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Malgré la levée de fonds de 6 Mds $, OpenAI pourrait ne pas être rentable, selon Ed Zitron.
En dépit de la couverture médiatique, OpenAI n'a réussi à convertir que 3 % de ses utilisateurs en clients payants

Le , par Stéphane le calme

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OpenAI a récemment clôturé une nouvelle levée de fonds impressionnante de 6,6 milliards de dollars, portant sa valorisation à 157 milliards de dollars, soit près du double de son évaluation précédente de 86 milliards de dollars. Cette levée de fonds, l’une des plus importantes jamais réalisées dans le secteur privé, renforce la position d’OpenAI parmi les startups les plus valorisées au monde, aux côtés de SpaceX et ByteDance. Néanmoins, cela n'empêche pas Ed Zitron, critique fréquent de l'IA, d'estimer qu'OpenAI est une mauvaise entreprise, estimant qu'il y a « quelques raisons de s'inquiéter ».

En 2015, OpenAI a été fondée avec une mission ambitieuse : développer une intelligence artificielle (IA) avancée tout en assurant que ses bénéfices soient partagés équitablement. Cependant, l'entreprise veut désormais s'affranchir du contrôle exercé par son conseil d'administration à but non lucratif, se restructurer en une société à but lucratif et donner des parts au PDG Sam Altman.

Pour se faire, OpenAI a levé plus de 6,6 milliards de dollars et a atteint une valorisation de 157 milliards de dollars.

Cette levée de fonds s’accompagne de conditions strictes. Au cours des négociations, la société a clairement indiqué qu'elle attendait un accord de financement exclusif, selon trois personnes ayant eu connaissance des discussions. OpenAI a demandé à ses investisseurs de ne pas soutenir les startups concurrentes, notamment xAI, la nouvelle entreprise d’Elon Musk. Cette stratégie vise à protéger les intérêts d’OpenAI et à maintenir son avance dans le domaine de l’IA.

La recherche de relations exclusives avec les investisseurs limite l'accès des rivaux aux capitaux et aux partenariats stratégiques. La démarche du fabricant de ChatGPT risque d'attiser les tensions existantes avec ses concurrents, notamment Musk, qui poursuit OpenAI en justice.

Pourtant, malgré cette réussite de tour de table, Ed Zitron estime qu'il y a « quelques raisons de s'inquiéter »

Ci-dessous, un extrait de son billet :

OpenAI perd de l'argent chaque fois que quelqu'un utilise son produit, et bien qu'elle puisse gagner de l'argent en vendant des abonnements premium, je doute fortement qu'elle fasse des bénéfices avec ces clients, et qu'elle perde certainement de l'argent avec tous les grands utilisateurs. Comme je l'ai déjà dit, je pense qu'une crise de l'IA subprime se prépare parce que les services API d'OpenAI - qui permettent aux gens d'intégrer ses différents modèles dans des produits externes - sont actuellement facturés à perte, et l'augmentation des prix rendra probablement ce produit non viable pour de nombreuses entreprises qui comptent actuellement sur ces tarifs réduits.

Comme je l'ai déjà dit, OpenAI n'est pas rentable, n'est pas viable et n'est pas tenable dans sa forme actuelle, mais je pense qu'il est important d'expliquer exactement à quel point elle est intenable, et je vais commencer par quelques déclarations :
  • Pour qu'OpenAI atteigne un chiffre d'affaires de 11,6 milliards de dollars d'ici à la fin de 2025, elle devra plus que tripler ses revenus.
  • Au coût actuel des revenus, il en coûtera à l'OpenAI plus de 27 milliards de dollars pour atteindre cet objectif. Même en divisant ses coûts par deux, OpenAI perdra encore 2 milliards de dollars.
    • Cependant, les coûts d'OpenAI sont susceptibles d'augmenter, car (comme le note le New York Times) si cette entreprise croît de 300 %, il est très probable que la base d'utilisateurs gratuits de ChatGPT augmente en même temps, ce qui alourdira les coûts de l'entreprise.
    • Même une augmentation de 2 $ (la première hausse de prix attendue pour ChatGPT Plus, alors que l'entreprise s'apprête à facturer 44 $ par mois) et des hausses de prix similaires pour les plans Teams et Enterprise ne suffiront pas à endiguer le flux d'encre rouge sur son bilan.
    • La formation de GPT-4 - sans compter GPT-4o - a coûté 100 millions de dollars, et les futurs modèles plus complexes coûteront des centaines de millions, voire un milliard de dollars. The Information a également estimé en juillet que les coûts de formation d'OpenAI atteindraient 3 milliards de dollars en 2024.
  • OpenAI n'a rien eu de vraiment important depuis le lancement de GPT-3.5, et son récent modèle o-1 n'a pas été particulièrement impressionnant. Il sera également beaucoup plus coûteux à utiliser, car le « raisonnement » de la « chaîne de pensée » qu'il effectue nécessite un tas de calculs supplémentaires (une quantité indéterminée qu'OpenAI cache délibérément), et OpenAI n'arrive même pas à trouver un cas d'utilisation significatif.
  • Les produits d'OpenAI sont de plus en plus banalisés, Google, Meta, Amazon et même Microsoft construisant des modèles d'IA générative pour les concurrencer. Pire encore, ces modèles utilisent tous des données d'entraînement identiques (et elles commencent à manquer !), ce qui rend leurs résultats (et par extension leur technologie sous-jacente) de plus en plus similaires.
  • Les activités d'OpenAI dans le cloud - c'est-à-dire les autres entreprises qui connectent leurs services à l'API d'OpenAI - sont remarquablement petites, au point de suggérer des faiblesses dans l'industrie de l'IA générative dans son ensemble. Il est extrêmement inquiétant que le plus grand acteur du jeu ne gagne qu'un milliard de dollars (moins de 30 % de son chiffre d'affaires) en donnant accès à ses modèles.

Et, fondamentalement, je ne trouve aucune preuve convaincante qui suggère qu'OpenAI sera en mesure de soutenir cette croissance. En fait, je ne trouve aucune comparaison historique et je pense que la croissance d'OpenAI est déjà en train de trébucher.


Comment OpenAI gagne-t-elle de l'argent ?

Selon le New York Times, OpenAI s'attend à ce que ChatGPT réalise un chiffre d'affaires d'environ 2,7 milliards de dollars en 2024, auquel s'ajoutera 1 milliard de dollars provenant « d'autres entreprises utilisant sa technologie ».

Dans les détails

ChatGPT Plus, Teams et Enterprise constituent 73 % du chiffre d'affaires (environ 2,7 milliards de dollars)
  • OpenAI vend l'accès à ChatGPT Plus aux consommateurs pour 20 dollars par mois, offrant des temps de réponse plus rapides, un « accès prioritaire aux nouvelles fonctionnalités » et un accès 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 aux modèles d'OpenAI, avec « 5 fois plus de messages pour GPT-4o », un accès à la génération d'images, à l'analyse de données et à la navigation sur le web. Il est important de noter qu'OpenAI peut utiliser tout ce que vous faites comme données d'entraînement, à moins que vous ne vous y opposiez explicitement.
  • OpenAI vend l'accès à une version « Teams » de ChatGPT Plus, un produit en libre-service qui vous permet de partager des chatbots entre les utilisateurs de l'équipe, au prix de 25 dollars par utilisateur et par mois si le paiement est annuel (soit 300 dollars par an et par utilisateur), et de 30 dollars par utilisateur et par mois si le paiement est mensuel. À partir de ce moment, vos données sont exclues par défaut de celles utilisées pour entraîner les modèles d'OpenAI.
  • OpenAI vend des abonnements « entreprise » qui comprennent une fenêtre contextuelle élargie pour des invites plus longues (ce qui signifie que vous pouvez donner des instructions plus détaillées), des contrôles administratifs, ainsi qu'une « assistance améliorée et une gestion de compte continue ».
    • On ne sait pas exactement combien cela coûte, mais un fil de discussion Reddit datant d'il y a un an suggère que c'est 60 dollars par utilisateur et par mois, avec un minimum de 150 sièges dans le cadre d'un contrat annuel.
    • Je n'en suis pas certain, mais il est probable qu'OpenAI propose une sorte de remise pour les gros clients qui achètent en volume, comme c'est le cas pour pratiquement toutes les entreprises SaaS. J'expliquerai mon raisonnement plus loin dans cet article.
    • En supposant que ce soit le cas, c'est mauvais pour OpenAI, car l'IA générative n'est pas un produit SaaS comme les autres. Les économies d'échelle ne fonctionnent pas vraiment ici, car servir chaque utilisateur a son propre coût (à savoir, la puissance du cloud computing utilisée pour répondre aux requêtes). Ce coût par utilisateur ne diminue pas au fur et à mesure que vous ajoutez des clients. Vous avez besoin de plus de serveurs. Plus de GPU.
    • Réduire les prix ne sert donc qu'à réduire les maigres marges existantes sur ces clients, ou à transformer ces clients potentiellement rentables en centres de pertes


Octroi de licences d'accès aux modèles et aux services - 27 % des recettes (environ 1 milliard de dollars)
  • OpenAI gagne le reste de son argent en octroyant des licences d'accès à ses modèles et services via son API. L'une des choses que l'on remarque en consultant la page de tarification est la variété des modèles et des API disponibles, ainsi que la diversité des prix pratiqués.
  • OpenAI offre de nombreuses options : son modèle GPT-4o, le plus puissant ; le modèle GPT-4o-mini, moins puissant mais moins cher ; le modèle de « raisonnement » o1 (et son équivalent « mini ») ; une API « text embeddings » qui est utilisée principalement pour des tâches où vous voulez identifier des anomalies ou des relations dans un texte, ou classer des éléments dans un texte ; une « API d'assistants » pour intégrer des assistants dans une application (qui se connectent à leur tour à l'un des autres modèles, ce qui inclut des choses comme l'interprétation de code ou la recherche de fichiers) ; trois modèles différents de génération d'images ; trois modèles audio différents ; et un tas d'API et de modèles plus anciens.
  • Dans de nombreux cas, les clients peuvent obtenir une réduction de 50 % en utilisant l'API par lots. Cela permet de retarder l'achèvement des travaux de 24 heures et d'exiger que toutes les tâches soient soumises en un seul lot, plutôt qu'au fur et à mesure. Cela peut s'avérer utile lorsque l'on utilise GPT pour fouiller dans des masses de données.
    • Par exemple, en utilisant l'API par lots, le coût d'utilisation de GPT-4o passe de 5 $ pour 1 million de jetons d'entrée à 2,5 $, et de 15 $ pour 1 million de jetons de sortie à 7,5 $.
    • La tarification par lots n'est pas disponible pour o1-preview.
    • De plus, cette réduction n'est pas disponible lors de l'achat de jetons d'entraînement pour le réglage fin des modèles (bien que vous bénéficiez toujours de la même réduction pour les jetons d'entrée et de sortie).
    • La tarification par lots n'est pas disponible pour DALL-E, l'API Assistants ou les modèles audio.
    • Elle n'est pas non plus disponible pour GPT-3.5-turbo-instruct et le dernier modèle 4-o.
  • La tarification de ces produits est un peu confuse, comme c'est le cas pour pratiquement toutes les entreprises de cloud computing.
  • OpenAI gagne également environ 200 millions de dollars par an en vendant l'accès à ses modèles par l'intermédiaire de Microsoft, selon Bloomberg.
  • En conclusion, cela signifie qu'OpenAI gagne environ 800 millions de dollars par an en vendant directement l'accès à son API, auxquels s'ajoutent 200 millions de dollars provenant d'un canal externe.

Le problème des recettes

En l'état actuel des choses, OpenAI tire la majeure partie (plus de 70 %) de ses revenus de la vente d'un accès premium à ChatGPT.

ChatGPT Plus compte 10 millions de clients, ce qui rapporte à OpenAI environ 2,4 milliards de dollars par an (dix millions d'utilisateurs dépensant 20 dollars par mois équivalent à 200 millions de dollars. Multipliez ce chiffre par 12 et vous obtiendrez 2,4 milliards de dollars). Cela signifie que les utilisateurs professionnels représentent un revenu d'environ 300 millions de dollars par an, soit 25 millions de dollars par mois.

Pour être franc, c'est extrêmement mauvais. Il s'agit d'estimations, mais même si elles étaient doublées, ces chiffres ne seraient pas particulièrement enthousiasmants.

Si 10 millions d'abonnés payants peuvent sembler beaucoup, « ChatGPT » est effectivement à l'IA générative ce que « Google » est à la recherche. Dix millions de personnes qui paient pour cela, c'est un enjeu de table.

OpenAI a été couvert par pratiquement tous les médias, est mentionné dans presque toutes les conversations sur l'IA (même lorsqu'il ne s'agit pas d'IA générative !), et bénéficie du soutien et de la pression marketing de Microsoft et de l'ensemble de la Silicon Valley. ChatGPT compte plus de 200 millions d'utilisateurs hebdomadaires, et le New York Times rapporte que 350 millions de personnes utilisent les services [d'OpenAI] chaque mois depuis juin (bien qu'il ne soit pas clair si cela inclut ceux qui utilisent l'API). Collectivement, cela signifie qu'OpenAI - l'entreprise la plus populaire du secteur - ne peut convertir qu'environ 3 % de ses utilisateurs.

Source : Edward Zitron

Et vous ?

Quelle lecture faites-vous de l'analyse d'Edward Zitron ?
Que pensez-vous de ses calculs et de ses projections ?
Partagez-vous son point de vue sur les difficultés rencontrées par OpenAI pour devenir rentable malgré ce tour de table ? Dans quelle mesure ?
Comment pouvez-vous expliquer qu'OpenAI n'a réussi a convertir qu'environ 3 % de ses utilisateurs en clients payants malgré la couverture médiatique, les soutiens de taille comme Microsoft et sa popularité dans le secteur ?

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Avatar de der§en
Membre éprouvé https://www.developpez.com
Le 16/10/2024 à 15:09
Tant que les réponses ne seront pas plus fiables qu’actuellement, pourquoi payer ?
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Avatar de d_d_v
Membre éprouvé https://www.developpez.com
Le 17/10/2024 à 10:14
Je dirais que le minimum serait d'avoir un score d'évaluation de la fiabilité de la réponse. Et si l'IA est réellement intelligente, elle devrait pouvoir estimer qu'elle n'a pas assez de données pour répondre et dire "je ne sais pas" ou au moins "je ne suis pas sûr" comme un humain répondrait (sauf un politique).
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Avatar de Jon Shannow
Membre extrêmement actif https://www.developpez.com
Le 17/10/2024 à 13:24
Citation Envoyé par d_d_v Voir le message
Je dirais que le minimum serait d'avoir un score d'évaluation de la fiabilité de la réponse. Et si l'IA est réellement intelligente, elle devrait pouvoir estimer qu'elle n'a pas assez de données pour répondre et dire "je ne sais pas" ou au moins "je ne suis pas sûr" comme un humain répondrait (sauf un politique).
Le problème c'est que dans Intelligence Artificielle, seul le second mot est exact, l'autre n'est qu'un fantasme
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