OpenAI prévoit une perte de trésorerie de près de 280 milliards $ d'ici fin 2030, la société aura épuisé les fonds des investisseurs dès 2028

La bulle de l'IA ne cesse de s'aggraver

Une présentation interne d’OpenAI préparée en juillet dans le cadre d’un accord informatique prévoit un flux de trésorerie disponible négatif de 278 milliards de dollars entre 2026 et fin 2030. L’entreprise prévoit de dépenser environ 856 milliards de dollars en infrastructure informatique d’ici 2030, tout en générant environ 840 milliards de dollars de chiffre d’affaires cumulé sur la même période. Le tour de table record de 122 milliards de dollars réalisé par OpenAI en mars — la plus importante levée de fonds privés de l’histoire de la Silicon Valley à l’époque — devrait être épuisé vers 2028, au rythme de dépenses prévu par l’entreprise. Ces chiffres rappellent la bulle de l’intelligence artificielle (IA) ne cesse de s’aggraver

OpenAI est une société d'intérêt public (PBC) américaine spécialisée dans l'intelligence artificielle (IA), dont le siège social est situé à San Francisco, en Californie. Elle développe des modèles d'IA générative propriétaires, notamment sa série de grands modèles de langage « Generative Pre-trained Transformer » (GPT). Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 est considéré comme ayant catalysé l'essor de l'IA ; en septembre 2026, ChatGPT est le cinquième site web le plus visité au monde. OpenAI commercialise également les modèles GPT Image et Codex, un agent de codage basé sur l'IA. En mars 2026, OpenAI a clôturé un tour de table avec une valorisation post-financement de 852 milliards de dollars américains, ce qui en fait l’une des entreprises spécialisées exclusivement dans l’IA les plus valorisées au monde, dont seule Anthropic peut rivaliser.

En juin 2026, un rapport a révélé qu'OpenAI traverse une période de croissance fulgurante de ses revenus qui reste toutefois éclipsée par des pertes colossales. Bien que son chiffre d'affaires ait atteint des milliards, les dépenses massives dans la recherche et le développement pour l'entraînement des modèles et les frais d'infrastructure dépassent largement ses gains. OpenAI a affiché un déficit opérationnel croissant, malgré une amélioration relative de ses marges proportionnelles à ses revenus. Pour rassurer les investisseurs avant une prochaine éventuelle introduction en bourse, la direction tente de réduire les dépenses superflues et de se concentrer sur la rentabilité de ses services de base.

Récemment, une présentation interne d’OpenAI préparée en juillet dans le cadre d’un accord informatique prévoit un flux de trésorerie disponible négatif de 278 milliards de dollars entre 2026 et fin 2030, un chiffre rapporté par le Financial Times et confirmé par Bloomberg. L’entreprise prévoit de dépenser environ 856 milliards de dollars en infrastructure informatique d’ici 2030, tout en générant environ 840 milliards de dollars de chiffre d’affaires cumulé sur la même période.

Ces chiffres ont une implication spécifique que le chiffre global ne reflète pas à lui seul. Le tour de table record de 122 milliards de dollars réalisé par OpenAI en mars — la plus importante levée de fonds privés de l’histoire de la Silicon Valley à l’époque — devrait être épuisé vers 2028, au rythme de dépenses prévu par l’entreprise. C’est deux ans avant que la trajectoire de chiffre d’affaires d’OpenAI n’atteigne, selon les prévisions, son pic, et deux ans avant que les modèles internes de l’entreprise ne prévoient qu’elle atteigne un flux de trésorerie positif. L’entreprise confirme en substance, à travers son propre document de juillet, que ces 122 milliards de dollars ne constituaient pas une réserve permettant d’atteindre l’autosuffisance — mais bien une réserve en vue de la prochaine levée de fonds.

Cette levée de fonds semble avoir déjà commencé. Bloomberg a rapporté le 15 septembre que des investisseurs avaient approché OpenAI au sujet d’un nouveau tour de table privé qui valoriserait l’entreprise à plus de 1 200 milliards de dollars — soit une prime d’environ 41 % par rapport à sa valorisation de 852 milliards de dollars en mars. OpenAI viserait elle-même une valorisation pouvant atteindre 1 500 milliards de dollars dans le cadre de ces discussions. Selon la source de Bloomberg, ces discussions ont été initiées par les investisseurs — un détail important, car il témoigne d’une demande institutionnelle persistante pour s’exposer à OpenAI, malgré le déficit de trésorerie structurel de l’entreprise.

Ces chiffres rappellent les déclarations d'un analyste de MacroStrategy Partnership, qui avait affirmé que la bulle de l’intelligence artificielle (IA) serait dix-sept fois plus grosse que celle de la frénésie Internet du début des années 2000 et quatre fois plus importante que la bulle des subprimes. Selon lui, non seulement l’ampleur des investissements dans l’IA excède largement celle des bulles technologiques antérieures, mais les conditions de financement et d’optimisme exacerbées pourraient préparer le terrain à un effondrement sévère. Il a notamment affirmé que le coût des systèmes d'IA augmente de manière exponentielle, tandis que les gains en termes de capacités diminuent rapidement.


Ce déficit de 278 milliards de dollars n’est ni un artefact comptable ni un choix stratégique visant à privilégier la croissance au détriment de la rentabilité. Il reflète une caractéristique structurelle du déploiement à grande échelle des grands modèles de langage. L’entraînement d’un modèle d’IA représente un coût ponctuel. OpenAI consacre des mois et des dizaines de milliards de dollars à l’apprentissage d’un modèle en traitant de vastes ensembles de données sur des clusters de GPU — une dépense qui, aussi importante soit-elle, prend fin une fois l’entraînement terminé.

Le coût récurrent réside dans l’inférence : chaque fois qu’un utilisateur envoie un message à ChatGPT ou appelle l’API, l’infrastructure d’OpenAI doit traiter cette requête spécifique via ses modèles sur du matériel GPU, consommant de l’électricité et du temps de calcul pour générer la réponse. ChatGPT dessert désormais plus de 900 millions d’utilisateurs hebdomadaires et traite plus de 2,5 milliards de requêtes quotidiennes à l’échelle mondiale, selon l’annonce de levée de fonds d’OpenAI datée de mars 2026.

Gérer un tel volume nécessite une capacité GPU énorme et soutenue — il ne s’agit pas d’un achat ponctuel, mais d’une location continue, car la puissance de calcul requise pour répondre à chaque requête est consommée et doit être immédiatement disponible pour la suivante. La capacité des GPU H100 haute performance sur les plateformes cloud coûte environ 7 dollars par heure-GPU à la demande ; pour prendre en charge 900 millions d’utilisateurs hebdomadaires et des milliards de requêtes quotidiennes, il faut des milliers d’heures-GPU par minute, en continu.

Le cabinet d’études Sacra a estimé que les coûts d’inférence d’OpenAI atteindraient 8,4 milliards de dollars en 2025 et a prévu qu’ils grimperaient à 14,1 milliards de dollars en 2026 — soit une hausse de 68 % —, non pas en raison d’une inefficacité, mais de la croissance du nombre d’utilisateurs et des besoins de calcul accrus liés à des modèles de raisonnement plus performants. C’est pourquoi 856 milliards de dollars de dépenses d’infrastructure sont prévus d’ici 2030, alors même que le chiffre d’affaires devrait atteindre 350 milliards de dollars cette année-là.

Cet écart ne signifie pas que l’entreprise ne parvient pas à se développer : les propres projections d’OpenAI montrent que le chiffre d’affaires passera d’environ 36 milliards de dollars en 2026 à ces 350 milliards de dollars en 2030, soit une multiplication par dix en quatre ans, comme le confirme Bloomberg. Cela signifie que le coût de la prestation de services aux utilisateurs avec une qualité de modèle de pointe augmente actuellement plus vite que le prix payé par les clients par jeton — et que la différence est financée par les capitaux des investisseurs.

Ainsi, la voie pour combler cet écart passe par deux mécanismes. Le premier est la baisse des coûts d’inférence : historiquement, les coûts par jeton ont été divisés par dix environ tous les 12 à 18 mois, à mesure que le matériel et les architectures des modèles s’amélioraient. Si cette tendance se poursuit, la rentabilité unitaire de la prestation de services ChatGPT finira par s’inverser. Le second est le silicium sur mesure. OpenAI développe une puce interne optimisée pour l’inférence, baptisée publiquement « Jalapeño » en juin 2026, co-développée avec Broadcom selon le procédé 3 nanomètres de TSMC, dont le déploiement initial est prévu pour le second semestre 2026 et jusqu’en 2029.

Les circuits intégrés sur mesure, spécifiques à une application, peuvent offrir un rapport coût-performance deux à dix fois supérieur à celui des GPU Nvidia à usage général pour des charges de travail d’inférence spécifiques — c’est pourquoi tous les grands hyperscalers se sont tournés vers des puces développées en interne pour la mise en service de l’IA à grande échelle. Il n’est pas encore confirmé que la première puce sur mesure d’OpenAI atteindra ses objectifs de performance ; les premières générations de puces rencontrent souvent des problèmes de rendement et de fonctionnalité.

En attendant, ce rapport inquète. C'est cette situation qu'Ed Zitron, critique technologique et auteur d’une lettre d’information, avait mis en garde. Il a notamment averti que que l’échec d’OpenAI provoquerait un effondrement bouleversant le marché, comparable à celui de Lehman Brothers, en faisant valoir que l’architecture financière de l’ensemble du secteur de l’IA dépend de la pérennité d’une seule et même entreprise. Zitron a déclaré : « Je pense qu’une fois qu’OpenAI s’effondrera, cela aura un effet violent et dévastateur sur l’ensemble du marché boursier, prélude à une chute bien plus importante, car tout le monde admettra alors que la bulle de l’IA a éclaté. »

Sources : OpenAI, Financial Times, Bloomberg

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