Anthropic : 518 milliards de calcul pour une IA non rentable

Imaginez une entreprise qui encaisse moins de 5 milliards de dollars par an, perd 42 milliards, et vient de signer pour 518 milliards de dollars de puissance de calcul. C’est exactement ce que révèle un brouillon confidentiel d’Anthropic, le créateur de Claude, obtenu par Reuters et rapporté le 28 septembre 2026. Quatre cinquièmes de ces engagements ne peuvent plus être annulés. Et pourtant, aucun de ces chiffres ne s’équilibre aujourd’hui. Mais tout est déjà signé.

Un gouffre financier qui défie toute logique

Anthropic a discrètement déposé un projet de prospectus auprès de la SEC en juin dernier. Le document qui a fuité dresse un portrait saisissant : le chiffre d’affaires a été multiplié par douze pour atteindre près de 4,6 milliards de dollars en 2025. Mais la perte nette s’élève à 42 milliards, dont environ 34 milliards de charges comptables liées à des actions futures. La perte opérationnelle, elle, est passée de 2,98 milliards en 2024 à 8,06 milliards en 2025.

Autrement dit, chaque dollar gagné s’accompagne de plusieurs dollars brûlés. Et ce n’est pas près de s’arrêter : l’entreprise a engagé 518 milliards de dollars pour du calcul, soit environ 113 fois ses ventes actuelles. Quatre cinquièmes de ces contrats sont verrouillés, non annulables. Avec seulement 20 milliards en banque, la marge de manœuvre semble mince. Mais Anthropic n’est pas seule dans ce cas : le secteur entier vit sous perfusion de capitaux .

Pourquoi les laboratoires d’IA dépensent sans compter

La course à l’intelligence artificielle générale (AGI) impose des moyens colossaux. Entraîner un modèle comme Claude ou GPT-6.1 nécessite des milliers de GPU fonctionnant en permanence, refroidis, alimentés, interconnectés. Chaque génération de modèle coûte plus cher que la précédente. Et la demande des utilisateurs explose, ce qui pousse à déployer toujours plus d’infrastructure.

Mais il y a une autre raison, plus stratégique : la peur de manquer le coche. Les entreprises comme Anthropic, OpenAI ou Google savent que celui qui disposera de la plus grande puissance de calcul pourra entraîner les meilleurs modèles. Alors elles signent des contrats pluriannuels massifs, souvent avec des clauses de non-annulation, pour bloquer les capacités disponibles. C’est une course aux armements où le premier arrivé rafle la mise.

Le fournisseur qui prête de l’argent pour acheter ses puces

Détail savoureux : le principal fournisseur d’Anthropic a accepté de lui prêter de l’argent pour louer ses propres puces. Une forme de vente forcée à crédit qui illustre la circularité du financement. Les géants du calcul – Nvidia, AMD, ou les hyperscalers – deviennent à la fois fournisseurs, créanciers et parfois actionnaires. Cette interdépendance rend le système fragile : si un maillon casse, tout l’édifice vacille.

Les modèles d’IA sont-ils condamnés à brûler du cash ?

La question mérite d’être posée. Un modèle de langage coûte des dizaines de millions de dollars à entraîner, puis des millions à faire tourner chaque jour. Les revenus, eux, arrivent lentement. Les abonnements à Claude ou ChatGPT rapportent, mais pas assez pour couvrir les coûts actuels. Les entreprises misent sur une croissance exponentielle : demain, l’IA sera partout, et les marges suivront.

En attendant, elles lèvent des fonds, signent des contrats géants et repoussent la rentabilité à plus tard. C’est une stratégie risquée, mais assumée. Car dans cette course, celui qui ralentit perd. Actualites Technologiques