#AnthropicIPOFiling:HighGrowth,HighLosses

Après avoir examiné les derniers chiffres du prospectus d’introduction en bourse d’Anthropic, ce qui a retenu mon attention n’est pas simplement la taille de l’entreprise ou la valorisation que le marché pourrait finalement lui attribuer.

Ce sont les aspects économiques de la course à l’IA.

Anthropic a généré environ 4,59 milliards de dollars de revenus en 2025, contre 386 millions de dollars un an plus tôt. Cela représente une hausse d’environ douze fois en un an. À première vue, c’est une histoire de croissance extraordinaire.

Mais il faut ensuite regarder ce qu’il a fallu pour générer cette croissance.

Anthropic a déclaré une perte d’exploitation de 8,06 milliards de dollars, tandis que les dépenses liées au calcul et aux infrastructures ont atteint environ 7,33 milliards de dollars, soit environ 58 % de ses dépenses d’exploitation. La perte nette GAAP affichée était encore plus importante, à environ 41,97 milliards de dollars, bien qu’environ 34 milliards de dollars de ce montant soient liés à une charge comptable sans effet de trésorerie associée aux passifs de financement.

Cette distinction est importante.

Le chiffre de 42 milliards de dollars est choquant, mais cela ne signifie pas qu’Anthropic a littéralement dépensé 42 milliards de dollars en liquidités cette année-là. La perte d’exploitation et les dépenses d’infrastructure nous donnent une meilleure idée du coût de construction et d’exploitation de systèmes d’IA toujours plus puissants.

Et c’est ici, à mon avis, que commence l’histoire d’investissement la plus importante.

Les entreprises d’IA ne dépensent plus simplement de l’argent dans des logiciels.

Elles ont besoin d’énormes capacités de calcul.

Le calcul nécessite des puces.

Les puces nécessitent de la mémoire et du stockage.

Tout ce matériel nécessite des centres de données.

Les centres de données ont besoin de réseaux, de refroidissement et d’électricité.

Et une fois l’infrastructure construite, quelqu’un doit continuer à payer pour la capacité de calcul nécessaire à l’entraînement et à l’utilisation des modèles.

Cela crée une structure économique très différente de celle du boom traditionnel des logiciels.

Les entreprises qui développent les modèles se livrent concurrence pour construire une intelligence supérieure et attirer les utilisateurs. Mais sous cette concurrence se trouve une immense couche d’infrastructure qui doit se développer, quel que soit le modèle qui finira par s’emparer de la plus grande part du marché.

C’est pourquoi je continue à regarder au-delà de la couche des applications d’IA.

La question intéressante n’est pas seulement « Quel modèle d’IA l’emportera ? »

C’est aussi :

« Qui est payé chaque fois que l’industrie de l’IA a besoin de davantage de capacités de calcul ? »

Le prospectus rend cette question encore plus pertinente.

Anthropic a fait état de projets impliquant environ 518 milliards de dollars d’engagements futurs dans le cloud, le calcul et les infrastructures, selon les informations publiées au sujet du prospectus. Cela ne correspond pas à 518 milliards de dollars de dépenses actuelles, et le calendrier ainsi que la structure de ces engagements sont importants, mais cette ampleur montre à quel point la prochaine phase du développement de l’IA pourrait nécessiter d’importants capitaux.

Et cela ne se produit pas de manière isolée.

Anthropic a étendu ses relations à travers la chaîne d’infrastructure, notamment au moyen d’accords impliquant d’importants fournisseurs de cloud et de capacités de calcul. L’entreprise a elle-même précédemment indiqué que ses nouveaux financements serviraient à accroître ses capacités de calcul, tandis que des partenaires d’infrastructure, notamment Micron, Samsung et SK hynix, participent à la fourniture de technologies essentielles de mémoire, de stockage et de logique.

C’est sur cet aspect que le marché se concentrera, à mon avis, de plus en plus.

La première phase de l’investissement dans l’IA portait sur l’enthousiasme suscité par les modèles.

La prochaine phase pourrait être bien davantage axée sur les aspects économiques.

Combien coûte chaque utilisateur supplémentaire ?

Quelle capacité de calcul est nécessaire pour fournir des modèles toujours plus sophistiqués ?

À quelle vitesse les revenus progressent-ils par rapport aux dépenses d’infrastructure ?

Quel montant de capitaux doit être engagé avant qu’une entreprise d’IA puisse atteindre un flux de trésorerie disponible durable ?

Ces questions deviennent plus importantes à mesure que l’industrie prend de l’ampleur.

Et un autre détail mérite d’être surveillé : les revenus d’Anthropic progressent extrêmement rapidement, mais la concentration de sa clientèle compte également. Les informations publiées au sujet du prospectus indiquent que les deux plus grands clients directs de l’entreprise représentaient chacun environ 12 % des revenus de 2025, ce qui signifie que près d’un quart de ces revenus provenait de ces deux clients réunis.

L’histoire n’est donc pas simplement que « l’IA est en croissance ».

L’histoire la plus utile est la suivante :

L’IA est en croissance, mais la facture des infrastructures augmente avec elle.

C’est pourquoi je ne pense pas que les investisseurs devraient automatiquement supposer que toutes les entreprises associées à l’IA en bénéficieront de la même manière.

Les entreprises qui développent les modèles doivent se livrer concurrence pour attirer les clients.

Les entreprises d’infrastructure peuvent potentiellement générer des revenus grâce à plusieurs segments de l’écosystème de l’IA.

Les entreprises qui fournissent les capacités de calcul, la mémoire, le stockage, les réseaux, la capacité des centres de données et l’électricité sous-jacents fournissent en réalité les machines nécessaires à l’ensemble de la course.

Cela ne rend pas les entreprises d’infrastructure exemptes de risques. Leurs activités sont également confrontées à d’importants besoins en capitaux, à des contraintes d’approvisionnement, à la concentration de leur clientèle et à la possibilité que les dépenses liées à l’IA finissent par ralentir.

Mais les chiffres d’Anthropic nous donnent un nouvel aperçu de la quantité d’infrastructures physiques qui se trouve derrière l’expérience apparemment simple consistant à ouvrir une application d’IA et à poser une question.

Le boom de l’IA peut sembler numérique vu de l’extérieur.

La facture est extrêmement physique.

Les puces.

La mémoire.

Le stockage.

Les serveurs.

Les centres de données.

Les réseaux.

L’électricité.

Le refroidissement.

La capacité cloud.

Tout cela doit être payé.

C’est pourquoi je prête davantage attention à l’économie des infrastructures de l’IA plutôt que de courir après chaque nouveau concept d’IA qui apparaît sur le marché.

La course aux modèles reste importante.

Mais les entreprises qui construisent et fournissent les infrastructures de cette course pourraient devenir un élément tout aussi important de l’histoire.

Le prospectus d’Anthropic ne prouve pas quelles entreprises créeront finalement le plus de valeur pour leurs actionnaires.

En revanche, il montre quelque chose de beaucoup plus concret :

Construire une IA de pointe à grande échelle nécessite des quantités extraordinaires de capitaux et d’infrastructures.

Les revenus peuvent progresser de 1 088 % en un an.

Mais si le coût du calcul et des infrastructures augmente au même rythme, la question suivante devient beaucoup plus difficile pour les investisseurs :

À quel moment la croissance de l’IA se transforme-t-elle en génération durable de liquidités ?

C’est la question que je surveillerai lors de la prochaine phase de ce cycle de l’IA.

Pas seulement qui possède le modèle le plus intelligent.

Pas seulement qui compte le plus d’utilisateurs.

Mais qui peut convertir la demande en IA en flux de trésorerie durables tout en maîtrisant l’immense facture d’infrastructure qui la sous-tend.

L’histoire de l’IA est clairement encore en train de se construire.

Mais ses aspects économiques deviennent impossibles à ignorer.

$NVDA