OpenAI abaisse son objectif à 20 milliards de dollars face à Anthropic

Alors qu’OpenAI revoit son objectif de levée de fonds à la baisse, à 20 milliards de dollars (environ 17,9 milliards d’euros), dans un marché plus prudent, la course aux capacités de calcul face à Anthropic sépare les deux acteurs en deux trajectoires financières distinctes.

Selon des informations du Wall Street Journal et d’autres médias financiers, OpenAI a ramené son objectif de levée de fonds de 30 milliards de dollars (environ 26,9 milliards d’euros) à 20 milliards de dollars, tout en ajustant sa valorisation visée de 1 400 milliards à 1 250 milliards de dollars (environ 1 120 milliards d’euros). L’entreprise aurait déjà réuni près de 11 milliards de dollars (environ 9,9 milliards d’euros) d’engagements initiaux auprès d’investisseurs de premier plan, dont le fonds technologique émirati MGX, Sequoia Capital, Andreessen Horowitz et Founders Fund. Ces chiffres reposent uniquement sur des indiscrétions de presse, OpenAI n’ayant publié aucune annonce officielle.

Ce revirement intervient au moment où Anthropic accélère sa préparation pour une entrée au Nasdaq prévue à la mi-novembre, après avoir déposé son formulaire S-1 (le dossier d’enregistrement qu’une entreprise dépose auprès du régulateur boursier américain, la SEC, pour entrer en bourse). Les deux laboratoires subissent une pression colossale pour réserver des capacités de centres de données chiffrées en centaines de milliards de dollars, indispensables pour entraîner et exploiter l’IA de pointe (les modèles d’IA les plus avancés). Ces manœuvres de financement traduisent une lutte d’endurance bilantielle avant le prochain saut d’échelle des architectures.

Ce qui est confirmé et ce qui relève de la presse

D’après la presse économique, OpenAI a revu ses prétentions à la baisse face aux hésitations du marché quant aux délais réels de rentabilisation des investissements massifs dans l’infrastructure d’IA. Pour combler l’écart et atteindre les 20 milliards de dollars visés, l’entreprise envisagerait d’ouvrir ce tour de table à des family offices et à de grandes fortunes privées, sur la base de la même valorisation de 1 250 milliards de dollars. Ce tour de table n’étant pas formellement clos, les montants définitifs et les conditions de clôture peuvent encore évoluer.

À l’inverse, les données concernant Anthropic proviennent de documents réglementaires publics. Le laboratoire prépare une introduction en bourse (IPO, la première vente d’actions d’une entreprise au public), et son dossier d’enregistrement détaille ses engagements contractuels à long terme avec les grands fournisseurs de cloud et les fabricants de processeurs. Une publication qui offre une visibilité inédite sur le coût de fonctionnement réel des modèles les plus lourds.

Ce que révèlent les engagements de calcul

Par leur ampleur, les engagements d’infrastructure pris par les deux structures s’apparentent désormais aux plans d’investissement pluriannuels de grands opérateurs de télécommunications ou de réseaux énergétiques nationaux.

OpenAI prévoit ainsi un budget de calcul d’environ 750 milliards de dollars (environ 672 milliards d’euros) d’ici 2030. Face à des coûts annuels de serveurs et d’inférence (utiliser un modèle déjà entraîné pour produire des réponses) qui se chiffrent en dizaines de milliards de dollars, maintenir des grappes d’entraînement actives tout en répondant à des millions d’appels API quotidiens exige un apport ininterrompu de liquidités.

De son côté, le document S-1 d’Anthropic dévoile plus de 587 milliards de dollars (environ 526 milliards d’euros) d’engagements contractuels fermes pour des centres de données et de la puissance de calcul jusqu’en 2045. Ce total englobe notamment une obligation minimale de 44,9 milliards de dollars (environ 40,2 milliards d’euros) auprès de Microsoft Azure jusqu’en 2033. Rien qu’au premier semestre 2026, Anthropic a engagé 8,9 milliards de dollars (environ 7,97 milliards d’euros) en dépenses de calcul, dont près de 73 % ont été affectés à la recherche et au développement plutôt qu’au traitement des requêtes en production.

Deux stratégies d’infrastructure divergentes

La manière d’orchestrer et de réserver ces capacités informatiques marque une scission stratégique nette entre les deux entreprises.

OpenAI privilégie un modèle centralisé articulé autour des hyperscalers (les grands acteurs du cloud), s’appuyant sur Microsoft Azure comme colonne vertébrale principale et complétant cette assise par de vastes grappes dédiées sur Oracle Cloud. Sa feuille de route mise sur de très grands sites unitaires, à l’image des campus de centres de données de plusieurs gigawatts planifiés en Géorgie, afin d’optimiser la topologie réseau pour l’entraînement distribué de ses modèles massifs.

Anthropic a choisi au contraire une stratégie de répartition multicloud et multi-fournisseurs de puces. En plus de son implantation majeure sur Amazon Web Services (AWS) et Google Cloud, le groupe a noué des accords avec Microsoft Azure et loue pour plusieurs dizaines de milliards de dollars de capacité sur les TPU de Google. Anthropic ventile également ses charges de travail entre des néoclouds (des fournisseurs de cloud spécialisés dans la location de GPU pour les charges de travail d’IA) et d’autres fabricants de composants pour ne pas dépendre d’un guichet unique.

Cette divergence technique se reflète dans leur approche du capital. OpenAI continue d’enchaîner des méga-levées sur les marchés privés en s’appuyant sur des fonds souverains et des acteurs du capital-risque, préservant son statut non coté. Anthropic, pour sa part, mise sur une cotation publique pour solliciter directement les investisseurs institutionnels, cherchant à financer ses engagements d’infrastructure pluriannuels par des actions cotées.

Ce que cela implique pour les équipes de développement

Ces annonces financières ne se traduiront pas dès demain par des baisses de tarifs ou des ruptures de service pour les applications déjà déployées en production. En revanche, l’accès au capital pèse directement sur le calendrier technique et la disponibilité opérationnelle à moyen terme.

Lorsqu’un laboratoire consacre plus de 70 % de sa puissance de calcul à la recherche et à l’entraînement, tout ralentissement des levées de fonds peut différer la sortie de nouvelles versions majeures de modèles ou freiner le déploiement de serveurs d’inférence supplémentaires. À l’opposé, une trésorerie solide garantit la stabilité de latence des API et permet d’octroyer des plafonds de requêtes et de volume par minute plus confortables lors des pointes de trafic.

Pour les équipes d’ingénierie dont l’architecture logicielle repose sur un seul fournisseur, l’écart grandissant entre ces deux approches d’infrastructure rappelle l’intérêt pragmatique d’intégrer une couche de routage multimodèle, afin de parer d’éventuelles saturations de capacité chez un prestataire.

Les prochains signaux à surveiller

Le premier indicateur sera la clôture effective de la levée de fonds d’OpenAI à 20 milliards de dollars, pour voir si la valorisation de 1 250 milliards de dollars se confirme avec les investisseurs finaux. En parallèle, les débuts d’Anthropic sur le Nasdaq à la mi-novembre et le prix d’émission retenu serviront de véritable test pour évaluer l’appétit des marchés boursiers face aux besoins d’investissement colossaux de l’IA générative de pointe.

La conversion s’appuie sur le taux de change au 1er novembre 2026.