Ni OpenAI, ni Amazon : le véritable gagnant de cette transaction de 38 milliards de dollars, c’est Nvidia.
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Publié le : 6 novembre 2025 / Mis à jour le : 6 novembre 2025 – Auteur : Konrad Wolfenstein
Ni OpenAI, ni Amazon : le véritable gagnant de cette transaction de 38 milliards de dollars, c’est Nvidia ! – Image : Xpert.Digital
Plus importante que la bulle Internet ? L’engouement pour l’IA atteint un nouveau niveau d’irrationalité.
Gaspiller de l'argent pour l'avenir : pourquoi OpenAI perd encore des milliards malgré des milliards de revenus
L'accord de 38 milliards de dollars entre OpenAI et Amazon Web Services représente bien plus qu'une simple acquisition d'infrastructure colossale : il s'agit d'un tournant stratégique qui met en lumière les bouleversements profonds et les contradictions majeures de la révolution mondiale de l'IA. Derrière cette somme astronomique se cache l'histoire d'une entreprise qui, malgré une valorisation astronomique pouvant atteindre 500 milliards de dollars, est prise au piège d'un paradoxe économique : une valorisation boursière maximale pour une rentabilité opérationnelle minimale. Cet accord est la tentative délibérée d'OpenAI de s'affranchir de sa dépendance précaire à l'égard de son principal partenaire, Microsoft, et simultanément un effort désespéré pour satisfaire la demande exponentielle de puissance de calcul qui menace d'engloutir tout son modèle économique.
Cet accord révèle une structure de pouvoir complexe où chaque acteur poursuit ses propres objectifs : Amazon entreprend une course de rattrapage stratégique dans le cloud computing, tandis que le véritable bénéficiaire de cette course à l’armement semble être le géant des semi-conducteurs Nvidia, dont la technologie est à la base de tout. Au cœur de tout cela, cependant, se pose une question fondamentale qui rappelle les excès des bulles technologiques passées : ces investissements colossaux – OpenAI prévoit à elle seule des dépenses de 1 400 milliards de dollars – pourront-ils un jour être rentabilisés par des revenus réels ? Analyser cet accord, c’est donc entrevoir les rouages de l’économie de l’IA, un monde tiraillé entre des paris visionnaires sur l’avenir, des risques existentiels et une logique de financement qui semble mettre à l’épreuve les limites de la rationalité.
Convient à:
La réorganisation stratégique de l'économie des infrastructures cloud – Quand la dépendance devient stratégie : le pari de 38 milliards de dollars sur l'avenir de l'intelligence artificielle
L'accord de 38 milliards de dollars conclu entre OpenAI et Amazon Web Services dépasse largement le cadre d'un simple contrat d'approvisionnement. Il marque un tournant fondamental dans l'équilibre des pouvoirs au sein de l'industrie technologique mondiale et révèle la précarité des interdépendances sur lesquelles repose toute la révolution de l'intelligence artificielle. Si, de prime abord, OpenAI semble simplement s'assurer l'accès à des centaines de milliers de processeurs graphiques Nvidia, un examen plus approfondi révèle un réseau complexe de calculs stratégiques, de risques existentiels et une logique de financement qui rappelle les excès des bulles technologiques passées.
Cette opération révèle la fragilité d'une entreprise qui, malgré une valorisation de 300 à 500 milliards de dollars et un chiffre d'affaires annuel d'environ 12 milliards de dollars, affiche des pertes structurelles. Avec une consommation de capital prévue de 8 milliards de dollars pour la seule année 2025 et des pertes cumulées pouvant atteindre environ 44 milliards de dollars d'ici 2028, OpenAI se trouve face à un paradoxe : une valorisation boursière maximale pour une rentabilité opérationnelle minimale.
L'anatomie économique d'une crise des infrastructures
Le problème fondamental de l'intelligence artificielle moderne réside dans un déséquilibre simple, mais crucial : les ressources nécessaires à l'entraînement et à l'exploitation de grands modèles de langage croissent de façon exponentielle, tandis que les opportunités de monétisation sont linéaires, voire stagnantes. OpenAI requiert une puissance de calcul pour ses générations de modèles actuelles et futures d'une ampleur sans précédent. La direction de l'entreprise prévoit d'investir 1 400 milliards de dollars dans les processeurs et l'infrastructure des centres de données au cours des prochaines années.
Pour mettre cette ampleur en perspective : les investissements prévus dépassent le produit intérieur brut de nombreuses économies développées. Le secteur estime le coût d’un seul centre de données d’un gigawatt à environ 50 milliards de dollars, dont 60 à 70 % sont imputables aux semi-conducteurs spécialisés. Avec un objectif de capacité totale de dix gigawatts, OpenAI opère à une échelle qui surpasse même les investissements en infrastructure des géants du cloud établis comme Microsoft et Google.
La structure des coûts révèle le talon d'Achille de son modèle économique : OpenAI consacre entre 60 et 80 % de son chiffre d'affaires à la seule puissance de calcul. Avec un chiffre d'affaires de 13 milliards de dollars, cela représente 10 milliards de dollars de coûts d'infrastructure, auxquels s'ajoutent des dépenses considérables liées au personnel, à la recherche, au développement et aux processus opérationnels. Malgré des prévisions de croissance optimistes, il est permis de douter que cette structure de coûts permette une rentabilité durable.
Convient à:
La stratégie de diversification comme nécessité existentielle
Dans ce contexte, le partenariat avec Amazon Web Services apparaît moins comme une stratégie d'expansion que comme une stratégie de survie. Jusqu'à récemment, OpenAI était prisonnière d'une dépendance sans précédent envers Microsoft. Le géant du logiciel de Redmond avait investi un total de 13 milliards de dollars dans OpenAI depuis 2019 et, en contrepartie, avait reçu non seulement une part substantielle des revenus, mais aussi des droits quasi exclusifs sur l'infrastructure cloud.
Cette situation a exposé OpenAI à une double vulnérabilité : sur le plan technologique, l’entreprise était dépendante d’une infrastructure unique, ce qui engendrait des goulots d’étranglement pour son développement. Sur le plan économique, une part importante des revenus revenait directement à Microsoft : initialement 75 % jusqu’au remboursement complet de l’investissement, puis 49 % des bénéfices. Cet arrangement s’est avéré de plus en plus intenable à mesure que les ambitions de croissance d’OpenAI augmentaient.
La renégociation du partenariat avec Microsoft en octobre 2025 a certes levé l'exclusivité du cloud, mais elle met également en lumière les tensions entre les deux entreprises. Les articles de presse faisant état de plaintes pour pratiques anticoncurrentielles et de divergences concernant la propriété intellectuelle, la puissance de calcul et les structures de gouvernance soulignent la fragilité de cette relation symbiotique.
La nouvelle stratégie repose sur une diversification radicale. Outre Amazon, nouveau partenaire, OpenAI a conclu des accords avec Microsoft pour 250 milliards de dollars, Oracle pour 300 milliards de dollars, le fournisseur spécialisé CoreWeave pour 22,4 milliards de dollars, et collabore avec Google Cloud, Nvidia, AMD et Broadcom. Si cette diversification réduit les dépendances individuelles, elle complexifie également l'orchestration des différentes infrastructures et technologies.
Le point de vue d'Amazon : un rattrapage stratégique dans la concurrence du cloud
Pour Amazon Web Services, cet accord représente une avancée stratégique majeure sur un marché de plus en plus concurrentiel. Bien qu'AWS demeure le leader mondial du cloud computing avec une part de marché de 29 à 32 %, sa croissance ces dernières années a révélé des tendances inquiétantes. Alors qu'AWS a progressé de 17 % au deuxième trimestre 2025, Microsoft Azure a enregistré une hausse de 39 % et Google Cloud de 34 %. Les principaux contrats dans le domaine de l'IA ces dernières années ont majoritairement été remportés par des concurrents.
La part de marché d'AWS est passée de 50 % en 2018 à moins de 30 % actuellement. Ce déclin progressif est paradoxalement dû à la domination initiale d'Amazon : en tant que fournisseur d'infrastructure établi, AWS ne bénéficiait pas de l'intégration étroite avec les principaux développeurs d'IA, contrairement à Microsoft grâce à son investissement de plusieurs milliards de dollars dans OpenAI et à Google grâce à ses propres modèles de langage. Le partenariat avec Anthropic, moins bien positionné, n'a que partiellement compensé ce désavantage, malgré les huit milliards de dollars investis par Amazon dans cette entreprise.
L'annonce de l'accord avec OpenAI a fait bondir la capitalisation boursière d'Amazon de plus de 100 milliards de dollars, soulignant son importance pour les investisseurs. Pour AWS, cet accord représente non seulement des revenus substantiels, mais surtout un signal fort : le premier fournisseur de cloud au monde devient un partenaire infrastructurel majeur de la société leader en intelligence artificielle. Si les 38 milliards de dollars peuvent paraître modestes comparés aux 1 400 milliards de dollars d'engagements totaux d'OpenAI, ils marquent le début d'une relation potentiellement fructueuse à long terme, offrant d'importantes perspectives de développement jusqu'en 2027 et au-delà.
Amazon s'engage à fournir l'intégralité de la capacité de calcul convenue dans l'accord d'ici fin 2026, offrant ainsi à OpenAI un accès immédiat à des centaines de milliers de puces Nvidia dans ses centres de données. Cette disponibilité rapide résout un problème majeur pour OpenAI : le délai extrêmement long nécessaire à la construction de sa propre infrastructure. Alors que le projet Stargate, mené en partenariat avec SoftBank et Oracle, vise à atteindre une capacité de dix gigawatts à long terme, OpenAI a besoin de ressources disponibles à court terme pour entraîner de nouveaux modèles et faire évoluer ses services existants.
La dimension technologique : Nvidia, véritable bénéficiaire
À y regarder de plus près, un tiers se révèle être peut-être le grand gagnant de cette situation : Nvidia. Ce fabricant de semi-conducteurs domine le marché des accélérateurs d'IA avec une part de marché estimée à 80 % et occupe une position quasi monopolistique. Les puces GB200 et GB300 fournies par Amazon à OpenAI représentent la dernière génération Blackwell de Nvidia et offrent des performances nettement supérieures pour l'entraînement et l'inférence en IA.
La plateforme GB300 NVL72 combine 72 GPU Blackwell Ultra et 36 CPU Grace basés sur l'architecture ARM dans un rack à refroidissement liquide fonctionnant comme un unique GPU de grande puissance. Par rapport à la génération Hopper précédente, Nvidia promet des performances 50 fois supérieures pour les tâches de raisonnement en IA et une réactivité utilisateur décuplée. Ces avancées technologiques sont cruciales pour les projets ambitieux d'OpenAI concernant les systèmes d'IA dits « agentiques », qui visent à permettre la résolution autonome de problèmes en plusieurs étapes.
Les charges de travail de l'IA agentique diffèrent fondamentalement des tâches d'inférence classiques. Alors que les modèles de langage conventionnels répondent à chaque requête par une réponse individuelle, les systèmes agentiques sont conçus pour décomposer les tâches complexes en sous-étapes, prendre des décisions indépendantes et explorer itérativement différentes pistes de solution. Ces capacités exigent une puissance de calcul nettement supérieure et des temps de traitement plus longs, ce qui accroît encore la demande en processeurs plus performants.
Le coût de cette technologie de pointe est astronomique. Une seule puce GB300 coûte entre 60 000 et 70 000 dollars. Avec des centaines de milliers de puces nécessaires, le coût d'acquisition se chiffre en dizaines de milliards de dollars. Nvidia bénéficie d'un cercle vertueux : plus on investit dans l'infrastructure d'IA, plus la demande de puces Nvidia augmente, ce qui accroît la valorisation et la solidité financière de l'entreprise et permet de nouveaux investissements dans des start-ups spécialisées en IA, lesquelles auront alors besoin d'encore plus de puces Nvidia.
Cette dynamique se manifeste clairement dans l'annonce récente par Nvidia d'un investissement de 100 milliards de dollars dans OpenAI. L'accord repose sur une logique remarquable : Nvidia fournit des capitaux qu'OpenAI utilise pour construire des centres de données, lesquels sont ensuite équipés de puces Nvidia. L'argent passe ainsi d'une entité à l'autre, Nvidia finançant simultanément la demande pour ses propres produits. Les analystes de Bank of America relèvent quelques problèmes comptables, mais la stratégie s'avère payante : la capitalisation boursière de Nvidia dépasse les 5 000 milliards de dollars et elle figure parmi les entreprises les plus valorisées au monde.
L'architecture du financement : entre innovation et irrationalité
L'ampleur de cette vague d'investissements dans les infrastructures d'IA laisse perplexes même les observateurs de marché les plus aguerris. Les géants technologiques comme Meta, Microsoft, Google et Amazon prévoient à eux seuls des dépenses d'investissement estimées à 320 milliards de dollars pour 2025, principalement destinées aux centres de données dédiés à l'IA. Ce montant dépasse le produit intérieur brut de la Finlande et équivaut presque au chiffre d'affaires total d'ExxonMobil en 2024.
Les analystes de Bain & Company prévoient que le secteur de l'IA devra générer 2 000 milliards de dollars de revenus annuels d'ici 2030 pour justifier les investissements prévus dans les infrastructures. Leurs calculs mettent en évidence un déficit de financement de 800 milliards de dollars entre les revenus nécessaires et les prévisions réalistes. Morgan Stanley, quant à elle, anticipe un déficit de financement de 15 000 milliards de dollars sur les trois prochaines années. Ces chiffres soulèvent des questions fondamentales quant à la viabilité du cycle d'investissement actuel.
Le problème est aggravé par la vitesse à laquelle les capitaux sont consommés. OpenAI a généré 4,3 milliards de dollars de revenus au premier semestre 2025, tout en dépensant 2,5 milliards de dollars en six mois. Cela représente un rythme de consommation de trésorerie de plus de 8 milliards de dollars par an, qui devrait encore augmenter jusqu'en 2028. Même avec des projections de revenus optimistes de 29,4 milliards de dollars pour 2026 et de 125 milliards de dollars d'ici 2029, OpenAI anticipe des pertes importantes et des besoins de capitaux considérables.
Ces déficits sont financés par des levées de fonds continues, à des valorisations toujours plus élevées. Une levée de fonds en mars 2025 valorisait OpenAI à 300 milliards de dollars ; sept mois plus tard seulement, une augmentation de capital portait sa valorisation à 500 milliards de dollars. Cette valorisation implique un ratio cours/chiffre d'affaires d'environ 38, basé sur un chiffre d'affaires prévisionnel de 13 milliards de dollars pour 2025, alors que les entreprises de logiciels classiques sont valorisées entre deux et quatre fois leur chiffre d'affaires annuel.
OpenAI s'efforce délibérément de contourner les indicateurs de rentabilité traditionnels. L'entreprise communique aux investisseurs un indicateur artificiel, le « bénéfice ajusté à l'IA », qui exclut des postes de dépenses importants, comme les milliards investis dans l'entraînement de grands modèles de langage. Selon cet indicateur fictif, OpenAI devrait devenir rentable en 2026, alors que les chiffres réels prévoient des pertes de 14 milliards de dollars pour 2026, qui devraient atteindre 44 milliards de dollars d'ici 2028.
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Stress lié à la monétisation : pourquoi les investissements de plusieurs milliards de dollars menacent les profits
Le projet Stargate : une entreprise monumentale entre vision et arrogance
L'exemple le plus ambitieux de cette logique d'investissement est le projet Stargate, une coentreprise entre OpenAI, SoftBank et Oracle, qui prévoit des investissements pouvant atteindre 500 milliards de dollars sur quatre ans. Ce projet envisage la construction de 20 centres de données ultramodernes d'une capacité totale de dix gigawatts, soit l'équivalent de la consommation énergétique d'environ dix centrales nucléaires ou de la consommation électrique de quatre millions de foyers.
La structure des partenaires révèle la complexité du financement : SoftBank est le principal investisseur avec une participation d’environ 40 %, OpenAI contribue également à hauteur de 40 %, et Oracle et le fonds d’investissement technologique émirati MGX apportent conjointement 20 %. Les 100 premiers milliards de dollars pour la première année sont déjà en grande partie engagés ; pour les 400 milliards de dollars restants, les partenaires recherchent des investisseurs externes spécialisés dans des projets spécifiques, tels qu’Apollo Global Management et Brookfield Asset Management.
Les premiers centres de données sont déjà en construction. Oracle a installé les premières baies GB200 sur son campus principal à Abilene, au Texas. D'autres sites ont été identifiés à Lordstown, dans l'Ohio ; dans le comté de Milam et à Shackelford, au Texas ; et dans le comté de Doña Ana, au Nouveau-Mexique. SoftBank prévoit d'implanter des installations de 1,5 gigawatt dans l'Ohio et au Texas, qui devraient être opérationnelles d'ici 18 mois.
La structure de financement combine des fonds propres, un financement par emprunt lié au projet et des modèles de leasing innovants. Selon les médias, OpenAI et ses partenaires négocient des accords de leasing pour les puces nécessaires, ce qui réduirait les besoins en capitaux mais renforcerait la dépendance d'OpenAI envers Nvidia. Les futurs utilisateurs des centres de données devraient contribuer à hauteur d'environ 10 % des coûts du projet.
Des critiques comme Elon Musk, PDG de Tesla, doutent de la faisabilité de ces plans, arguant que SoftBank ne pourrait raisonnablement lever que « bien moins de 10 milliards de dollars ». Jusqu'à présent, les engagements pris ont réfuté ce scepticisme, mais la question fondamentale demeure : comment ces investissements colossaux seront-ils rentabilisés si même les prévisions de revenus les plus optimistes ne couvrent pas le coût du capital ?
Convient à:
Les implications macroéconomiques : Les lois d'échelle à la limite de leurs capacités
Toute la logique d'investissement repose sur une hypothèse fondamentale : les lois d'échelle de l'intelligence artificielle. Celles-ci stipulent que des modèles plus vastes, dotés de davantage de paramètres et entraînés sur un volume de données plus important grâce à une puissance de calcul accrue, produisent de meilleurs résultats. Cette relation s'est avérée remarquablement stable ces dernières années, permettant des améliorations prévisibles des performances par simple augmentation des ressources.
Cependant, de plus en plus d'éléments indiquent que cette approche linéaire atteint ses limites. Le dernier modèle d'OpenAI, Orion, a déçu les attentes et n'a pas permis d'obtenir les gains de performance escomptés, malgré une augmentation significative des ressources investies. Gary Marcus, professeur de psychologie et de neurosciences à l'université de New York et critique reconnu de l'approche de la Silicon Valley, affirme que la théorie fondamentale sous-jacente à la stratégie du « plus grand est meilleur » est erronée.
Des approches alternatives, telles que les techniques mises en œuvre par DeepSeek, démontrent qu'il est possible de réaliser des gains d'efficacité considérables grâce à des algorithmes améliorés, sans avoir recours à une mise à l'échelle massive. Si ces approches s'imposaient, les investissements colossaux dans la mise à l'échelle traditionnelle perdraient une valeur considérable. OpenAI et d'autres acteurs devraient repenser fondamentalement leurs stratégies et pourraient, de ce fait, perdre leurs avantages actuels.
La demande énergétique représente une autre contrainte fondamentale. L'Agence internationale de l'énergie estime que les centres de données représentaient environ 2 % de la consommation énergétique mondiale en 2022. Cette part pourrait plus que doubler pour atteindre 4,6 % d'ici 2026. Les dix gigawatts prévus pour le seul projet Stargate d'OpenAI équivalent à environ cinq millions de puces spécialisées ou à la production de dix centrales nucléaires. De telles quantités soulèvent des questions existentielles quant à la durabilité et à l'acceptabilité sociale.
Les problèmes de capacité se manifestent déjà. Par exemple, selon les prévisions, l'Allemagne ne pourra augmenter la capacité de connexion informatique de ses centres de données que de 2,4 à 3,7 gigawatts d'ici 2030, alors que la demande des entreprises est estimée à au moins douze gigawatts. Les États-Unis disposent déjà d'une capacité vingt fois supérieure à celle de l'Allemagne, mais même là-bas, des problèmes de capacité apparaissent.
Brookfield Asset Management prévoit que la capacité mondiale des centres de données dédiés à l'IA passera d'environ sept gigawatts fin 2024 à 15 gigawatts fin 2025, puis à 82 gigawatts en 2034. Cette multiplication par plus de dix en une décennie nécessitera des investissements dépassant sept mille milliards de dollars américains, dont deux mille milliards spécifiquement destinés à la construction de ces centres de données. Le financement de telles sommes transformerait en profondeur les marchés financiers et pourrait potentiellement évincer d'autres secteurs d'investissement.
Convient à:
La dimension géopolitique : la souveraineté technologique comme facteur de compétitivité
Les structures de dépendance dans l'infrastructure cloud prennent une dimension géopolitique croissante. En Allemagne et en Europe, l'inquiétude grandit face à une dépendance excessive aux fournisseurs de cloud américains. Selon une enquête Bitkom, 78 % des entreprises allemandes estiment que l'Allemagne est trop dépendante des fournisseurs de cloud américains, tandis que 82 % souhaitent l'émergence d'hyperscalers européens capables de rivaliser avec les leaders du marché non européens.
Les trois principaux géants américains du cloud, Amazon, Microsoft et Google, contrôlent 65 % du marché mondial. Dans le domaine du cloud computing, près de 40 % des entreprises allemandes se disent fortement dépendantes de fournisseurs non européens, tandis que moins d'un quart utilisent des services cloud européens. Concernant l'intelligence artificielle, si un cinquième des entreprises connaissent les offres européennes en la matière, seulement 10 % environ les utilisent réellement.
Cette dépendance est de plus en plus perçue comme un risque stratégique. La moitié des entreprises utilisant le cloud computing se sentent contraintes de repenser leur stratégie cloud en raison des politiques du gouvernement américain. Deutsche Telekom réagit en construisant à Munich un « cloud d'IA industrielle », un projet de plusieurs milliards d'euros mené en coopération avec Nvidia, qui comprendra plus de 10 000 puces haute performance et devrait accroître de 50 % la capacité de calcul d'IA allemande.
L'Union européenne prévoit un programme de 200 milliards d'euros comprenant jusqu'à cinq gigafactories dédiées à l'intelligence artificielle, chacune capable de produire plus de 100 000 puces. L'UE financera jusqu'à 35 % des coûts estimés, soit entre 3 et 5 milliards d'euros par usine. Ces initiatives témoignent d'une volonté de reconquérir la souveraineté technologique, mais leur ampleur reste bien inférieure aux investissements américains.
Les défis auxquels sont confrontées les solutions alternatives européennes sont immenses. Les géants du cloud comme AWS, Azure et Google Cloud proposent des solutions simples et évolutives, dotées d'écosystèmes matures, que les fournisseurs européens ne peuvent reproduire à court terme. Les petites et moyennes entreprises (PME) sont particulièrement touchées par la dépendance vis-à-vis des fournisseurs, car elles sont souvent liées à des formats spécifiques et à des systèmes propriétaires.
Dynamique des marchés : La concentration comme risque systémique
L'analyse des structures de marché révèle une concentration croissante sur quelques acteurs dominants, engendrant des risques systémiques. Sur le marché du cloud, les trois géants – AWS, Azure et Google Cloud – captent plus de 60 % du marché, le reste étant réparti entre de nombreux fournisseurs plus petits. Nvidia domine le marché des puces d'IA avec une part de marché estimée à 80 %.
Cette concentration est amplifiée par les effets de réseau et les cycles d'auto-renforcement. Les entreprises disposant de centres de données plus importants peuvent négocier de meilleures conditions avec les fournisseurs de matériel, ce qui accroît encore leurs avantages concurrentiels. Les développeurs ont tendance à privilégier les plateformes ayant la plus grande base installée, renforçant ainsi leur attractivité. Les investisseurs privilégient les acteurs établis aux modèles économiques éprouvés, facilitant leur accès aux capitaux.
L'intégration verticale intensifie ces dynamiques. Google développe ses propres accélérateurs d'IA avec des TPU, ce qui lui permet de construire une infrastructure d'IA à un tiers du coût des systèmes basés sur Nvidia. Amazon développe ses propres puces avec Trainium, déjà utilisées par Anthropic et qui pourraient également s'avérer pertinentes pour OpenAI. Microsoft investit massivement dans le développement de ses propres semi-conducteurs. Cette intégration verticale accroît considérablement les barrières à l'entrée pour les nouveaux concurrents.
La valorisation des entreprises concernées reflète l'anticipation d'une domination continue. Nvidia a atteint une capitalisation boursière de plus de cinq mille milliards de dollars américains, et Microsoft et Google figurent parmi les entreprises les plus valorisées au monde. Amazon a vu sa valeur augmenter de 100 milliards de dollars américains après l'annonce du rachat d'OpenAI. Ces valorisations reposent sur l'hypothèse que les leaders actuels du marché non seulement maintiendront leurs positions, mais les consolideront également.
La question de la gouvernance : des structures prises entre innovation et contrôle
La structure d'OpenAI reflète les tensions inhérentes entre les objectifs non lucratifs et les impératifs commerciaux. Fondée initialement comme une organisation à but non lucratif ayant pour mission de développer l'intelligence artificielle au service de l'humanité, OpenAI s'est progressivement transformée en une structure hybride dotée d'une filiale à but lucratif qui a permis d'importants apports de capitaux.
Les plans de restructuration actuels visent une transformation complète en une organisation à but lucratif, condition préalable aux levées de fonds prévues. Les autorités de régulation de Californie et du Delaware ont approuvé ces mesures, mais elles soulèvent des questions fondamentales : comment la mission initiale est-elle compatible avec les attentes de rendement des investisseurs qui engagent des centaines de milliards de dollars ?
La participation de Microsoft illustre cette complexité. Microsoft perçoit initialement 75 % des revenus jusqu'au remboursement intégral de son investissement, puis 49 % des bénéfices. Parallèlement, Microsoft détient des droits de propriété intellectuelle exclusifs sur certaines technologies et un accès préférentiel aux nouveaux modèles jusqu'à l'avènement de l'intelligence artificielle générale. Cette structure lie étroitement OpenAI à Microsoft, même après la levée de l'exclusivité du cloud.
La structure de gouvernance doit également gérer les tensions croissantes entre partenaires stratégiques. Microsoft et Amazon sont en concurrence directe sur le marché du cloud, tandis qu'OpenAI se situe à l'interface entre les deux. Oracle, Google et d'autres partenaires poursuivent leurs propres intérêts stratégiques. La coordination de ces exigences diverses requiert un sens diplomatique aigu et peut engendrer des conflits d'intérêts susceptibles de nuire à l'efficacité opérationnelle.
La dynamique concurrentielle : Anthropic comme contrepoids stratégique
Le partenariat Amazon-Anthropic constitue un contrepoids intéressant à la constellation Microsoft-OpenAI. Amazon a déjà investi huit milliards de dollars dans Anthropic, entreprise concurrente fondée par d'anciens employés d'OpenAI. Cet investissement place Amazon à la croisée des chemins : partenaire infrastructure d'OpenAI et principal investisseur d'Anthropic.
Anthropic utilise principalement les puces Trainium d'Amazon, tandis qu'OpenAI s'appuie sur du matériel Nvidia. Cette différenciation technologique permet à Amazon d'explorer différentes approches en parallèle et d'analyser l'efficacité et les performances de différentes architectures. Si les puces d'Amazon offraient des performances comparables à moindre coût, cela pourrait réduire sa dépendance à long terme vis-à-vis de Nvidia.
Les modèles Claude d'Anthropic figurent parmi les chatbots les plus performants du marché et concurrencent directement les modèles GPT d'OpenAI. Des dizaines de milliers d'entreprises utilisent déjà Anthropic via Bedrock, le service cloud d'IA d'Amazon. La capitalisation boursière actuelle d'Anthropic s'élève à 61,5 milliards de dollars, un montant nettement inférieur aux 500 milliards d'OpenAI, mais qui reste considérable pour une entreprise fondée en 2021.
Le contexte concurrentiel actuel présente des risques pour tous les acteurs. Amazon développe ses propres modèles d'IA et pourrait devenir un concurrent sérieux pour Anthropic, dont elle dépend pour acquérir des clients entreprises. OpenAI rivalise avec Anthropic pour attirer les développeurs, les clients entreprises et capter l'attention des médias. Microsoft jongle entre son investissement dans OpenAI et le développement de ses propres capacités en IA. Ces relations concurrentielles multilatérales engendrent une incertitude stratégique.
Le problème de la rentabilité : des déficits structurels malgré la croissance des revenus
Le principal défi pour toutes les entreprises d'IA demeure la monétisation. OpenAI a généré 4,3 milliards de dollars de revenus au premier semestre 2025, soit 16 % de plus que son chiffre d'affaires total de l'année précédente. Son chiffre d'affaires annuel a atteint environ 12 milliards de dollars, avec 700 millions d'utilisateurs hebdomadaires. Cependant, près de 75 % de ces revenus proviennent des produits grand public, principalement des abonnements à ChatGPT, tandis que l'activité auprès des entreprises reste relativement modeste.
La conversion des utilisateurs reste problématique. Sur 700 millions d'utilisateurs hebdomadaires, seuls 5 % environ souscrivent à un abonnement premium. La croissance de ChatGPT montre des signes de saturation du marché, ce qui incite à trouver de nouvelles méthodes de monétisation. OpenAI teste la publicité et la monétisation de son application de génération vidéo Sora, mais il est difficile de prédire si ces mesures suffiront à couvrir les dépenses considérables.
Malgré les progrès technologiques, la structure des coûts demeure complexe. Le coût marginal par million de jetons d'IA facturé aux développeurs par OpenAI a chuté de 99 % en seulement 18 mois. Cependant, cette réduction spectaculaire des coûts entraîne paradoxalement une augmentation de la demande globale en puissance de calcul, un phénomène connu sous le nom de paradoxe de Jevons. À mesure que les modèles d'IA deviennent plus performants et moins coûteux, leur utilisation croît de manière disproportionnée, ce qui fait augmenter les coûts globaux au lieu de les réduire.
Les délais de retour sur investissement des infrastructures restent incertains. McKinsey met en garde contre les risques importants liés au surinvestissement comme au sous-investissement. Le surinvestissement entraîne des pertes d'actifs si la demande est inférieure aux prévisions. Le sous-investissement, quant à lui, conduit à un retard concurrentiel et à une perte de parts de marché. Trouver le juste équilibre exige des prévisions précises dans un contexte extrêmement volatil.
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Les prévisions de revenus sont-elles réalistes ? Qui gagne, qui perd ? Les luttes de pouvoir autour de l’infrastructure de l’IA.
Attentes des investisseurs : entre analyse rationnelle et excès spéculatifs
La valorisation des entreprises d'IA reflète des attentes de croissance future extrêmement élevées. La valorisation d'OpenAI, estimée à 500 milliards de dollars, laisse présager que l'entreprise deviendra l'une des plus valorisées au monde, comparable à Apple ou Saudi Aramco. Cette valorisation repose sur l'hypothèse qu'OpenAI augmentera son chiffre d'affaires de 13 milliards de dollars en 2025 à 100 milliards de dollars d'ici 2028 et dégagera ensuite une rentabilité durable.
Pour atteindre 100 milliards de dollars de chiffre d'affaires, OpenAI devrait remplir plusieurs conditions : le nombre d'utilisateurs payants devrait passer de 35 millions environ actuellement à 200 à 300 millions. De nouvelles sources de revenus, telles que la publicité, le commerce électronique et les produits d'entreprise haut de gamme, devraient être développées avec succès. Les coûts d'inférence devraient diminuer significativement grâce aux progrès technologiques et à l'augmentation de la capacité. Chacune de ces hypothèses est très incertaine.
Les analystes d'Epoch AI sont sceptiques quant à la capacité d'OpenAI à atteindre ses objectifs de chiffre d'affaires. Dans un scénario modéré, OpenAI pourrait réaliser un chiffre d'affaires de 40 à 60 milliards de dollars d'ici 2028, au lieu des 100 milliards prévus, ce qui représenterait tout de même une croissance exceptionnelle. Cependant, la rentabilité resterait difficile à atteindre, les coûts suivant le rythme de la croissance. Dans ce contexte, la valorisation actuelle de 500 milliards de dollars serait largement surévaluée.
Dans un scénario pessimiste, la croissance stagne plus tôt que prévu, de nouveaux concurrents érodent les marges et les percées technologiques ne se concrétisent pas. OpenAI devrait alors revoir significativement sa valorisation, ce qui pourrait déclencher une réaction en chaîne chez les investisseurs. Son endettement élevé et sa dépendance à des apports de capitaux constants fragiliseraient l'entreprise.
L'indice Nasdaq, à forte composante technologique, a progressé de 19 % en 2025, Nvidia a gagné plus de 25 % et Oracle 75 %. Ces valorisations reflètent l'espoir que la révolution de l'IA tienne ses promesses de gains de productivité et de nouveaux modèles économiques. Mais elles rappellent aussi les bulles technologiques du passé, où des attentes démesurées ont entraîné une destruction massive de valeur lorsque la réalité s'est avérée décevante.
Convient à:
Transformation industrielle : cas d'usage entre promesses et réalité
La justification de ces investissements massifs repose en définitive sur des cas d'usage concrets et des gains de productivité mesurables. Les systèmes d'IA agentielle promettent d'automatiser des flux de travail complexes qui nécessitaient auparavant une expertise humaine. Dans les plateformes logistiques, les agents pourraient détecter les retards de livraison, réacheminer les colis, informer les clients et mettre à jour automatiquement les niveaux de stock. Dans les logiciels d'entreprise, ils pourraient comprendre les requêtes, prendre des décisions et exécuter des plans à plusieurs étapes.
Les applications actuelles affichent des résultats mitigés. Microsoft fait état de plus d'un million d'agents d'IA créés par des clients utilisant les services Azure AI Foundry Agent. Plus de 14 000 clients utilisent Azure AI Foundry pour des tâches d'automatisation complexes. Ces chiffres témoignent d'une adoption croissante, mais les gains de productivité et les économies de coûts réels restent souvent anecdotiques.
Commerzbank, avec l'aide de Microsoft, a développé Ava, le conseiller client IA, en deux ans et se félicite de cette collaboration. Ces réussites illustrent le potentiel de ces solutions, mais impliquent des mises en œuvre complexes qui requièrent beaucoup de temps, de ressources et d'expertise. La question de leur déploiement à grande échelle dans différents secteurs et auprès d'entreprises de toutes tailles reste ouverte.
Les critiques soulignent le décalage entre les attentes et la réalité. Bain & Company affirme que les investissements prévus pourraient ne pas être couverts par des revenus suffisants. Le cabinet de conseil estime que les fournisseurs d'IA devront atteindre un chiffre d'affaires annuel de deux mille milliards de dollars américains d'ici 2030, mais constate un écart de 800 milliards de dollars américains par rapport aux prévisions réalistes. Cet écart signifierait que d'importants capitaux ont été mal alloués et que les investisseurs subissent des pertes considérables.
Risques de bulle : parallèles avec les cycles technologiques historiques
La situation actuelle présente des similitudes frappantes avec les précédentes bulles technologiques. À la fin des années 1990, les attentes démesurées concernant Internet ont propulsé la valorisation des entreprises du secteur des technologies de l'information à des sommets astronomiques, avant que la réalité n'impose une correction brutale. De nombreux investisseurs ont perdu la totalité de leur capital ; les entreprises établies ont survécu, mais avec des pertes de valeur considérables.
La frénésie ferroviaire du XIXe siècle offre une autre analogie historique. Les investissements massifs dans l'infrastructure ferroviaire ont engendré une surcapacité, des faillites et des crises financières. Si le chemin de fer a transformé l'économie et la société à long terme, les premiers investisseurs ont souvent subi des pertes considérables. Le parallèle est frappant : les investissements dans les infrastructures peuvent être socialement bénéfiques sans que les investisseurs n'en tirent profit.
Plusieurs signaux d'alerte indiquent la formation d'une bulle spéculative. Les flux financiers circulaires, où Nvidia finance OpenAI qui achète ensuite des puces Nvidia, rappellent les systèmes de Ponzi. Les indicateurs de valorisation artificiels, tels que les « bénéfices ajustés à l'IA », évoquent les profits pro forma de l'ère des dot-com. La hausse constante des valorisations malgré les pertes structurelles reproduit les schémas des bulles spéculatives précédentes.
La question n'est pas de savoir si une correction surviendra, mais quand. Parmi les déclencheurs possibles : l'échec retentissant d'un projet d'IA, des avancées technologiques majeures dans des approches alternatives, des interventions réglementaires, des pénuries d'énergie, ou tout simplement l'incapacité à tenir les promesses de gains de productivité. Une telle correction entraînerait probablement une importante destruction de valeur, mais pourrait aussi donner naissance à des modèles économiques plus sains et plus durables.
Les implications stratégiques : se positionner dans un environnement volatil
Cela soulève des questions stratégiques complexes pour les entreprises, les investisseurs et les décideurs politiques. Les entreprises doivent décider du niveau d'investissement à consacrer à l'infrastructure d'IA et des fournisseurs dont elles souhaitent dépendre. L'effet de verrouillage des plateformes cloud propriétaires rend toute migration ultérieure difficile et engendre des engagements à long terme.
Les approches hybrides, qui combinent infrastructure sur site et services cloud, offrent une plus grande flexibilité, mais au prix d'une complexité accrue. Les entreprises conservent la maîtrise de leurs charges de travail critiques tout en tirant parti de l'évolutivité du cloud pour les charges variables. Optimiser cet équilibre exige une analyse fine des caractéristiques des charges de travail, des coûts, des exigences de sécurité et des priorités stratégiques.
Les investisseurs doivent choisir entre différents niveaux d'exposition dans la chaîne de valeur de l'IA. Les fournisseurs d'infrastructure comme AWS, Azure et Google Cloud proposent des modèles économiques relativement stables avec des flux de trésorerie établis. Les fabricants de semi-conducteurs comme Nvidia profitent du cycle d'investissement, indépendamment du succès final des entreprises d'IA. Les startups spécialisées en IA comme OpenAI ou Anthropic offrent un potentiel de croissance plus élevé, mais aussi un risque nettement supérieur.
Les décideurs politiques doivent créer des cadres favorisant l'innovation sans engendrer de risques systémiques. Les questions de concurrence prennent une importance croissante lorsque quelques acteurs dominants contrôlent des infrastructures critiques. La politique énergétique doit répondre à la demande d'électricité en forte croissance des centres de données d'IA. Les enjeux de souveraineté numérique exigent des investissements stratégiques dans des alternatives européennes, sans pour autant créer d'inefficacités protectionnistes.
Évolution technologique : l'efficacité comme facteur de changement potentiel
Une incertitude majeure demeure quant au développement technologique. Si des gains d'efficacité drastiques étaient réalisés, la logique d'investissement tout entière pourrait être profondément modifiée. Google démontre qu'une infrastructure d'IA peut être construite avec ses propres puces TPU pour un tiers du coût des systèmes Nvidia. Si de telles approches se généralisaient, les coûts de production diminueraient considérablement et la rentabilité serait atteinte plus rapidement.
Le passage de l'entraînement sur GPU à l'inférence sur CPU pourrait également être une véritable révolution. Si les GPU sont appréciés pour leurs capacités d'entraînement en IA, ils ne sont pas optimaux pour l'inférence. Utiliser des CPU pour l'inférence permettrait de réduire la consommation d'énergie, d'améliorer les performances et d'offrir une solution plus économique. Les prévisions de Brookfield, selon lesquelles l'inférence représentera environ 75 % des besoins de calcul en IA d'ici 2030, soulignent l'importance de cette évolution.
De nouvelles architectures de semi-conducteurs, conçues spécifiquement pour les charges de travail d'IA, pourraient permettre des gains d'efficacité considérables. OpenAI développe ses propres puces avec Broadcom et prévoit des économies de coûts de 20 à 30 % par rapport à la technologie Nvidia. Amazon, Google et d'autres géants de la tech poursuivent des stratégies similaires. Si ces efforts s'avèrent fructueux, la domination de Nvidia s'érodera et les structures de dépendance seront profondément bouleversées.
Les innovations algorithmiques pourraient avoir un impact tout aussi disruptif. Les techniques mises en œuvre par DeepSeek démontrent que des architectures plus intelligentes permettent de réaliser des économies considérables de ressources. Les modèles d'apprentissage automatique qui apprennent des représentations plus efficaces ou qui filtrent mieux les informations non pertinentes pourraient atteindre des performances comparables avec une puissance de calcul considérablement réduite. De telles avancées rendraient en partie obsolètes les investissements massifs dans les infrastructures.
Scénarios futurs : entre consolidation et rupture
L'évolution future pourrait emprunter plusieurs voies. Dans un scénario de consolidation, les leaders actuels du marché se maintiennent et renforcent leur domination. AWS, Azure et Google Cloud contrôlent l'infrastructure cloud, Nvidia domine le marché des semi-conducteurs, et OpenAI et quelques concurrents se partagent le marché des applications d'IA. Les investissements massifs portent leurs fruits sur le long terme, et la rentabilité est atteinte, quoique plus tardivement que prévu.
Dans ce scénario, des structures oligopolistiques se mettraient en place, avec des barrières à l'entrée élevées pour les nouveaux concurrents. Les avantages sociétaux de l'IA se concrétiseraient, mais la création de valeur serait concentrée entre les mains de quelques entreprises. L'intervention des autorités de régulation s'intensifierait probablement afin de prévenir les abus de position dominante. Les premiers investisseurs obtiendraient des rendements substantiels, même si ceux-ci ne seraient peut-être pas à la hauteur de leurs espérances.
Dans un contexte de rupture technologique, des technologies ou des modèles économiques alternatifs émergent, rendant obsolètes les approches actuelles. Les modèles open source pourraient offrir des performances suffisantes et remettre en cause la rentabilité des systèmes propriétaires. Des architectures plus efficaces pourraient dévaloriser les investissements massifs dans les infrastructures. De nouveaux paradigmes d'application, dépassant le cadre des grands modèles de langage, pourraient voir le jour. Dans ce scénario, de nombreux investissements actuels subiraient des pertes, mais la démocratisation de l'IA s'accélérerait.
Un scénario intermédiaire probable combine des éléments des deux extrêmes. Les leaders actuels du marché conservent des positions importantes, mais leurs marges s'érodent sous l'effet de la concurrence. De nouveaux fournisseurs spécialisés conquièrent des marchés de niche. Les progrès technologiques réduisent les coûts, mais pas aussi fortement qu'espéré. La rentabilité est retardée, mais l'activité devient viable. Les bénéfices sociétaux se concrétisent progressivement par une amélioration des indicateurs de productivité et de nouvelles applications.
Convient à:
Miser sur l'avenir en période d'incertitude
L'accord de 38 milliards de dollars entre OpenAI et Amazon Web Services illustre les ambivalences de la révolution actuelle de l'IA. D'une part, il témoigne du dynamisme impressionnant d'un secteur prêt à investir des centaines de milliards de dollars dans une vision technologique. Les acteurs impliqués poursuivent des stratégies apparemment rationnelles pour diversifier leurs dépendances, consolider leur position concurrentielle et participer au développement de technologies potentiellement transformatrices.
En revanche, cet accord révèle la fragilité des fondements sur lesquels reposent ces investissements. L'écart entre les valorisations faramineuses et les pertes structurelles, les circuits financiers complexes entre investisseurs et bénéficiaires, les méthodes d'évaluation artificielles et l'ampleur même des capitaux alloués rappellent les bulles spéculatives du passé. La question fondamentale demeure : les applications et les gains de productivité promis pourront-ils jamais justifier de tels investissements massifs ?
Les années à venir diront si la vague actuelle d'investissements dans les infrastructures restera dans l'histoire comme une stratégie visionnaire pour l'ère de l'IA ou comme un gaspillage irrationnel de capitaux. Quoi qu'il en soit, cet accord marque un tournant dans l'architecture du pouvoir au sein de l'industrie technologique et illustre que l'avenir de l'intelligence artificielle sera déterminé non seulement par les avancées algorithmiques, mais aussi par les réalités économiques, les partenariats stratégiques et, en fin de compte, par la volonté des marchés de prendre des risques face à un avenir incertain.
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