80 milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel pour les startups spécialisées en IA : 90 % sont captés par deux seules entreprises
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80 milliards de dollars de chiffre d’affaires annuel pour les startups spécialisées en IA : 90 % sont captés par deux seules entreprises
Ce n’est pas un système où le gagnant remporte tout, c’est un système où le gagnant renverse la table.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur｜Huá Lín Wǔ Wáng
Éditeur｜Jìng Yǔ
L’IA, le secteur le plus dynamique de ces deux dernières années, a attiré une foule d’entrepreneurs désireux de concrétiser leur rêve d’« AGI ». Pourtant, dans ce domaine surpeuplé, la concentration des investissements et des revenus est encore plus marquée que celle observée à l’époque de l’internet.
Selon une récente analyse publiée par The Information, les revenus annuels cumulés des 34 principales startups IA atteignent désormais environ 80 milliards de dollars, soit une hausse de 112 % en seulement six mois.
Ce chiffre semble prometteur, comme si tout le secteur était en pleine accélération. Mais un examen plus approfondi révèle une donnée glaçante :
OpenAI et Anthropic se partagent à elles seules 89 % de ces 80 milliards de dollars.
Les 32 autres entreprises doivent se partager les 11 % restants.
Examinons d’abord l’ampleur réelle de ces deux chiffres.
Le chiffre d’affaires annuel d’Anthropic dépasse déjà 30 milliards de dollars. Celui d’OpenAI, quant à lui, s’élève, selon ses propres déclarations, entre 24 et 25 milliards de dollars. Ensemble, leurs revenus annuels totalisent environ 55 milliards de dollars.
Il s’agit là de deux « startups » fondées il y a moins de dix ans — et ce sont bien des revenus annuels réels, non pas une bulle d’évaluation, mais bien un flux tangible de trésorerie entrant dans leurs comptes bancaires.
Ce qui mérite encore plus d’attention, c’est la logique de croissance propre à chacune des deux entreprises.
Le moteur des revenus d’OpenAI repose principalement sur les abonnements grand public à ChatGPT : passage progressif de l’accès gratuit aux offres Plus, Team, puis Enterprise. Cette stratégie permet une croissance rapide, mais elle heurte un plafond naturel — la volonté et la capacité de paiement des consommateurs étant limitées ; par ailleurs, ce marché dépend fortement de la qualité perçue de l’expérience utilisateur : dès qu’un concurrent lance un produit plus performant, le coût de basculement pour les utilisateurs est quasi nul.
Anthropic, elle, a choisi une autre voie. Dès sa création, Dario Amodei a placé les clients professionnels et l’intégration via API au cœur de sa stratégie. Claude ne vise pas à devenir un chatbot séduisant pour les particuliers, mais plutôt un composant d’infrastructure intégré dans les piles logicielles d’entreprise. Cette approche génère une fidélité nettement plus forte : une fois que Claude est profondément intégré dans les produits et les processus opérationnels d’une entreprise, le coût de migration devient extrêmement élevé.
En avril de cette année, un chiffre a officiellement confirmé l’efficacité de cette stratégie : la part de marché d’Anthropic sur le segment des entreprises américaines a dépassé pour la première fois celle d’OpenAI, atteignant 34,4 %. Or, à la mi-2023, ce taux était inférieur à 1 %.
Anthropic est ainsi passée de 1 % à 34 % en moins de deux ans.
01 Les autres startups IA survivent dans les interstices
Bien entendu, le marché des startups IA ne se limite pas à OpenAI et Anthropic. Mistral, Cohere, AI21 Labs, Perplexity, Character.AI… Une multitude d’autres entreprises ont levé d’importants financements et recruté des talents de premier plan, chacune développant sa propre stratégie et son propre récit.
Pourtant, les 11 % de parts de marché restantes doivent être divisés entre 32 sociétés, soit environ 0,34 % en moyenne par entreprise.
Cela ne signifie pas que ces entreprises manquent de valeur. Perplexity a construit une base d’utilisateurs solide dans le créneau très spécifique de la recherche IA ; Mistral a établi une « ligne de défense » unique sur le marché européen grâce à sa stratégie open source ; Cohere se concentre sur le déploiement privé en entreprise, répondant aux exigences élevées en matière de sécurité des données des institutions financières et médicales. Ce sont là des activités réelles, génératrices de revenus réels.
Mais une réalité brutale commence à émerger : à mesure que les ressources, les talents et le pouvoir de négociation sur l’achat de puissance de calcul se concentrent de plus en plus chez les acteurs de tête, l’espace de survie des entreprises de taille moyenne se trouve systématiquement réduit.
Les meilleurs ingénieurs privilégient naturellement OpenAI ou Anthropic ; les géants du cloud accordent des conditions tarifaires préférentielles aux leaders du secteur ; et, lorsqu’ils prennent des décisions d’achat, les départements informatiques des entreprises considèrent désormais « utiliser ChatGPT » ou « utiliser Claude » comme des options par défaut — toute autre alternative exige davantage de temps pour être expliquée et défendue.
C’est là une boucle vertueuse autoréalisatrice : plus les revenus augmentent → plus les investissements en puissance de calcul s’intensifient → plus les modèles s’améliorent → plus les revenus augmentent.
Un entrepreneur IA basé dans la Silicon Valley a un jour formulé cette remarque, dont voici l’essence : « Développer des grands modèles fondamentaux revient, en fin de compte, à livrer une bataille d’usure financière : il faut disposer de suffisamment de fonds pour survivre jusqu’à la prochaine levée de capital, puis jusqu’à la suivante, jusqu’à ce que la structure du marché se stabilise. » À la lumière des données actuelles, cette bataille d’usure serait sur le point de prendre fin.
02 Même les « oligopoles » ne sont pas à l’abri
Bien sûr, détenir 89 % des revenus récurrents annuels (ARR) ne signifie pas qu’OpenAI et Anthropic peuvent dormir sur leurs lauriers.
Au cours des deux dernières semaines, OpenAI s’est retrouvée simultanément confrontée à plusieurs situations complexes et confuses.
Sam Altman a témoigné devant un tribunal, révélant publiquement que Musk avait exigé de détenir 90 % des actions d’OpenAI. L’issue de ce procès aura un impact direct sur la gouvernance d’OpenAI et sur le processus de transformation de l’organisation d’une entité à but non lucratif vers une entité commerciale.
Parallèlement, les négociations entre OpenAI et Apple concernant leur partenariat autour de Siri ont connu un sérieux désaccord, et certaines sources rapportent qu’OpenAI envisage même d’engager des poursuites judiciaires. Ce signal est subtil mais significatif : ce partenariat avec Apple constituait un canal essentiel pour OpenAI afin d’atteindre des centaines de millions d’utilisateurs iPhone ; une rupture aurait des répercussions non négligeables.
Sur le plan produit, le rythme d’OpenAI reste soutenu. Le 11 mai, elle a lancé OpenAI Deployment Company, destinée à accompagner les entreprises dans la construction de solutions IA ; le 15 mai, elle a mis en ligne une version préliminaire limitée de GPT-5.5-Cyber, spécialement conçue pour les spécialistes de la cybersécurité ; enfin, les utilisateurs gratuits peuvent désormais visualiser des images intégrées directement dans leurs échanges.
La densité des lancements produits et celle des conflits commerciaux augmentent presque simultanément.
C’est là un trait caractéristique typique d’une entreprise entrée dans une phase d’« anxiété du dominateur ». Lorsqu’on occupe la première place sur le marché, on doit simultanément faire face à la pression technologique exercée par les challengers, aux frictions commerciales avec les partenaires, aux attentes croissantes des investisseurs en matière de monétisation, ainsi qu’au regard vigilant des régulateurs et des instances judiciaires. Chaque front absorbe une part importante de l’attention disponible.
Anthropic, en revanche, présente actuellement une image externe bien plus « discrète ». Aucun procès retentissant, aucun chef d’entreprise appelé à témoigner devant les tribunaux. Sous la direction de Dario Amodei et Daniela Amodei, l’équipe se concentre méthodiquement sur l’expansion auprès des clients professionnels et sur l’amélioration continue des capacités de ses modèles, grignotant progressivement la part de marché d’OpenAI dans le secteur de l’entreprise.
Bien entendu, « discrétion » ne rime pas forcément avec « absence de pression ». Derrière Anthropic se cache un engagement financier massif d’Amazon, à hauteur de dizaines de milliards de dollars. Un tel niveau d’investissement implique, en contrepartie, des attentes de retour sur investissement tout aussi massives.
03 Après 89 %, où va l’industrie ?
Une concentration de 89 % n’a rien d’inédit dans l’histoire.
Pour les systèmes d’exploitation mobiles, Android et iOS cumulent depuis longtemps plus de 99 % de parts de marché.
Dans le domaine des moteurs de recherche, Google détient à lui seul plus de 90 % du marché.
En matière d’informatique en nuage, AWS, Azure et GCP réunis détiennent plus de 65 % du marché mondial.
Ces précédents montrent que les industries d’infrastructures technologiques tendent naturellement vers des structures oligopolistiques. La raison en est simple : l’effet d’échelle, l’effet de réseau et les coûts de changement, combinés, forment une « ligne de défense » presque infranchissable.
Les grands modèles IA, notamment les modèles généraux, possèdent précisément ces trois caractéristiques. Ainsi, la concentration actuelle de 89 % pourrait ne pas constituer un aboutissement, mais simplement une étape intermédiaire — la configuration finale pourrait même être encore plus concentrée.
Toutefois, un facteur nouveau, absent des précédents historiques, vient modifier la donne : la vitesse de progression des capacités IA dépasse largement celle des cycles d’innovation des systèmes d’exploitation, des moteurs de recherche ou du cloud computing.
Le fait qu’Anthropic soit passée de 1 % à 34 % entre 2023 et aujourd’hui tient essentiellement à la percée qualitative des modèles Claude. Si une équipe aujourd’hui anonyme parvenait demain à entraîner un modèle surpassant nettement GPT-5 et Claude sur une dimension critique, l’équilibre des parts de marché pourrait à nouveau basculer du jour au lendemain.
Pour les 32 entreprises qui se partagent les 11 % restants, la stratégie la plus réaliste ne consiste probablement pas à affronter frontalement les géants, mais plutôt à identifier des scénarios verticaux où « les modèles généraux ne suffisent pas, seuls les modèles spécialisés font la différence », puis à y creuser profondément. Rédaction juridique, imagerie médicale, audit de sécurité des codes, contrôle qualité industriel — tous ces domaines présentent des barrières professionnelles extrêmement élevées, impossibles à franchir simplement en ajustant légèrement GPT-5.
La concentration du secteur ne signifie pas la disparition des opportunités. Elle indique simplement que la nature de ces opportunités a changé : elles ne résident plus dans « la création d’une IA générale meilleure », mais dans « la conception d’une IA spécialisée incontournable dans un domaine précis ».
Deux géants se dressent déjà. Les esprits avisés ne cherchent pas à les déplacer, mais à découvrir, au pied de ces montagnes, une terre fertile encore inexplorée par les autres.
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