Un nouveau rapport basé sur des documents divulgués révèle que les coûts opérationnels d’OpenAI sont considérablement plus élevés qu’on ne le pensait auparavant, soulevant des questions sur la viabilité financière de son modèle économique.
Publié le 12 novembre, le rapport montre qu’OpenAI a dépensé plus de 8,6 milliards de dollars sur Microsoft Azure pour l’inférence au cours des neuf premiers mois de 2025, un chiffre qui éclipse ses revenus implicites de 4,3 milliards de dollars pour la même période.
Ces chiffres contredisent clairement les médias précédents. rapports et déclarations publiques de la direction de l’entreprise. Les données suggèrent que le coût réel du fonctionnement de l’IA à grande échelle est bien plus élevé que celui révélé, ce qui remodèle le récit économique de l’industrie de l’IA générative.
Une histoire à deux registres : les coûts divulgués se heurtent aux réclamations relatives aux recettes publiques
Selon les documents consultés par le podcasteur et rédacteur de la newsletter Ed Zitron, la santé financière d’OpenAI pourrait être bien plus précaire que son image publique ne le suggère.
Le cœur du problème réside dans un écart massif entre les dépenses de l’entreprise sur Azure et ses revenus réels. Pour les trois premiers trimestres de 2025, la facture d’inférence du laboratoire d’IA a atteint à elle seule la somme étonnante de 8,67 milliards de dollars.
Au cours de la même période, les paiements au titre de l’accord de partage des revenus de 20 % de Microsoft impliquent que le chiffre d’affaires total d’OpenAI n’était que de 4,33 milliards de dollars.
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Cette situation financière contraste fortement avec les rapports précédents. Par exemple, OpenAI aurait généré 4,3 milliards de dollars de revenus contre un « coût des revenus » de 2,5 milliards de dollars.
Les documents divulgués montrent cependant que les coûts d’inférence pour cette période s’élevaient à plus de 5 milliards de dollars, avec des revenus implicites de seulement 2,27 milliards de dollars.
Le gouffre entre ces chiffres et les déclarations publiques est vaste. Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a récemment déclaré: « Les revenus d’OpenAI sont « bien supérieurs » à 13 milliards de dollars. Pourtant, les données divulguées dressent le portrait d’une entreprise dont les principaux coûts opérationnels consomment près du double de ses revenus.
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Suite au rapport, un porte-parole de Microsoft a proposé un doux démenti au Financial Times, déclarant que les chiffres”ne sont pas tout à fait exacts”et suggérant qu’une”comptabilité incomplète”pourrait être en jeu, probablement en raison d’accords complexes de crédit dans le cloud.
Pourtant, certains analystes affirment que la situation indique un potentiel”défaut fatal”dans le modèle économique de l’IA générative, avec Yves Smith du capitalisme nu suggérant que les écarts pourraient constituer de « fausses déclarations graves » aux investisseurs et aux partenaires.
« Parce qu’OpenAI n’est pas public, OpenAI ne l’a pas fait. nécessairement engagé dans la fraude ; on présume qu’il a des obligations de reporting financier envers ceux à qui il a des obligations financières. Mais si Zitron a ce droit, OpenAI a fait des hurlements à d’autres parties prenantes importantes.
L’inférence, le processus d’exécution d’un modèle entraîné pour générer des résultats, est connue depuis longtemps comme une dépense importante. Cependant, l’ampleur révélée par la fuite est sans précédent.
Les dépenses d’OpenAI sont passées de 3,77 milliards de dollars pour l’ensemble de l’année 2024 à 8,67 milliards de dollars en seulement neuf mois de 2025. Ce taux de consommation de trésorerie, sur un seul poste opérationnel, semble évoluer de manière linéaire avec, voire plus rapidement, que la croissance des revenus.
Cette immense pression financière aide à expliquer la dynamique du partenariat stratégique entre OpenAI et Microsoft.
En octobre En 2025, les deux sociétés ont finalisé un accord historique qui a donné à Microsoft une participation de 27 % et a garanti l’engagement d’OpenAI à acheter pour 250 milliards de dollars supplémentaires de services Azure.
Bien que cela réaffirme la dépendance d’OpenAI à l’égard de Microsoft, les aspects économiques sous-jacents semblent désormais bien plus difficiles. La structure des coûts suggère que même avec des engagements massifs dans le cloud, atteindre la rentabilité peut nécessiter des changements fondamentaux dans l’efficacité du modèle ou la tarification.
Réponse de Microsoft : créer une super-stack d’IA pour maîtriser les coûts incontrôlables
En réponse à ces demandes opérationnelles stupéfiantes, Microsoft a développé de manière agressive sa propre infrastructure d’IA pour contrôler les coûts et réduire les dépendances.
Les dépenses en capital de l’entreprise en centres de données et en matériel associé ont grimpé en flèche, atteignant près de 35 milliards de dollars au cours du seul dernier trimestre, soit une augmentation de 74 % sur un an.
Cette frénésie de dépenses ne consiste pas seulement à ajouter de la capacité ; il s’agit d’un effort stratégique visant à intégrer verticalement sa pile d’IA.
Deux initiatives récentes mettent en évidence cette stratégie. Premièrement, Microsoft a confirmé qu’il construisait une « superusine d’IA » à l’échelle du continent, reliant les centres de données sur des centaines de kilomètres pour créer un seul superordinateur virtuel.
Cette approche distribuée est conçue pour surmonter les limitations locales en matière d’énergie et de terrain, qui sont les principaux goulots d’étranglement pour le développement de l’IA.
Deuxièmement, le géant de Redmond accélère le développement de ses puces internes en octroyant une licence pour l’IP matérielle personnalisée d’OpenAI.
En concevant sa propre puce silicium, Microsoft vise à créer des accélérateurs hautement optimisés capables d’exécuter des charges de travail d’IA plus efficacement et à moindre coût que le matériel standard.
Cette décision, combinée aux efforts visant à briser la domination logicielle de NVIDIA, montre une vision claire à long terme. Comme l’explique le PDG Satya Nadella:”Vous ne pouvez pas construire une infrastructure optimisée pour un seul modèle. Si vous faites cela, que se passera-t-il si vous prenez du retard ? En fait, toute l’infrastructure que vous avez construite sera un gaspillage.”
En fin de compte, la fuite d’OpenAI a levé le voile sur l’économie brutale de l’IA, révélant pourquoi Microsoft se précipite pour posséder chaque couche de la pile, du silicium au cloud.
