OpenAI pourrait brûler 278 milliards d’ici 2030, malgré 840 milliards de revenus projetés
Le pari d’OpenAI ne se mesure plus seulement en milliards de paramètres, mais en centaines de milliards de dollars. Des projections communiquées à des investisseurs dessinent un scénario où le chiffre d’affaires passerait de 36 milliards de dollars en 2026 à 350 milliards en 2030, tandis que plus de 278 milliards de dollars seraient mobilisés pour le calcul et les infrastructures.
Ces montants ne constituent pas des résultats publiés ni des prévisions financières garanties. Ils donnent toutefois une idée de l’échelle du pari engagé par l’entreprise, alors qu’une éventuelle introduction en Bourse pourrait rendre ses besoins de financement beaucoup plus visibles.
Une croissance de près de 76 % par an
Selon ces projections, OpenAI viserait environ 840 milliards de dollars de revenus cumulés entre 2026 et 2030. Le chiffre d’affaires annuel atteindrait 350 milliards de dollars en 2030, soit près de dix fois le niveau anticipé pour 2026.
Une telle trajectoire implique une croissance annuelle moyenne d’environ 76 % sur la période. Elle suppose à la fois une adoption massive des abonnements, une progression rapide des contrats avec les entreprises et une monétisation accrue des interfaces de programmation, les API, utilisées pour intégrer les modèles d’OpenAI dans des logiciels tiers.
La trajectoire ne repose donc pas uniquement sur ChatGPT. Pour atteindre de tels montants, OpenAI devrait convertir une part croissante de son activité en revenus récurrents auprès des entreprises, augmenter les prix ou les volumes consommés et transformer ses modèles en infrastructures essentielles pour d’autres sociétés.
La comparaison entre les deux chiffres est néanmoins trompeuse si elle se limite au chiffre d’affaires et aux dépenses de calcul. Les 840 milliards de dollars représentent des revenus bruts cumulés, et non un bénéfice disponible. Les 278 milliards correspondent à une enveloppe d’infrastructure et de capacité informatique, à laquelle s’ajoutent les salaires, la recherche, la sécurité, la distribution, les frais commerciaux, les taxes et les éventuels reversements à des partenaires.
Le coût physique de l’intelligence artificielle
Le calcul constitue le poste le plus spécifique de cette course à l’IA. Chaque requête adressée à un modèle mobilise des accélérateurs spécialisés, de la mémoire, des systèmes de refroidissement et des réseaux à haut débit. L’entraînement de nouvelles versions exige, lui, des grappes de processeurs graphiques fonctionnant pendant des semaines ou des mois.
À cela s’ajoutent les dépenses nécessaires pour construire ou louer les centres de données : terrains, bâtiments, alimentation électrique, connectivité et maintenance. Une partie de ces coûts relève de l’investissement initial, ou capex. Une autre correspond à des dépenses d’exploitation, comme l’énergie, la location de capacité et la maintenance des machines.
Le montant de 278 milliards de dollars ne doit donc pas être interprété comme une facture unique envoyée par un fournisseur de puces. Il représente plutôt l’ordre de grandeur d’une capacité informatique à réserver et à financer sur plusieurs années. Les engagements peuvent prendre la forme d’achats de serveurs, de contrats de location, de partenariats avec des opérateurs de centres de données ou de dépenses énergétiques à long terme.
Une marge brute encore sous pression
Sur le papier, les revenus cumulés projetés dépasseraient largement les dépenses d’infrastructure : environ 33 % du chiffre d’affaires cumulé serait absorbé par ce seul poste. Mais ce ratio ne permet pas de conclure à la rentabilité.
Le modèle économique de l’IA générative reste soumis à un problème de unit economics, c’est-à-dire de rentabilité par requête ou par utilisateur. Un abonnement peut générer un revenu fixe alors que son coût varie avec l’intensité d’usage. Un client professionnel peut consommer une quantité de calcul bien supérieure à celle anticipée lors de la signature de son contrat. Quant aux offres gratuites ou subventionnées, elles déplacent directement la charge sur l’entreprise.
Les gains d’efficacité peuvent réduire le coût de chaque réponse, grâce à des modèles plus compacts, à la compression ou à une meilleure gestion des requêtes. Mais la baisse du coût unitaire peut aussi stimuler la demande et annuler une partie des économies. C’est le classique effet rebond : rendre l’usage moins cher pousse les clients à utiliser davantage le service.
Dépenser avant de savoir combien rapportera chaque modèle
Le défi financier tient surtout au calendrier. Les infrastructures doivent être commandées avant que la demande ne soit totalement certaine. Les centres de données prennent du temps à construire, les raccordements électriques nécessitent des autorisations et les chaînes d’approvisionnement en accélérateurs restent contraintes.
OpenAI doit donc engager des dépenses considérables pour garantir une capacité qui sera utilisée progressivement. Cette avance de trésorerie distingue l’IA d’un logiciel traditionnel, dont la distribution à un nouvel utilisateur coûte souvent très peu. Dans l’IA, chaque nouvel usage génère une charge informatique, même si cette charge diminue avec les progrès techniques.
La situation crée un risque dans les deux directions. Une capacité insuffisante peut limiter la croissance, dégrader la vitesse des services et détourner les clients vers des concurrents. Une capacité excessive, au contraire, laisserait des installations sous-utilisées et pèserait sur les résultats pendant plusieurs années.
Le niveau de dépenses projeté traduit aussi une dépendance à l’égard du financement externe. Les revenus peuvent progresser rapidement, mais les investissements sont engagés en amont. OpenAI doit alors combiner trésorerie disponible, levées de fonds, dette, accords avec des partenaires technologiques et contrats de capacité à long terme.
L’épreuve de vérité d’une éventuelle introduction en Bourse
Une cotation rendrait cette mécanique plus difficile à présenter uniquement sous l’angle de la croissance. Les investisseurs examineraient le chiffre d’affaires, mais aussi le flux de trésorerie disponible, la marge brute par produit, les engagements hors bilan et la part des revenus consacrée au calcul.
La question centrale serait simple : combien coûte réellement l’acquisition et le service d’un client ? Un chiffre d’affaires de 350 milliards de dollars en 2030 aurait une portée limitée si l’entreprise devait en réinvestir une fraction comparable pour maintenir ses modèles à niveau et répondre à la demande.
Les marchés chercheraient également à mesurer la sensibilité d’OpenAI aux fournisseurs de puces, aux opérateurs de centres de données et aux prix de l’électricité. Une baisse des coûts matériels pourrait améliorer les marges, tandis qu’une hausse de la demande en puissance ou une pénurie d’accélérateurs pourrait prolonger la pression sur les dépenses.
Le prochain jalon concret sera la capacité d’OpenAI à transformer ses ambitions en résultats vérifiables : atteindre les 36 milliards de dollars de revenus prévus en 2026, publier une marge d’exploitation lisible et montrer que le coût de calcul par utilisateur diminue réellement. Sans amélioration mesurable de ces indicateurs, les 278 milliards de dollars ne représenteront pas seulement un investissement de croissance, mais le prix d’un modèle qui exige en permanence de nouveaux capitaux pour fonctionner.
