OpenAI a arrêté Sora seulement six mois après son lancement. Cet arrêt brutal met également fin à un accord d'un milliard de dollars avec Disney. L'application sera définitivement fermée le 26 avril 2026 et son API le 24 septembre 2026. Depuis son lancement, Sora semble avoir mobilisé d'énormes ressources informatiques sans que cela se traduise par un retour financier suffisant pour le justifier. La plateforme d'OpenAI était à la traîne par rapport aux modèles concurrents de génération de vidéo. Au-delà de cet échec spectaculaire, Sora laisse derrière lui un héritage : une confiance ébranlée dans notre capacité à distinguer le réel de l'irréel.Sora est le modèle de génération de vidéo développé par OpenAI. Il est capable de produire des séquences vidéo réalistes à partir d'instructions en langage naturel (prompts). Sora (le modèle, l'API, les préversions) existe depuis février 2024, soit environ quinze mois. L'application mobile autonome baptisée « Sora » a été lancée en septembre 2025. OpenAI a surpris toute l'industrie technologique en annonçant ce mois-ci la fin brutale du système.
Cette décision inclut non seulement l'arrêt de l'application et de l'API, mais met aussi fin à un accord de licence d'un milliard de dollars avec Disney qui devait durer trois ans. Bien que Sora ait connu un succès lors de son lancement en septembre 2025, atteignant un million de téléchargements en moins de cinq jours, l'entreprise a choisi de débrancher ce produit seulement trois mois après avoir conclu le plus gros contrat de contenu de son histoire.
Plusieurs facteurs expliqueraient l'arrêt brutal du générateur de vidéo d'OpenAI : une demande en puissance de calcul insoutenable, une concurrence accrue et des investisseurs de plus en plus sceptiques. OpenAI brûle des milliards de dollars annuellement sans perspectives de rentabilité clairement établies.
Le fardeau financier avec un coût de calcul exorbitant
La raison fondamentale de cet arrêt résiderait dans les coûts de calcul astronomiques et insoutenables nécessaires au fonctionnement du système. Selon les analyses, la génération d'une simple vidéo de dix secondes coûtait environ 130 dollars en puissance de calcul à OpenAI. Avec plus de 11 millions de clips générés quotidiennement lors des pics d'utilisation, les dépenses atteignaient près de 15 millions de dollars par jour, lors des pics d'utilisation.
Cela représente environ 5,4 milliards de dollars par an uniquement pour l'inférence d'un seul produit qui ne générait pratiquement aucun revenu. Contrairement au texte, la génération de vidéo traite des données tridimensionnelles complexes à travers le temps, ce qui en fait le produit de consommation le plus gourmand en ressources de toute l'industrie de l'IA. Certains dirigeants de la société auraient même qualifié Sora de projet hors de contrôle.
« Compte tenu de la course effrénée à la puissance de calcul dans l'ensemble du secteur, OpenAI donne la priorité à son principal moteur de croissance : ChatGPT », a déclaré Bernard Golden, PDG de Navica, une société d'analyse technologique, de conseil et d'investissement basée dans la Silicon Valley.
La demande en puissance de calcul pour l'IA a explosé ces derniers mois. Les données d'OpenRouter montrent que l'utilisation a plus que triplé en deux mois et demi, signe d'une croissance fulgurante. Dans le même temps, l'offre ne suit pas. La construction de nouveaux centres de données est devenue plus difficile en raison de l'opposition locale, des contraintes énergétiques et de la pénurie de composants critiques tels que les puces mémoire.
Le problème s'étend à l'ensemble de l'industrie
Nvidia est le principal bénéficiaire de la course effrénée à l'IA. Ses processeurs graphiques (GPU) sont devenus le matériel le plus convoité de l'industrie. Les ventes de (GPU) par Nvidia progressent bien plus vite que la capacité des entreprises à les installer. Il faut désormais environ six mois pour rendre opérationnelle la valeur d'un seul trimestre de ventes, ce qui signifie que des dizaines de milliards de dollars de matériel restent inutilisés.
Sur les 195,7 milliards de dollars de revenus du segment des centres de données de Nvidia en 2026, 135 milliards de dollars concernent le marché américain, mais 44 milliards de dollars de ce matériel restent stockés et non installés. La raison en est que la construction de centres de données est un processus "glacial" comparé à la vitesse des cycles de vente de matériel, avec des projets qui prennent souvent deux à quatre ans pour être finalisés.
Cette situation crée un risque d'obsolescence précoce, car de nouveaux modèles de GPU sont annoncés chaque année avant même que les...
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