Sarah Friar, directrice financière d'OpenAI, a précédemment publié un article intitulé «Faisons croître de concert la taille de l'entreprise et la valeur intellectuelle.L'article, intitulé « (Une entreprise qui évolue au rythme de la valeur de l'intelligence) », a révélé de manière inattendue les secrets fondamentaux de cette société non cotée en bourse : sa puissance de calcul et ses données de croissance du chiffre d'affaires. Cette initiative a été interprétée par les observateurs extérieurs comme une tentative d'OpenAI de redéfinir délibérément son positionnement sur le marché, cherchant à prouver qu'elle n'est pas seulement une entreprise de logiciels, mais aussi un fournisseur d'« infrastructure d'IA » qui contrôle des facteurs clés de productivité.
Dans son article, Sarah Friar explique systématiquement la logique d'expansion d'OpenAI et révèle une relation linéaire surprenante : l'investissement dans la puissance de calcul se traduit directement par une forte augmentation des revenus.
La puissance de calcul a été multipliée par dix, et les revenus ont été multipliés par dix en parallèle.
Le chiffre le plus frappant de l'article est la courbe de croissance d'OpenAI au cours des trois dernières années. Sarah Friar souligne que la puissance de calcul disponible d'OpenAI a plus que doublé, passant de 0.2 GW en 2023 à 0.6 GW en 2024, et devrait atteindre environ 1.9 GW en 2025.
Parallèlement, son chiffre d'affaires récurrent annuel (ARR) a également affiché une remarquable synchronisation : de 60 milliards de dollars en 2023, à 200 milliards en 2024, pour atteindre plus de 20 milliards en 2025. Sarah Friar a déclaré que la courbe de croissance du chiffre d'affaires est synchronisée avec l'expansion de la puissance de calcul, ce qui signifie que la « demande » n'est pas le frein, mais bien la « puissance de calcul », facteur clé limitant le développement de l'IA. Plus la puissance de calcul sera importante, plus l'adoption par les clients et la monétisation seront rapides.
Cycle du modèle économique : De ChatGPT à l’API
Pour dissiper les inquiétudes liées à la « commercialisation croissante », Sarah Friar a souligné que la taille des entreprises devait croître de pair avec leur valeur intellectuelle. Elle a présenté un cycle de vie complet :
• Niveaux gratuits et publicités :Financé par la publicité et les entreprises. Cela fait écho au récent lancement d'OpenAI…Solution « ChatGPT Go »En introduisant un mécanisme publicitaire pour subventionner les coûts élevés d'inférence, l'IA peut devenir plus accessible à un plus large éventail de groupes sensibles aux prix.
• Modèle d'abonnement :Elle propose des solutions pour les consommateurs (Plus/Pro) et les équipes d'entreprise.
• API basées sur la mesure :En reliant l'IA aux charges de travail réelles, elle peut être intégrée aux processus d'ingénierie, de marketing et financiers d'une entreprise.
Par ailleurs, Sarah Friar a également prédit qu'à mesure que l'IA s'implantera dans des domaines tels que la recherche scientifique et le développement de médicaments, de nouveaux modèles économiques tels que les « licences » et la « tarification basée sur les résultats » émergeront à l'avenir.
N'étant plus exclusivement fidèle à Microsoft ? Transition vers une stratégie multi-fournisseurs.
Un autre signal important est le changement de stratégie en matière de chaîne d'approvisionnement. Sarah Friar a révélé qu'il y a trois ans, OpenAI dépendait d'un seul fournisseur de puissance de calcul (laissant entendre qu'il s'agissait de Microsoft Azure), mais qu'elle s'est désormais orientée vers une stratégie multi-fournisseurs et multi-matériels. Elle considère la puissance de calcul comme un « portefeuille » géré de manière proactive afin d'améliorer la stabilité à long terme et la rentabilité.
Analyse des points de vue
OpenAI a choisi de publier cet article début 2026 pour vérifier l'équation de rentabilité opérationnelle « énergie = puissance de calcul = revenus ».
Par le passé, le marché a manifesté un certain scepticisme quant à la conformité des modèles de langage à grande échelle (LLM) aux lois d'échelle, se demandant si la simple augmentation de la puissance de calcul pouvait encore engendrer une hausse proportionnelle de l'intelligence. Cependant, les 200 milliards de dollars de revenus d'OpenAI ont démontré que, du moins en termes de monétisation commerciale, les lois d'échelle restent valides. Ceci explique également pourquoi les géants de la tech ont récemment racheté des centrales nucléaires et construit des centres de données de l'ordre du gigawatt (GW), car celui qui contrôle l'électricité contrôle la machine à imprimer de l'argent de demain.
Deuxièmement, le lancement de ChatGPT Go et de son modèle publicitaire marque l'entrée officielle des services d'IA dans l'ère de la monétisation segmentée. OpenAI a constaté qu'un abonnement mensuel de 20 $ était insuffisant pour couvrir la croissance exponentielle de ses coûts. En acquérant une quantité massive de données et d'utilisateurs grâce à une version à bas prix financée par la publicité (ChatGPT Go), puis en générant des marges bénéficiaires élevées grâce aux abonnements premium et aux API d'entreprise, ce modèle hybride « gratuit + payant » deviendra la norme dans le secteur de l'IA.
Enfin, OpenAI se présente comme un fournisseur d'« infrastructure d'IA », ce qui indique que ses ambitions dépassent la simple création d'un chatbot. L'entreprise vise à devenir le fournisseur de services publics de l'ère de l'IA ; que vous développiez de nouveaux médicaments, écriviez des programmes ou fassiez du marketing, vous devrez tous vous connecter à l'infrastructure d'OpenAI et payer en fonction de la consommation de ressources (puissance de calcul).
