Le 8 octobre 2026, un chiffre a fait vaciller Wall Street. OpenAI a indiqué à ses investisseurs un « run rate » d'environ 50 milliards de dollars, quand le marché en attendait 70.

Le run rate, c'est la façon la plus simple de mesurer une entreprise qui grandit très vite : on prend le chiffre d'affaires du dernier mois et on le multiplie par douze.

Vingt milliards d'écart. Ce jour-là, CoreWeave a perdu près de 8 %, Oracle 5,5 %, Nvidia 3 % : trois entreprises qui construisent, louent ou équipent les centres de données dont OpenAI a besoin.

Puis la clarification est venue : les 70 milliards étaient un chiffre brut, tout ce que les clients paient, les 50 un chiffre net, ce qui reste à OpenAI une fois reversée la part de ses partenaires, Microsoft en tête. Deux mesures différentes, donc une panique pour rien.

C'est la lecture rassurante, et elle a un défaut : elle suppose que le marché est bête. Il existe une autre lecture, défendue dans le podcast Silicon Carne par Carlos Diaz et un investisseur et une investisseuse spécialisés dans la tech, Frédéric Binquet et Raphaëlle Dornano.

Le marché a parfaitement compris. Il a compris que la croissance d'OpenAI ralentissait, et que si elle ralentit, OpenAI devra renégocier des engagements colossaux pris envers Nvidia, Oracle et CoreWeave. Ce sont ces engagements, bien plus que la valorisation, qui constituent le vrai sujet. Voici leur raisonnement, maillon par maillon.

OpenAI est l'une des entreprises privées les plus chères au monde. Elle n'a jamais gagné d'argent, et elle projette elle-même d'en consommer environ 278 milliards de dollars entre 2026 et 2030.

Pourtant, toute la Silicon Valley s'est alignée sur sa croissance : les hyperscalers, ces géants qui possèdent les centres de données où tournent les modèles, les fabricants de puces, les constructeurs de data centers. Les quatre principaux hyperscalers dépensent environ 725 milliards d'investissements cette année, et une part croissante de cet argent est empruntée.

D'où le débat qui agite les marchés : les pessimistes disent « c'est l'an 2000 en pire », valorisations délirantes et financement circulaire, où Nvidia investit dans OpenAI, qui achète des puces à Nvidia ; les optimistes répondent qu'en 2000 on avait construit des tuyaux sans usages, alors qu'aujourd'hui la demande déborde.

Les deux invités refusent ce choix, et c'est ce qui rend leur position intéressante : très optimistes sur la technologie, très pessimistes sur la manière dont elle est financée. On peut être convaincu que l'IA transformera toute l'économie, et penser qu'une entreprise donnée a signé des contrats qu'elle ne pourra pas honorer.

L'histoire qu'OpenAI raconte à ses investisseurs, c'est sa valorisation : 86 milliards, puis 157, 300, 500, et 852 milliards en mars 2026 lors d'une levée de 120 milliards. Le tour en discussion aujourd'hui, environ 30 milliards à 1 400 milliards, est encore un record.

Mais regardez le rythme : les tours précédents multipliaient la valorisation par 1,7 à 1,9 ; celui-ci, par 1,6. Ça monte, de moins en moins vite.

Raphaëlle Dornano balaie pourtant la question : la valorisation n'est pas le sujet, elle n'est que la conséquence de deux autres questions.

OpenAI vend des « tokens », des morceaux de texte traités par ses modèles ; chaque question posée, chaque ligne de code générée, se facture ainsi. Et elle vend deux types de modèles : ceux « à la frontière », les plus puissants et les plus chers du moment, et des modèles plus petits, suffisants pour la plupart des tâches.

Le fondateur de Cognition, une start-up de code par IA, a lancé une estimation qui a obsédé Dornano tout un week-end : seuls 2 à 5 % du travail réalisé par les IA aurait réellement besoin des modèles à la frontière. Tout le reste peut se faire avec des modèles plus petits, y compris les modèles ouverts et gratuits de Mistral ou des laboratoires chinois.

Pourquoi est-ce un problème ? Parce que le prix des tokens s'effondre, à un rythme que Dornano juge sans précédent historique, et que seuls les modèles à la frontière échappent à cette chute. Le revenu d'OpenAI repose donc sur une petite fraction d'usages premium, pendant que l'immense majorité du marché migre vers le bon marché.

Les chiffres cités dans l'émission le confirment : sur OpenRouter, une plateforme où les développeurs choisissent librement leur modèle, les modèles chinois ouverts capteraient environ 60 % des tokens, l'inverse d'il y a six mois ; chez Vercel, les modèles ouverts représenteraient 56 % des tokens mais 14 % des dépenses.

Les gens utilisent massivement le gratuit et ne paient encore qu'aux laboratoires fermés. La question, c'est combien de temps ça dure.

OpenAI a réagi, en divisant par deux le prix de ses nouveaux modèles fin septembre et en lançant un système de routage : la requête arrive, un aiguillage l'envoie vers un modèle dix fois moins cher si la tâche ne mérite pas mieux.

C'est rationnel pour le client. Pour le laboratoire, c'est organiser soi-même la baisse de son revenu par requête.

Dornano résume : le routage est la question à mille milliards des prochains mois, et toutes les projections de revenus reposent dessus.

Binquet a fait le calcul comparé avec Anthropic, en précisant que les bases diffèrent, OpenAI communiquant en net et Anthropic en brut. Sur 2026, Anthropic aurait grandi environ trois fois plus vite.

Mais son point n'est pas la vitesse, c'est la qualité du revenu, avec une image volontairement brutale : vendre des billets de 100 dollars pour 50 dollars, c'est un business qui croît très vite, mais ce n'est pas un business.

La question n'est donc pas qui croît le plus, mais qui vend à qui. Selon lui, Anthropic réalise 80 % de son chiffre avec des entreprises et via son API, l'accès technique que les sociétés intègrent dans leurs propres logiciels ; OpenAI, la moitié, le reste venant du grand public et des abonnements ChatGPT.

Or un client entreprise accepte de payer plus cher quand l'offre s'améliore ; un consommateur, beaucoup moins.

OpenAI le sait et revient vite sur ce terrain, son outil de code Codex reprenant des parts de marché. Mais pour les invités, la légitimité entreprise reste du côté d'Anthropic.

Un troisième signal, plus discret : OpenAI a déposé son dossier d'introduction en Bourse en juin, puis l'a reportée à 2027 en invoquant des questions de sécurité et de réglementation, le jour même où Donald Trump disait aux dirigeants de l'IA que le gouvernement ne s'en mêlerait pas.

Carlos Diaz propose une autre explication : OpenAI sait que ses revenus font du chiffre, mais que la croissance de sa valorisation est en panne.

Et si les tours ne progressent plus au même rythme, c'est un vrai problème. Pourquoi ? C'est ici qu'arrive la pièce centrale.

Pour faire tourner ses modèles, OpenAI a signé des engagements d'achat de puissance de calcul auprès d'Oracle, de CoreWeave, de Nvidia et d'autres. Binquet les estime à environ 750 milliards de dollars, dont 80 % en « take-or-pay ».

Le terme vient de l'industrie du gaz, et il dit une chose simple : vous avez signé pour un volume, vous le payez, que vous l'utilisiez ou non. Économiquement, c'est une dette, un montant dû quoi qu'il arrive.

Faites le calcul avec lui. 80 % de 750 milliards, c'est 600 milliards à payer de toute façon ; étalés sur cinq ans, 120 milliards par an ; et comme une entreprise a d'autres coûts, il lui faut environ 150 milliards de revenus annuels pour les couvrir.

Or OpenAI est à 50 milliards de run rate, 70 attendus fin 2026. Il faudrait plus que doubler en 2027.

Possible, dit Binquet, mais OpenAI doit le démontrer très clairement, et elle ne pourra pas lever cet argent en Bourse puisqu'elle a reporté son introduction.

Dornano apporte alors ce qu'elle appelle une bonne nouvelle, et c'est le passage qui boucle le dossier. Dans ses propres projections, en tenant compte du routage et de la déflation des tokens, elle arrive à un peu plus de 100 milliards de revenus pour OpenAI fin 2027, deux fois moins que les estimations les plus optimistes.

Posez les deux chiffres côte à côte : il faut 150 milliards pour couvrir les engagements, les projections en donnent 100. Il manque 50.

Et combien OpenAI cherche-t-elle à lever en ce moment ? Une trentaine de milliards. Soudain tout fait sens.

Cette levée n'est pas une levée de croissance : c'est une levée destinée à combler, avec du capital, l'écart entre ce qu'OpenAI gagne et ce qu'elle doit payer.

Et il faut aller chercher ces 30 milliards auprès de fonds qui ne sont pas les investisseurs historiques, dans une course rapportée contre l'introduction en Bourse d'Anthropic, attendue dès novembre, qui capterait une partie du même appétit. Ce capital marginal est le plus difficile à trouver.

C'est le moment où une histoire de start-up devient une histoire d'économie entière. OpenAI est le premier client de toute une chaîne.

Oracle lui doit environ 300 milliards de son carnet de commandes de 664 milliards, près de la moitié ; CoreWeave en dépend, selon les invités, pour les deux tiers ; Stargate, le projet géant de centres de données, repose presque entièrement sur elle ; Nvidia a pris une participation de 30 milliards dans son capital et, toujours selon les invités, organise des financements massifs pour que les laboratoires continuent d'acheter ses puces.

Au total, ils chiffrent à environ 2 000 milliards de dollars l'économie suspendue à une entreprise privée jamais rentable.

Dornano assume la conclusion : elle estime depuis des mois qu'il existe un risque non négligeable qu'OpenAI n'existe plus en 2029, non parce que la technologie est mauvaise, mais parce que le modèle de revenu et la structure de coûts sont trop fragiles.

Elle précise qu'elle investit sur cette thèse, qu'elle espère se tromper, et que quelqu'un viendrait très certainement en aide à OpenAI si nécessaire.

C'est ici que Binquet livre la distinction qui change tout. Il existe deux sortes de bulles : les bulles de valorisation se dégonflent, les bulles de crédit éclatent.

En 2000, c'était une bulle d'actions ; le Nasdaq a perdu 78 % en deux ans et demi, ce qu'on pensait valoir 100 valait 50, et beaucoup d'entreprises ont survécu.

Aujourd'hui, on est dans un cycle de crédit : des contrats take-or-pay, des emprunts, des engagements fixes.

Si OpenAI ne peut plus payer Oracle, Oracle ne peut plus rembourser ses propres créanciers, et le mécanisme se propage de proche en proche, avec beaucoup de levier dans le système.

Relisez maintenant le 8 octobre. Le jour où le marché a cru que la croissance d'OpenAI ralentissait, il n'a pas vendu OpenAI, qui n'est pas cotée. Il a vendu ses créanciers.

C'est le comportement d'un marché qui anticipe une renégociation d'engagements, pas une correction de valorisation. Pour Binquet, c'est le signe d'un début d'éclatement, pas d'un dégonflement.

Carlos Diaz termine sur ce qu'il entend beaucoup en France : ces Américains sont fous, la bulle va éclater, tant mieux, Mistral reprendra le leadership. Les deux invités répondent la même chose.

D'abord, l'arithmétique : selon Binquet, les deux tiers de la croissance américaine sont aujourd'hui indexés sur l'IA et ses chaînes de valeur ; si elle ralentit, la croissance mondiale ralentit, et l'Europe, plus exposée, serait touchée de façon disproportionnée. Un éclatement n'est pas une victoire européenne, c'est une récession européenne.

Ensuite, le fond : on ne peut pas désinventer une technologie. Ce qui éclaterait, ce n'est pas la valeur du service, qui est réelle, c'est un système de financement allé au-delà de l'économie réelle ; les modèles continueraient d'exister et d'être utilisés, de plus en plus.

Pour vous, la grille tient en trois distinctions, et elle vaut au-delà d'OpenAI.

Le conseil final de Binquet : ne pas se réjouir, se protéger, repérer les maillons les plus fragiles de la chaîne, et viser le leadership là où il reste accessible, l'adoption plutôt que la production des modèles.

La technologie va gagner. La question ouverte, c'est qui paiera les 600 milliards de factures qui ont permis de la construire.

La grille de cette édition vaut à votre échelle. Séparer la valorisation des engagements, c'est précisément ce qu'un bilan patrimonial fait pour vous : d'un côté ce que vous possédez, assurance-vie, PER, PEA, immobilier, comptes-titres ; de l'autre ce que vous devez, crédits, charges, fiscalité à venir.

Et entre les deux, une question que peu de gens se posent : quelle part de ce patrimoine dépend de la chaîne décrite plus haut ?

Si vous détenez un ETF Monde ou une gestion pilotée, vous êtes exposé à Nvidia, Microsoft ou Oracle, souvent sans l'avoir décidé.

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Trois marqueurs, tous datés des six prochains mois, que Binquet appelle « le moment de tous les dangers ».

Surveillez les créanciers, pas la valorisation.

Romain Gougeon,

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