Résumé :
Le 26 octobre, il a été rapporté qu'Anthropic avait soumis des documents d'introduction en bourse à l'autorité américaine de réglementation des valeurs mobilières. Cette entreprise d'IA qui s'est développée rapidement avec Claude et les outils de programmation est enfin sous le feu des projecteurs du marché des capitaux. C’était censé être une réussite commerciale.
Au cours des dernières années, Anthropic est progressivement devenue l'une des entreprises les plus surveillées sur le marché de l'IA d'entreprise. Il renforce la programmation, intègre des capacités de modèle dans les flux de travail des développeurs et fournit des services à plus forte valeur ajoutée aux entreprises clientes. Selon les données divulguées par Reuters, les revenus d'Anthropic en 2025 atteindront 4,59 milliards de dollars, et les revenus du premier semestre 2026 augmenteront encore pour atteindre 16,29 milliards de dollars.
Mais les documents du prospectus ont également révélé un autre aspect : au premier semestre 2026, la perte nette d'Anthropic a atteint 80,7 milliards de dollars. De ce montant, environ 72,4 milliards de dollars américains provenaient des variations de la juste valeur des billets convertibles et ne reflétaient pas les sorties de trésorerie. La véritable perte d'exploitation était d'environ 693 millions de dollars.
Mais ce qui rend difficile la respiration des investisseurs, c'est que le prospectus d'Anthropic prévoit un engagement d'au moins 518 milliards de dollars pour l'achat de puissance de calcul au cours des dix prochaines années, dont environ 80 % ne peuvent être annulés ou doivent être payés quelle que soit l'utilisation.
Dans le cadre de cette introduction en bourse, Anthropic prévoit de lever 100 milliards de dollars américains. Depuis sa création, Anthropic a levé un total de 150 milliards de dollars américains.
Le marché boursier américain a déjà exprimé ses inquiétudes concernant les énormes dépenses consacrées aux infrastructures d'intelligence artificielle, et la cotation d'Anthropic a réveillé les nerfs fragiles du marché.
Les initiés du secteur ont fait remarquer que cette liste était d'une grande importance. Si tout ne se passe pas bien, c’est l’ensemble du marché qui sera entraîné vers le bas.
OpenAI, qui suivait autrefois Anthropic, a également tourné fréquemment récemment. D’une part, elle se tourne vers des modèles à bas prix. Le 26 octobre, OpenAI a lancé une nouvelle génération de modèle de milieu de gamme GPT-6.1 Terra, qui utilise des prix d'appel plus bas et des capacités de fonctionnement informatique comme arguments de vente importants.
De ce côté-ci de l'océan, DeepSeek, qui a toujours mis l'accent sur la rentabilité, a relevé à plusieurs reprises son plan de financement actuel. Aux dernières nouvelles, son nouveau cycle de financement dépasse les 100 milliards de yuans et l'entreprise s'est engagée dans une voie d'expansion audacieuse. Un certain nombre de personnes proches du dossier ont révélé à Phoenix Technology que l'équipe de DeepSeek s'est développée rapidement ces derniers temps et que "l'argent collecté doit toujours être dépensé dans des endroits raisonnables". Plus il y a de financement, plus DeepSeek doit faire de choses.
La concurrence mondiale en matière d'IA devient plus intense que jamais.
Anthropic, un modèle commercial, a subi une perte énorme de 80,7 milliards de dollars
Dans l'industrie mondiale de l'IA, Anthropic a toujours été un cadre de référence représentatif.
Contrairement aux produits qui dépendent principalement du trafic des consommateurs, Anthropic part de la programmation et des services d'entreprise et établit progressivement sa propre voie commerciale. Claude a accumulé des utilisateurs parmi la communauté des développeurs, et les entreprises clientes achètent des fonctionnalités de modèle via des appels API, des abonnements payants, etc. Un modèle n'est pas seulement une fenêtre de discussion, mais un outil de production qui entre dans le développement de logiciels, le traitement des connaissances et les processus métier.
L'attrait de cette voie est simple : les entreprises sont prêtes à payer pour des outils susceptibles d'améliorer la productivité, et les scénarios à forte valeur ajoutée ont généralement une logique de paiement plus claire que les applications grand public ordinaires.
En particulier dans le domaine de la programmation, la valeur de l'IA ne se reflète plus seulement dans sa capacité à répondre avec précision aux questions, mais également dans sa capacité à réaliser l'écriture de code, le débogage, les tests et l'exécution de tâches complexes. Pour les entreprises, si le modèle permet de raccourcir le cycle de développement et de réduire la duplication des tâches, il existera une base de paiement relativement concrète.
Lorsqu'un PDG de la branche IA a communiqué avec Ifeng.com Technology, il a estimé qu'Anthropic était un exemple important du modèle commercial de l'IA. "Tout le monde a initialement découvert que le codage de l'IA avait de fortes capacités de transformation commerciale. Cela est venu d'abord d'Anthropic. Maintenant, Anthropic a commencé à fabriquer des produits pharmaceutiques basés sur l'IA, et il y en aura certainement d'autres à suivre dans le futur."
Mais la qualité des revenus et la qualité des bénéfices sont deux choses différentes.
Selon l'examen par Reuters des documents de prospectus d'Anthropic, la perte d'exploitation de la société en 2025 s'élèvera à environ 8,06 milliards de dollars américains, et sa perte d'exploitation au premier semestre 2026 sera d'environ 693 millions de dollars américains. Ses dépenses en informatique et en infrastructure au cours de la même période se sont élevées à près de 9 milliards de dollars, soit une augmentation significative par rapport aux 2,3 milliards de dollars environ de la même période de l'année dernière.
Cela signifie que l'activité d'Anthropic se développe effectivement rapidement, mais les coûts en ressources nécessaires pour soutenir l'expansion de l'entreprise ne peuvent être ignorés.
Chaque jeton vendu par une entreprise modèle n'est pas généré à partir de rien. La formation nécessite de la puissance de calcul, et l'inférence nécessite de la puissance de calcul. L'expansion de l'échelle des utilisateurs et l'augmentation de la complexité des tâches continueront également à augmenter la consommation de ressources informatiques. En particulier, lorsque l'IA passe de la simple réponse à des questions à des agents de programmation et à l'exécution de tâches complexes, le modèle peut nécessiter davantage de cycles de raisonnement, d'outils d'appel et de vérifications répétées, et la structure des coûts derrière une tâche unique changera également.
Ce n'est pas parce que les entreprises clientes sont prêtes à payer que l'entreprise dispose naturellement d'une marge bénéficiaire suffisamment élevée. Si la croissance des revenus nécessite un investissement continu dans une puissance de calcul accrue, il se peut qu’il n’y ait pas de simple corrélation positive entre l’expansion de l’échelle et l’amélioration des bénéfices.
Une autre pression à laquelle Anthropic est confronté est son engagement à long terme en matière d'achat de puissance de calcul. Reuters a rapporté que la société avait signé des accords de services cloud, de ressources informatiques et d'infrastructure à grande échelle avec plusieurs partenaires, avec des engagements connexes dépassant 500 milliards de dollars au cours des dix prochaines années.
Les affaires d'Anthropic ne sont pas sans progrès. Au lieu de cela, la croissance des revenus et l’expansion de la clientèle des entreprises suggèrent que le marché paie pour les capacités de son modèle. Mais ce qui laisse perplexe le monde extérieur, c’est le modèle économique lui-même. À mesure que les capacités des modèles continuent de s’améliorer, les coûts d’inférence peuvent-ils diminuer simultanément ? Lorsque davantage de tâches seront confiées à l’IA, le prix que les clients sont prêts à payer pourra-t-il couvrir l’intégralité du coût des modèles, de la puissance de calcul et de la fourniture de services ?
Avec le soutien de divers "propriétaires de chaînes", il existe toujours une autre façon d'ouvrir la source
Si Anthropic représente une voie qui part de scénarios de grande valeur et génère progressivement des revenus commerciaux, alors une autre révélation que DeepSeek apporte à l'industrie est que le coût lui-même peut également faire partie de la compétitivité du modèle.
DeepSeek a provoqué un choc précoce dans l'industrie. L'une des raisons importantes est qu'elle a amené le marché à réexaminer le coût de la formation et l'utilisation de grands modèles. Le monde extérieur s’est concentré sur la performance de son modèle et sur la divulgation associée des coûts de formation. Mais pour la commercialisation, ce qui est plus important qu'un certain nombre de formations est de savoir si le faible coût peut être étendu au déploiement, à l'inférence et à l'utilisation réelle du modèle.
Les données d'OpenRouter montrent qu'en termes de volume d'appels, le modèle de DeepSeek s'est classé premier sur la liste hebdomadaire de la plateforme pendant trois semaines consécutives. En outre, des modèles tels que minimax, Zhipu et Tencent figurent également depuis longtemps parmi les cinq premières plateformes en termes de volume d'appels.
La voie suivie par DeepSeek offre une direction qui mérite d'être étudiée : les capacités du modèle ne se limitent pas à la mise en œuvre de paramètres en constante augmentation et à l'empilement de la puissance de calcul. La conception de l'architecture, les méthodes de formation, l'efficacité de l'inférence et la planification des ressources peuvent toutes affecter le coût unitaire final.
Plus important encore, la baisse des coûts modifiera la façon dont les modèles sont commercialisés.
Ce seront deux idées de développement complètement différentes.
Le département américain de la Sécurité intérieure a récemment ordonné aux agences fédérales de supprimer complètement les produits DeepSeek et les services tiers développés sur la base de ses modèles. DeepSeek a annoncé presque simultanément qu'il ouvrirait entièrement son cadre d'inférence interne DeepInfer et serait compatible avec les deux principales plates-formes informatiques de NVIDIA et Huawei Ascend. Derrière cette comparaison dramatique, cela souligne le même fait : DeepSeek a été placé au premier rang de la concurrence mondiale en matière d’IA, et la façon dont il a choisi de réagir n’est pas de rétrécir, mais d’élargir sa base technologique.
Récemment, de nombreux médias ont rapporté que DeepSeek était sur le point de finaliser un financement d'environ 100 milliards de yuans. Depuis septembre, l'ampleur de ce tour de financement a été « pourchassé » : le plan initial était de 50 milliards, qui a été porté à mi-chemin à 80 milliards, pour finalement tomber à 100 milliards. En incluant le premier tour d'environ 51 milliards de yuans en juin, DeepSeek a attiré un total d'environ 150 milliards de yuans en six mois, et sa valorisation pré-monétaire reste à 500 milliards de yuans.
La gamme d'investissements est sans précédent. Selon les statistiques de l'automédia « The Tide of Money », ce tour de table a réuni plus de 20 institutions d'investissement. Les anciens actionnaires du tour précédent, tels que IDG Capital, Shixiang Technology, Zhengxingu Capital, Monolith, CATL, Tencent et Guozhi Investment, continuent de participer à ce tour de financement. Les nouveaux investisseurs incluent China Mobile, China Telecom, China Life Investment, Stony Brook Capital de GigaDevice, SMIC Juyuan, Boyu Capital, CPE Yuanfeng, Gaorong Capital, Legend Capital, CITIC Investment, Meituan Longzhu, Hengdian Capital, Geely Capital et d'autres institutions. Il est également entendu que ce cycle de financement a attiré la participation indirecte d'un grand nombre de sociétés cotées et de capitaux industriels, notamment Muyuan Co., Ltd., Zhihu, Century Huatong, Perfect World, Giant Network, Dahua Co., Ltd., etc. Il est difficile de lister tous les participants.
Il n'est pas difficile de voir que Liang Wenfeng attache une grande importance à la valeur industrielle lors du choix des investisseurs. Par exemple, en termes d'énergie, elle dispose de réserves solides dans le système de Ningde et le système d'innovation GigaDevice, étroitement lié aux puces de mémoire nationales.
Face à d'énormes investissements, DeepSeek est également confronté au problème de « dépenser de l'argent ». Une personne proche de DeepSeek a déclaré à ifeng.com que DeepSeek prévoyait une nouvelle voie de croissance pour les investisseurs, qui comprend une expansion massive de l'équipe.
Dès que le premier cycle de financement d'environ 51 milliards de yuans a été réglé en juin, DeepSeek a publié une annonce de recrutement le 25 juin, proposant clairement de « au moins doubler la taille de tous les départements » et d'ouvrir 33 postes en même temps, couvrant sept secteurs majeurs : recherche et développement technologique, infrastructure informatique, mise en œuvre de produits, recherche d'algorithmes de pointe et fonctions complètes. Elle recrute même des emplois en infrastructure de centres de données à Ulanqab.
En septembre, Cui Tianyi, le chef de l'équipe DeepSeek Harness, a publié environ 150 quotas de recrutement en même temps sur les plateformes sociales. Selon ses propres termes, la demande était « sans précédent ». DeepSeek est également généreux en matière d’avantages sociaux. Il est rapporté que DeepSeek a offert à un stagiaire de la classe Yao de l'Université Tsinghua un salaire quotidien avant impôts de 5 500 yuans et un salaire mensuel de plus de 120 000 yuans ; l'échelle salariale mensuelle pour les postes d'ingénieur R&D système de base recrutés par l'école se situe entre 60 000 et 90 000 yuans.
Mais Liang Wenfeng a toujours maintenu la simplicité et la discrétion. Une personne proche de DeepSeek a déclaré à ifeng.com que les bureaux de DeepSeek se trouvent principalement à Pékin et à Hangzhou, et que Liang Wenfeng loue une maison à Pékin depuis longtemps et que la disposition des pièces a toujours été très simple.
Le rapport qualité-prix commence à tout dominer
Parmi les nombreux géants de l'IA, OpenAI a toujours été le plus influent.
Au départ, ils recherchaient la limite supérieure de l'intelligence des modèles et voulaient autrefois conquérir le marché du C-end. Ils rêvaient même d’être un « WeChat à l’ère de l’IA » pour tout connecter.
Mais face à d'énormes pertes et à des revenus dépassés, OpenAI a une fois de plus appris d'Anthropic et a conquis le domaine du codage de l'IA afin de parvenir à une meilleure commercialisation.
Aujourd’hui, l’approche d’OpenAI devient de plus en plus DeepSeek. Le 23 septembre de cette année, GPT-6 Sol et Luna sont sortis en même temps. Le prix d’entrée de l’API de Luna a été ramené à 0,1 $ US par million de jetons, ce qui est un prix plancher.
Le 7 octobre, soit un demi-mois plus tard, OpenAI a poussé Luna directement vers les utilisateurs gratuits, couvrant l'ensemble de la population ChatGPT ; les utilisateurs payants ont reçu Sol et les utilisateurs gratuits ont reçu Luna.
GPT-6.1 Terra, sorti le 26 octobre, se positionne dans la série de modèles de milieu de gamme d'OpenAI, axé sur les opérations informatiques et les tâches de bureau quotidiennes. Son prix standard API est 50 % inférieur à celui de la génération précédente GPT-5.6 Terra ; OpenAI affirme également que dans certains tests de tâches, Terra peut terminer le travail à un coût bien inférieur à celui du modèle phare.
Cependant, certaines personnes dans l'industrie pensent que « OpenAI est encore en phase de swing. Cela se voit au fait qu'ils créent des modèles d'intelligence incarnée. Par rapport à Anthropic, OpenAI est souvent très dynamique, mais elle sera bientôt éduquée par le marché et fera des affaires rentables.
Après tout, le volume du marché des grands modèles est évident pour tous. Si vous ne parvenez pas à continuer à établir des avantages et à créer une bonne page d’accueil, celle-ci sera bientôt de courte durée.
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