34,6 milliards de dollars. C'est la somme que SoftBank a déjà investie dans OpenAI. Pour réunir ces fonds, Masayoshi Son a liquidé ses participations dans Nvidia, Deutsche Telekom, Alibaba et T-Mobile.
Mais ce n'est pas assez pour lui, il prévoit d'investir 30 milliards de dollars supplémentaires cette année, portant sa participation de 11 % à 13 %, quitte à s'endetter.
La force qui pousse cet investisseur de 69 ans à agir avec une telle détermination est simple : avec la valorisation d'OpenAI ayant atteint 852 milliards de dollars en février, les plus-values non réalisées de SoftBank dépassent déjà 45 milliards de dollars.
L'effet de richesse, énorme et rapide, même s'il n'est que sur le papier, pousse les capitaux à investir dans l'IA à tout prix. Trois mois après le dernier tour de financement d'OpenAI, selon des reportages de CNBC et Bloomberg, Anthropic serait en négociation pour un nouveau tour de financement visant une valorisation d'environ 900 milliards de dollars. Il y a un an, sa valorisation n'était que de 61,5 milliards de dollars.
De la Silicon Valley à Wall Street, on présume que l'avenir de l'IA se réalisera en ligne droite comme une fusée. Mais s'agit-il d'une valorisation raisonnable d'une grande révolution technologique, ou d'un pari de mille milliards de dollars sur un simple concept d'IA ?
Le moment Yahoo
Il y a 26 ans dans la Silicon Valley, une scène semblable s'est produite.
Cette année-là, l'internet était à son apogée. Une entreprise, cotée depuis seulement quatre ans, a vu sa capitalisation boursière atteindre 128 milliards de dollars, dépassant celle de Berkshire Hathaway.
Elle ne posait pas de câbles en fibre optique et ne fabriquait pas de routeurs. C'était le portail numéro un : Yahoo.
Le modèle économique de Yahoo était clair : pour accéder à internet, tout le monde passait d'abord par Yahoo. Le trafic internet croissait indéfiniment, et Yahoo, en tant que porte d'entrée, percevrait à jamais des revenus des utilisateurs et des annonceurs.
C'était la logique sous-jacente qui justifiait la valorisation élevée de Yahoo par Wall Street. L'entreprise n'a pas déçu, son cours est passé de 13 dollars à l'introduction à près de 500 dollars. Avec de nombreuses entreprises au nom en ".com", elle a contribué à porter l'indice Nasdaq à 5132 points.
Wall Street avait vu la bonne tendance : l'internet a effectivement changé le monde, le trafic a effectivement explosé. Mais il a commis une erreur fatale :
Ils pensaient que les barrières à l'entrée des portails étaient infranchissables.
Le marché a ignoré une chose : avec la démocratisation des infrastructures internet, les utilisateurs finiraient toujours par trouver des portails d'accès plus ciblés. Le modèle de répertoire généraliste de Yahoo, une fois confronté à des recommandations publicitaires précises, verrait son modèle de distribution de publicités fondamentalement ébranlé.
Le 11 mars 2000, le cours de l'action de Yahoo a tourné au sommet avant de chuter continuellement. Un an plus tard, le Nasdaq tombait sous les 2000 points. En 2017, Yahoo a été racheté par Verizon pour seulement 4,8 milliards de dollars.
Aujourd'hui, OpenAI et Anthropic, qui vendent des Tokens, ressemblent aux Yahoo de l'ère de l'IA.
Ces deux géants valorisés à mille milliards proposent des interfaces API aux entreprises et vendent des Tokens aux développeurs. La logique sous-jacente de la valorisation à mille milliards est identique à celle d'autrefois : l'essor de toutes les applications d'IA nécessitera l'achat de puissance de calcul et d'intelligence auprès des sociétés de grands modèles ; les grands modèles sont les péages de la future ère de l'IA, et ces péages existeront pour toujours.
▲ Source : Xin Zhi Yuan
Cela ressemble à l'erreur d'ignorance d'alors. Les grands modèles transforment l'intelligence artificielle en une ressource bon marché et omniprésente, comme l'eau ou l'électricité, à une vitesse stupéfiante.
Tout comme Yahoo n'a pu empêcher l'internet de s'approfondir, lorsque l'intelligence artificielle sera omniprésente et que de nombreux grands modèles feront la course, le simple "accès au modèle" n'aura pas de pouvoir de fixation des prix sur l'intelligence artificielle.
L'arithmétique du billion
Les exemples historiques ne sont que des miroirs de référence ; l'arithmétique financière est la véritable aiguille qui perce les bulles.
▲ Source : Xin Zhi Yuan
Si nous considérons OpenAI et Anthropic comme les futurs géants technologiques et leur attribuons des PER élevés de 30 à 40, alors pour soutenir une valorisation de mille milliards de dollars, ces deux sociétés doivent générer un bénéfice net annuel de 25 à 30 milliards de dollars, correspondant à des revenus de 50 à 80 milliards de dollars.
Mais la réalité est bien éloignée des attentes.
Pour mesurer la situation de ces entreprises d'IA à abonnement, un indicateur clé est l'ARR (Revenus Annuels Récurrents). En avril 2026, l'ARR d'OpenAI était de 25 milliards de dollars, celui d'Anthropic de 30 milliards de dollars.
Si une entreprise a un ARR de 30 milliards de dollars, cela ne signifie pas qu'elle a généré 30 milliards de dollars de revenus l'année dernière. Cela signifie seulement qu'au cours du dernier mois, ses revenus provenant des abonnements utilisateurs ont atteint 2,5 milliards de dollars, multiplié par 12.
De plus, l'ARR est largement extrapolé à partir du taux actuel de consommation des appels API. Il inclut une grande quantité de demandes de développement à court terme et exploratoires, voire même l'effet d'aubaine de promotions offrant des Tokens avec l'achat de puissance de calcul. La fidélité de ces revenus est bien moindre que celle des services logiciels souscrits annuellement à l'ère du SaaS.
Ce qui rend l'espoir de profit encore plus ténu, ce sont les promotions des entreprises de grands modèles. Pour concurrencer et capturer l'écosystème des développeurs, OpenAI et Anthropic ont considérablement baissé le prix des Tokens au cours de l'année écoulée.
À l'époque, Yahoo, pour préserver sa position de porte d'entrée du trafic, a dû fournir une énorme quantité de contenu gratuit, pour découvrir que le trafic ne se transformait pas en profits équivalents. Aujourd'hui, les entreprises de grands modèles, pour préserver leur écosystème de développeurs, transforment activement l'intelligence en une marchandise bon marché, tout en bénéficiant d'une prime de valorisation de niveau monopolistique.
Derrière cette situation similaire se cache une loi impitoyable sur la rentabilité de la chaîne industrielle :
La somme totale des profits de toute la chaîne de valeur de l'IA est finalement déterminée par la commercialisation au niveau de l'application finale. La haute valorisation des grands modèles est essentiellement une anticipation des futurs profits des couches applicatives en aval.
En regardant la couche applicative actuelle, hormis la programmation et l'assistance à la rédaction, l'IA n'a pas encore engendré de "super applications" générant des revenus massifs. La plupart des paiements des entreprises pour l'IA se situent encore dans une phase exploratoire de réduction des coûts et d'amélioration de l'efficacité - remplacer une partie du travail de rédaction junior ou du service client par l'IA - et non dans une phase d'explosion créant de nouveaux marchés de l'ordre de milliards ou de dizaines de milliards de dollars.
C'est un maillon porteur d'un risque important. Si les entreprises applicatives en aval découvrent que l'achat de puissance de calcul IA ne génère pas de rendements excédentaires, elles peuvent appuyer sur le bouton pause à tout moment. Cela peut venir d'un goulet d'étranglement de performance lors d'une itération du modèle, d'un courant d'opinion, d'une décision prise par un dirigeant par préférence personnelle, d'une nouvelle phase de ralentissement ou de turbulence du cycle économique conduisant à une suspension collective des budgets d'acquisition d'IA par les entreprises en aval pendant un temps...
Quelle qu'en soit la cause, une fois que l'aval tarit, les fondations de la valorisation à mille milliards de l'amont s'effondreront instantanément.
Scénarios de fin de partie
Au sommet de l'enthousiasme des capitaux, le moindre événement peut déclencher une avalanche.
Comme Yahoo en son temps, lorsque l'histoire de la croissance ne tient plus la route, la valorisation à mille milliards fera face au broyage impitoyable du retour à la moyenne. Cela signifie que les entreprises de grands modèles devront inévitablement emprunter l'une des voies de fin de partie.
La première voie est l'effondrement à la Yahoo.
En raison de l'incapacité persistante de la couche applicative à former une boucle commerciale fermée, la guerre des prix des Tokens devient totalement incontrôlable, l'intelligence devient une marchandise totalement bon marché. Les capitaux impatients commencent à chercher à se dégager, et la valorisation à mille milliards entame une division par deux, voire plus.
Privées de l'aura des capitaux, les entreprises de grands modèles sont contraintes de réduire leurs effectifs, de limiter les pertes et de retrouver des marges de profit normales pour des infrastructures logicielles.
Comme les portails existent encore aujourd'hui et que Yahoo est toujours en activité, mais n'est plus la chouchoute des marchés financiers, se contentant de générer des bénéfices d'exploitation raisonnables. Les entreprises de grands modèles deviendraient des "affaires normales", similaires au stockage cloud ou au cloud computing.
La deuxième voie est la reconstruction d'une boucle commerciale fermée.
Un jour peut-être, les entreprises de grands modèles trouveront vraiment le modèle ultime qui fera payer massivement les entreprises. Peut-être en remplaçant tous les logiciels SaaS d'un secteur, avec une commission sur la valeur créée ; peut-être que l'AGI (Intelligence Générale Artificielle) adviendra vraiment et prendra en charge la main-d'œuvre numérique mondiale...
Si cette voie aboutit, la valorisation à mille milliards aura un socle solide. Cela prend du temps et est plein d'incertitudes. Mais les marchés financiers, dont le cœur est constitué de capitaux de VC (Capital-Risque), manquent cruellement de patience. Avant l'aube, ils auront peut-être déjà commencé à se piétiner pour sortir dans l'obscurité.
Cependant, quelle que soit la voie suivie, nous devons nous méfier d'un principe de bon sens trop facilement masqué par l'enthousiasme : La certitude d'une tendance macro ne signifie jamais la certitude du destin d'un individu ou d'une entreprise.
La grande majorité des gens croient que l'IA finira par changer le monde, tout comme la plupart croyaient autrefois que l'internet changerait le monde. Mais le problème est que les perspectives du secteur sont une chose, être capable de courir jusqu'à la ligne d'arrivée d'un long marathon et remporter le trophée en est une autre.
En 2000, beaucoup avaient vu la bonne direction pour l'internet, mais avaient investi dans Netscape, Yahoo, Pets.com... et ont finalement tout perdu. Aujourd'hui, OpenAI et Anthropic, bien que leaders actuels, pourront-elles franchir le fossé de la boucle commerciale fermée ? Seront-elles dépassées par des acteurs plus verticaux et plus efficaces, comme les portails d'autrefois ? Cela reste une grande inconnue. Escompter les bénéfices de fin de partie du secteur pour les acteurs actuels en tête de course est précisément la caractéristique typique d'une bulle.
Ce qui mérite encore plus d'attention, c'est que l'éclatement de la première bulle internet, bien qu'à long terme il n'ait pas arrêté la marche de l'internet, a provoqué à l'époque une évaporation de plus des trois quarts de la valeur du Nasdaq, la faillite de nombreuses entreprises entraînant des pertes d'emplois, et a infligé une réelle blessure à l'économie américaine et mondiale pendant une période assez longue.
Lorsque les entreprises de grands modèles comme OpenAI et Anthropic franchissent les valorisations de mille milliards de dollars, lorsque SoftBank investit à tout prix en s'endettant, lorsque toute la chaîne de capitaux de la Silicon Valley est liée à l'attente que "l'IA doit se matérialiser immédiatement", il est grand temps de se méfier fortement de ce risque systémique potentiel. Une fois que la valorisation à mille milliards s'effondre, l'effet de richesse négatif et la contraction du crédit qui en résulteront auront un effet de contrecoup sur l'économie macroéconomique bien plus puissant qu'il y a vingt ans.
Les révolutions technologiques ne sont jamais une ligne de croissance lisse, mais sont empilées par la naissance et la mort d'innombrables bulles.
En 2000, Yahoo a chuté de plus de 80%, la richesse d'innombrables investisseurs s'est évaporée, mais l'internet n'est pas mort. Il a refaçonné le monde de manière plus profonde et plus efficace. Aujourd'hui, si la valorisation à mille milliards des grands modèles d'IA s'effondre, cela ne signifiera pas la fin de l'IA. Cela signifiera seulement que l'IA perdra sa couleur de spéculation financière pour devenir réellement une technologie générale, s'intégrant silencieusement et profondément dans tous les secteurs d'activité.
Les perspectives sont brillantes, la route est sinueuse. L'intelligence artificielle est destinée à devenir, comme l'eau, l'électricité et le gaz, une infrastructure discrète mais indispensable de notre époque. Mais le processus comportera nécessairement des vagues et des creux. Lorsque la montée est trop rapide et trop forte, il est nécessaire de se méfier de la crise de la chute.
Cet article provient du compte WeChat "华商韬略" (ID:hstl8888), auteur : 华商韬略
