Cheap AI could derail OpenAI and Anthropic's IPOs
- Auteur
- cnbc.com
- Thème
- IA
- Mots-clés
- IPO, inference costs, pricing power, Chinese labs, margins
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Résumé
Cette saison de résultats, le coût de l'IA a commencé à apparaître dans les chiffres : Meta, Shopify, Spotify et Pinterest ont tous signalé la hausse des coûts d'inférence comme un poids sur leurs marges. C'est la facture du modèle de pricing qui sous-tend les valorisations attendues d'OpenAI et Anthropic, projetées au-delà de 800 milliards de dollars. Ces valorisations supposent que les deux labos garderont part de marché et pricing power — alors que l'IA de pointe devient abondante et bon marché, notamment via les labos chinois et une vague de challengers occidentaux.
💡 Pourquoi ça compte
C'est la tension centrale de l'économie de l'IA : des valorisations construites sur un pricing premium face à une commoditisation rapide. Pour qui choisit des modèles en production, l'écart de coût à qualité comparable devient un vrai critère d'architecture.
Analyse approfondie
Cette saison de résultats, le coût de l'IA a commencé à se voir dans les chiffres. Meta, Shopify, Spotify et Pinterest ont tous signalé la hausse des coûts d'IA et d'inférence comme un poids sur leurs marges. Shopify a indiqué que les économies d'échelle étaient « partiellement compensées par la hausse des coûts de LLM ».
C'est la facture qui arrive pour le modèle de pricing qui sous-tend les valorisations d'IPO attendues d'OpenAI et d'Anthropic, toutes deux projetées au nord de 800 milliards de dollars. Ces chiffres supposent qu'OpenAI et Anthropic conserveront leur part de marché et leur pouvoir de fixation des prix — que les concurrents ne pourront pas facilement les rattraper, et que les clients entreprises continueront de payer une prime parce qu'il n'existe pas de réelle alternative.
Mais de plus en plus, les données pointent dans l'autre sens. L'IA de pointe devient abondante et bon marché. Les labos chinois facturent une fraction de ce que demandent les labos américains pour un travail comparable, tandis qu'une vague de challengers occidentaux — Nvidia, Cohere, Reflection, Mistral — construit des alternatives plus petites, plus efficaces et moins chères pour les entreprises qui ne toucheront pas à un modèle chinois. Au moment où OpenAI et Anthropic déposeront leurs prospectus — le dépôt confidentiel d'OpenAI étant attendu dès cette semaine —, la prémisse centrale de leurs valorisations pourrait déjà avoir disparu.
L'écart de coût est large et se creuse. Les budgets IA des entreprises ont explosé. Quelque 45 % des entreprises sondées par le spécialiste des coûts cloud CloudZero ont déclaré avoir dépensé plus de 100 000 $ par mois en IA en 2025, contre 20 % l'année précédente. Et la destination de cet argent compte de plus en plus. La firme de benchmarking Artificial Analysis fait passer chaque modèle majeur à travers les mêmes 10 évaluations et suit le coût total. Pour le modèle le plus capable de chaque labo : Claude d'Anthropic ressort à 4 811 $ ; ChatGPT d'OpenAI à 3 357 $ ; DeepSeek à 1 071 $ ; Kimi à 948 $ ; le GLM de Zhipu à 544 $. Claude est près de neuf fois plus cher que l'alternative chinoise la moins chère pour le même workload.
Même Google fait l'argument. Lors de sa conférence développeurs I/O cette semaine, le CEO Sundar Pichai a déclaré que « beaucoup d'entreprises explosent déjà leur budget annuel de tokens, et on n'est qu'en mai », tout en mettant en avant le mode Flash, moins cher, de l'entreprise.