Les leaders de l'intelligence artificielle, dont OpenAI et Anthropic, déploient des milliards de dollars de leur propre capital pour subventionner et garantir des rendements aux partenaires utilisant leurs produits, une forme d'ingénierie financière qui rappelle la bulle Internet et masque la demande réelle du marché.
Une nouvelle tendance est en train de remodeler discrètement l'industrie florissante de l'intelligence artificielle : des entreprises de premier plan, dont OpenAI et Anthropic, déploient des milliards de dollars pour financer l'adoption de leurs propres produits, soulevant des inquiétudes chez les analystes quant à la durabilité de leur croissance déclarée.
« Lorsqu'un vendeur paie des clients pour acheter ses produits, il n'est pas clair si la croissance de son chiffre d'affaires reflète une demande dynamique ou une volonté d'accepter des subventions », a déclaré Robert Pozen, maître de conférences à la MIT Sloan School of Management et ancien président de Fidelity Investments, dans une analyse récente. Il soutient que ces accords brouillent la distinction entre une croissance saine et une ingénierie financière artificielle.
L'ampleur de ces arrangements est substantielle. OpenAI contribue à hauteur de 1,5 milliard de dollars à une coentreprise connue sous le nom de DeployCo, qui vise à distribuer ses outils d'entreprise parmi les sociétés détenues par des firmes de capital-investissement comme TPG et Bain Capital. Selon les rapports, OpenAI a garanti à ces partenaires un rendement annuel minimum de 17,5 %. De même, Anthropic établit une coentreprise d'un milliard de dollars avec des firmes dont Blackstone, apportant 200 millions de dollars de sa propre trésorerie. Google d'Alphabet a également créé un fonds de 750 millions de dollars pour subventionner l'utilisation de ses modèles Gemini par de grands cabinets de conseil.
Cette stratégie de financement de ses propres ventes comporte des risques importants et présente des similitudes avec l'effondrement des équipements de télécommunications de la fin des années 1990. Des entreprises comme Lucent et Nortel ont prêté des milliards à leurs clients pour acheter leurs équipements, pour finalement faire face à des défauts de paiement et à des effondrements massifs lorsque l'environnement financier s'est dégradé. Bien que les accords actuels sur l'IA ne soient pas structurés comme des prêts, ils créent un dilemme similaire en gonflant potentiellement les chiffres d'affaires avec une demande subventionnée plutôt qu'organique. Pour les investisseurs, cela pose un défi critique avant les introductions en bourse (IPO) attendues de ces géants de l'IA.
La situation actuelle rappelle la bulle technologique de la fin des années 1990, où des fabricants d'équipements comme Lucent et Nortel offraient des financements étendus à leurs clients. Lucent a accordé entre 7 et 8 milliards de dollars de financement, tandis que Nortel a fourni plus de 3 milliards de dollars. La stratégie a d'abord semblé fructueuse, enregistrant les ventes comme des revenus et les prêts comme des actifs. Cependant, lorsque le marché s'est retourné en 2000-2001, les clients ont fait défaut, entraînant des pertes catastrophiques. Lucent a affiché une perte de 16 milliards de dollars en 2001, et le cours de son action s'est effondré, passant d'un sommet de 84 dollars à seulement 76 cents. Nortel a connu un sort similaire, dépréciant près de 16 milliards de dollars et faisant face à des accusations de la SEC pour reconnaissance inappropriée de revenus. Cet épisode sert d'avertissement sur les dangers d'une entreprise finançant sa propre croissance.
Ces accords de financement créent des incitations faussées qui pourraient ne pas servir le marché à long terme. Les firmes de capital-investissement, attirées par des rendements garantis, pourraient imposer le déploiement rapide d'outils d'IA au sein des sociétés de leur portefeuille, indépendamment du besoin réel ou de l'adéquation. Une étude récente du MIT a souligné que 95 % des projets d'IA générative dans les entreprises interrogées ne parviennent pas à produire une valeur significative, suggérant un profond décalage entre les mandats descendants et l'utilité sur le terrain. Comme l'a noté un dirigeant du secteur, une véritable adoption nécessite de laisser les employés faire partie du processus, et non de se contenter d'utiliser secrètement leurs propres outils préférés pendant que le plan de l'entreprise bat de l'aile. Lorsque des consultants de cabinets comme McKinsey ou Deloitte sont incités par un fonds Google de 750 millions de dollars, leurs recommandations peuvent être influencées par la subvention plutôt que par une évaluation neutre du meilleur modèle d'IA — qu'il provienne d'Anthropic, de Google ou d'OpenAI — pour le problème spécifique du client.
Alors que les entreprises d'IA se dirigent vers d'éventuelles introductions en bourse, ces pratiques exigent un examen intense de la part des investisseurs. OpenAI devrait enregistrer une perte de près de 14 milliards de dollars en 2026, même avec un chiffre d'affaires annualisé en forte hausse. Le rendement garanti de 17,5 % à ses partenaires de capital-investissement pourrait exposer OpenAI à des pertes allant jusqu'à 700 millions de dollars par an si la coentreprise est sous-performante. Les investisseurs doivent exiger de la transparence et poser des questions critiques. Quel pourcentage du chiffre d'affaires provient de ces canaux subventionnés ? Quels sont les taux de renouvellement pour les clients non soutenus par ces incitations financières ? Les contrats sont-ils liés aux résultats livrés ou simplement à une tarification logicielle traditionnelle ? Sans réponses claires, le marché risque de récompenser l'ingénierie financière plutôt que la création d'une valeur durable à long terme basée sur une demande réelle des clients.
Cet article est à titre informatif uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.
