Les documents obtenus par le journaliste indépendant Ed Zitron et authentifiés par le Financial Times ne laissent aucune place au doute. OpenAI a généré 13,07 milliards de dollars de revenus en 2025, soit une croissance de 253 % par rapport à 2024. Mais cette croissance, aussi spectaculaire soit-elle, est intégralement dévorée par l'expansion encore plus rapide des dépenses. La recherche et développement a coûté 19,18 milliards de dollars – dont 10,59 milliards directement versés à Microsoft pour l'infrastructure cloud. Le coût des revenus, qui englobe l'inférence des modèles, a atteint 7,5 milliards. Les dépenses commerciales et marketing ont quadruplé, passant de 1,11 à 5,73 milliards. Le résultat opérationnel est une perte de 20,92 milliards de dollars, en hausse de 138 % par rapport aux 8,78 milliards de 2024. Même en excluant une charge comptable non récurrente de 30 milliards liée à la conversion en structure à but lucratif – qui gonfle la perte nette à 39 milliards –, la perte opérationnelle ajustée reste aux alentours de 8 milliards de dollars : une amélioration marginale de la marge, de -237 % à -160 %, mais une dégradation absolue de 12 milliards de dollars en un an. OpenAI a déclaré à ses investisseurs espérer atteindre la rentabilité d'ici 2030. Mais ce calendrier repose sur une hypothèse que les chiffres contredisent : que la croissance des revenus finira par distancer celle des coûts.
Source : Ars Technica, d'après les documents SEC obtenus par Ed Zitron
Le rapport State of AI 2026 de Sensor Tower, publié le 16 juin, documente un basculement historique. En mars 2026, la part de marché de ChatGPT est passée sous la barre des 50 % pour la première fois. En mai, elle s'est établie à 46 %. Google Gemini occupe désormais 28 % du marché, et Claude (Anthropic) a atteint 10 %. La part du trafic web de ChatGPT a déjà glissé de 77,6 % à 53,7 % sur l'année écoulée. Le paradoxe est saisissant : ChatGPT a franchi le milliard d'utilisateurs mensuels en mai 2026, devenant l'application la plus rapide de l'histoire à atteindre ce seuil, devant TikTok, YouTube et Instagram. Mais cette masse d'utilisateurs masque une réalité plus acide : seuls 50 millions sont des abonnés payants. Claude, avec une base d'utilisateurs bien plus modeste, génère désormais un revenu moyen par utilisateur mobile américain de 2,76 dollars, contre 1,74 pour ChatGPT. Et 13 % des utilisateurs de Claude paient un abonnement – le taux de conversion le plus élevé du rapport. OpenAI prépare simultanément son introduction en bourse et sa mue en « superapp » intégrant shopping et agents autonomes. Mais la dynamique concurrentielle ne vient pas seulement de la Silicon Valley : elle vient aussi, et peut-être surtout, de l'Est.
Le 16 juin 2026, la startup chinoise Z.ai (anciennement Zhipu AI) a publié GLM-5.2, un modèle de 753 milliards de paramètres en open-weight sous licence MIT. Sur les benchmarks de codage longue durée, GLM-5.2 bat ou égale GPT-5.5 : 62,1 contre 58,6 sur SWE-bench Pro, 74,4 % contre 72,6 % sur FrontierSWE. Sur Humanity's Last Exam avec outils, il atteint 54,7 contre 52,2. Sur PostTrainBench, qui mesure les charges de travail multi-heures, l'écart est plus net encore : 34,3 % contre 25,0 %. Mais le chiffre qui fait mal n'est pas dans les benchmarks. Il est dans la grille tarifaire. Les tokens de sortie de GPT-5.5 coûtent 30 dollars par million. Ceux de GLM-5.2 en coûtent 4,40. Soit un rapport de 1 à 6,8. Et parce que le modèle est en open-weight sous licence MIT, n'importe quelle entreprise peut le télécharger, l'exécuter sur ses propres serveurs, et ne plus jamais payer un centime de token à quiconque. Pour une entreprise qui facture 30 dollars le million de tokens de sortie, l'existence d'un concurrent open-weight six fois moins cher – et souvent plus performant – n'est pas seulement une menace concurrentielle. C'est une négation du modèle économique.
Modèle open-weight MIT→Coût 6× inférieur à GPT-5.5→Self-hosting souverain possible→Aucune dépendance API→Pression baissière irréversible sur les prix→Le premium pricing d'OpenAI devient indéfendable
La position d'OpenAI est prise en tenaille par trois forces qui agissent simultanément et se renforcent mutuellement. La première est interne : les coûts de R&D et d'inférence augmentent plus vite que les revenus. Ce n'est pas un problème de scale – c'est un problème de pente : si le ratio reste constant, l'entreprise creuse sa perte en valeur absolue à chaque point de croissance. La deuxième est concurrentielle : la part de marché s'érode sous la pression combinée de la distribution (Gemini), de la confiance (Claude) et de la communauté (Grok). Le marché se fragmente en niches d'usage, et la position de « couteau suisse » de ChatGPT devient un handicap face à des concurrents optimisés pour des cas d'usage spécifiques. La troisième est structurelle : l'émergence de modèles open-weight compétitifs à un sixième du prix, sous licence MIT, détruit la proposition de valeur fondamentale d'OpenAI – l'accès exclusif à une IA de pointe moyennant un abonnement. Quand GLM-5.2, téléchargeable gratuitement, bat GPT-5.5 sur les benchmarks de codage, la question n'est plus « combien vaut OpenAI ? » mais « que vend exactement OpenAI ? ».
- L'IA de pointe n'est plus une rareté : GLM-5.2 n'est pas un cas isolé. DeepSeek-V4-Pro facture 0,87 dollar le million de tokens de sortie. Claude Opus 4.8 est à 25 dollars. L'offre de modèles compétitifs explose, et la différenciation par la performance brute s'amenuise. Le marché passe d'une logique de rareté (un seul modèle vraiment bon) à une logique de commodité (plusieurs modèles excellents).
- La distribution l'emporte sur la performance : Gemini doit ses 28 % de parts de marché non pas à une supériorité technique sur GPT-5.5, mais à son intégration native dans l'écosystème Google. L'avantage de la « porte d'entrée par défaut » est un multiplicateur de parts de marché que les benchmarks ne mesurent pas.
- La confiance est devenue un actif économique : Le refus d'Anthropic de céder aux exigences du Pentagone s'est traduit par un transfert d'utilisateurs mesurable, un taux de conversion supérieur et un revenu par utilisateur plus élevé. Dans un marché où les modèles se valent, la confiance devient le principal différenciateur – et elle se construit par des actes, pas par du marketing.
- L'IPO sera le moment de vérité : OpenAI a levé 122 milliards de dollars en mars 2026 à une valorisation de 852 milliards. L'introduction en bourse mettra en pleine lumière la divergence entre la valorisation privée et la réalité des comptes. Une entreprise qui perd 21 milliards par an sur ses opérations avec une marge de -160 % devra convaincre les marchés publics que la trajectoire s'inverse – avec des preuves, pas des projections.
- La guerre des prix est déclarée : Anthropic exerce déjà une pression à la baisse sur les abonnements. Si OpenAI doit baisser ses prix pour défendre ses parts de marché, la perte opérationnelle se creusera mécaniquement. Le dilemme est classique mais aigu : défendre les volumes aggrave les pertes ; défendre les prix accélère l'érosion.
- Le divorce Microsoft se profile : OpenAI a versé 10,59 milliards de dollars à Microsoft en 2025 pour l'infrastructure cloud. Si Microsoft développe ses propres modèles (MAI-3) et que GPT-5.5 est concurrencé par des modèles open-weight, la dépendance devient un boulet. Le partenaire stratégique d'hier pourrait être le concurrent de demain – et le créancier d'aujourd'hui.