article sur l’architecture de l’entraînement, continuant à travailler l’efficacité. Le dernier Gemini 3.1 Flash-Lite de Google a comprimé le prix de l’inférence à 0,25 dollar par million de tokens. Des chercheurs d’IBM indiquent publiquement que 2026 sera une année de séparation entre les trajectoires de grands modèles de pointe et de modèles plus petits, efficaces.

Si la trajectoire d’efficacité continue de dépasser celle de la taille, l’empire de puissance de calcul construit par OpenAI avec la valorisation de 8 520 milliards pourrait n’avoir même pas encore été entièrement construit qu’il sera déjà confronté à une dépréciation.

Après l’éclatement de la bulle en 2000, l’Internet n’a pas disparu : Google a poussé de nouveau sur les ruines. Ce qui est mort, ce sont les sociétés qui, au pic de la bulle, ont levé et investi le plus d’argent, construit le plus d’infrastructures, mais n’ont jamais réussi à toucher un modèle économique durable.

L’IA ne disparaîtra pas non plus. Mais la question de savoir si 1 220 milliards de dollars et une valorisation de 8 520 milliards pourront tenir jusqu’au jour où on atteindra la rentabilité n’est pas du tout aussi gravée dans le marbre qu’on pourrait le croire.

Le tambour continue de battre, et le rythme s’accélère.

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