OpenAI : des pertes presque multipliées par 8 en 2025, avec 34 milliards de dollars de dépenses

 (wheresyoured.at)
1 points par GN⁺ 3 시간 전 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Selon des documents financiers audités, la perte nette attribuable à la société d’OpenAI a bondi de 5,09 milliards de dollars en 2024 à 38,53 milliards de dollars en 2025
  • En 2025, malgré un chiffre d’affaires de 13,07 milliards de dollars, les coûts et dépenses ont grimpé jusqu’à 34 milliards de dollars, entraînant une perte d’exploitation de 20,92 milliards de dollars
  • Dans le cadre du passage d’une structure à but non lucratif à une entité à but lucratif, la variation de juste valeur des participations convertibles et des passifs liés aux warrants a été comptabilisée comme une perte de 41,55 milliards de dollars
  • Les montants versés à Microsoft ont été bien supérieurs aux sommes reçues de SoftBank et Microsoft, ce qui met fortement en lumière dans les états financiers le poids de l’infrastructure et de la R&D d’OpenAI
  • Fin 2025, les actifs dépassaient 50 milliards de dollars et près de la moitié était constituée de trésorerie, mais la vitesse d’augmentation des pertes accentue la pression sur la rentabilité et la viabilité

L’aggravation des pertes révélée par les documents financiers audités

  • La perte nette attribuable à la société d’OpenAI en 2025 est estimée à environ 38,5 milliards de dollars
  • Ces documents financiers audités ont été vérifiés indépendamment par le Financial Times
  • Comparée à la perte nette attribuable à la société de 5,09 milliards de dollars en 2024, la perte de 2025 représente un niveau presque 8 fois supérieur

Chiffres financiers de 2024

  • En 2024, OpenAI a enregistré un chiffre d’affaires de 3,7 milliards de dollars, des coûts et dépenses de 12,48 milliards de dollars, et une perte d’exploitation de 8,78 milliards de dollars
    • Chiffre d’affaires : 3,7 milliards de dollars
    • Coût des ventes : 2,65 milliards de dollars
    • Recherche et développement : 7,81 milliards de dollars
    • Ventes et marketing : 1,11 milliard de dollars
    • Frais généraux et administratifs : 907 millions de dollars
    • Total des coûts et dépenses : 12,48 milliards de dollars
    • Perte d’exploitation : 8,78 milliards de dollars
  • La perte nette, en tenant compte notamment des produits et charges d’intérêts, s’est élevée à 8,84 milliards de dollars
  • Sur ce total, 3,74 milliards de dollars ont été classés comme perte nette attribuable aux intérêts minoritaires, ramenant la perte nette attribuable à la société à 5,09 milliards de dollars
  • La signification de l’exclusion de ce coût de 3,74 milliards de dollars et la méthode d’ajustement comptable restent floues

Chiffres financiers de 2025

  • En 2025, OpenAI a enregistré un chiffre d’affaires de 13,07 milliards de dollars, des coûts et dépenses de 34 milliards de dollars, et une perte d’exploitation de 20,92 milliards de dollars
    • Chiffre d’affaires : 13,07 milliards de dollars
    • Coût des ventes : 7,5 milliards de dollars
    • Recherche et développement : 19,18 milliards de dollars
    • Ventes et marketing : 5,73 milliards de dollars
    • Frais généraux et administratifs : 1,57 milliard de dollars
    • Total des coûts et dépenses : 34 milliards de dollars
    • Perte d’exploitation : 20,92 milliards de dollars
  • 2025 a été l’année où OpenAI est passé d’une structure à but non lucratif à une entité à but lucratif, et dans ce processus, une perte de 41,55 milliards de dollars a été constatée au titre de la variation de juste valeur des participations convertibles et des passifs liés aux warrants
  • En incluant de petits facteurs comme les produits et charges d’intérêts, la perte nette s’est élevée à 60,35 milliards de dollars
  • Ensuite, 17,87 milliards de dollars de perte nette attribuable aux intérêts minoritaires et 3,95 milliards de dollars de perte nette attribuable aux intérêts minoritaires rachetables ont été retranchés, ramenant la perte nette attribuable à la société à 38,53 milliards de dollars
  • Fin 2025, OpenAI détenait un peu plus de 50 milliards de dollars d’actifs, dont près de la moitié en trésorerie

Montants liés à SoftBank et Microsoft

  • En 2025, OpenAI a reçu 867 millions de dollars de SoftBank et 303 millions de dollars de Microsoft
  • La même année, les coûts versés à Microsoft ont atteint au total 17,2 milliards de dollars
    • Dépenses de recherche et développement : 10,59 milliards de dollars
    • Coûts liés au coût des ventes : 6,047 milliards de dollars
    • Dépenses de ventes et marketing : 527 millions de dollars
    • Frais généraux et administratifs : 42 millions de dollars
  • Les 10,59 milliards de dollars de dépenses de recherche et développement désignent très probablement les coûts d’entraînement des modèles d’OpenAI, mais l’intitulé figurant dans les documents est simplement « Research and development »
  • Fin 2025, OpenAI avait une dette de 3,64 milliards de dollars envers Microsoft
    • Charges à payer et autres passifs courants : 21 millions de dollars
    • Passifs non courants : 58 millions de dollars

Une pression persistante sur la rentabilité

  • Les pertes de 38,53 milliards de dollars d’OpenAI en 2025 sont d’une ampleur bien supérieure à celles de 2024
  • Les coûts et dépenses ont augmenté jusqu’à 34 milliards de dollars, dépassant largement le chiffre d’affaires de 13,07 milliards de dollars
  • À mesure que les pertes augmentent rapidement d’une année sur l’autre, la question de savoir si OpenAI peut assurer sa viabilité et atteindre la rentabilité devient encore plus centrale

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1 commentaires

 
GN⁺ 3 시간 전
Avis sur Hacker News

  • À la louche, Alphabet vaut environ 4,5 billions de dollars pour ~403 milliards de dollars de chiffre d’affaires, soit environ 11 fois le CA, Microsoft environ 2,9 billions de dollars pour 282 milliards de dollars, soit environ 10 fois, tandis que OpenAI vaut environ 850 milliards de dollars pour 13 milliards de dollars, soit environ 65 fois
    Je me demande comment cette logique peut tenir

    • L’IA croît bien plus vite que les autres divisions de Microsoft ou Alphabet, et OpenAI est concentrée à 100 % sur l’IA, alors que, chez les deux autres, l’IA ne représente qu’une partie de l’activité
    • Au fond, c’est la différence entre valeur de croissance et valeur de qualité, même si je ne sais pas si on emploie encore ce terme aujourd’hui
    • Supposons que l’entreprise 1 fasse 1 milliard de dollars de chiffre d’affaires et qu’elle ait été multipliée par 5 sur un an, et par 20 par rapport à il y a deux ans
      L’entreprise 2 fait aussi 1 milliard de dollars de chiffre d’affaires, mais n’a pas bougé l’an dernier ni l’année d’avant : faut-il vraiment valoriser les deux entreprises de la même manière ?
    • SpaceX vaut environ 2,5 billions de dollars pour ~18,7 milliards de dollars de chiffre d’affaires, soit environ 133 fois le CA

  • Il y a un point qui me trouble un peu ici. Que le coût des ventes soit inférieur au chiffre d’affaires est un bon signal, et la principale cause des pertes semble être la R&D, ce qui paraît normal dans ce secteur
    Cela dit, dans le cas précis d’OpenAI, ça semble problématique. Ils avaient l’avantage du premier entrant et de grosses dépenses de R&D, mais ont quand même perdu une bonne partie de leur avance, alors même qu’Anthropic semble leur avoir laissé des occasions avec des ratés de communication assez étranges
    Si on élargit à l’ensemble du secteur, les chiffres paraissent plutôt positifs que négatifs. À moins de supposer que, pour accroître le chiffre d’affaires, il faille augmenter la R&D indéfiniment, le secteur de l’IA semble être engagé sur une trajectoire de rentabilité à long terme
    On ne sait pas encore si l’IA pourra vraiment tout englober comme elle le prétend, ou si elle restera simplement une activité sainement rentable. C’est un peu comme Uber, qui est passé de « faire tourner le monde avec des véhicules autonomes » à « on a trouvé comment gagner de l’argent en envoyant nourriture, objets et personnes à destination ; et il y a aussi la pub »

    • Je ne comprends pas qu’on puisse voir comme « positif » des chiffres qui restent déficitaires même en excluant l’énorme R&D, rien qu’avec le coût de l’inférence + les ventes/marketing + les frais généraux et administratifs
      C’est comme dire qu’une voiture est bien à condition d’ignorer l’absence de moteur, puis découvrir qu’en fait elle n’a même pas de roues
      Il y a trois avenirs possibles, dans l’ordre du plus fantaisiste au moins fantaisiste : 1) si quelqu’un atteint l’AGI, l’économie propre à chaque entreprise n’aura plus vraiment d’importance. 2) les LLM peuvent continuer à être améliorés de façon itérative, comme le développement des puces, donc il faudra continuer à investir en R&D, et si on n’est pas à la frontière, les clients iront chez la concurrence ou vers des alternatives open/locales. 3) si les capacités des LLM atteignent un plateau et que les gains supplémentaires deviennent minimes, alors les modèles open/local atteindront vite le même plateau, et la viabilité commerciale disparaîtra pour tous sauf les hyperscalers
    • Ce qu’on classe en R&D est complètement arbitraire. À mes yeux, ce chiffre ressemble surtout à un jeu comptable destiné à masquer d’énormes coûts récurrents
      Les choses paraîtront peut-être un peu mieux le jour où ils devront gagner de l’argent via une IPO, mais je pense que je n’investirais pas dans cette activité
    • 13,07 milliards de dollars de chiffre d’affaires pour 7,5 milliards de coût des ventes, c’est presque incroyablement bon
      On se demande si OpenAI n’a pas délibérément laissé filtrer ça. Ça balaie d’un coup la principale inquiétude, à savoir qu’ils vendaient les tokens à perte
    • Le coût des ventes n’est pas le coût total d’exploitation de l’entreprise. Ce sont seulement les coûts directement rattachés au chiffre d’affaires, distincts de la R&D, des opérations, des ventes et du marketing
      HSBC estime que, pour qu’OpenAI devienne rentable, il faudrait porter son chiffre d’affaires de 13 milliards de dollars à 200 milliards d’ici 2030, et trouver encore 204 milliards de dollars supplémentaires
    • La comparaison avec Uber ne tient pas. C’est l’inverse. Uber perdait de l’argent sur les trajets, alors qu’OpenAI a au moins une chance d’en gagner sur l’inférence
      Uber justifiait sa tentative de prendre le contrôle d’un secteur existant sans réduction significative des coûts par un gros pari sur la R&D en conduite autonome. OpenAI, lui, a bien un produit cœur, mais il court un gros risque de banalisation si des modèles open source le rattrapent six mois plus tard

  • Honnêtement, je pense que les chiffres ont peu d’importance. En 2024-2025, on a beaucoup parlé d’IA remplaçant les écrivains, les cinéastes, etc., ou de trucs comme Sora remplaçant les réseaux sociaux, mais une grande partie de ça ne s’est pas matérialisée
    Le vrai product-market fit apparu vers la fin 2025, ce sont les agents de codage. Ça fonctionne réellement, et ça accomplit des tâches pour lesquelles on peut gagner de l’argent
    Du coup, tout le reste est surtout théorique. Qu’OpenAI ait perdu de l’argent en 2025 est normal. La technologie était impressionnante et semblait promettre quelque chose de grand un jour, mais il n’y avait rien de concret pour lequel les gens devaient payer. Maintenant, il y a quelque chose pour lequel les gens paient. Donc le montant perdu en 2025 n’a pas tant d’importance
    Ce qui compte maintenant, c’est uniquement le niveau de compétitivité face à Anthropic sur ce produit, et l’économie réelle quand les entreprises utilisent des agents IA pour le code. À mon avis, le débat sur les pertes à l’inférence est pratiquement clos

    • Les agents de codage ne suffisent pas, à eux seuls, à justifier l’ampleur du capital investi

  • Le chiffre d’affaires est passé d’environ 3,7 milliards de dollars à 13,07 milliards, soit une hausse d’environ 3,5x, et la perte d’exploitation est passée d’environ 8,8 milliards à environ 20,9 milliards, soit une hausse d’environ 2,4x
    Cela ne ressemble pas à un scénario de fin du monde

    • Toutes choses égales par ailleurs, ces chiffres suggèrent une perte de 45 milliards de dollars cette année, 90 milliards l’an prochain, puis 110 milliards en 2028 avant un point mort en 2029
      Les pertes à financer après 2026 s’élèvent à 250 milliards de dollars. Environ 120 milliards ont déjà été levés, mais 25 milliards sont prépayés et le reste dépend de jalons à atteindre, donc il manque encore environ 125 milliards
      Cela n’est possible que si OpenAI reste une star de la levée de fonds. Ce n’est pas un scénario de fin du monde, mais c’est risqué, et cela repose sur l’hypothèse que la tendance de court terme se prolonge sur la courbe de long terme
    • Les deux courbes montent, mais elles ne sont pas parallèles
      Au final, toute la question est de savoir où se situe le point mort où elles se rejoignent. Si c’est trop loin dans le futur, l’entreprise peut mourir avant d’y arriver. Presque toutes les entreprises deviennent rentables un jour, mais beaucoup ont besoin d’injections de cash continues juste pour garder la lumière allumée
      Comme le dit un vieil adage de l’aviation, avec assez de poussée, même une brique peut voler. Mais cela ne transforme pas une brique en avion
    • Cela dépend de nombreuses conditions, et cette situation financière est peut-être la pire possible, mais selon l’intensité de la concurrence, il se peut aussi qu’au contraire ce soit le meilleur moment : https://www.reuters.com/technology/openai-considers-drastic-...
    • Si cette info est importante, c’est que, si vous êtes investisseur, vous devriez préférer un placement plus sûr qu’une entreprise dont on peut seulement dire « au moins, ce n’est pas un scénario de fin du monde »
    • Les entreprises d’IA ont encore beaucoup de marge pour augmenter leurs revenus. Elles peuvent accroître la publicité ou relever les prix, donc un basculement vers la rentabilité paraît réaliste
      Le problème, c’est que le marché attendait bien davantage de ces entreprises

  • Il semble manquer quelque chose dans le titre. La perte réelle était de 60 milliards de dollars, et 17 milliards ont été retirés du résultat final
    Pour citer un post Reddit, une charge de 17,87 milliards de dollars a été retirée sous la ligne « perte nette attribuable aux intérêts minoritaires »

  • Dans la conclusion d’un précédent article d’Ed (https://www.wheresyoured.at/ai-is-slowing-down/), cette nouvelle était présentée comme « l’histoire qui pourrait faire éclater la bulle IA » et « si j’imagine le pire possible, on n’en sera pas loin »
    Or cette actualité ne correspond à aucun de ces critères. Que OpenAI perde des milliards de dollars n’a rien de choquant, et c’est probablement déjà intégré aussi bien par les optimistes que par les sceptiques de l’IA
    Au contraire, si l’on regarde les 25 milliards de dollars de cash mentionnés ici et les 122 milliards levés en mars, on a plutôt l’impression que, même si OpenAI finit par échouer, l’entreprise ne s’effondrera probablement pas dans les 12 à 24 prochains mois. Et cela ne dit pas grand-chose non plus sur la bulle IA elle-même
    En outre, Codex a été lancé cette année et a fortement tiré les revenus vers le haut, tandis que l’ampleur de la hausse des coûts d’exploitation reste incertaine, donc il est difficile d’extrapoler les finances de 2025 au-delà de 2026
    Quand il parlait du « pire possible », je pensais qu’Ed voulait, comme souvent, des preuves que l’inférence/Codex est fondamentalement non rentable, mais il n’y a pas ici assez d’éléments pour étayer cette thèse. Les revenus restent supérieurs au coût des ventes, et les principales pertes sont clairement distinguées

    • Ed dirait sans doute que si 90 % des clients utilisent le produit grâce à une subvention d’usage, et que cette subvention est compensée de manière non durable par des clients qui consomment énormément de tokens, alors c’est fondamentalement non rentable
      La vraie question est de savoir si OpenAI peut survivre lorsque les clients commenceront à réduire leur consommation de tokens. L’activité pure d’inférence peut être rentable, mais OpenAI n’est pas une entreprise qui ne fait que cela. OpenAI a aussi un milliard d’utilisateurs qui lui font perdre de l’argent
    • Je ne sais pas d’où vient l’idée que l’inférence serait fondamentalement non rentable. Si c’était vraiment le cas, l’IA n’aurait pas attiré autant de capex et de capital-risque. Ce serait alors un piège à marge brute négative
      Si cela paraît non rentable aujourd’hui, c’est à cause des investissements massifs nécessaires à la construction des data centers
      Ceux qui pensent que l’inférence n’est pas rentable confondent souvent le coût total du compute avec le coût de l’inférence. En réalité, il faut séparer le compute d’entraînement du compute d’inférence
      La question plus importante est de savoir quand, ou même si, l’entraînement va ralentir. Si les LLM atteignent un plateau, alors à partir de là l’inférence devient quasiment du bénéfice net tant qu’on possède les ressources de calcul, avec simplement un cycle de renouvellement matériel tous les 3 à 5 ans
      Le moment où les LLM atteignent une impasse sur des capacités plus avancées devient le vrai problème pour les labos. Les clouds hyperscale existants peuvent déjà faire tourner de l’inférence toute la journée dès lors qu’ils ont accès au modèle, et OpenAI ou Anthropic ne sont pas indispensables. Toute la valeur des frontier labs dépend de leur capacité à rester en avance sur la courbe de commoditisation. S’ils n’arrivent pas à maintenir cet écart, c’est terminé
    • L’argument d’Ed est que rien ne prouve que l’inférence soit rentable. C’est vrai. Et, à titre personnel, il pense même qu’elle ne l’est pas, mais c’est son jugement personnel, pas ce que dit ce rapport financier
      Cette différence me semble importante
    • Cela renforce mon impression qu’Ed n’a pas grand-chose de concret ici. Oui, OpenAI n’est pas rentable aujourd’hui, mais ces données ne montrent pas qu’elle ne puisse pas le devenir assez bientôt

  • Article lié : https://www.ft.com/content/e15b0d7e-ff6b-4f16-ba7a-4068feddb...
    Il s’appuie sur la même source, mais répond de façon plus franche, et Ed Zitron n’aborde pas ce point
    À mesure que la valorisation d’OpenAI augmentait, la valeur des droits des investisseurs a elle aussi monté, générant une charge d’environ 30 milliards de dollars, qui ne devrait pas se répéter après la restructuration
    En excluant cette charge ainsi que les coûts non cash comme la rémunération en actions des salariés et les crédits de compute accordés par Microsoft, la perte d’OpenAI aurait été de 8 milliards de dollars

  • Je ne sais pas trop comment il faut traiter les textes d’Ed Zitron. Il est extrêmement imprécis depuis longtemps et a multiplié les affirmations outrancières
    Il y a une ambiance où l’on ignore ses prédictions lamentables de l’an dernier, tout en avalant ses « analyses » de cette année comme si c’était la parole divine
    Cela fait des années qu’il prédit l’apocalypse, et c’est étrange que HN lui accorde encore de la crédibilité
    Il y a environ une semaine, il a écrit : « Une de mes sources m’a apporté une histoire qui pourrait faire éclater la bulle de l’IA. Cette personne me l’a confiée parce que j’ai montré que je me soucie sincèrement de cette industrie et des gens qui y travaillent. Si vous vous demandez de quelle histoire il s’agit, c’est l’information que j’attendais depuis des années, transmise exactement comme je l’espérais, et je la traiterai avec le niveau de révérence qu’elle mérite. Si vous imaginez le pire que je puisse recevoir, vous serez presque dans le vrai. Ça sortira dans deux semaines, et il y aura probablement un podcast, une newsletter et un suivi. Ce sera important, et vous serez choqués par ce que je vais révéler »
    C’est du teasing niveau QAnon. Il emploie ce genre de procédé depuis un moment, et pourtant beaucoup ne semblent toujours pas s’en rendre compte

    • Si c’est vraiment « l’information qu’il attendait depuis des années », c’est assez maigre pour provoquer l’éclatement de la bulle IA
    • Il n’a ni qualifications ni autorité, et il a un agenda à pousser. En plus, la plupart de ses textes manquent de culture financière comme technique, et sont bourrés d’erreurs et d’inexactitudes
      Je ne comprends pas pourquoi ce genre de billet continue d’être relayé