OpenAI réalise la plus grande levée de fonds de l'histoire, Anthropic est plus pressé de s'introduire en bourse

Auteur : Lin Wanwan

Le 31 mars 2026, OpenAI a annoncé avoir finalisé une levée de fonds de 122 milliards de dollars, valorisée 852 milliards, la plus grande levée de fonds par capital-investissement de l’histoire commerciale de l’humanité.

Amazon y a investi 50 milliards de dollars dans OpenAI. Sur ces 50 milliards, 15 milliards sont versés immédiatement, et les 35 milliards restants ne seront déboursés qu’une fois qu’une condition est remplie.

Cette condition est qu’OpenAI réalise un IPO, ou atteigne l’AGI.

L’un consiste à être coté en bourse, l’autre à créer une intelligence générale qui dépasse l’être humain. La plus grande entreprise de commerce électronique de la planète, met une somme d’argent plus élevée que la dépense annuelle de défense de la plupart des pays, sur un « ou ».

Décomposons toutes les levées de fonds d’OpenAI pour en examiner la structure.

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

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

Les 50 milliards d’Amazon injectés : OpenAI fait exécuter le modèle sur AWS pour l’inférence ; les revenus d’AWS augmentent, et les comptes d’Amazon s’en trouvent embellis. Microsoft a cumulé plus de 13 milliards d’investissements : OpenAI s’est engagé à acheter 250 milliards de dollars de services cloud sur Azure.

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

Le analyste de Bernstein Stacy Rasgon dit que chaque transaction de ce type approfondit les inquiétudes du marché à propos du financement circulaire. Les statistiques du CFA Institute sont encore plus inquiétantes : dans le domaine de l’IA, le total des engagements en matière de prises de participation et d’achats réciproques se rapproche déjà de 1 000 milliards de dollars.

Mais le sujet du financement circulaire a été abordé pendant toute une année ; tout ce qu’il y avait à dire a déjà été dit.

Ce qui mérite vraiment l’attention dans cette levée de 122 milliards, ce n’est pas la façon dont l’argent circule. C’est une question plus directe : de quoi, exactement, ces fonds servent-ils à acheter ?

Que vaut l’achat de 852 milliards ?

La réponse : à acheter du temps. Plus précisément, à acheter le temps jusqu’avant l’IPO.

Aujourd’hui, OpenAI génère 2 milliards de dollars de revenus par mois ; annualisé, environ 24 milliards. Une valorisation de 852 milliards correspond à environ 35 fois le ratio cours/ventes (price-to-sales). Ce multiple implique que le marché paie pour OpenAI dans trois ou quatre ans.

Pour s’en faire une idée, prenons des repères. Dans une période où Nvidia gagne de l’argent à plein régime, son PS est d’environ 20 fois. À son apogée, Snowflake est allé jusqu’à 100 fois, puis est vite retombé en dessous de 30. Au moment de l’introduction en bourse de Salesforce, on était à environ 10 fois.

Mettre 35 fois sur une entreprise qui continue de perdre de l’argent est déjà très agressif.

Le plan d’OpenAI prévoit 100 milliards de revenus en 2029, et 14 milliards de profits. De 24 milliards à 100 milliards, le taux de croissance annuel composé doit dépasser en continu 40 % pendant quatre ans. J’ai réfléchi sérieusement : dans l’histoire, aucune entreprise de logiciels dont la base de revenus dépassait le seuil des dizaines de milliards n’a maintenu ce rythme. Je n’en ai trouvé aucune.

Une valorisation de 852 milliards ne peut tenir que dans un seul scénario : quelqu’un est prêt à reprendre sur le marché public à ce prix. Autrement dit, l’IPO doit réussir.

Une fois qu’on a compris cette couche, toute la structure de la levée de fonds devient lisible.

Sur les 50 milliards d’Amazon, 35 milliards sont conditionnés à l’IPO : tant qu’elle n’a pas lieu, l’argent n’arrive pas. SoftBank a versé 30 milliards en trois tranches : la première à la fermeture de la levée, puis les deux suivantes en juillet et en octobre, placées avec précision sur les jalons clés de la période de préparation à l’IPO.

Pour la première fois, OpenAI a cédé 3 milliards d’actions à des particuliers via une banque, et devait aussi entrer dans un ETF d’ARK Invest. Les particuliers ont acheté des actions, puis sont entrés dans l’ETF ; au moment où l’IPO ouvrira, il y aura un flux d’achats de base naturellement constitué.

Le vocabulaire dans l’annonce de la levée n’a plus vraiment l’air d’un rapport aux investisseurs privés. « Nous sommes la plateforme qui atteint 10 millions d’utilisateurs le plus vite, 100 millions d’utilisateurs le plus vite, et bientôt nous serons aussi celle qui atteint le plus vite 1 milliard d’utilisateurs actifs hebdomadaires ». « Notre taux de croissance des revenus est quatre fois celui de Google et Meta à la même période ». Cette rhétorique peut être copiée telle quelle sur la première page du prospectus, sans même rien changer.

PitchBook a un rapport de recherche qui indique qu’au sein des trois plus grands candidats potentiels à une IPO dans l’IA — OpenAI, Anthropic et Databricks — c’est OpenAI qui obtient la note fondamentale la plus basse en qualité de l’activité, mais la valorisation la plus élevée.

Chaque détail de conception 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 entreprises se disputent le même robinet d’eau

OpenAI a besoin d’une IPO, mais ce n’est pas la seule. C’est là que se trouve le véritable grand scénario de 2026.

Commencez par la liste d’attente. CoreWeave a déjà été introduit en mars de l’année dernière ; au prix d’émission de 40 dollars, il est maintenant à 130 ; la capitalisation dépasse 46 milliards, donnant le ton aux entreprises suivantes. La valorisation de Databricks, 134 milliards, est en tournée de roadshow, avec des revenus annualisés proches de 50 milliards. Cerebras a résolu le problème de la révision du dossier par le CFIUS et a donc re-soumis une demande d’IPO.

Les poids lourds, ce sont en revanche Anthropic et OpenAI. La valorisation d’Anthropic est de 380 milliards ; ils ont déjà fait appel à Wilson Sonsini pour préparer les aspects juridiques de l’IPO. Sur les marchés de prédiction, la probabilité qu’Anthropic soit introduit avant OpenAI est de 72 %.

Ce scénario est extrêmement dangereux pour OpenAI. Les fonds disponibles pour acheter des valeurs liées à l’IA sont limités. Si Anthropic capte en premier cette poche de fonds et l’attention du marché, le prix de l’IPO d’OpenAI sera comprimé.

Et Anthropic grignote effectivement le terrain d’OpenAI. La part de marché des API entreprises : OpenAI est passée de 50 % en 2023 à 25 % au milieu de 2025 ; sur la même période, Anthropic est passée de 12 % à 32 %. La croissance des revenus d’Anthropic est environ trois fois celle d’OpenAI. Selon un analyste qui extrapole la courbe actuelle, Anthropic dépassera le revenu annualisé d’OpenAI au milieu de 2026.

Il y a deux ans, OpenAI dominait le marché des entreprises. Aujourd’hui, Anthropic est déjà le leader du marché des API pour les entreprises. Le produit Claude Code génère à lui seul un revenu annualisé de 2,5 milliards de dollars, et contribue 4 % des soumissions publiques GitHub dans le monde. Cette vitesse de retournement est rare dans l’industrie technologique.

OpenAI a bien sûr ses atouts cachés. 900 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires, 50 millions d’abonnements payants, et l’activité publicitaire a dépassé 100 millions de revenus après six années d’essai. La notoriété de la marque ChatGPT et les habitudes des utilisateurs restent les plus grandes douves défensives de l’industrie de l’IA. Mais le ralentissement côté entreprises est, lui, bien réel.

Les deux sociétés dépensent aussi à un rythme impressionnant.

Pour 2026, OpenAI prévoit une perte de 14 milliards ; en 2027, la vitesse de combustion annualisée pourrait atteindre 57 milliards. Une levée de 122 milliards ressemble à un chiffre astronomique, mais elle ne couvrirait qu’environ 18 à 24 mois. Pour Anthropic, 2026 prévoit des dépenses de 19 milliards : 12 milliards pour entraîner des modèles et 7 milliards pour exécuter l’inférence.

Celui qui s’introduit d’abord, c’est celui qui respire encore en premier. Les fonds du marché privé ne parviennent plus à nourrir suffisamment ces entreprises ; le marché public est le dernier robinet encore fermé. Renaissance Capital estime qu’en 2026, il pourrait y avoir 200 à 230 IPO. Rien que les quatre sociétés OpenAI, Anthropic, Databricks et Cerebras réunies pourraient atteindre, en taille de financement via IPO, plus de 200 milliards de dollars.

C’est la plus grande fenêtre d’IPO tech depuis 2000. Et la dernière fois qu’on a vu une telle vague d’IPO, c’était aussi en 2000.

La vitesse pour gagner de l’argent peut-elle dépasser la vitesse de dépenses ?

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

Si ça dépasse : la levée de 122 milliards est alors de la clairvoyance, et la valorisation de 852 milliards devient un rabais.

S’il n’y arrive pas, certains scénarios ont aussi été modélisés. Les analystes l’appellent le CapEx Cliff, la falaise des dépenses d’investissement. Des milliers de milliards de dollars ont été construits en centres de données ; les revenus générés par les logiciels qui y tournent ne suffisent pas à couvrir les coûts. La révolution de l’efficacité remplacera la course à l’ampleur ; les entreprises qui ont mis tout leur argent sur « plus c’est grand, mieux c’est » se retrouvent assises sur un tas de matériel coûteux mais sous-utilisé.

Les progrès en efficacité sont plus rapides que la plupart des gens ne le pensent. En 2023, pour entraîner un modèle au niveau équivalent à GPT-4, cela a coûté environ 79 millions de dollars. En 2026, grâce à la nouvelle génération de matériel et à des techniques comme la distillation et la quantification, les coûts sont déjà descendus à 5 à 10 millions de dollars.

L’an dernier, DeepSeek R1 a entraîné un modèle d’inférence proche des toutes dernières capacités pour moins de 300 000 dollars. En janvier de cette année, il a aussi publié un nouvel article sur une architecture d’entraînement, continuant d’innover sur l’efficacité. Le tout dernier Gemini 3.1 Flash-Lite de Google a ramené le prix de l’inférence à 0,25 dollar par million de tokens. Des chercheurs d’IBM ont déclaré publiquement que 2026 serait une année de séparation entre les voies des modèles de pointe et celles des modèles efficaces mais plus petits.

Si la voie de l’efficacité continue de courir plus vite que celle de l’ampleur, l’empire de puissance de calcul construit par OpenAI grâce à une valorisation de 852 milliards pourrait même ne pas être entièrement achevé avant de faire face à une dévalorisation.

Après l’éclatement de la bulle en 2000, Internet n’a pas disparu. Google a grandi sur les ruines. Ce qui est mort, ce sont les entreprises qui ont fusionné le plus d’argent au plus haut point de la bulle, construit le plus d’infrastructures, et n’ont jamais touché à un modèle économique durable.

L’IA non plus ne disparaîtra pas. Mais la question de savoir si la levée de 122 milliards de dollars et la valorisation de 852 milliards peuvent tenir jusqu’au jour où l’entreprise devient rentable n’est pas du tout aussi acquis que ce qu’on pourrait croire.

Le tambour continue de battre, et le rythme devient de plus en plus rapide.