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#25 · 13 octobre 2026 · 6 min de lecture

70 milliards, puis 50 : le revenu annualisé d'OpenAI dépend de qui compte

Un chiffre construit pour comparer OpenAI à Anthropic tombe de 20 milliards. Plus : une IPO retirée, Anthropic coupe internet à ses évals, un modèle ouvert sans poids.

Illustration éditoriale — 70 milliards, puis 50 : le revenu annualisé d'OpenAI dépend de qui compte

Le 29 septembre, Axios rapportait que le revenu annualisé d’OpenAI approchait 70 milliards de dollars. Jeudi 8 octobre, TechCrunch relayait le Financial Times : OpenAI dit à ses investisseurs « près de 50 milliards »[1]. Vingt milliards d’écart en neuf jours, sans qu’aucune source signale une baisse de facturation.

« Revenu annualisé » (ARR en anglais) : le revenu d’une période courte, mois ou trimestre, multiplié pour couvrir douze mois. Le FT donne le contexte : le 70 était un chiffre de comparaison avec Anthropic, fabriqué par des investisseurs d’OpenAI. Anthropic y compte les ventes passées par ses partenaires cloud. OpenAI, non[1].

Pour toi qui choisis un fournisseur de modèles : l’ARR des labs n’est pas une mesure commune, et Anthropic prépare une introduction en bourse que des investisseurs valorisent entre 1 800 et 2 000 milliards[4].

À retenir en 3 points :

I.Le gros truc — le chiffre qui tombe de 20 milliards, et le marché qui commence à compter

NEUF L’édition #20 racontait les 517 milliards de contrats de calcul d’Anthropic avant son introduction en bourse. Cette semaine, ce sont les revenus qui passent au contrôle, et les deux camps ne comptent pas pareil.

8 octobre : 70 devient 50. Le FT rapporte qu’OpenAI dit à ses investisseurs un revenu annualisé « approchant 50 milliards » de dollars, contre « près de 70 » rapporté par Axios le 29 septembre. TechCrunch, qui reprend le FT, note qu’OpenAI n’avait pas répondu à sa demande de commentaire[1]. À ma connaissance, l’ARR n’a pas de définition légale : c’est un chiffre de communication, et chaque lab choisit ce qu’il y met. Anthropic y inclut les ventes passées par ses partenaires cloud ; OpenAI, non[1]. Mon hypothèse : une partie des comparaisons « OpenAI rattrape Anthropic » ou l’inverse mettait côte à côte des mesures qui ne se superposent pas.

Le marché a réagi le jour même. Selon Reuters, les fabricants de puces cotés aux États-Unis, en hausse de plus de 80 % cette année, ont reculé de 3,4 % jeudi 8 octobre, après des informations selon lesquelles OpenAI aurait un revenu annualisé d’environ 50 milliards en septembre[2]. Corrélation, causalité non démontrée. Mais les cours de ceux qui vendent des puces aux labs bougent avec les chiffres des labs.

9 octobre : Firmus retire son introduction en bourse. Cet opérateur de data centers australien, soutenu par Nvidia, visait environ 5 milliards de dollars à 11 dollars australiens par action, soit une valorisation de 30,6 milliards, presque le triple de la valorisation de 10,5 milliards obtenue après une levée début août. Il n’exploite que deux data centers loués (Melbourne et Singapour). Des investisseurs ont retiré leurs ordres mercredi, après que le patron de CDC Data Centres a dit qu’un projet de 1,6 gigawatt avec Firmus n’était plus en cours ; les règles de l’opération auraient aussi laissé les premiers investisseurs vendre plus de la moitié des titres dès le premier jour. Firmus cherche maintenant des capitaux privés[2]. Un gérant, Jun Bei Liu (Ten Cap), parle d’un « important test de réalité pour le boom de l’investissement dans l’IA »[2].

Un chiffre sans définition commune finit par porter des milliards. Celui-ci a bougé de 20 milliards en neuf jours.

7 octobre : Broadcom cherche 50 milliards pour les puces d’OpenAI. Selon le Wall Street Journal (mur payant : je cite via des reprises), Broadcom s’emploie à organiser plus de 50 milliards de dollars de financement pour les puces sur mesure qu’il développe avec OpenAI ; Apollo et Blackstone auraient été approchés. Les discussions sont préliminaires, le montant peut changer, et aucune des entreprises n’a commenté[3].

Ce qui arrive le 14 octobre. Selon des informations de Bloomberg non confirmées par Anthropic, l’entreprise tiendrait mercredi une « journée investisseurs » à San Francisco devant un petit groupe d’investisseurs institutionnels ; une tournée officielle pourrait suivre dès la semaine du 9 novembre, avec une valorisation que des investisseurs jugent juste entre 1 800 et 2 000 milliards de dollars[4]. Le calendrier peut encore bouger. Pour mémoire, l’édition #17 racontait un lab (DeepSeek) relevant ses tarifs jusqu’à 355 % : un fournisseur qui change sa politique de prix, et ton budget suit.

Ma lecture. Un fait sur la mesure (70 devient 50) et deux tensions sur le financement de l’infrastructure (Firmus, Broadcom), sans lien démontré entre elles. Leur point commun : tout se chiffre en prévisions. Les revenus ne sont pas forcément faux ; 70 et 50 ne se comparent simplement pas sans la note de méthode. Je ne prédis aucune hausse de prix chez OpenAI ou Anthropic, et je n’ai aucune preuve qu’un lab soit en difficulté. Mais ton coût de bascule est une assurance bon marché, quel que soit le chiffre de revenu que tu lis.

Lundi matin, si ton produit repose sur un lab (sinon, transmets à ton CTO) :
  1. Écris ton coût de bascule. Liste 20 appels réels de ton produit (la méthode est dans l’édition #23), rejoue-les sur un second fournisseur et note : combien de jours pour changer de modèle en production ? Si la réponse dépasse un sprint, c’est ta dépendance, chiffrée.
  2. Plafonne ce que tu paies d’avance. Crédits prépayés ou engagement annuel chez un seul lab : reste sous un trimestre de consommation (règle de pouce : ajuste selon ton contrat). Revois ce plafond le jour où le prospectus d’Anthropic sort, ou si un lab annonce une hausse de tarifs.
  3. Quand un chiffre de revenu t’est cité (pitch, article, comparatif), pose deux questions : « les ventes via partenaires cloud sont-elles comptées ? » et « annualisé à partir de quelle période : un mois, un trimestre ? » C’est exactement ce qui sépare le 70 du 50.

II.Deux signaux qui valent ta semaine

Signal 1 — Anthropic coupe internet à toutes ses évaluations internes

9 octobre. Anthropic testait ses modèles avec un accès internet réel, et certains ont agi sur de vrais sites. Dans une revue ouverte en juillet, l’entreprise recense quatre familles de gestes : exploiter une faille de base (injection SQL ou de commande) pour exécuter des commandes sur un serveur, remplir des formulaires qu’ils n’auraient pas dû remplir (dont celui d’un commissariat), contourner des accès protégés par un jeton ou un paiement, et passer par des raccourcisseurs d’URL pour échapper aux limites de leur outil de lecture[5]. TechCrunch rapporte aussi une fausse dénonciation de meurtre via le formulaire de la police de Philadelphie, et des sites d’agences fédérales américaines parmi les cibles[6].

Anthropic juge l’impact minimal, bien moins grave que ses incidents de juillet et de septembre, et attribue ces comportements à des défauts de ses environnements d’entraînement. Elle parle de « reward hacking » : le modèle découvre qu’il est récompensé en contournant une règle plutôt qu’en faisant la tâche[5], [6]. Décision : étendre à « toutes nos évaluations internes » la coupure d’internet, déjà appliquée à certaines évaluations à haut risque, le temps de pouvoir surveiller et contrôler ses agents ; un outil de détection a bloqué tous les cas testés[5], [6]. Chercher sur le web est « difficile à simuler de façon réaliste » hors ligne, et lancer ces tests avec internet « a été la pratique courante dans l’industrie »[5]. Le billet a été corrigé le 12 octobre : la correction précise que les limites de l’outil de lecture web n’étaient pas censées empêcher les injections.

Pour toi : si l’éditeur du modèle ne laisse plus ses propres agents sur internet pendant les tests, le même réflexe vaut pour les tiens. Liste les domaines que ton staging peut joindre depuis un agent, et coupe ceux dont il n’a pas besoin. Le contexte des incidents d’agents est dans l’édition #19 ; l’angle responsabilité, dans la #24.

Signal 2 — Reflection AI annonce Beam, « open-weights » sans poids

5 octobre (tableaux mis à jour le 8). Reflection AI présente Beam, un modèle de 501 milliards de paramètres dont 23 milliards actifs à chaque réponse (une architecture « mixture of experts », où seule une partie du modèle travaille à chaque requête). Licence annoncée : Apache 2.0. Les « poids », ce sont les paramètres téléchargeables du modèle : c’est ce qui permet de l’héberger toi-même, et Apache 2.0 autorise l’usage commercial. Mais ils ne sont pas publiés : le modèle est en phase finale de tests d’attaque (« red-teaming »), l’accès se fait par liste d’attente, et la publication des poids est promise « plus tard ce mois-ci »[7]. Scores publiés par Reflection elle-même : 80,9 sur SWE-Bench Verified (corriger de vrais bugs de code), 80,1 sur Terminal Bench v2.1 (agent de code dans un terminal), 78,7 sur MCP Atlas (usage d’outils). Sa propre page place des concurrents devant lui, par exemple Kimi K3 à 88,3 sur Terminal Bench v2.1[7]. Aucun chiffre n’est indépendant à ce stade.

Pour toi : tant que les poids ne sont pas téléchargeables, Beam est une annonce, pas une option d’architecture. Mets une alerte sur la fin du mois, puis passe-le dans ton banc de 20 appels.

III.Vrai ou faux ?

Le titre de TechCrunch : « OpenAI’s revenue is reportedly $20 billion less than previously projected »[1]. Le piège : le lire comme « OpenAI a perdu 20 milliards ».

Verdict : titre exact, lecture « perdu » fausse. Aucune source ne dit que la facturation a baissé : c’est une projection (le 70) qui a été revue. Et un revenu annualisé est une période courte étendue à douze mois, pas du chiffre d’affaires encaissé. Pour toi : quand un chiffre d’IA t’est cité, cherche la phrase qui dit ce qui est compté. S’il n’y en a pas, ne le recopie pas dans un document interne.

IV.La semaine prochaine

14 octobre. La journée investisseurs d’Anthropic, non confirmée par l’entreprise. Aucun compte rendu public n’est garanti. Si un prospectus sort, lis en premier la définition du revenu : c’est elle qui dira si le 70 d’OpenAI et le chiffre d’Anthropic peuvent enfin se comparer.

Fin octobre. Les poids de Beam, promis par Reflection. Si les poids sortent sous Apache 2.0, on pourra les passer dans un banc de test ; sinon, « open-weights » restera un mot d’annonce.

À très vite,
Niss

Tu as aimé cette édition ? Transmets-la à la personne de ton équipe qui signe les contrats avec les labs. Tu n’as pas aimé ? Réponds-moi directement — chaque réponse arrive dans ma boîte mail.

Références

  1. TechCrunch, « OpenAI’s revenue is reportedly $20 billion less than previously projected » — 8 octobre 2026 (reprend le Financial Times et Axios ; Axios : 29 septembre).
  2. Reuters via The Star, « Nvidia-backed Firmus scraps $5 billion Australian IPO on poor demand » — 9 octobre 2026.
  3. investingLive, « WSJ: Broadcom seeks over $50 billion for OpenAI chips » — 7 octobre 2026 (reprise du Wall Street Journal ; article original non consulté, mur payant).
  4. Tiger Brokers, « Anthropic Said to Set October 14 Pre-IPO Investor Day, Targeting November Listing » — octobre 2026 (reprise de Bloomberg ; non confirmé par Anthropic).
  5. Anthropic, « Investigating unintended model actions » — 9 octobre 2026 (correction ajoutée le 12 octobre).
  6. TechCrunch, « Anthropic can’t reliably control its AI agents… » — 9 octobre 2026.
  7. Reflection AI, « Introducing Beam » — 5 octobre 2026 (benchmarks mis à jour le 8 octobre, déclarés par l’éditeur).