OpenAI ou Anthropic en faillite ? Peu plausible… mais préparez-vous comme si, conseille le BCG
À coup de dépenses et de pertes parfois considérables, les fournisseurs de LLM poussent la consommation de l’IA. Mais les bénéfices se font attendre. Une crise financière ou un simple ralentissement de l’adoption pourrait-il mener à des banqueroutes ? Quoi qu’il arrive, le BCG invite à travailler l’indépendance technologique.
En juin, à l’occasion de la présentation de la 4e étude AI at Work du BCG, LeMagIT interrogeait Sylvain Duranton, directeur de BCG X, l’entité Tech du cabinet, sur un possible risque de faillite d’un des principaux acteurs du marché des LLM.
« Je ne ferai aucun commentaire à ce sujet », avait-il répondu dans un sourire malicieux. « Vous savez, on n’a jamais vu d’entreprises avec de tels bilans et avec de tels montants dans toute l’histoire de l’économie. Je me garderai donc bien de faire un pronostic sur un éventuel risque de faillite. Je pense que chacun peut spéculer. Et on entend beaucoup de théories à ce sujet », botte en touche le dirigeant.
Plus de 600 mds $ d’investissements pour les GAFAM
Un coup d’arrêt sur le marché aurait en tout cas des conséquences pour les fournisseurs, mais pas seulement pour ces derniers. Lors d’une conférence, le BCG évaluait que les services liés à l’IA et à la technologie généraient désormais plus de 40 % des revenus totaux du cabinet.
Cette indication chiffrée avait avant tout pour but de souligner une demande mondiale massive. L’adoption est au rendez-vous. Tant mieux pour les fournisseurs spécialisés comme OpenAI ou Anthropic ou les hyperscalers, car pour eux la croissance est essentielle. Elle permet en particulier de justifier les dépenses colossales d’infrastructures faites ou à venir.
« On n’a jamais vu d’entreprises avec de tels bilans et avec de tels montants dans toute l’histoire de l’économie. »
Sylvain DurantonDirecteur de BCG X
Parmi les géants du numérique, Amazon, Google, Meta et Microsoft, les investissements en IA en 2026 dépasseront les 600 milliards de dollars. La firme de Jeff Bezos consacrait 40 milliards de dollars en 2020 aux infrastructures. Le montant grimpait à 128 milliards de dollars en 2025. Et pour 2026, le CEO Andy Jassy annonçait environ 200 milliards de dollars en Capex.
Les autres hyperscalers suivent une même trajectoire. Alphabet affichait 85 milliards de Capex l’année dernière. Pour cette année, Sundar Pichai évalue les investissements à 175 à 185 milliards de dollars. Mais l’entreprise n’est plus une startup et peut se reposer sur un chiffre d’affaires qui dépasse désormais les 400 milliards de dollars.
La maison-mère de Google, dont le CA a bondi de 60 % au premier trimestre, dispose elle aussi d’un compte en banque très bien garni. Et pour financer ses investissements, elle peut aussi emprunter.
Alphabet vient de fait de dévoiler un plan pour lever 80 milliards de dollars de capitaux propres, justement pour financer les coûts en forte hausse de son infrastructure d’intelligence artificielle. Berkshire Hathaway, la firme d’investissement du milliardaire Warren Buffett, s’engage à apporter 10 milliards. Un signe de confiance.
Levées de fonds et IPO
Oracle, aussi, investit massivement dans l’infra, tout en augmentant son chiffre d’affaires. La confiance des investisseurs n’est toutefois pas garantie. Après la publication de ses derniers résultats financiers, pourtant supérieurs aux attentes, Oracle a essuyé un revers en bourse.
Pour financer ses achats, Oracle a recours à différents mécanismes, dont des emprunts et des augmentations de capital et les investisseurs ont davantage retenu l’ampleur des investissements requis pour soutenir la croissance. Ces dépenses d’Oracle ont bondi de 162 % sur un an à 55,66 milliards $.
Elon Musk compte lui aussi sur le monde de la finance pour alimenter ses ambitions. xAI perdait plus de 6 milliards $ en 2025. Et l’entreprise semble bien loin de ses concurrents. Aucune importance. Son patron a fusionné l’entité avec SpaceX et lancé une introduction en bourse dopée à l’IA. Résultat, une IPO record à 85,7 milliards de dollars.
Ce n’est sans doute pas la propre IA développée par SpaceX qui lui vaut cet intérêt, mais ses infrastructures de compute. Les filiales de Musk ne sont pas les seules à les consommer. En mai, Anthropic a signé un contrat de 300 mégawatts de calcul auprès de Colossus 1, le datacenter de xAI.
Pour ces capacités, la startup de la GenAI paiera 1,25 milliard de dollars par mois jusqu’en mai 2029. Pour Elon Musk, ce contrat pourrait lui rapporter plus de 40 milliards de dollars de chiffre d’affaires. Google aussi verse de l’argent à xAI pour accéder à sa puissance de calcul : 920 millions de dollars par mois sur 32 mois.
Commercialement, la croissance est là. Au premier trimestre, OpenAI déclarait 5,7 milliards $ de chiffre d’affaires. C’est un de plus que son grand rival Anthropic, qui en revanche le supplante désormais auprès du marché B2B. En avril, Anthropic a atteint 34,4 % de parts de marché B2B, devançant OpenAI avec 32,3 %.
OpenAI réagit et est prêt à un assouplissement sur les tokens pour regagner du terrain. Une guerre des prix signifie toutefois des pertes qui se creuseraient. Or, elles sont déjà plus que conséquentes. En 2025, elles ont même été multipliées par 8.
Quoi qu’il en soit, Anthropic lève encore des fonds (65 milliards fin mai) et se prépare à entrer en bourse comme OpenAI. Les investisseurs anticipent déjà des IPO de tous les records avec des valorisations de 1 000 milliards de dollars, voire beaucoup plus.
Moins la question de la faillite que de la dépendance technologique
Sylvain Duranton du BCG n’a donc peut-être pas tort en déclarant qu’on « n’a jamais vu » cela « dans l’histoire de l’économie. » Mais si l’expert ne se prononce pas sur le fond de la question, il invite les DSI à ne pas la balayer non plus d’un revers de main. Il faut au contraire l’élargir à celle de la dépendance.
Car le prix des tokens reste fluctuant et les factures sont peu transparentes. C’est ce qu’a notamment mis en lumière une étude d’Erik Brynjolfsson, un éminent économiste de Stanford.
Les incertitudes tarifaires, et plus largement les pratiques des fournisseurs d’IA, justifient donc pour Sylvain Duranton de s’intéresser aux risques de dépendance. Le consultant estime qu’actuellement, personne ne paie réellement le « vrai prix » de l’IA.
Cela soulève des inquiétudes chez les DSI quant à d’éventuelles hausses massives des tarifs, témoigne-t-il. Pour se prémunir (qu’il s’agisse d’une faillite, d’un changement de fournisseur ou d’une explosion des coûts), la réponse repose sur deux piliers.
Le premier, technologique, passe par la modularité. Contrairement aux pratiques passées où les DSI cherchaient à simplifier et à consolider tous leurs systèmes en une plateforme unique pour réduire les coûts de licence, l’ère de l’IA générative permet et exige de gérer la complexité.
Construire une architecture hautement modulaire est aujourd’hui le meilleur moyen de rester résilient et de pouvoir changer de fournisseur facilement si les offres ou les prix évoluent, considère le directeur du BCG X. Une approche déjà suivie par BPCE, Veolia ou Suez.
Le second pilier est stratégique. Face aux coûts élevés de l’IA, les entreprises doivent faire preuve d’une clarté absolue pour savoir exactement où il est pertinent et rentable d’investir, préconise le cabinet, pour que ce ne soit pas les projets qui faillissent.
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