- Selon un modèle de HSBC intégrant les contrats colossaux de location cloud conclus avec Microsoft et Amazon, OpenAI devrait, pour continuer à fonctionner tout en restant déficitaire jusqu’en 2030, lever au minimum 207 milliards de dollars supplémentaires
- OpenAI a signé des contrats de location cloud totalisant 1 800 milliards de dollars, dont 250 milliards avec Microsoft et 38 milliards avec Amazon ; la puissance électrique engagée atteint 36 GW, dans un scénario où les seuls loyers annuels de datacenters grimperaient jusqu’à 62 milliards de dollars
- HSBC décrit une trajectoire de forte croissance dans laquelle le nombre d’utilisateurs suit une courbe en S jusqu’à 3 milliards en 2030 (soit 44 % des adultes hors Chine), avec 10 % d’abonnés payants et des LLM captant 2 % du marché de la publicité numérique, ce qui porterait le chiffre d’affaires à 213,59 milliards de dollars en 2030
- En parallèle, en raison de coûts informatiques massifs — 792 milliards de dollars de dépenses cloud cumulées d’ici 2030, puis 1 400 milliards en 2033 —, même en additionnant flux de trésorerie disponible cumulés, investissement de Nvidia, lignes de crédit non utilisées et liquidités disponibles, il resterait un trou de financement de 207 milliards de dollars
- HSBC conserve un optimisme marqué sur la capacité de l’IA à stimuler la productivité dans tous les secteurs, tout en montrant que, pour absorber ce CAPEX colossal, OpenAI pourrait devoir faire face à des choix douloureux, comme lever davantage de fonds ou renégocier ses contrats de datacenters
Contrats cloud géants et structure de « gouffre à argent »
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OpenAI est comparée à « un immense gouffre à argent surmonté d’un site web », et, du fait de son statut d’entreprise non cotée, la profondeur de ce gouffre reste une estimation
- L’équipe logicielle et services de HSBC aux États-Unis a récemment mis à jour son modèle financier sur OpenAI
- Le principal changement est la prise en compte des nouveaux contrats de location cloud avec Microsoft et Amazon
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Il est intégré qu’OpenAI a signé un contrat de location de capacité cloud de 250 milliards de dollars avec Microsoft et un contrat de 38 milliards de dollars avec Amazon
- Ces deux contrats ajoutent 4 GW de besoins de calcul supplémentaires, portant la puissance totale engagée à 36 GW
- La valeur totale des contrats est estimée à jusqu’à 1 800 milliards de dollars
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Sur cette base, OpenAI suit une trajectoire menant à environ 62 milliards de dollars de loyers annuels de datacenters
- Il est toutefois supposé qu’environ un tiers seulement de cette puissance contractée sera réellement mis en service d’ici fin 2030
- Une partie des coûts cloud est comptabilisée dans le coût des ventes (COGS) et une autre dans les dépenses de R&D
Hypothèses sur les utilisateurs et les revenus : 3 milliards d’utilisateurs, abonnements et publicité
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HSBC construit d’abord un modèle en courbe en S du nombre d’utilisateurs pour estimer les revenus d’OpenAI
- En 2030, le nombre d’utilisateurs atteindrait 3 milliards, soit 44 % de la population adulte mondiale hors Chine
- Le point de départ retenu est une estimation d’environ 800 millions d’utilisateurs le mois dernier
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La structure des revenus inclut abonnements, publicité, puis à terme IA agentique, nouveaux appareils, etc.
- À court terme, le modèle suppose une dépendance principalement à la conversion des utilisateurs existants vers l’abonnement payant
- À long terme, la publicité, l’agentic AI et le nouveau projet avec Jony Ive pourraient s’ajouter comme sources de revenus
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L’hypothèse de fond est que les abonnements LLM deviendront un service aussi généralisé et utile que Microsoft 365
- En 2030, 10 % des utilisateurs d’OpenAI deviendraient des clients payants
- Le taux payant actuel est estimé à environ 5 %
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S’y ajoute l’hypothèse selon laquelle les entreprises de LLM capteraient 2 % des revenus mondiaux de la publicité numérique
- À l’heure actuelle, la part des entreprises de LLM dans la publicité numérique est décrite comme proche de zéro
- Si cette hypothèse se concrétise, les revenus des services fondés sur les LLM dans la recherche et la publicité deviendraient un pilier significatif
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En additionnant toutes ces hypothèses, les revenus d’OpenAI suivent une courbe de croissance explosive (« gangbusters »)
- 12,5 milliards de dollars en 2025, 34,98 milliards en 2026, 67,99 milliards en 2027
- puis 106,89 milliards en 2028, 153,79 milliards en 2029 et 213,59 milliards en 2030
Hypothèses de part de marché dans l’IA grand public et l’IA d’entreprise
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En 2030, les revenus totaux de l’IA grand public sont estimés à 129 milliards de dollars
- Dont 87 milliards issus de la recherche et 24 milliards de la publicité
- Le reste proviendrait d’autres services d’IA grand public
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Dans ce marché, la part grand public d’OpenAI passerait de 71 % aujourd’hui à 56 % en 2030
- Anthropic et xAI se voient attribuer chacune une part à un chiffre
- Les 22 % restants sont attribués à un groupe indéterminé d’« others »
- Google est pratiquement absent des hypothèses de part de marché de l’IA grand public
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Le marché de l’IA d’entreprise est, lui, fixé à 386 milliards de dollars en 2030
- La part d’OpenAI sur ce segment passerait d’environ 50 % aujourd’hui à 37 %
- Les autres acteurs sont supposés conserver des parts proches de leurs niveaux actuels
- Le marché dans son ensemble grossit, mais l’arrivée et la diversification des concurrents diluent légèrement la part d’OpenAI
Structure de coûts et pertes durables : la subvention des utilisateurs se poursuit
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Même avec une forte croissance des revenus, le modèle de HSBC montre que les coûts augmentent au même rythme
- Les graphiques font évoluer, en parallèle des revenus, le revenue share versé à Microsoft, les COGS, la R&D et les frais SG&A
- Le revenue share versé à Microsoft est supposé représenter 20 % du chiffre d’affaires, sous forme non cash
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Sur toute la période 2025-2030, OpenAI est décrite comme incapable de sortir d’un modèle où elle subventionne activement ses utilisateurs
- Même en 2030, le scénario retient une perte d’exploitation de -17,72 milliards de dollars
- Autrement dit, l’échelle des revenus devient celle de la big tech, mais l’entreprise reste massivement déficitaire
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Dans ce contexte, tout nouveau financement est décrit comme allant directement aux propriétaires de datacenters
- Il est souligné que les fonds supplémentaires servent avant tout à couvrir les coûts de location cloud et datacenter
- En pratique, cela ressemble à une boucle où « le cash va vers les datacenters, tandis que le modèle continue à perdre de l’argent »
Coût cumulé des locations cloud et trou de financement de 207 milliards de dollars
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Le modèle de HSBC estime à 792 milliards de dollars le coût cumulé des locations cloud entre aujourd’hui et 2030
- En prolongeant jusqu’en 2033, ce montant atteindrait 1 400 milliards de dollars
- Cette trajectoire est présentée comme globalement cohérente avec le guidage à huit ans d’OpenAI
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Sur la même période, le free cash flow cumulé (FCCF) d’OpenAI est estimé à 282 milliards de dollars
- S’y ajoutent 26 milliards de dollars issus de l’apport en cash promis par Nvidia et de la cession de participations AMD
- Sont également inclus 24 milliards de dollars de capacité de financement non tirée en dette et en equity, ainsi que 17,5 milliards de dollars de liquidités disponibles à mi-2025
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Même en additionnant toutes ces sources, il manque encore 207 milliards de dollars pour couvrir les coûts cumulés de location cloud
- HSBC y ajoute en plus un buffer de trésorerie d’environ 10 milliards de dollars comme marge de sécurité
- Au final, cela conduit au chiffre clé selon lequel OpenAI devra lever au moins 207 milliards de dollars de capital supplémentaire d’ici 2030
Analyse de sensibilité : utilisateurs, taux d’abonnement et coût unitaire du calcul
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HSBC précise que cette estimation pourrait être plutôt conservatrice, et donne plusieurs chiffres d’analyse de sensibilité
- Chaque fois qu’OpenAI gagnerait 500 millions d’utilisateurs supplémentaires, ses revenus cumulés jusqu’en 2030 augmenteraient d’environ 36 milliards de dollars
- Si le taux de conversion vers l’abonnement payant montait à 20 %, cela pourrait générer 194 milliards de dollars de revenus additionnels sur la même période
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Les hypothèses sur l’usage des LLM et le coût du calcul sont également traitées comme des variables flexibles
- Si la baisse du coût unitaire du calcul et les gains d’efficacité se concrétisent, le capital nécessaire pourrait diminuer
- À l’inverse, si l’usage de l’IA augmente plus vite encore, les coûts grimperaient eux aussi, avec ce double effet
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Fait notable, aucun scénario sur l’AGI (intelligence artificielle générale) n’est inclus dans le modèle
- L’impact éventuel de l’AGI sur les revenus, les coûts et la valorisation reste une variable « hors modèle »
- L’estimation se limite donc à une extension réaliste de l’activité LLM actuelle
En cas de ralentissement de la croissance : possible ajustement des contrats de datacenters
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Si la croissance du chiffre d’affaires ne dépasse pas les attentes et que les investisseurs deviennent plus prudents, OpenAI pourrait se retrouver face à des choix difficiles
- Il est fait mention d’un marché de la dette déjà sous tension, avec l’exemple d’Oracle
- Le soutien de Microsoft à OpenAI est aussi décrit comme ayant récemment montré des signes de fluctuation (« flip-flop »)
- Dans ce contexte, le fait que SoftBank soit le deuxième actionnaire est également mentionné
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Le « meilleur pire choix » (best worst option) mis en avant par HSBC serait un scénario de réduction d’une partie des engagements sur les datacenters
- Il est question, en général avant ou après l’échéance de contrats de 4 à 5 ans, de réduire ou d’abandonner certains engagements de capacité
- L’analyse estime qu’au vu des relations imbriquées entre entreprises d’IA LLM, cloud et semi-conducteurs, une certaine flexibilité peut exister entre grands acteurs
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Selon une citation du rapport, « réduire une partie de la capacité sera toujours préférable à une crise de liquidité »
- Les grands opérateurs historiques seraient notamment mieux placés pour faire preuve de flexibilité que les neo clouds
- En conséquence, en cas de dégradation de la situation financière d’OpenAI, l’ajustement des engagements cloud pourrait devenir un levier structurel de réduction du risque
Le fort optimisme de HSBC sur l’IA et la justification du CAPEX
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Malgré ces chiffres prudents et risqués, l’équipe de HSBC conserve un optimisme très fort sur l’IA elle-même
- Elle estime que l’IA pénétrera tous les processus de production et toutes les verticales sectorielles
- Elle pourrait ainsi produire un effet de hausse significatif sur la productivité mondiale
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Certains actifs IA sont peut-être à la fois surévalués et sous-évalués, mais l’idée est qu’au bout du compte, quelques points de base de croissance économique tirée par la productivité pourraient suffire à justifier le CAPEX aujourd’hui débattu
- Sur une économie mondiale de plus de 110 000 milliards de dollars de PIB, quelques bp de croissance supplémentaire produisent déjà des effets massifs
- Vu sous cet angle, les 207 milliards de dollars nécessaires pour faire tenir OpenAI jusqu’en 2030 pourraient ne pas être un chiffre si énorme
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En résumé, HSBC met simultanément en évidence un risque massif de pertes et de financement à court terme et, à long terme, les effets macroéconomiques de productivité que pourrait générer l’IA
- Le cas OpenAI montre de manière extrême à quel point les entreprises d’infrastructure IA doivent investir en amont en capital et en puissance de calcul
- C’est aussi, en même temps, une expérience grandeur nature sur l’ampleur avec laquelle un pari de cette taille pourrait transformer l’économie mondiale à long terme
1 commentaires
Réactions sur Hacker News
Article original (archive.ph)
Il semble qu’OpenAI aura du mal à capter réellement de la valeur dans les segments d’activité à forte marge qu’il présente comme ses futures sources majeures de revenus
Par exemple, il n’y a aucune raison pour que les laboratoires pharmaceutiques partagent les profits du développement de nouveaux médicaments avec OpenAI, et sur le marché de la publicité et de la génération de médias, Google, Meta et Amazon contrôlent déjà les relations avec les annonceurs
En outre, OpenAI ne dispose pas d’une base de type plateforme comme Chrome de Google, Office de Microsoft ou l’OS d’Apple, ce qui complique l’extension de services de type agent
Il y a peut-être un potentiel dans la distribution de détail, avec des partenariats comme Etsy, mais au final cela revient à devoir affronter Amazon
Autrement dit, le centre du business publicitaire pourrait se déplacer du hacking de Google vers le hacking de GPT
Mais ChatGPT a déjà une base solide d’utilisateurs individuels, et son usage au travail augmente aussi via Copilot et autres
Si OpenAI lance des outils publicitaires, il y a de fortes chances que les annonceurs affluent
En plus, Google est excellent sur le plan technique mais plus faible en mise en produit, alors qu’OpenAI pourrait avoir un avantage en matière de qualité produit
La réputation de DeepMind n’a pas tant d’importance. Les ressources IA restent rares aujourd’hui, et l’offre est encore inférieure à la demande
Plusieurs entreprises peuvent gagner de l’argent sur cet écart, et les gagnants seront celles qui convertiront le mieux cette demande en profits
Il y aurait peut-être une possibilité en créant un remplaçant de G Suite ou de MS Office intégré au web et au mobile de ChatGPT, mais cela demanderait un effort d’ingénierie colossal
C’est dû à l’effet de verrouillage de CUDA, mais la perception du marché est en train d’évoluer
L’article se concentrait sur ChatGPT, mais en réalité rien ne dit que ChatGPT sera le cœur des revenus
L’estimation selon laquelle les entreprises du LLM prendraient 2 % du marché de la publicité numérique me paraît trop basse
Quand on sait que la publicité sur les moteurs de recherche représente 40 % de toute la publicité numérique, la publicité fondée sur les LLM pourrait devenir une publicité d’intention encore plus puissante que la search
Cela dit, ce type d’estimation doit sans doute s’accompagner d’une énorme marge d’erreur
Si l’AGI est impossible, ou ne se réalise pas dans les dix prochaines années, OpenAI risque de redevenir un simple vendeur de modèles sans véritable moat
Google, à l’inverse, peut très bien survivre en intégrant l’IA à sa gamme de produits existante
Les gens accordent déjà à l’IA une confiance personnelle, et on se dirige vers un stade où ses recommandations seront reçues comme celles d’un ami
C’est une sorte de Saint Graal pour le marketing
Par exemple, si Claude recommande un livre sans y ajouter un lien Amazon, c’est probablement pour construire cette confiance
Un jour, l’IA recommandera directement et mènera aussi à la vente
Les utilisateurs pourraient même recevoir, sans le savoir, des recommandations sponsorisées de la part de l’IA
Parce qu’il n’y a encore aucun signe qu’OpenAI prépare une équipe pub ou des produits publicitaires
Aujourd’hui, Google capte à lui seul plus de la moitié des dépenses publicitaires mondiales
Si OpenAI devient un nouveau canal de recherche et de découverte, 2 % est un chiffre bien trop faible
Par exemple, une fonction permettant de faire directement ses achats chez Walmart depuis ChatGPT pourrait apparaître bientôt
Meta dispose de 3,5 milliards d’utilisateurs et anticipe environ 200 milliards de dollars de revenus publicitaires en 2025 ; si ChatGPT atteint 1 milliard d’utilisateurs, il pourrait monter à 2 milliards d’ici 2030
ChatGPT a une qualité de données utilisateur bien supérieure à celle de Meta, et peut créer des profils publicitaires fortement personnalisés
Il pourrait aussi bâtir une nouvelle plateforme publicitaire où l’on apprend les produits sponsorisés via l’interaction conversationnelle
La puissance de la marque ChatGPT est également sous-estimée
Des stratégies d’extension comme une app Sora ou le rachat de TikTok pourraient aussi être envisagées
Google et Meta représentent 1,5 % du PIB total, et si OpenAI veut les concurrencer, il devra tout prouver : efficacité publicitaire, puissance financière, investissements hardware, etc.
ChatGPT n’a pas cette structure, donc la comparaison directe est forcée
La valeur publicitaire de ChatGPT dépendra de sa proximité avec l’un ou l’autre modèle
Il suffit de voir les commentaires sous les Reels Instagram pour mesurer le rejet, et les vidéos Sora circulent déjà partout sans réelle exclusivité de plateforme
Il est donc difficile d’évaluer une base d’utilisateurs uniquement à partir des installations d’application
La taille de l’industrie de l’IA est gonflée de façon excessive par rapport à l’économie réelle
Le marché publicitaire américain pèse 390 milliards de dollars, alors que la santé représente 4,3 billions et les banques commerciales 1,5 billion
Et pourtant, les actions liées à l’IA représentent un tiers de tout le marché, ce qui est anormal
Le capital spéculatif est en surchauffe par rapport à la valeur réelle
Le cours d’une action reflète non pas les revenus actuels, mais le sentiment d’investissement sur les flux de trésorerie futurs
En outre, le terme « IA » est utilisé comme s’il ne désignait que les LLM, alors qu’en réalité ces technologies sont employées dans de nombreux secteurs depuis longtemps
Même si les LLM disparaissaient demain, le monde reviendrait simplement à son niveau antérieur ; il ne s’effondrerait pas
Un abonnement à 20 dollars par mois est insignifiant à cette échelle
Si l’on tient compte de la structure de marge très élevée de Nvidia, le poids réel sur l’économie diminue
En revanche, il existe un risque de transmission au système bancaire via des investissements financés par la dette
Rien que les salaires des chauffeurs routiers représentent déjà environ 200 milliards de dollars par an, et c’est ce type d’automatisation industrielle qui aura un véritable impact économique
Les revenus d’OpenAI s’étendront au-delà du simple abonnement ChatGPT, vers la génération d’images et de vidéos ainsi que les outils de type agent
Les secteurs de la publicité, de l’actualité et des médias deviendront de grands consommateurs de contenus IA, et les modèles de revenus B2B fondés sur les API devraient eux aussi croître
OpenAI ne monopolisera sans doute pas tous les marchés, mais son point de départ et son niveau de confiance sont solides
Aujourd’hui ils l’utilisent parce que c’est gratuit, mais il est permis de douter que cela puisse être monétisé à hauteur de dizaines de milliards de dollars
Une transition vers la robotique pourrait au contraire avoir une valeur plus concrète
Un candidat à la mairie de New York a mené une campagne vidéo IA, la moitié des publicités immobilières utilisent des images de rénovation générées par IA, et un quart des publicités imprimées sont déjà produites par IA
Les modèles open source progressent vite, et c’est le camp à la meilleure efficacité-coût qui finira par prendre le marché
De la même manière que Git a remplacé BitKeeper, le marché du LLM ira vers une structure multipolaire
Si la technologie n’atteint pas des économies d’échelle, la monétisation sera compliquée
Google, Meta et Anthropic proposent tous des produits de qualité comparable, et la guerre des prix s’intensifie
Même capter 2 % du marché de la publicité numérique avec les LLM est loin d’être un objectif facile
Même après avoir dominé la recherche, Google a dû racheter plusieurs sociétés — Urchin, DoubleClick, YouTube, etc. — pour construire son écosystème publicitaire
Le marché des LLM absorbe un volume de capitaux comparable au total des investissements en capital-risque aux États-Unis en 2024 (215 milliards de dollars)
Source : NVCA 2025 Yearbook
Il est possible qu’un jour l’accès aux LLM devienne un abonnement haut de gamme façon Bloomberg Terminal
De la même façon que les traders utilisent Excel presque gratuitement mais paient 20 000 dollars par an pour Bloomberg, l’accès à l’IA pourrait lui aussi évoluer vers un modèle premium pour professionnels
On pourrait voir émerger des robots capables de cuisiner, nettoyer et converser, achetés par des particuliers ou proposés en location à l’heure
Sinon, les prix monteront peut-être à cause des contraintes sur les ressources, mais ce ne sera pas une question de marge, plutôt de hausse des coûts
Avec seulement des données temps réel en plus, on pourrait aussi les remplacer par une combinaison open source
Selon TechCrunch, Anthropic prévoit d’atteindre la rentabilité en 2028, tandis qu’OpenAI devrait enregistrer 14 milliards de dollars de cash burn en 2026