Une lettre interne de quatre pages : Quel jeu joue OpenAI ?

marsbitPublished on 2026-04-14Last updated on 2026-04-14

Abstract

Dans une lettre interne de quatre pages révélée par les médias, la directrice des revenus d'OpenAI, Denise Dresser, a comparé les chiffres de revenus d'Anthropic et d'OpenAI, soulignant une différence de 80 milliards de dollars due à des méthodes comptables distinctes. Anthropic utilise une comptabilisation brute (gross) incluant les parts des plateformes, tandis qu'OpenAI utilise une méthode nette. Selon OpenAI, le chiffre réel d'Anthropic serait de 220 milliards de dollars, contre 240 milliards pour OpenAI. Les données de Ramp AI Index montrent qu'Anthropic rattrape rapidement OpenAI en parts de marché clientèle entreprise, avec un écart réduit à 4,6 points. Anthropic mène déjà dans les secteurs de la technologie, de la finance et des services professionnels. Sur le plan de la capacité de calcul, OpenAI dispose actuellement de 1,9 GW contre 1,4 GW pour Anthropic. Cependant, les plans à long terme d'OpenAI (30 GW d'ici 2030) pourraient creuser un écart significatif. OpenAI renforce également son partenariat avec Amazon, signalant une diversification face aux limitations perçues avec Microsoft. Amazon, qui investit simultanément dans Anthropic et OpenAI, devient un acteur clé dans la distribution des modèles des deux concurrents via sa plateforme Bedrock.

Selon les comptes d'Anthropic, son chiffre d'affaires annualisé est de 30 milliards de dollars, mais selon la conversion d'OpenAI, les mêmes chiffres de vente ne valent que 22 milliards de dollars. Aucun des deux chiffres n'est faux. C'est le premier coup de coupe porté par Denise Dresser, directrice des revenus d'OpenAI, dans cette lettre interne de quatre pages révélée par les médias le 13 avril.

L'affaire a commencé par un mémo interne obtenu par The Information. Dans sa lettre, Dresser a fait trois choses à la fois : elle a fait l'éloge de la nouvelle collaboration avec Amazon, dont « la demande est incroyablement élevée », a reconnu que le partenariat avec Microsoft « a limité notre accès aux clients », et a passé une partie considérable à décortiquer les chiffres de revenus d'Anthropic. La fuite de cette lettre est intervenue juste une semaine après qu'Anthropic a annoncé avoir franchi le cap des 30 milliards de dollars de revenus annualisés.

En surface, il s'agit d'une communication interne, mais en réalité, c'est une guerre de l'information soigneusement construite. Pour la comprendre, il est plus direct de l'aborder sous trois dimensions : la méthode de calcul des revenus, le paysage concurrentiel côté entreprise et la course aux capacités de calcul, puis de les replacer dans le même schéma structurel de collaboration cloud.

D'où vient l'écart comptable de 8 milliards de dollars

Anthropic annonce 30 milliards de dollars de revenus annualisés, OpenAI dit que le chiffre réel est de 22 milliards. Les 8 milliards de différence proviennent des choix radicalement différents que les deux entreprises ont faits concernant la méthode de comptabilisation des revenus.

Anthropic utilise une méthode de comptabilisation brute (Gross) : lorsqu'une entreprise achète des crédits d'utilisation de Claude via AWS, Anthropic comptabilise le montant total de cette somme en revenus bruts, puis traite la part reversée à Amazon comme un coût. OpenAI fait l'inverse : il n'enregistre que le montant net effectivement perçu de Microsoft, la part de Microsoft n'apparaissant pas dans les revenus bruts.

Les deux méthodes sont conformes aux principes comptables généralement reconnus (GAAP) américains. La logique d'Anthropic est qu'elle est la « partie principale » (principal) dans la transaction client, les fournisseurs de cloud n'étant que des canaux de distribution. La logique d'OpenAI est qu'il considère Microsoft comme un « agent », et n'enregistre donc que la part qu'il reçoit réellement. La source du désaccord ne réside pas dans une falsification, mais dans la revendication plus agressive de sa position dominante dans la chaîne de vente.

Dresser a écrit dans le mémo qu'Anthropic « utilise une méthode de comptabilisation qui fait paraître le chiffre d'affaires plus important », incluant la comptabilisation du montant total des parts d'AWS et de Google dans les revenus bruts. La sous-entendu de cette phrase est clair : lorsque Anthropic déposera son prospectus S-1 auprès de la SEC, les auditeurs statueront sur cette méthode, et un ajustement de concordance des méthodes pourrait devoir être divulgué. Converti selon la même méthode, Anthropic est à 22 milliards, OpenAI à 24 milliards, et c'est ce dernier qui prend la tête.

Il faut préciser que la croissance des revenus d'Anthropic est elle-même historique. Selon les données de Bloomberg et Sacra entre autres, ses revenus annualisés sont passés d'environ 9 milliards de dollars fin du quatrième trimestre 2025 à 30 milliards de dollars aujourd'hui, soit une multiplication par plus de trois en moins de cinq mois, et cela est principalement dû à des achats réels de clients, ce qu'un simple ajustement comptable ne peut expliquer. Le cœur de cette controverse comptable n'est pas qu'Anthropic rapetisse, mais qu'OpenAI utilise le « couteau » de la méthode pour redessiner les frontières.

La vitesse de rattrapage côté entreprise est plus rapide que prévu

Ramp suit les dépenses réelles d'IA de milliers d'entreprises sur sa plateforme, c'est une source de données de première main pour juger des choix réels côté entreprise.

Données de l'Ramp AI Index d'avril : la part d'Anthropic parmi les clients payants entreprises est passée à 30,6 %, celle d'OpenAI est à 35,2 %, l'écart s'est réduit de 11 points de pourcentage en février à 4,6 points. Si l'on prend la vitesse moyenne de croissance d'Anthropic des deux derniers mois (+6,3 points de pourcentage par mois - qui est déjà le plus fort taux de croissance mensuel jamais enregistré pour cet indicateur), elle dépassera OpenAI sur cet indicateur dans environ deux mois.

Ce qui est plus notable, ce sont les signaux structurels. Dans trois industries à fort pouvoir d'achat, la domination d'Anthropic est déjà une réalité : Technologies de l'information/Logiciels (63 % contre 54 %), Services financiers (52 % contre 46 %), Services professionnels (47 % contre 44 %), toutes dépassent OpenAI. Ces trois secteurs sont précisément ceux où les budgets IA entreprises sont les plus concentrés et les décisions d'achat les plus professionnelles. Cela signifie que les entreprises qui ont le plus de poids dans la chaîne d'achat d'IA commencent collectivement à pencher vers Anthropic.

Dresser a reconnu de manière rare dans le mémo qu'Anthropic « dispose d'un avantage significatif auprès des clients entreprises », en citant comme raison ses capacités en programmation. Cette phrase, venant de l'intérieur d'OpenAI, a un poids totalement différent d'une évaluation externe ; c'est une entreprise qui dit à ses propres employés que l'adversaire a gagné sur le champ de bataille central. Elle a ajouté une mise en garde : « You do not want to be a single-product company in a platform war. » (« Dans une guerre de plateformes, vous ne voulez pas être une entreprise à produit unique. ») C'est un rappel aux employés que l'avantage de Claude en programmation, s'il ne s'étend pas à la couche plateforme, n'est finalement qu'un billet d'entrée, pas un billet pour monter à bord.

Écart de puissance de calcul : proche aujourd'hui, quadruple en 2030

La capacité de calcul est la dimension la plus difficile à combler à court terme entre les entreprises d'IA, car son cycle de construction se compte en années et son seuil financier en dizaines de milliards.

Les chiffres actuels semblent proches : OpenAI environ 1,9 gigawatt, Anthropic environ 1,4 gigawatt, soit une différence d'environ 35 %. Dresser a décrit Anthropic dans le mémo comme « opérant sur une courbe significativement plus petite », mais cette affirmation n'est pas exagérée au regard de la comparaison actuelle des capacités ; l'écart est réel, mais pas encore décisif.

La vraie bifurcation arrive après 2027. OpenAI prévoit d'atteindre 30 gigawatts de capacité de calcul d'ici 2030, s'appuyant sur un contrat de cloud computing de 30 milliards de dollars sur cinq ans avec Oracle, l'ensemble du projet d'infrastructure Stargate, et un engagement total de construction de 1,4 billion de dollars.

Le chemin d'Anthropic dépend d'un accord sur une puce personnalisée avec Broadcom, d'une capacité de 3,5 gigawatts, déployée via Google Cloud, effective à partir de 2027, ajoutée aux clusters d'entraînement existants sur AWS, l'objectif fin 2027 étant de 7-8 gigawatts.

Même si Anthropic atteint pleinement son objectif 2027, il restera un écart quadruple avec les plans d'OpenAI pour 2030. Cet abîme n'est pas techniquement impossible à combler ; si les gains d'efficacité des modèles permettent de produire plus de bénéfices par unité de calcul, Anthropic pourrait créer des produits suffisamment bons avec moins de puissance.

Mais elle doit le faire sous réserve que l'élan de Claude côté entreprise se maintienne, afin de supporter ses coûts d'achat de capacité de calcul grâce à des revenus d'abonnement continus : selon les estimations de Sacra, les frais qu'Anthropic paiera aux partenaires cloud s'élèveront à environ 1,9 milliard de dollars cette année, et devraient atteindre environ 6,4 milliards de dollars en 2027.

Amazon, parie simultanément sur deux concurrents

La phrase la plus intrigante de ce mémo est la qualification directe que fait Dresser de la relation de partenariat avec Microsoft, écrivant que cette collaboration « a également limité notre capacité à atteindre les entreprises là où elles se trouvent ».

Le virage d'OpenAI vers Amazon est déjà très clair : selon CNBC, en février dernier, Amazon a annoncé un investissement de 50 milliards de dollars dans OpenAI, tout en obtenant l'exclusivité de la distribution cloud tierce pour la plateforme de gestion d'agents enterprise Frontier d'OpenAI.

C'est un changement actif de l'orbite Microsoft vers l'orbite Amazon, la logique est directe : beaucoup d'infrastructures IA des clients entreprises sont déjà construites sur la plateforme Bedrock d'AWS, et les clauses d'exclusivité de Microsoft rendent difficile la vente directe d'OpenAI sur ce terrain.

Mais l'autre facette d'Amazon dans cette compétition mérite également attention : il est actuellement le plus grand partenaire d'infrastructure cloud et investisseur stratégique d'Anthropic, avec un investissement cumulé de 8 milliards de dollars ; leur projet collaboratif Project Rainier a déployé environ 500 000 puces Trainium 2. Le pari total d'Amazon dans toute la course à l'IA s'élève à 58 milliards de dollars, dirigés simultanément vers deux adversaires qui s'affrontent frontalement sur le marché enterprise.

Il ne s'agit pas d'un simple pari diversifié d'un hyper-scaler de cloud, mais d'une structure plus précise : Amazon est à la fois « l'allié stratégique et le plus grand bailleur de fonds » d'Anthropic, et la nouvelle base cloud qu'OpenAI utilise pour « remplacer Microsoft ».

Lorsque les deux entreprises se disputent les mêmes clients entreprises, le canal qu'elles se disputent est précisément la plateforme Bedrock d'Amazon, une plateforme qui distribue les modèles des deux entreprises. Quel que soit le taux de conversion le plus élevé sur Bedrock, Amazon y gagne, mais OpenAI et Anthropic y perdent l'un face à l'autre.

Sous la pression d'une part de marché enterprise continuellement grignotée et d'une fissure structurelle dans le partenariat Microsoft, OpenAI a choisi de reconstruire le récit grâce à une guerre des chiffres finement calculée, tout en se repositionnant sur les canaux de distribution avec Amazon. Les trois ensembles de chiffres, une fois démontés, montrent que cette compétition est plus complexe que ce que l'une ou l'autre partie ne veut vous laisser voir.

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QQuelle est la différence de 80 milliards de dollars dans les revenus annuels déclarés par Anthropic et OpenAI, et d'où vient-elle ?

ALa différence de 80 milliards de dollars provient des méthodes comptables distinctes utilisées par Anthropic et OpenAI. Anthropic utilise une méthode de comptabilisation brute (Gross), incluant la totalité des revenus des clients via AWS puis en déduisant la part de plateforme comme coût. OpenAI utilise une méthode nette, ne comptabilisant que la part qu'il perçoit réellement après la part de Microsoft. Les deux méthodes sont conformes aux PCGR (GAAP).

QQuels sont les secteurs d'activité où Anthropic devance actuellement OpenAI en termes de part de clients payants, selon les données de Ramp ?

ASelon les données de Ramp, Anthropic devance OpenAI dans trois secteurs à fort pouvoir d'achat : les technologies de l'information/logiciels (63 % contre 54 %), les services financiers (52 % contre 46 %) et les services professionnels (47 % contre 44 %).

QQuelle est la projection de capacité de calcul (en gigawatts) d'OpenAI et d'Anthropic pour 2030, et quel est l'écart ?

AOpenAI prévoit d'atteindre une capacité de calcul de 30 gigawatts d'ici 2030. Anthropic, avec ses accords existants et prévus (notamment avec Google Cloud et Broadcom), vise 7 à 8 gigawatts d'ici fin 2027. Même si Anthropic atteint son objectif, l'écart avec la projection d'OpenAI pour 2030 serait d'un facteur d'environ quatre.

QQuel rôle joue Amazon (AWS) dans la concurrence entre OpenAI et Anthropic ?

AAmazon joue un rôle complexe en étant un partenaire stratégique et investisseur des deux camps. Il est le plus grand investisseur d'Anthropic (80 milliards de dollars) et son principal partenaire cloud via AWS. Simultanément, Amazon a investi 500 milliards de dollars dans OpenAI et est devenu le distributeur cloud exclusif tiers de sa plateforme Frontier. Les deux entreprises se disputent les mêmes clients enterprise sur la plateforme Bedrock d'Amazon.

QQu'est-ce que la chef des revenus d'OpenAI, Denise Dresser, a reconnu concernant le partenariat avec Microsoft dans le mémorandum interne ?

ADenise Dresser a reconnu que le partenariat avec Microsoft 'a également limité notre capacité à atteindre les entreprises là où elles se trouvent'. Cela fait référence au fait que de nombreuses entreprises utilisent déjà l'infrastructure AWS Bedrock, et les clauses d'exclusivité avec Microsoft empêchaient OpenAI de vendre directement sur cette plateforme concurrente, limitant ainsi sa portée sur le marché enterprise.

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This adaptability is paramount for sustaining relevance in the ever-changing crypto landscape. Community Engagement: The project emphasises community-driven initiatives, employing mechanisms that incentivise collaboration and feedback. By nurturing a strong community, SPERO,$$s$ can better address user needs and adapt to market trends. Focus on Inclusion: By offering low transaction fees and user-friendly interfaces, SPERO,$$s$ aims to attract a diverse user base, including individuals who may not previously have engaged in the crypto space. This commitment to inclusion aligns with its overarching mission of empowerment through accessibility. Timeline of SPERO,$$s$ Understanding a project's history provides crucial insights into its development trajectory and milestones. 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Launch of Initial dApp: The first decentralised application (dApp) associated with SPERO,$$s$ went live, allowing users to engage with the platform's core functionalities. Ongoing Development and Partnerships: Continuous updates and enhancements to the project's offerings, including strategic partnerships with other players in the blockchain space, have shaped SPERO,$$s$ into a competitive and evolving player in the crypto market. Conclusion SPERO,$$s$ stands as a testament to the potential of web3 and cryptocurrency to revolutionise financial systems and empower individuals. With a commitment to decentralised governance, community engagement, and innovatively designed functionalities, it paves the way toward a more inclusive financial landscape. As with any investment in the rapidly evolving crypto space, potential investors and users are encouraged to research thoroughly and engage thoughtfully with the ongoing developments within SPERO,$$s$. The project showcases the innovative spirit of the crypto industry, inviting further exploration into its myriad possibilities. While the journey of SPERO,$$s$ is still unfolding, its foundational principles may indeed influence the future of how we interact with technology, finance, and each other in interconnected digital ecosystems.

59 Total ViewsPublished 2024.12.17Updated 2024.12.17

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Agent S: The Future of Autonomous Interaction in Web3 Introduction In the ever-evolving landscape of Web3 and cryptocurrency, innovations are constantly redefining how individuals interact with digital platforms. One such pioneering project, Agent S, promises to revolutionise human-computer interaction through its open agentic framework. By paving the way for autonomous interactions, Agent S aims to simplify complex tasks, offering transformative applications in artificial intelligence (AI). This detailed exploration will delve into the project's intricacies, its unique features, and the implications for the cryptocurrency domain. What is Agent S? Agent S stands as a groundbreaking open agentic framework, specifically designed to tackle three fundamental challenges in the automation of computer tasks: Acquiring Domain-Specific Knowledge: The framework intelligently learns from various external knowledge sources and internal experiences. This dual approach empowers it to build a rich repository of domain-specific knowledge, enhancing its performance in task execution. Planning Over Long Task Horizons: Agent S employs experience-augmented hierarchical planning, a strategic approach that facilitates efficient breakdown and execution of intricate tasks. This feature significantly enhances its ability to manage multiple subtasks efficiently and effectively. Handling Dynamic, Non-Uniform Interfaces: The project introduces the Agent-Computer Interface (ACI), an innovative solution that enhances the interaction between agents and users. Utilizing Multimodal Large Language Models (MLLMs), Agent S can navigate and manipulate diverse graphical user interfaces seamlessly. Through these pioneering features, Agent S provides a robust framework that addresses the complexities involved in automating human interaction with machines, setting the stage for myriad applications in AI and beyond. Who is the Creator of Agent S? While the concept of Agent S is fundamentally innovative, specific information about its creator remains elusive. The creator is currently unknown, which highlights either the nascent stage of the project or the strategic choice to keep founding members under wraps. Regardless of anonymity, the focus remains on the framework's capabilities and potential. Who are the Investors of Agent S? As Agent S is relatively new in the cryptographic ecosystem, detailed information regarding its investors and financial backers is not explicitly documented. The lack of publicly available insights into the investment foundations or organisations supporting the project raises questions about its funding structure and development roadmap. Understanding the backing is crucial for gauging the project's sustainability and potential market impact. How Does Agent S Work? At the core of Agent S lies cutting-edge technology that enables it to function effectively in diverse settings. Its operational model is built around several key features: Human-like Computer Interaction: The framework offers advanced AI planning, striving to make interactions with computers more intuitive. By mimicking human behaviour in tasks execution, it promises to elevate user experiences. Narrative Memory: Employed to leverage high-level experiences, Agent S utilises narrative memory to keep track of task histories, thereby enhancing its decision-making processes. Episodic Memory: This feature provides users with step-by-step guidance, allowing the framework to offer contextual support as tasks unfold. Support for OpenACI: With the ability to run locally, Agent S allows users to maintain control over their interactions and workflows, aligning with the decentralised ethos of Web3. Easy Integration with External APIs: Its versatility and compatibility with various AI platforms ensure that Agent S can fit seamlessly into existing technological ecosystems, making it an appealing choice for developers and organisations. These functionalities collectively contribute to Agent S's unique position within the crypto space, as it automates complex, multi-step tasks with minimal human intervention. As the project evolves, its potential applications in Web3 could redefine how digital interactions unfold. Timeline of Agent S The development and milestones of Agent S can be encapsulated in a timeline that highlights its significant events: September 27, 2024: The concept of Agent S was launched in a comprehensive research paper titled “An Open Agentic Framework that Uses Computers Like a Human,” showcasing the groundwork for the project. 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Complex Task Automation: With its robust methodology, it can automate complex, multi-step tasks, making processes faster and less error-prone. Continuous Improvement: The learning mechanisms enable Agent S to improve from past experiences, continually enhancing its performance and efficacy. Versatility: Its adaptability across different operating environments like OSWorld and WindowsAgentArena ensures that it can serve a broad range of applications. As Agent S positions itself in the Web3 and crypto landscape, its potential to enhance interaction capabilities and automate processes signifies a significant advancement in AI technologies. Through its innovative framework, Agent S exemplifies the future of digital interactions, promising a more seamless and efficient experience for users across various industries. Conclusion Agent S represents a bold leap forward in the marriage of AI and Web3, with the capacity to redefine how we interact with technology. While still in its early stages, the possibilities for its application are vast and compelling. Through its comprehensive framework addressing critical challenges, Agent S aims to bring autonomous interactions to the forefront of the digital experience. As we move deeper into the realms of cryptocurrency and decentralisation, projects like Agent S will undoubtedly play a crucial role in shaping the future of technology and human-computer collaboration.

733 Total ViewsPublished 2025.01.14Updated 2025.01.14

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