Le premier semestre 2025 d’OpenAI : 4,3 milliards de dollars de revenus, 13,5 milliards de dollars de pertes

• OpenAI a enregistré 4,3 milliards de dollars de chiffre d’affaires et 13,5 milliards de dollars de perte nette au premier semestre 2025
• Plus de la moitié de la perte nette provient de la réévaluation de titres convertibles portant intérêt
• Les dépenses de recherche et développement constituent le poste le plus important avec 6,7 milliards de dollars, tandis que les frais commerciaux et publicitaires ainsi que la rémunération en actions représentent aussi une part significative
• OpenAI verse 20 % de son chiffre d’affaires à Microsoft, et a enregistré une consommation de trésorerie de 2,5 milliards de dollars au premier semestre
• Fin juillet, l’entreprise détenait 17,5 milliards de dollars de trésorerie et de titres, tandis qu’une levée de fonds supplémentaire de 30 milliards de dollars est en cours

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Principaux résultats d’OpenAI au premier semestre 2025

• OpenAI a enregistré 4,3 milliards de dollars de chiffre d’affaires au premier semestre 2025
• Sur la même période, l’entreprise a subi une perte nette de 13,5 milliards de dollars

Origine des pertes et structure des principaux coûts

• Plus de la moitié de la perte nette provient d’un poste lié à la réévaluation de titres convertibles portant intérêt
• Les dépenses de recherche et développement (R&D) ont atteint 6,7 milliards de dollars, soit le poste le plus important de l’ensemble des coûts
• 2 milliards de dollars ont été dépensés en frais commerciaux et publicitaires, et 2,5 milliards de dollars en rémunération fondée sur des actions
  • Ce chiffre est presque deux fois supérieur à celui du premier semestre de l’année précédente

Autres coûts et relations contractuelles

• Conformément au contrat avec Microsoft, OpenAI lui verse 20 % de son chiffre d’affaires
• Une consommation de trésorerie de 2,5 milliards de dollars a été enregistrée au premier semestre

Situation des investissements et valorisation de l’entreprise

• À fin juin, l’entreprise détenait 17,5 milliards de dollars de trésorerie et de titres
  • Parmi cette somme, 10 milliards de dollars proviennent de nouveaux investissements levés
• À fin juillet, elle sollicite 30 milliards de dollars d’investissements supplémentaires
• Dans le cadre de l’offre publique d’achat (tender offer) actuellement en cours, l’activité à but lucratif d’OpenAI est valorisée à environ 500 milliards de dollars

Enjeux récents autour d’OpenAI et perspectives

• La structure de partage des revenus, comme le contrat avec Microsoft d’OpenAI, montre qu’elle peut représenter une lourde charge de coûts pour les startups
• La nécessité est soulevée, pour les startups de l’IA, d’adopter des stratégies permettant d’éviter ce type de modèle de partage des revenus, comme la diversification du financement ou le recours à l’open source

[GN⁺]

Avis Hacker News

• Je pense que les gens sous-estiment sérieusement à quel point les revenus publicitaires pourraient devenir importants. Même sans publicité, ils ont déjà généré 4,3 milliards de dollars de revenus avec plus de 700 millions d’utilisateurs actifs hebdomadaires, dont la plupart utilisent le service gratuitement. Google tire en pratique presque tous ses revenus de la publicité (264 milliards de dollars en 2024). Aujourd’hui, ChatGPT bénéficie en fait d’une plus grande confiance des consommateurs que Google, et il existe diverses façons d’y intégrer des résultats sponsorisés. Ces expérimentations ont déjà commencé, comme l’a montré la récente annonce d’une fonction de checkout direct. Ce qui m’inquiète le plus personnellement, c’est que la qualité des modèles open weight venant de Chine devient trop bonne sur le hardware grand public. Malgré cela, tant qu’OpenAI restera l’option par défaut pour les utilisateurs ordinaires, je pense que tout ira très bien

  • Je m’inquiète qu’ils finissent même par mettre de la publicité aux abonnés payants. Chez Google aussi, le revenu publicitaire annuel par utilisateur est d’environ 30 dollars, mais s’il n’existe pas de Google Premium sans pub, c’est parce que les revenus publicitaires sont extrêmement concentrés sur certains utilisateurs. Les plus riches représentent l’essentiel des revenus pub, et ce sont précisément eux qui ont le plus de chances de payer pour une offre premium sans publicité. Si on les bascule vers une offre par abonnement, il faut alors facturer une somme presque absurde pour compenser l’énorme perte de revenus. Pour ChatGPT aussi, les utilisateurs premium qui paient 20 à 200 dollars risquent d’être justement le groupe qu’ils voudront le moins perdre en matière de monétisation publicitaire
  • Je n’arrive pas à croire que ces dépenses publicitaires colossales soient réellement justifiées par une hausse des ventes. Les gens achètent vraiment ces produits absurdes après avoir vu une pub ?
  • Je me demande vraiment si OpenAI possède un quelconque moat. Il n’y a pas ici de pouvoir d’adhérence qui enferme l’utilisateur. Si Google ajoute simplement de l’IA à l’infrastructure qu’il possède déjà — recherche, publicité, vidéo, email, navigateur, etc. — il n’y a aucune raison que cela ne soit pas substituable. Le grand public non spécialiste ne verra même pas les écarts de qualité entre les modèles, donc au final les chiffres varieront surtout selon le marketing. La force de distribution de la marque Google, connue mondialement et en laquelle les gens ont réellement confiance au point de payer, est immense. Google peut utiliser directement son capital pour mener un marketing agressif à outrance. Comme avec Chrome, il n’a pas de souci de financement pour imposer son produit. OpenAI, au contraire, subira une pression croissante des investisseurs pour obtenir un retour sur investissement. Si je devais parier sur qui manquera de cash en premier, je ne miserais pas contre Google
  • Dès le moment où des pubs commenceront à se glisser dans les réponses, j’arrêterai de l’utiliser. Le niveau des modèles open source me suffit déjà largement. Pour l’instant, ChatGPT est simplement plus pratique. Mais cela peut changer facilement
  • L’idée que « tant qu’OpenAI restera le choix du consommateur moyen, tout ira bien » ressemble exactement à l’ancien argument « tant que Tesla reste en avance sur la technologie chinoise... ». OpenAI peut sans doute devenir une entreprise rentable, mais je ne vois aucun argument montrant qu’elle ira jusqu’à bâtir un moat ou un monopole

• Il est intéressant de voir que les gens continuent de comparer les entreprises d’IA à des cas passés, alors que justement les précédents historiques ne permettent pas de prédire ce qui se passera. Les GPU ne sont ni des chemins de fer ni de la fibre optique. La structure de coûts d’un service LLM comme ChatGPT est aussi totalement différente de celle du web. C’est coûteux à construire, mais aussi extrêmement coûteux à exploiter. Les grandes entreprises comme Meta, Microsoft, Amazon et Google pourront sans doute survivre même si cet immense pari échoue, mais OpenAI, Anthropic et d’autres pourraient vite se retrouver dans une situation difficile et dépendre de Nvidia

  • Contrairement aux infrastructures comme les chemins de fer ou la fibre optique, les ressources de calcul qui étaient au sommet en 2025 pourraient ne plus valoir grand-chose en 2027. J’ai l’impression que cela ne conservera pas sa valeur comme les infrastructures des anciennes bulles
  • Au-delà du simple échec des investissements, je pense aussi qu’il existe une forte probabilité d’un effondrement du marché mondial comparable à la crise des subprimes
  • À la fin, les revenus doivent dépasser les coûts. L’argent investi dans les startups finit toujours par s’épuiser. Si, au bout du compte, l’argent qui entre reste inférieur à celui qui sort, l’entreprise finit forcément par mourir
  • Cela me rappelle la citation de J. Paul Getty : « Si vous devez 100 dollars à la banque, c’est votre problème ; si vous lui devez 100 millions, c’est le problème de la banque. » Nvidia pourrait paradoxalement devoir ménager ses clients. C’est peut-être pour cela qu’on voit récemment apparaître des structures de transaction très étroites
  • Même si la structure business diffère, les fondamentaux de l’activité et de la finance restent toujours les mêmes. Dans une bulle, on peut répéter autant qu’on veut que « cette fois, c’est différent », la réalité finit toujours par rattraper tout le monde

• Le chiffre le plus intéressant de l’article, à mes yeux, était le suivant (en retirant la partie rémunération en actions) : 4,3 milliards de dollars de chiffre d’affaires provenant des clients ChatGPT et des frais d’API, 6,7 milliards en R&D, et 2 milliards en sales et marketing. Pourtant, je vois très peu de publicité pour ChatGPT, donc je me demande où cet argent est dépensé. Et je me demande aussi où sont comptabilisés les coûts d’exploitation des serveurs d’inférence. Sont-ils inclus dans la R&D, ou bien celle-ci ne couvre-t-elle que l’entraînement des nouveaux modèles, avec les serveurs d’inférence rangés ailleurs ?

  • L’usage gratuit est généralement comptabilisé dans la ligne sales & marketing. C’est considéré comme un coût d’acquisition client. Ce coût n’est pas traité comme un coût de revient du produit mais comme une dépense opérationnelle, donc il n’affecte pas la marge brute. Les coûts de calcul en R&D concernent uniquement l’entraînement et le développement. L’inférence (l’exploitation du service) relève du COGS. Le poste coût des ventes n’était pas détaillé séparément, mais on peut l’inférer à partir du compte de résultat (pour référence, je dirige moi-même une société d’inférence)
  • Le marketing, ce n’est pas forcément de la publicité. Bien sûr, cela peut inclure un peu de publicité traditionnelle, mais l’essentiel ira probablement à la construction de marque, aux partenariats et à d’autres actions de marketing stratégique, ainsi qu’au lobbying. Le lobbying auprès des gouvernements ou l’organisation de grands événements coûte aussi très cher. D’après mon expérience, j’imagine qu’une part importante du « sales & marketing » a été consacrée au lobbying et aux relations gouvernementales. Comme cela a bien fonctionné, c’est probablement un investissement jugé très rentable de leur point de vue
  • Au Royaume-Uni, j’ai vu une publicité ChatGPT à un arrêt de bus. On y voyait deux personnes discuter joyeusement dans un café. L’une tenait un téléphone, et il y avait juste un grand logo ChatGPT transparent en haut à droite. Aucune explication du produit. Juste l’idée que tout devient plus heureux quand ChatGPT est là
  • Je ne me souviens plus où je l’ai lu, mais il me semble avoir vu des articles disant qu’OpenAI avait signé des accords avec des écoles, des universités et le gouvernement américain. J’imagine que les coûts nécessaires pour conclure ce genre de gros contrats entrent dans sales & marketing
  • Si on arrête la R&D, des modèles concurrents moins chers rattrapent vite le niveau (on peut voir arriver en 3 à 6 mois des modèles 10 fois moins chers). Si on arrête l’entraînement, même les modèles de code commencent à accumuler de la dette technique au bout de 3 à 6 mois

• Si 3 milliards de dollars de rémunération en actions reviennent à 3 000 employés, cela représente environ 830 000 dollars par personne sur 6 mois. Près de 60 % du chiffre d’affaires total revient aux salariés

  • Quand Meta propose des packages à 100 millions de dollars pour débaucher des talents, 830 000 dollars par personne paraît presque modeste
  • C’est comme ça qu’il faut répartir la richesse de manière plus équitable
  • La rémunération en actions ne correspond pas à une sortie de cash réelle. Elle dilue simplement les actionnaires existants, et reste distincte des flux de trésorerie détenus par l’entreprise. Les événements liés aux options (rachat, vente, etc.) peuvent seulement modifier légèrement la liquidité. Même si OpenAI facilite des ventes secondaires d’options pour ses employés, cela n’a pas d’impact direct sur les finances de l’entreprise. Ce n’est pas de l’argent levé par la société elle-même, mais une transaction entre investisseurs et salariés. Moralement, on peut considérer qu’il y a un manque à gagner, mais cela n’implique pas que l’entreprise dépense sa propre trésorerie
  • Dire que la rémunération en actions représente 60 % du chiffre d’affaires est trompeur. En réalité, sur le total des coûts (environ 12,1 milliards de dollars), les actions représentent plutôt 2,5 milliards, soit environ 21 % des dépenses totales. Rien que la R&D représente déjà plus de 1,5 fois le chiffre d’affaires

• La situation financière paraît assez étouffante. Il est normal qu’une entreprise de technologie nouvelle soit déficitaire au départ, mais la structure des pertes ne semble pas pouvoir s’étendre facilement, ce qui pourrait rendre les choses plus difficiles à mesure que l’entreprise grandit. À moins qu’un changement fondamental n’intervienne rapidement, la situation pourrait se dégrader brutalement

  • La publicité ou les commissions d’apport pourraient être la solution. Par exemple, au Royaume-Uni, les commissions des courtiers en assurance-vie ou en prêts immobiliers tournent autour de 1 000 livres, donc si ChatGPT peut proposer de meilleures offres, il pourrait très bien récupérer ce type de commission à leur place
  • Si l’on garde le modèle d’exploitation actuel de ChatGPT et qu’on laisse simplement le hardware progresser avec le temps, les coûts finiront naturellement par converger presque vers zéro. 99 % des utilisateurs ne verront même pas la différence
  • Si je savais exactement quand la bulle allait éclater, j’aurais déjà shorté toutes les entreprises concernées
  • La solution la plus évidente pour OpenAI et ChatGPT, c’est la publicité. C’est pratiquement inévitable. L’avenir de ChatGPT dépend de sa capacité à s’appuyer sur un grand réseau publicitaire extrêmement rentable. Ne pas avoir déjà introduit la publicité à ce stade serait presque « stupide ». Le modèle publicitaire est déjà un secteur très éprouvé, bien compris et largement validé. De la même manière que Meta a bâti une activité publicitaire à 200 milliards de dollars, ChatGPT pourrait créer un système générant plus de 20 milliards de dollars par an. On ne peut pas tenir longtemps en se contentant de vouloir lever toujours plus d’argent. Il faut rapidement transformer le produit en support publicitaire pour défendre sa valeur avant que la bulle IA ne se dégonfle vers 2026-2027
  • De nouveaux hardwares pourraient apparaître et réduire fortement les coûts d’inférence et d’entraînement, résolvant ainsi naturellement ce problème

• Le revenu net est ce qui reste après avoir retiré les coûts du chiffre d’affaires. Un titre qui parle en même temps de revenu et de perte au compte de résultat est incorrect. En réalité, il s’agit de 4,3 milliards de dollars de chiffre d’affaires

  • Quiconque a déjà eu des dettes sait qu’on peut avoir simultanément des entrées d’argent et des pertes. income veut simplement dire revenue

• J’utilise internet depuis l’époque de Prodigy, en 1990, et le démarrage d’OpenAI est historique. C’est encore plus impressionnant que Google en 1998, quand il fournissait à Yahoo une recherche gratuite non monétisée. Je paie 20 dollars par mois depuis la sortie de Plus. À ce rythme, OpenAI s’en sortira très bien

• Ils ne s’en inquiéteront probablement même pas. Dans le pire des cas, ils n’auront qu’à entrer en bourse et refiler ça au marché. La monétisation des LLM n’en est qu’à ses débuts. La trajectoire la plus évidente pour OpenAI est de concurrencer Google sur la recherche, tout comme Perplexity se définit elle-même comme un concurrent de la recherche. Toutes ces entreprises vont s’étendre verticalement et devenir progressivement des plateformes globales

  • Vouloir concurrencer Google sur la recherche est un défi colossal. Google a une telle influence monopolistique qu’il peut imposer l’avantage de ses propres services via l’email, le navigateur, YouTube, etc. Il pourrait même diviser ses tarifs publicitaires par cinq tout en restant rentable. Donc même si ChatGPT introduit de la publicité, je doute de sa rentabilité s’il doit rivaliser avec Google Search Ads à un cinquième du prix

• Une perte nette de 13,5 milliards de dollars n’a rien de dramatique. Il s’agit en grande partie d’une perte comptable. La consommation de cash réelle n’a été que de 2,5 milliards de dollars au premier semestre 2025. Ils disposent d’environ 17,5 milliards de dollars (d’après leur dernier financement), donc à ce rythme ils ont encore environ 3,5 ans devant eux

  • Les amortissements (Deprecation, coût des actifs durables) empireront à mesure que l’infrastructure grossira

• Quand on y pense, l’essence même du machine learning n’est-elle pas finalement de minimiser la perte ?