Tout le monde vante l'arrivée de Noam, mais la facture des pertes d'OpenAI s'est encore alourdie

marsbitОпубликовано 2026-06-19Обновлено 2026-06-19

Введение

Sam Altman annonce avec enthousiasme l'arrivée de Noam Shazeer, co-auteur du Transformer, en tant que responsable de la recherche sur l'architecture chez OpenAI, saluée comme une garantie pour l'IA de pointe. Cependant, cette nomination intervient dans un contexte financier alarmant. Les résultats audités de 2025 révèlent des pertes opérationnelles de 20,92 milliards de dollars, malgré un chiffre d'affaires de 13,07 milliards. Les coûts sont faramineux : location de puissance de calcul auprès de Microsoft (10,59 milliards), R&D, inférence et marketing. Avec 9 milliards d'utilisateurs hebdomadaires mais seulement 50 millions d'utilisateurs payants, l'énorme trafic gratuit aggrave la facture de calcul. Parallèlement, OpenAI subit un exode de ses talents fondateurs (Karpathy, Sutskever, etc.) et une forte réorientation des ressources de la recherche exploratoire vers l'itération produit. L'article souligne que le recrutement coûteux de Noam Shazeer ressemble moins à une solution technique qu'à un élément narratif pour une éventuelle introduction en bourse (visant une valorisation à 1 000 milliards de dollars), visant à masquer les défis fondamentaux de rentabilité. En contraste, des concurrents comme Anthropic, axés sur les clients entreprises et une gestion stricte des coûts, approchent ou dépassent parfois OpenAI en termes d'adoption et rapportent avoir atteint leur premier trimestre rentable. Cela suggère que la profitabilité dépend davantage d'un solide modèle commercial...

Texte | AI Contre-Chant

Sam Altman a écrit sur X : "Noam était l'une des personnes avec qui je souhaitais le plus travailler lorsque j'ai fondé OpenAI. Cela n'a pris que 10 ans. Ça valait le coup."

Mark Chen, directeur de la recherche d'OpenAI, a ensuite annoncé officiellement : Noam Shazeer prend le poste de responsable de la recherche en architecture.

Sur tout Internet, c'est une ovation en rangs serrés, "Le père du Transformer aux commandes, la prochaine super-intelligence est assurée."

La même semaine, un autre document a circulé dans le milieu : les données financières auditées ont été dévoilées pour la première fois dans leur intégralité. En 2025, le chiffre d'affaires d'OpenAI était de 13,07 milliards de dollars, avec une perte opérationnelle de 20,92 milliards ; après comptabilisation d'une dépréciation unique et non monétaire liée à une restructuration organisationnelle, la perte nette approchait les 39 milliards. Même en excluant cette perte comptable fantôme qui ne se répétera pas, l'hémorragie opérationnelle en espèces sonnantes et trébuchantes reste un gouffre sans fond. Au premier trimestre 2026, la consommation de trésorerie a été de 3,7 milliards, dépassant la moitié du revenu de la même période.

Alors ne vous précipitez pas pour crier "OpenAI est stable", ce n'est absolument pas un roman technologique triomphant, c'est simplement un chèque écrit au verso d'une perte opérationnelle de 20,9 milliards. Ce qu'OpenAI achète n'a rien à voir avec l'avenir, c'est juste une page d'histoire à montrer aux prochains investisseurs.

Les talents s'en vont, les stars comblent les trous

Le parcours de Noam est en effet brillant. Auteur principal de "Attention Is All You Need" en 2017, contributeur clé du Transformer, du MoE et du T5. Il a quitté Google en 2021 pour fonder Character.AI, puis Google l'a ramené en 2024 avec un accord de licence technologique de 2,7 milliards de dollars, le nommant co-responsable de Gemini. Moins de deux ans plus tard, il repart.

Google a dépensé 2,7 milliards pour prouver une chose : l'argent peut acheter le temps des gens, mais pas le terreau qui les fait rester. Maintenant, OpenAI compte essayer à nouveau avec des actions.

Mais le terreau d'OpenAI n'est pas plus adapté à la recherche pure que celui de Google. Ces trois dernières années, cette société a assisté à un remplacement de talents : le cofondateur Karpathy est parti, Ilya Sutskever est parti, John Schulman est parti, le responsable de l'équipe Superalignment, Jan Leike, est parti. Les départs massifs de l'équipe fondatrice de base ne laissent plus grand-chose au sein du cercle décisionnel central.

Selon des données publiques du secteur, en 2021, les postes de recherche représentaient 23 % des recrutements totaux d'OpenAI, chiffre tombé à 4,4 % en 2024. L'évaluation d'anciens chercheurs internes est très claire : la priorité de l'équipe est passée d'une "recherche exploratoire" à une "itération produit". Quelques départs ne sont que la partie émergée de l'iceberg. La vérité est que le terreau de la recherche est progressivement grignoté par les KPI produits, et cela ne peut plus être caché.

Ce à quoi il doit faire face n'est pas un laboratoire qui part de zéro. Le système qui n'a pas pu garder Karpathy, le laissant partir faire des "projets personnels", c'est le chantier que Noam doit reprendre. Il ne fait que combler le trou laissé par le départ de Karpathy et d'autres.

Acheter des talents à prix d'or ne résout pas le casse-tête comptable

Tout le monde discute de ce que Noam peut apporter comme nouvelle architecture à OpenAI. Mais la difficulté d'OpenAI aujourd'hui n'a rien à voir avec "manquer de quelqu'un qui sait coder un Transformer".

Les chiffres financiers sont là : en 2025, rien que les frais de R&D payés à Microsoft pour la location de capacité de calcul s'élevaient à 10,59 milliards de dollars, le coût total de R&D annuel était de 19,18 milliards, le coût de calcul pour l'inférence de 7,5 milliards, et les investissements en vente et marketing de 5,73 milliards. De l'autre côté, on a 900 millions d'utilisateurs actifs hebdomadaires, dont seulement 50 millions sont payants. Le flux massif d'utilisateurs gratuits est un gouffre sans fond de coûts purs, plus l'échelle des utilisateurs est grande, plus la facture de calcul est lourde.

Même OpenAI fait des économies : des documents divulgués montrent qu'il a réduit le modèle vidéo Sora et coupé des activités non essentielles pour maîtriser les coûts. D'un côté, on ferme des activités pour économiser, de l'autre, on dépense des fortunes pour acheter des talents, c'est un achat dicté par l'anxiété.

L'anxiété ne touche pas qu'OpenAI, la tendance du secteur a changé depuis longtemps.

Le Copilot Cowork de Microsoft lui-même a abandonné son modèle de tarification illimitée au profit d'une facturation à l'usage, voire envisagerait, selon des rapports, d'intégrer DeepSeek V4 comme option économique ; même GitHub, appartenant à Microsoft, chercherait du soutien auprès d'AWS en raison de pénuries de capacité de calcul pour l'IA. Le pool de calcul du bailleur de fonds lui-même ne suffit plus, qui va payer la prochaine facture de calcul astronomique d'OpenAI ?

Tim Cook a publiquement averti que la ruée vers l'IA a entraîné un quadruplement des prix des puces mémoire depuis 2024, une tendance qui se poursuivrait jusqu'en 2027, et le prix du prochain iPhone pourrait augmenter de 270 dollars à cause de cela. Ces chiffres ressemblent plus à des indicateurs de tendance sectorielle, le vrai problème dur se trouve chez OpenAI : le coût du matériel de calcul continue de grimper, les gains d'efficacité apportés par l'optimisation de l'architecture des modèles ne parviennent pas à rattraper la vitesse de l'augmentation des prix du matériel. Noam peut concevoir des architectures de modèles plus efficaces, mais il ne peut pas réparer le cauchemar du CFO. Chaque utilisateur gratuit supplémentaire, c'est une facture de calcul rigide en plus.

Le côté technique ne donne pas de réponse, c'est le côté capital qui le peut.

OpenAI est dans une fenêtre cruciale de préparation à l'IPO, avec une valorisation poussée jusqu'à 1 000 milliards de dollars. Les banques d'investissement ont besoin d'une histoire suffisamment percutante pour soutenir cette valorisation, "Le père du Transformer aux commandes de la R&D" est le matériau narratif préféré des marchés financiers. L'équation de cet investissement ne considère pas de combien les performances du modèle se sont améliorées, l'essentiel est de savoir si on peut ajouter un argument de plus dans le PowerPoint de la roadshow.

Les investisseurs particuliers voient "l'arrivée du père du Transformer" et s'enthousiasment, pensant que la barrière technologique s'est encore renforcée. Mais les investisseurs institutionnels voient une perte opérationnelle de 20,92 milliards en 2025 et ne poseront que trois questions très concrètes :

Cette personne peut-elle faire soudainement payer les utilisateurs gratuits ?

Peut-elle faire baisser la facture de calcul de 10,59 milliards de Microsoft ?

Peut-elle faire revenir les piliers de la recherche qui sont partis ?

Si la réponse est non à toutes, alors sa valeur n'est qu'une note de bas de page dans l'histoire de la valorisation. Les grands gagnants resteront toujours les actionnaires initiaux et les banques d'investissement. Avec une histoire supplémentaire de "génie aux commandes", on peut transférer élégamment le risque d'une perte opérationnelle de 20,9 milliards aux repreneurs du marché secondaire.

Les deux voies commencent à se départager

Que fait Anthropic à la même période ?

Dans les statistiques d'adoption par les entreprises de plusieurs organismes, la part d'Anthropic est montée dans la fourchette de 35 % à 40 %, réduisant considérablement, voire dépassant dans certains échantillons, l'avance d'OpenAI. Plus crucial encore est la structure de sa clientèle : environ 80 % de ses revenus proviennent de clients entreprises, de nombreuses sociétés du Fortune 100 ont déjà inscrit Claude sur leurs listes d'achat. L'entreprise a rapporté son premier trimestre rentable de l'histoire et aurait secrètement déposé une demande d'IPO. Anthropic ouvre un bureau à Séoul, reçoit des commandes de NAVER et Nexon, et gagne des flux de trésorerie.

Anthropic n'a pas débauché le "père du Transformer", ne compte pas sur un seul génie pour soutenir sa valorisation. Il mise sur son positionnement neutre et conforme pour les entreprises, des coûts par Token contrôlables, l'intégration profonde de Claude Code dans les scénarios de développement. Ce que les clients entreprises veulent n'a rien à voir avec le nombre de paramètres, ils veulent une "police d'assurance qui ne causera pas de problème" et des comptes qui tiennent la route.

Hassabis de Google DeepMind n'a pas bougé en dix ans, et Google n'a pas dépensé 2,7 milliards pour le "racheter" à l'extérieur. Le véritable terreau d'innovation, on ne peut pas l'acheter chaque année pour des milliards en faisant venir des stars de l'extérieur. Un terreau qui fait pousser ses propres talents et retient ses chercheurs, ce n'est qu'à cette condition qu'il est vivant.

Anthropic prouve une chose : La rentabilité a peu à voir avec le génie individuel, la base est dans le terreau commercial.

OpenAI prouve aussi une chose : Le génie individuel ne peut masquer le tassement du terreau commercial. Surtout quand on achète des talents à prix d'or tout en regardant les gens qu'on a formés partir.

Conclusion

Les résultats de la prochaine génération d'architecture dirigée par Noam mettront au moins 1 à 2 ans à se concrétiser. Et selon le rythme de consommation de 3,7 milliards par trimestre au Q1 2026, la consommation annuelle de trésorerie ne sera pas inférieure à 14,8 milliards. Cela sans compter les dépenses de marketing et de conformité qui vont inévitablement gonfler avant l'IPO.

Google a dépensé 2,7 milliards pour louer une personne pendant deux ans ; OpenAI compte maintenant réessayer avec des actions. La différence n'est pas dans le mode de paiement. À l'époque, Google avait au moins son compte de résultats comme filet de sécurité ; l'argent qu'OpenAI dépense, c'est celui écrit au verso d'une perte opérationnelle de 20,9 milliards, escompté par la bulle de valorisation de l'IPO.

Le livre de comptes ne s'intéresse pas aux génies. Le livre de comptes ne s'intéresse qu'à une chose : combien de trimestres il vous reste à attendre.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QQuels sont les défis financiers auxquels OpenAI est confronté, selon l'article ?

AL'article révèle qu'OpenAI a enregistré une perte opérationnelle de 20,92 milliards de dollars en 2025 et une perte nette proche de 39 milliards de dollars. Malgré un chiffre d'affaires de 13,07 milliards de dollars, l'entreprise brûle énormément de liquidités (3,7 milliards de dollars au premier trimestre 2026), principalement en raison des coûts élevés de calcul, notamment 10,59 milliards de dollars en loyer de puissance pour Microsoft.

QQui est Noam Shazeer et quel est son rôle dans le secteur de l'IA ?

ANoam Shazeer est un chercheur et ingénieur de renom dans le domaine de l'IA, considéré comme un père fondateur du modèle Transformer. Il est un auteur principal de l'article séminal 'Attention Is All You Need' (2017). Il a contribué à des avancées clés comme le Mixture of Experts (MoE) et le modèle T5. Après avoir quitté Google en 2021 pour co-fonder Character.AI, il est revenu chez Google pour diriger Gemini en 2024, avant de rejoindre récemment OpenAI en tant que responsable de la recherche en architecture.

QSelon l'article, quel est le principal problème structurel d'OpenAI concernant sa culture de recherche ?

AL'article souligne qu'OpenAI subit un changement fondamental de culture, passant d'une 'recherche exploratoire' à une 'itération produit'. Des membres clés de l'équipe fondatrice sont partis, et la part des postes de recherche dans les recrutements est passée de 23% en 2021 à seulement 4,4% en 2024. Cela suggère une dégradation du solde et un recentrage sur les KPI produits plutôt que sur la recherche fondamentale.

QComment l'article compare-t-il les stratégies d'OpenAI et d'Anthropic ?

AL'article oppose les deux stratégies : OpenAI mise sur le recrutement à prix élevé de stars comme Noam Shazeer pour alimenter un récit valorisant en vue d'une IPO, tandis qu'il lutte contre d'importantes pertes et un modèle reposant sur des utilisateurs gratuits. Anthropic, en revanche, se concentre sur une clientèle d'entreprise (environ 80% de ses revenus) avec un positionnement neutre et axé sur la conformité, lui permettant de générer des flux de trésorerie stables et d'atteindre la rentabilité, sans dépendre de figures emblématiques.

QQuelle est la thèse principale de l'auteur concernant le recrutement de Noam Shazeer par OpenAI ?

AL'auteur soutient que l'embauche de Noam Shazeer est principalement une manœuvre stratégique pour l'IPO d'OpenAI, visant à créer un récit captivant ('le père de Transformer à bord') pour soutenir une valorisation de 1000 milliards de dollars auprès des investisseurs. Selon l'article, cette embauche ne résout pas les problèmes fondamentaux d'OpenAI (pertes financières massives, exode des talents, dépendance à la puissance de calcul coûteuse et modèle utilisateur gratuit non rentable) et sert plutôt à transférer le risque des pertes opérationnelles aux futurs investisseurs du marché secondaire.

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