Amazon (AMZN), Microsoft (MSFT), Nvidia (NVDA) et SoftBank (SFTBY) sont sur le point de jeter beaucoup d’argent dans un four, c’est-à-dire OpenAI.
La première phase du dernier cycle de financement de l’entreprise est presque terminée, et si les entreprises investissent dans les fourchettes les plus élevées de ce qui a été discuté, l’investissement total approchera les 100 milliards de dollars, selon Bloomberg.
Amazon devrait investir jusqu’à 50 milliards de dollars, SoftBank jusqu’à 30 milliards de dollars et Nvidia 20 milliards de dollars, selon Bloomberg, mais Reuters rapporte que Nvidia investira 30 milliards de dollars.
Pourquoi est-ce que je compare OpenAI à un four qui brûle de l’argent ? Eh bien, ce n’est tout simplement pas rentable et il n’y a pas de chemin clair vers la rentabilité, juste des plans de dépenses ridicules.
Pour comprendre pourquoi ce financement revient à mettre le feu à l’argent, il faut jeter un œil à OpenAI puis examiner les problématiques spécifiques de chacune des sociétés investissantes.
Près de 100 milliards de dollars seront dépensés pour entretenir la bulle de l’IA.
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Les plans de dépenses OpenAI n’ont aucun sens
Commençons par définir des plans de dépenses ridicules.
“Nous prévoyons de terminer cette année au-dessus de 20 milliards de dollars de revenus annualisés et d’atteindre des centaines de milliards d’ici 2030”, a déclaré Sam Altman, PDG d’OpenAI, sur X (anciennement Twitter) en novembre 2025. “Nous envisageons des engagements d’environ 1,4 billion de dollars au cours des 8 prochaines années.”
Tomasz Tunguz, associé général chez Theory Ventures, a fait le calcul de ce plan. Tout est parti du principe qu’OpenAI s’était engagé à dépenser 1 150 milliards de dollars en matériel et en infrastructure cloud entre 2025 et 2035, car les informations publiées par Altman n’étaient pas encore disponibles. Nous savons donc qu’Altman s’engage à dépenser plus d’argent en moins de temps. Gardez cela à l’esprit.
L’estimation de Tunguz suggère qu’OpenAI devrait passer d’environ 10 milliards de dollars de revenus en 2024 à 577 milliards de dollars en 2029. Cela représente à peu près la taille des revenus de Google la même année, note-t-il, et le tout avec un calendrier plus optimiste et des dépenses totales moindres.
Les prévisions internes d’OpenAI prévoient que la partie à but lucratif de l’entreprise atteindra 100 milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel d’ici 2029, selon The Information, rapporté par Yahoo Finance.
Il y a une énorme différence entre ce qu’OpenAI va générer et ce dont il aura besoin. Il faudrait croire aux licornes pour penser qu’OpenAI atteindra ses 1 400 milliards de dollars de dépenses. Il est évident que l’entreprise sera confrontée à la renégociation des contrats d’infrastructure existants.
OpenAI n’a aucun chemin vers la rentabilité
Combien de temps serait-il raisonnable d’attendre pour que l’entreprise devienne rentable ? OpenAI a été fondée en 2015 et HSBC Global Investment Research prévoit qu’OpenAI ne sera toujours pas rentable d’ici 2030, selon Fortune.
15 ans de manque de rentabilité, est-ce une bonne affaire ? Avec des projets de dépenses de 1 400 milliards de dollars ? Je ne pense pas.
La société a récemment fait volte-face sur son projet de maintenir ChatGPT sans publicité. Cela montre que le modèle basé sur l’abonnement ne se développe pas assez vite.
Il y a un gros problème avec le nouveau changement. Les utilisateurs de services qui diffusent également des publicités les tolèrent souvent car ils attendent un certain niveau de qualité et de fiabilité qui les « accrocheront » au service.
OpenAI avait un atout dans sa manche avec ChatGPT 4o, car il rendait le modèle très flatteur. Lorsque le modèle a été publié, le court article d’Altman sur X disait simplement “elle”. Cela semblait impliquer que 4o avait été conçu pour favoriser des relations comme l’IA dans le film “Her”.
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Morgan Stanley fixe un objectif de prix époustouflant pour Micron après l’événement. Le problème des puces chinoises de Nvidia n’est pas ce que la plupart des investisseurs pensent.
Malheureusement pour OpenAI, son modèle d’IA flagorneur a déclenché une série de poursuites. La plus récente, déposée en janvier, provenait d’un étudiant qui affirmait que ChatGPT “l’avait convaincu qu’il était un oracle” et “l’avait poussé dans la psychose”, comme le rapporte Ars Technica.
La société a fermé le modèle le 13 février.
Cela signifie que l’entreprise n’a plus de modèle selon lequel les gens toléreraient voir des publicités. Pendant ce temps, son concurrent, Perplexity, abandonne son projet d’inclure des publicités dans son produit de recherche IA pour éviter de susciter la méfiance des gens, a rapporté Wired.
Un autre concurrent d’OpenAI, Anthropic, a récemment dépensé des millions pour se moquer du projet d’OpenAI d’introduire des publicités, a rapporté Reuters.
Même si l’introduction de publicités sur ChatGPT n’entraîne pas la migration des utilisateurs vers d’autres LLM, cela ne signifie pas que les publicités transformeront soudainement OpenAI en une entreprise rentable. “Une voie visant à générer plusieurs milliards de dollars de revenus publicitaires en 2026, pour atteindre plus de 25 milliards de dollars en 2030, semble raisonnable”, a déclaré Mark Mahaney, analyste d’Evercore ISI, comme l’a rapporté Business Insider.
Ce chiffre de 25 milliards de dollars serait vraiment impressionnant si OpenAI n’avait pas besoin de dépenser autant en infrastructure et en formation pour ses modèles d’IA, et s’il n’avait pas de concurrents.
Pour comprendre à quel point tout cela est inutile, il faut penser aux marges bénéficiaires. Comme le souligne à juste titre le critique de l’IA Ed Zitron sur son blog, les entreprises d’IA n’incluent pas la formation en IA dans leurs marges, ce qui, comme il l’écrit, « est intrinsèquement trompeur ».
Il n’y a pas suffisamment de données disponibles pour OpenAI, mais Zitron a effectué les calculs en utilisant les données d’Anthropic.
Les marges brutes d’Anthropic en 2025 étaient de 40 %, selon Zitron, mais une fois ajouté le coût de la formation, les marges ont fortement chuté pour atteindre 53 %. C’est le vrai prix des LLM.
Les marges d’OpenAI sont probablement dans la même phase négative. En effet, les LLM doivent être constamment corrigés pour détecter tous les messages possibles qui pourraient être malveillants ou provoquer de dangereuses « hallucinations ».
Fondamentalement, les modèles doivent être entraînés jusqu’à la fin des temps, car un nombre infini d’invites pourrait les briser. Cela signifie également une facture énergétique toujours croissante.
Le pire est peut-être que les grands modèles linguistiques ont atteint leur apogée et, à mon avis, ne fonctionnent même pas très bien.
La grande majorité des 6 000 dirigeants ne voient aucun impact de l’IA
Le Bureau national de recherche économique a récemment mené une enquête auprès de près de 6 000 directeurs financiers, PDG et dirigeants d’entreprises aux États-Unis, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Australie.
C’est ce que les chercheurs ont découvert.
« En moyenne, plus de 90 % des chefs d’entreprise dans les quatre pays estiment qu’il n’y aura aucun impact de l’IA sur leur emploi au cours des trois dernières années. 89 % déclarent qu’il n’y aura aucun impact de l’IA sur leur productivité au travail (mesurée en volume de ventes par employé) au cours des trois dernières années.
Avez-vous besoin de plus de preuves ?
Le Center for AI Security and Scale a publié un article « Remote Work Index : Measurement Remote Work Automation with AI » en octobre 2025, qui présente des statistiques intéressantes.
Ils ont utilisé ce qu’ils appellent un indice de travail à distance (RLI), une référence multisectorielle comprenant des projets de travail à distance concrets et économiquement intéressants.
Ils ont mis à jour les résultats depuis la publication de l’article et selon les derniers chiffres, le modèle le plus performant est l’Opusa 4.5 d’Anthropic, qui a atteint un taux d’automatisation de seulement 3,75 %.
“Cela démontre que les systèmes d’IA contemporains ne parviennent pas à réaliser la grande majorité des projets à un niveau de qualité qui serait accepté comme travail à louer”, écrivent les chercheurs.
Voici comment les taux d’automatisation des systèmes d’IA s’accumulent
Modèle
Taux d’automatisation %
Travail 4.5
3,75
GPT-5.2
2,50
Manus 1.5
2,50
Grok 4
2.08
Sonnet 4.5
2.08
GPT-5
1,67
Gémeaux 3 Pro
1,25
Gémeaux 2.5 Pro
0,83
Si vous avez besoin d’être convaincu que les modèles ont atteint leur apogée, lisez l’article de Futurism, “Les scientifiques s’inquiètent sérieusement du fait que nous avons déjà atteint le pic de l’IA”.
Il y a une chose dans laquelle les LLM excellent, et je l’admets. Les risques liés à la cybersécurité augmentent. Morgan Stanley est d’accord, et j’en ai parlé dans mon article « Morgan Stanley signale une opportunité cachée de cybersécurité de 45 milliards de dollars ».
Et maintenant, il faut s’intéresser aux investisseurs eux-mêmes.
La bulle de l’IA doit continuer de croître
Amazon investit dans OpenAI, mais aussi dans son concurrent Anthropic. De plus, Amazon travaille sur ses modèles d’IA.
Comment est-il judicieux d’investir dans deux entreprises non rentables tout en produisant un produit concurrent ? Le meilleur, c’est qu’Amazon devra s’endetter cette année s’il veut vraiment respecter ses plans de dépenses. J’ai expliqué cela dans mon article « Bank of America réinitialise l’objectif de cours de l’action Amazon après les bénéfices ».
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Après la publication de mon article, un analyste de Citi a également fait le calcul et est arrivé à la même conclusion. Lisez l’article « Un analyste cinq étoiles souligne un contraste saisissant entre les actions d’Amazon et de Google » de Moz Farooque de TheStreet pour approfondir le sujet.
Mustafa Suleyman, PDG de Microsoft AI, a déclaré que l’entreprise recherchait une « véritable autosuffisance » en matière d’IA en construisant ses propres modèles puissants et en réduisant sa dépendance à l’OpenAI, a rapporté le Financial Times. Encore une fois, quel est l’intérêt d’investir dans une entreprise concurrente non rentable ?
J’ai couvert les projets de Nvidia et Microsoft d’investir dans Anthropic dans mon article « L’accord Nvidia-Microsoft amène le financement « circulaire » à un tout nouveau niveau ». La situation de Nvidia est donc plus ou moins la même : investir dans deux sociétés non rentables et fabriquer également le même produit que celui de ses concurrents.
Pour les non-initiés, Nvidia propose une gamme de modèles Nemotron ouverts destinés aux organisations qui souhaitent une IA souveraine.
SoftBank est la seule entité ici sans conflit d’intérêts, mais elle ressemble plus à un joueur qui a fait un très mauvais pari et qui investit maintenant encore plus d’argent, en espérant que les choses changent.
Ce qui est fou, c’est que la société a vendu ses actions Nvidia pour finaliser ses investissements en 2025 dans OpenAI. La trésorerie et les équivalents de trésorerie de SoftBank au 31 décembre 2025 s’élevaient à 11,5 milliards de yens (74,1 millions de dollars), selon son rapport sur les résultats du troisième trimestre.
Après avoir vendu Nvidia, je ne serais pas surpris si la société vendait désormais sa participation dans Intel pour financer cette « grande » opportunité.
Vous vous demandez peut-être : pourquoi ces entreprises investissent-elles si ce n’est pas intelligent ?
C’est en fait assez simple. S’ils refusent d’investir, les autres investisseurs auront peur et OpenAI manquera d’argent.
Si OpenAI fait faillite, la somme magique de 1 400 milliards de dollars sera effacée des arriérés chez AMZN, MSFT, NVDA, ORCL, AMD, AVGO et CRWV. C’est presque un anéantissement total, et le prochain cycle de fondation d’Anthropic n’interviendra pas non plus après l’échec d’OpenAI, car la panique sera imparable.
Cela effacerait tout l’argent dont ils disposent dans le portefeuille d’Anthropic et, tout à coup, les projections de revenus ne semblent plus si roses et la réaction en chaîne se poursuit.
Boucher le trou dans la bulle de l’IA est une décision terrible, car plus la bulle persiste longtemps, plus les conséquences seront graves pour l’économie une fois qu’elle éclatera.
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