#Anthropic与OpenAI竞争升级 OpenAI, Anthropic en course, qui est la première action du grand modèle américain ?

La compétition la plus attendue dans la voie de l'IA de Silicon Valley en 2026, est celle entre OpenAI et Anthropic pour devenir la première action du grand modèle américain. Les deux entreprises de premier plan prévoient toutes deux d’effectuer leur IPO d’ici la fin 2026, lançant une bataille sur la vitesse d’introduction en bourse, la solidité financière et le pouvoir de discours dans l’industrie.
Cette course cache plusieurs défis. Des tensions internes chez OpenAI se font jour, le PDG Otman pousse à une IPO cette année, mais son CFO s’y oppose en raison d’un manque de préparation organisationnelle et du risque élevé d’investissement en puissance de calcul. La société prévoit une perte cumulée de plus de 200 milliards de dollars avant l’introduction en bourse, avec des dépenses en puissance de calcul atteignant 121 milliards de dollars en 2028, et des perspectives de profit incertaines.
De son côté, Anthropic affiche une croissance de revenus robuste, dépassant 30 milliards de dollars annuels, avec un nombre de clients d’entreprise doublé. Son modèle financier indique qu’elle pourrait devenir rentable avant OpenAI. Cependant, la société supporte également d’énormes coûts en puissance de calcul, ayant signé d’importants accords avec Google et Broadcom, ce qui suscite des controverses sur la manière dont ses revenus sont calculés, certains craignant une “fausse comptabilité”.
De plus, le secteur des grands modèles fait face à des difficultés de tarification, où des tokens à faible coût et des outils tiers peuvent entraîner des pertes importantes, le modèle commercial n’étant pas encore stabilisé. Bien que les deux entreprises s’efforcent d’atteindre l’IPO, elles sont toutes deux piégées dans une spirale de “brûler de l’argent pour croître”. Plus que le titre de “première action”, la question cruciale est de bâtir un modèle rentable durable, ce qui est le vrai défi pour les entreprises de grands modèles IA.
La course à l’IPO d’OpenAI et d’Anthropic est l’un des concours les plus suivis de la Silicon Valley.
Les deux sociétés ne veulent pas être en retard l’une par rapport à l’autre, toutes deux visant une IPO d’ici la fin 2026. Mais derrière cette rivalité pour le titre de “première action du grand modèle”, leurs situations financières et leurs rythmes internes diffèrent nettement.
Le PDG d’OpenAI, Otman, souhaite une IPO rapide, mais son CFO pense que la société n’est pas encore prête. La croissance des revenus d’Anthropic est rapide, mais elle doit aussi faire face à une énorme pression sur ses coûts de calcul. Les deux dépendent d’investissements massifs en puissance de calcul pour rester compétitifs, avec un retour sur investissement incertain.

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Les divisions internes chez OpenAI
Otman veut qu’OpenAI fasse son IPO dès le dernier trimestre cette année, mais selon des documents financiers confidentiels présentés aux investisseurs lors de la dernière levée de fonds, la société prévoit que ses pertes cumulées dépasseront 200 milliards de dollars avant de générer un flux de trésorerie positif.
Un document financier indique qu’OpenAI prévoit que ses dépenses en puissance de calcul atteindront 121 milliards de dollars en 2028. Même si ses ventes cette année-là doublent presque par rapport à l’année précédente, la société prévoit une perte de 85 milliards de dollars. Une telle ampleur de perte est extrêmement rare parmi les sociétés cotées.
Mais la CFO Sarah Friar a une vision différente de celle d’Otman, elle ne pense pas que la société sera prête pour une IPO en 2026. Elle justifie cela par le fait que les processus et l’organisation ne sont pas encore en place, et que les risques liés aux engagements de dépenses sont trop importants. Elle doute aussi que OpenAI doive investir autant dans ses serveurs AI dans les années à venir, ou que ses revenus en ralentissement puissent soutenir ces engagements.
De plus, Amazon et Nvidia détiennent actuellement une part significative d’OpenAI, en tant qu’actionnaires stratégiques fortement liés, ce qui pourrait aussi influencer le calendrier de l’IPO.
Concernant le différend entre le PDG et la CFO, Friar tente de minimiser publiquement, insistant sur le fait que l’IPO “n’est pas à l’ordre du jour pour le moment”, car OpenAI travaille encore à “atteindre un état d’évolution continue correspondant à notre taille actuelle”.
L’attitude face à l’IPO révèle quelques changements subtils entre Otman et Friar.
En août 2025, Friar a cessé de rendre compte directement à Otman, et a commencé à rendre compte à Fidji Simo, qui avait rejoint en tant que responsable des applications OpenAI. Une telle organisation est rare dans les grandes entreprises, où la CFO reporte généralement directement au CEO.
Plusieurs personnes ayant travaillé avec Friar ont confié à « The Information » qu’Otman l’aurait exclue de certaines discussions liées aux plans financiers de l’entreprise. Par exemple, ces derniers mois, lors de discussions sur les dépenses en serveurs avec l’un des principaux investisseurs d’OpenAI, Friar n’était pas présente, alors qu’elle y avait participé auparavant.
Une autre personne présente à une réunion de haut niveau d’OpenAI en début d’année indique que des décisions financières importantes y ont été prises sans qu’elle soit invitée, ce qui est également inhabituel.
Il est intéressant de noter que les préoccupations exprimées en privé par Friar ressemblent beaucoup aux déclarations récentes du PDG d’Anthropic, Dario Amodei.
En février dernier, dans un podcast, Amodei a déclaré : “Même si la technologie évolue selon mes prévisions les plus rapides, il est difficile de dire si les revenus suivront. Mais le problème, c’est que vous achetez des centres de données en fonction de ce rythme prévu. Si votre jugement se trompe d’un ou deux ans, cela peut être une catastrophe.”
Il pense que même une erreur d’un an ou une croissance multipliée par cinq au lieu de dix pourrait conduire à la faillite. Il ajoute : “J’ai le sentiment que certaines entreprises n’ont pas vraiment calculé tout cela, elles ne savent pas à quel point elles prennent de risques.”
Mais qui sont ces entreprises ?

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Anthropic, une fausse comptabilité ?
D’après des données financières obtenues du « Wall Street Journal », la croissance des revenus d’Anthropic est plus forte que celle d’OpenAI.
Son revenu annuel dépasse déjà 30 milliards de dollars, contre environ 9 milliards fin 2025. Lors de l’annonce de la levée de fonds de série G en février, Anthropic indiquait que plus de 500 clients entreprises dépensaient plus de 1 million de dollars par an. Aujourd’hui, ce chiffre dépasse 1 000.
En moins de deux mois, le chiffre a doublé.
Comparaison des profits d’OpenAI et d’Anthropic
Selon les données du « Wall Street Journal », même en incluant les coûts d’entraînement (diagramme à barres), Anthropic pourrait atteindre la rentabilité en 2028, alors qu’OpenAI ne le pourrait qu’en 2030 ; si l’on n’inclut pas ces coûts (courbe), Anthropic pourrait atteindre l’équilibre dès 2024-2025.
Les analystes de Mizuho estiment que Broadcom générera en 2026 environ 21 milliards de dollars de revenus IA d’Anthropic, puis 42 milliards en 2027.
Revenus annuels par secteur chez OpenAI et Anthropic
Il faut souligner que les deux sociétés ont des méthodes différentes pour calculer leurs revenus, ce qui explique pourquoi la croissance d’OpenAI paraît moins rapide qu’Anthropic.
Une différence clé réside dans le fait qu’Anthropic inclut dans ses revenus les ventes de technologie via ses partenaires cloud, alors qu’OpenAI ne le fait pas. Cela donne une image plus favorable de ses chiffres, mais Anthropic affirme que cela respecte les normes comptables, car la société est le véritable acteur de la transaction.
De plus, malgré des déclarations publiques sur la crainte que ses revenus ne suivent pas, Anthropic n’a jamais suspendu ses investissements en puissance de calcul.
Selon ses déclarations officielles, elle a déjà signé de nouveaux accords avec Google et Broadcom pour obtenir plusieurs gigawatts de TPU de nouvelle génération, qui devraient être déployés à partir de 2027. La majorité des nouvelles installations de calcul seront situées aux États-Unis. Krishna Rao, CFO d’Anthropic, qualifie cela de “l’engagement d’investissement en calcul le plus important à ce jour”.
Le coût de l’inférence est un autre lourd fardeau.
Comparaison des flux de trésorerie disponibles d’OpenAI et d’Anthropic
Les revenus des utilisateurs de ChatGPT, bien que relativement importants, ne concernent qu’une petite partie des utilisateurs payants, ce qui signifie que de nombreux coûts d’inférence ne se traduisent pas en revenus. La situation d’Anthropic est un peu meilleure, la majorité de ses revenus provenant de clients d’entreprise.
Un porte-parole d’OpenAI indique que l’entreprise soutient ses utilisateurs gratuits pour favoriser la diffusion de la technologie, et peut tirer profit via la publicité ou la conversion d’abonnés payants, en insistant sur le fait que la priorité est la croissance plutôt que le profit.

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Les défis du modèle de tarification
Comment les entreprises de grands modèles peuvent-elles fixer leurs prix pour éviter la perte, reste une question non résolue.
Fang Loli, responsable du grand modèle chez Xiaomi, a récemment analysé cette problématique dans un post. Elle pense que le système d’abonnement Claude Code est ingénieux, mais probablement non rentable, voire déficitaire — sauf si la marge sur API d’Anthropic atteint 10 à 20 fois, ce qu’elle doute.
“Dans une requête utilisateur, certains outils d’emballage lancent plusieurs appels à faible valeur, chaque appel étant une requête API indépendante, avec une fenêtre de contexte très longue, souvent plus de 100 000 tokens. Même avec un cache, c’est très coûteux,” explique Loli.
Selon ses calculs, le nombre réel de requêtes par requête est plusieurs fois supérieur à celui du cadre de Claude Code. Converti en prix API, le coût réel pourrait être plusieurs dizaines de fois le prix d’abonnement, ce qui constitue un “gouffre énorme”.
Loli affirme : “Les entreprises de grands modèles linguistiques ne devraient pas se lancer dans une guerre des prix avant d’avoir trouvé une méthode raisonnable pour fixer leurs prix sans perdre d’argent.”
Elle met en garde contre la vente à très bas prix de tokens, tout en ouvrant la porte à des outils tiers, ce qui peut sembler avantageux pour l’utilisateur, mais en réalité, c’est un piège. “Vendre des tokens à très bas prix, tout en laissant les tiers exploiter facilement, peut sembler attrayant, mais c’est un piège. Si les utilisateurs se concentrent sur des services de mauvaise qualité, instables, lents, ou sur des modèles dégradés pour réduire les coûts, ils finiront par ne rien faire — ce qui n’est pas une boucle saine pour l’expérience utilisateur et la fidélisation.”

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Conclusion
OpenAI et Anthropic se disputent la première place du “grand modèle” américain, tous deux liés à des financements continus et à des paris risqués, devant faire face à des dépenses incessantes sans encore avoir prouvé leur rentabilité.
Mais leur situation présente aussi des différences marquantes.
Chez OpenAI, le calendrier de l’IPO est sujet à divergence interne, tandis qu’Anthropic doit gérer une croissance rapide de ses revenus tout en maîtrisant ses coûts de calcul. Sur le plan de la réputation, Anthropic commence à dépasser OpenAI.
On peut dire qu’en matière d’exploration des grands modèles, personne n’est éternellement en tête. Une erreur de trajectoire technologique peut rapidement faire dépasser un concurrent. Bien qu’OpenAI ait été le premier à lancer l’assistant ChatBot IA, il n’est pas certain qu’elle reste toujours en tête dans tous ses secteurs.
En réalité, d’un point de vue de la santé de l’industrie, dans un contexte où les coûts de calcul continuent d’augmenter et où le modèle de tarification n’est pas encore mature, la construction d’un modèle commercial durable pourrait être plus importante que le titre de “première action”.
Mais cette évaluation doit exclure ceux qui racontent simplement des histoires.