En résumé
- OpenAI étudie une réduction des prix pour les développeurs sous la pression d'Anthropic, dont le taux de revenus annualisé a augmenté de 422 % en cinq mois pour atteindre 47 milliards de dollars.
- OpenAI a affiché une marge opérationnelle de -122 % au premier trimestre 2026, perdant 1,22 $ pour chaque dollar gagné, selon le Wall Street Journal.
- Les modèles open source chinois comme DeepSeek rivalisent avec Claude Opus dans les benchmarks de programmation à un treizième prix des alternatives fermées.
Selon le Wall Street Journal, OpenAI envisage de réduire les prix qu'elle facture aux développeurs et aux entreprises, en prévision de réductions similaires d'Anthropic. Les négociations sont décrites comme toujours en cours, les deux sociétés ayant déposé confidentiellement leurs demandes d'introduction en bourse ce mois-ci, et aucune n'a enregistré de bénéfice.
« Je pense que nous allons avoir de nombreuses façons d'aider les gens à obtenir plus de valeur pour moins de dépenses », a déclaré Sam Altman lors d'un récent événement, selon le Le journal Wall Street. Cette déclaration intervient dans le contexte où OpenAI affiche une marge opérationnelle ajustée de -122 % au premier trimestre 2026, ce qui signifie qu'elle a perdu 1,22 $ pour chaque dollar rapporté.
La pression est réelle. Comme indiqué précédemment DécrypterLa part de ChatGPT dans le trafic Web mondial de l'IA générative est passée de 77,6 % en mai 2025 à 53,7 % en avril 2026. Pour la première fois, davantage d'entreprises suivies par l'indice Ramp AI paient pour Anthropic que pour OpenAI. Le taux de chiffre d'affaires annualisé d'Anthropic est passé de 9 milliards de dollars fin 2025 à 47 milliards de dollars en mai 2026, soit une augmentation de 422 % en cinq mois, portée presque entièrement par Claude Code, le deuxième trimestre 2026 étant le premier trimestre rentable de l'histoire de l'entreprise.
OpenAI a depuis fait de son propre outil de programmation, Codex, une priorité d'entreprise. Cependant, il est à la traîne.
Les deux sociétés mènent une guerre pas si silencieuse pour attirer autant de clients que possible au milieu de la plus grande ruée technologique mondiale depuis l’ère Internet. Des entreprises de tous types se font désormais concurrence pour utiliser l’IA d’une manière ou d’une autre. Le CTO d'Uber a épuisé la totalité de son budget IA pour 2026 en avril, et certains employés de JP Morgan dépensent plus pour l'utilisation de l'IA que leur propre salaire, selon le directeur des données de la banque pour sa division des paiements.
C’est ce que la Silicon Valley a commencé à appeler le « tokenmaxxing » : brûler autant de jetons d’IA, les unités de données traitées par les modèles d’IA, que possible, souvent sans retour sur investissement clair. Le PDG de Palantir, Alex Karp, l'a comparé à une dépendance au porno à l'AIPCon la semaine dernière. Les analystes de JP Morgan ont publié ce mois-ci une note intitulée « Les projets de loi sur l'IA sont hors de contrôle ». Les entreprises les plus exposées aux conséquences sont précisément celles qui envisagent désormais une guerre des prix.
Tommy Shaughnessy de Delphi Ventures a décrit le piège structurel dans une situation largement partagée. Une fois qu'une entreprise réelle a besoin d'IA à grande échelle, elle migre vers l'API et paie par jeton, consommant beaucoup plus de puissance de calcul.
Cependant, tout le monde n’est pas d’accord avec cette position. Certains pensent que l’oligopole de l’IA dans l’hémisphère occidental permet aux entreprises de facturer des prix de plus en plus élevés pour le traitement de leurs invites, les prix très bas des modèles chinois en étant la preuve. Si tel est le cas, des baisses de prix drastiques pourraient être possibles tout en restant sur une base financière solide.
Point chaud : ils ne sont pas subventionnés, leurs marges sont insensées. Ils violent absolument les clients de l'API. Quiconque a utilisé Deepseek ou hébergé quoi que ce soit et fait le calcul des coûts de matériel/d'énergie le sait https://t.co/XQ477Qw3Vv
– Roy (@usr_bin_roygbiv) 11 juin 2026
Les véritables déploiements d'entreprise migrent vers une tarification API à l'utilisation, et les entreprises consomment des crédits beaucoup plus rapidement que les tarifs forfaitaires suggérés. Pendant ce temps, les fournisseurs d’inférences open source (entreprises qui fournissent une puissance de calcul permettant aux modèles d’IA de traiter les informations) évoluent rapidement, les outils agents étant un catalyseur de leur croissance. Ces plates-formes servent les principaux modèles d'IA chinois tels que DeepSeek, GLM, MiMo, Kimi ou Minimax, qui rivalisent avec Claude Opus dans les benchmarks de programmation, à environ un treizième du prix de l'alternative fermée.
« Les laboratoires chinois publient des modèles open source de pointe », a écrit Shaughnessy. « Le modèle représente le coût le plus élevé pour un fournisseur d'inférences, et il l'obtient gratuitement. » Tant que cela durera, le plancher des prix de l’intelligence continuera de baisser vers zéro, et toute récupération de marge chez OpenAI ou Anthropic deviendra un problème mathématique sans solution propre.
Toute cette thèse ne s’effondre que si la Chine adopte la source fermée, a noté Shaughnessy, ce qui serait optimiste pour les laboratoires américains.
Jusqu’à présent, la plupart des laboratoires chinois d’IA semblent adhérer à l’approche opposée.
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