Thinking Machines pourrait valoir 40 milliards après 18 mois malgré des départs vers OpenAI

Thinking Machines Lab pourrait atteindre une valorisation d’au moins 40 milliards de dollars, soit plus de trois fois celle affichée lors de son précédent financement. L’opération, encore en discussion, intervient à peine 18 mois après la création de la start-up fondée par Mira Murati, dans un contexte marqué par plusieurs départs visibles vers OpenAI.

Accel négocierait un investissement d’un milliard de dollars

Selon les informations de TechCrunch publiées le 3 septembre 2026, Accel discuterait avec Thinking Machines Lab pour mener un tour de financement d’environ 1 milliard de dollars. La transaction valoriserait la société à 40 milliards de dollars ou davantage, si les négociations aboutissent aux conditions évoquées.

Aucun accord définitif n’aurait encore été annoncé. Le montant comme la valorisation peuvent donc évoluer, voire ne pas se concrétiser. Mais l’ordre de grandeur est déjà révélateur de la place accordée aux jeunes pousses spécialisées dans l’intelligence artificielle générative.

Thinking Machines avait levé 2 milliards de dollars lors d’un précédent tour, sur la base d’une valorisation de 12 milliards de dollars. Une nouvelle opération à 40 milliards représenterait une progression de plus de trois fois en quelques mois. Le terme « quadruplement » serait toutefois excessif au regard des chiffres disponibles : le multiple exact serait d’environ 3,3.

Une start-up valorisée avant d’avoir atteint sa maturité commerciale

La trajectoire est d’autant plus frappante que Thinking Machines serait encore une entreprise très jeune. Fondée par Mira Murati, ancienne directrice technique d’OpenAI, la société aurait déjà dépassé les 100 millions de dollars de chiffre d’affaires annualisé.

Ce chiffre correspond à un run rate, c’est-à-dire une extrapolation du rythme de revenus actuel sur douze mois. Il ne s’agit pas nécessairement du chiffre d’affaires effectivement réalisé sur un exercice complet, ni d’un indicateur de rentabilité.

Sur cette base, une valorisation de 40 milliards de dollars équivaudrait à environ 400 fois le chiffre d’affaires annualisé. Même en tenant compte d’une croissance très rapide, ce multiple place Thinking Machines parmi les entreprises les plus généreusement valorisées du secteur technologique.

Cette approche suppose que les investisseurs ne paient pas seulement les revenus actuels, mais surtout la possibilité de construire une plateforme d’IA capable de générer beaucoup plus de chiffre d’affaires à moyen terme. Elle reflète aussi la rareté du capital humain issu des laboratoires les plus avancés, ainsi que la compétition entre investisseurs pour accéder aux sociétés susceptibles de développer les prochains modèles de pointe.

Le pari repose autant sur l’équipe que sur les produits

La valeur attribuée à Thinking Machines tient largement au parcours de ses fondateurs et de ses premières recrues. Mira Murati a occupé le poste de CTO d’OpenAI pendant plusieurs années et a joué un rôle public important dans le développement et le déploiement de ChatGPT.

Son départ avait attiré une attention considérable. En lançant Thinking Machines, elle a également constitué une équipe composée de chercheurs et d’ingénieurs déjà identifiés dans l’écosystème de l’IA avancée. Pour les investisseurs, cette concentration de compétences peut justifier une prime importante, notamment dans un marché où les profils capables de concevoir et d’entraîner des modèles de grande taille sont rares.

La société reste toutefois relativement discrète sur ses produits, ses contrats et ses résultats techniques. Cette opacité complique l’évaluation de la part de la valorisation correspondant à une activité déjà établie et de celle qui repose sur des anticipations.

Le dépassement des 100 millions de dollars de revenus annualisés constitue un signal commercial positif. Il ne permet cependant pas, à lui seul, de mesurer la solidité des marges, la concentration des clients ou la récurrence des contrats. Dans l’IA, des revenus importants peuvent aussi être accompagnés de coûts élevés liés au calcul, à l’accès aux puces et à l’entraînement des modèles.

Des départs qui fragilisent le récit autour de l’équipe

L’enthousiasme financier intervient alors que plusieurs figures importantes de Thinking Machines seraient reparties chez OpenAI. Parmi elles figureraient Lilian Weng et Luke Metz, deux profils connus de l’écosystème de la recherche et de l’ingénierie en intelligence artificielle.

Ces départs ne suffisent pas à remettre en cause la stratégie de la start-up. Ils soulèvent néanmoins une question centrale : la valeur de Thinking Machines dépend-elle principalement de sa technologie, ou de la capacité de Mira Murati à retenir une équipe exceptionnelle ?

Dans les jeunes entreprises d’IA, la mobilité des talents est particulièrement forte. Les grands laboratoires disposent de moyens financiers considérables et peuvent proposer des missions, des infrastructures de calcul et des rémunérations difficiles à égaler. Le recrutement d’anciens collaborateurs est également un moyen pour OpenAI de consolider ses équipes au moment où la concurrence s’intensifie avec Google, Anthropic, Meta et de nouveaux acteurs spécialisés.

Le départ de plusieurs cofondateurs ou figures de premier plan peut donc avoir deux effets opposés. Il peut alimenter le doute sur la cohésion du projet, mais aussi confirmer que les compétences réunies autour de Thinking Machines restent suffisamment recherchées pour être courtisées par les principaux laboratoires du secteur.

Une valorisation qui devra être validée par la croissance

Le prochain financement devra surtout démontrer que le marché est prêt à soutenir une entreprise valorisée très au-delà de ses revenus actuels. À 40 milliards de dollars, Thinking Machines devrait convertir rapidement son avance technologique et son capital humain en produits, contrats et marges durables.

Le jalon le plus concret sera la finalisation du tour mené par Accel, avec son montant et ses conditions exacts. Viendront ensuite l’évolution du chiffre d’affaires, la stabilité de l’équipe dirigeante et la capacité de la start-up à publier des résultats techniques ou commerciaux suffisamment solides pour justifier un multiple proche de 400 fois ses revenus annualisés.

Pour l’instant, le dossier illustre surtout la prime accordée au pedigree des fondateurs et aux talents de l’IA de pointe. La prochaine étape consistera à vérifier si cette prime peut se transformer en croissance mesurable, plutôt qu’en simple anticipation de marché.